Jev / LLM · 違いを知る
一方は構造化された判断のためのモデル。
もう一方は汎用的な生成と推論が得意です。
必要な結果から、適切な機能を選びましょう。
顧客は二重請求分の返金を希望しています。請求担当者に引き継ぎ、優先的に確認することを推奨します。
回答、説明、コンテンツ生成に向いています。プログラムで振り分けを行うには、必要なフィールドを抽出する処理が必要です。
intent refund p = 0.96 needs_human true p = 0.92 urgency 4 confidence = 0.89
定義済みの質問に対して、値と確率を返します。結果を読み取った後も、業務上のしきい値の適用と検証が必要です。
01 / 並べて比較
製品の位置づけと公開ドキュメントに基づきます。
性能の結論には、同じタスクでの評価が必要です。
| 比較の観点 | LLM汎用的な生成と推論 | Jev自動化のための判断 |
|---|---|---|
| 主なタスク | 対話、文章作成、コード生成、推論、ツールとの連携。 | 定義済みの質問に基づく分類、判断、スコアリング。 |
| 入力の仕様 | プロンプトとコンテキスト。必要に応じてツールの定義や JSON Schema を渡します。 | 非構造化の状態と、型を指定した質問の組み合わせ。 |
| 出力の制約 | 自由なテキストを返せます。対応モデルでは Schema による出力制約も可能ですが、回答の拒否や途中での打ち切りへの対応は必要です。 | 公式サイトでは、型付き出力を中核のインターフェースとし、定義済みの型で判断の値を返すと説明されています。 |
| 確率と信頼度 | 「信頼度」フィールドを追加で生成しても、その値が校正されているとは限りません。 | 公式サイトでは、校正された確率を提供するとされています。導入前には、自分のデータで校正の度合いを評価する必要があります。 |
| レイテンシとコスト | モデル、コンテキスト、出力の長さ、デプロイ環境、課金方式によって異なります。 | TypeSafe AI はエンドツーエンドの応答時間を 70〜500ms と公表しています。実際の負荷での性能は、別途検証が必要です。 |
| 正しさの限界 | 有効な JSON にも、誤った結論が含まれる場合があります。形式の確認は、業務上の検証の代わりにはなりません。 | 選択肢と型を制約しても、誤った選択をする可能性はあります。リスクの高い操作には、しきい値と人による確認が必要です。 |
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共通のデータセット、品質基準、動作条件がないため、このページでは速度の倍率やコストの順位を示していません。
02 / タスクに合わせて選ぶ
答えの範囲が明確な場合。たとえば、チケットをどのキューに送るか、人による対応が必要か、優先度はどの程度か、といった質問です。
詳しい説明、返信文の作成、コード生成、またはコンテキストに基づく自由な推論が必要な場合。
まず意図を識別し、リスクを判断します。振り分け結果に応じて生成モデルを呼び出し、最後に全体を業務ルールに照らして検証します。
03 / 出典と説明の範囲
資料の確認日：2026 年 9 月 18 日。
このページは製品の位置づけを説明するもので、独立した性能評価ではありません。
仕組みから、具体的なタスクへ。
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