SelfJev

概要・主な機能

• テキストに対して、はい／いいえ、単一選択、複数選択、順序付きスコアの4種類の型付き判断を実行し、調整済みの確率を返します。
• 同じ文書を一度だけ読み込み、共有プレフィックスツリーで複数の質問や選択肢に再利用するため、大量の質問でも追加コストを抑えられます。
• 24GB GPUでローカル実行でき、AWSへのデプロイにも対応。Apache-2.0ライセンスで、モデルとデータを自社環境に保持できます。

Jev互換とカスタマイズ

• TypeSafeのPython SDKを利用中なら、TYPESAFE_BASE_URLとTYPESAFE_API_KEYを変更するだけで接続先をSelfJevに切り替えられます。
• 自社で付与したラベルを使い、CLIコマンドまたはOpenAI互換のHTTP APIからモデルをファインチューニングできます。
• 問い合わせ文、医療記録、契約書、社内データなど、外部APIへ送信しにくい機密テキストの判定に適しています。

性能とおすすめの用途

• 独自評価では、テキスト判定で95.7%、AI回答レビューで93.1%を達成し、Jevと近い水準の意思決定性能を示しています。
• 顧客の返金希望の判定、担当チームの振り分け、文書レビュー、分類や品質チェックなど、形式化できる判断処理に活用できます。
• LLMに文章を書かせて後から解析する方法と異なり、出力形式の揺れやフォーマットの幻覚を避けながら高速・低コストに処理できます。