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# Jevのデモが示す、日常的なソフトウェアにAIの判断を組み込む方法

> 8つのJevデモでは、型付きAI判断を既存アプリ内で順位付け、選択、絞り込みに使う例が紹介されている。周辺のソフトウェアが引き続き担う処理と、未検証の点を追う。

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-09-24T22:47:28.571Z
Updated: 2026-09-24T22:47:28.571Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/jev-demos-ai-decisions-everyday-software

![Charcoal illustration of a desktop monitor showing a generic web article with one passage highlighted in orange.](https://bigchange.ai/api/media/file/jev-find-in-page-hero-v1.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE.

8つの例を[Matthew Bermanが9月24日に公開した動画](https://www.youtube.com/watch?v=jGD_UR4wMJc)で見ると、TypeSafe AIのJevモデルがウェブページの整理、文章の検索、受信箱の並べ替え、インターフェース部品の選択など、身近な作業に使われている。デモを作った開発者はそれぞれ異なるが、共通するのは、モデルに限定的な判断をさせ、入力の収集と判断結果に基づく処理はアプリが担う設計だ。

各動画は、判断そのものと、コードや別のモデルが行う処理とを切り分けると、より多くのことを示してくれる。ユーザーが気づく可能性のある誤りも、モデルを呼び出す処理と同じくらい重要だ。これらはデモや初期段階のツールであり、BIG CHANGEは精度や日常利用での信頼性を独自に検証していない。

## 大きな変化

- **何が変わったか：**開発者は、ブラウザーのショートカットから受信箱の表示まで、既存ソフトウェアの操作に型付きAI判断を組み込んでいる。Jevが選択肢、スコア、確率を返し、候補データの準備と結果に応じた処理はアプリが担う。
- **なぜ重要か：**チャット画面に作業全体を任せることなく、読書、検索、仕分けの場面で必要な判断を行える。同じ設計は、誤った順位付け、隠されたコンテンツ、意図しない操作について、アプリ開発者に責任を持たせる。
- **今後の注目点：**次に必要なのは、作業ごとの検証だ。正しい文章を選べるか、ページの重要な操作部品を残せるか、重要なメールを適切に順位付けできるか、日常的な利用で不確かなケースをどう扱うか。動作の速いデモだけでは、こうした疑問には答えられない。

## ウェブページ整理ツールが示す役割分担

[KitzeのUnclutterブラウザー拡張機能](https://x.com/thekitze/status/2100595129874817340)は、役割分担が最もよく分かる例だ。その[プロジェクトのREADME](https://github.com/kitze/unclutter)によると、拡張機能はページ内の候補要素を抽出し、Jevに不要な要素を判断させる。その後、ブラウザー側のコードが元に戻せる非表示ルールを適用し、ページのテンプレートごとに保存する。次回からはモデルを呼び出さずにルールを再適用する。ユーザーは拡張機能を一時停止したり、要素を表示したままにしたり、ページを再分析したりできる。Cookieのオーバーレイを隠す場合はあるが、ユーザーに代わって「同意する」または「拒否する」を押すことはない。

これは重要な境界だ。Jevはある要素を余計な表示だと判断できるが、ブラウザー自体を操作したり、同意の選択を入力したり、ルールの有効期間を決めたりはしない。実用上の評価では、整理後もナビゲーション、アクセシビリティ機能、ペイウォールの通知、本来の同意オプションを使えるか確認する必要がある。このプロジェクトはソースからのビルドと、利用者自身のAPIキーを使う設定を提供するが、READMEにはこうした誤りを独立して実地調査した結果はない。

「[Made with Jevのウェブサイト検出ツール](https://madewithjev.com/free-tools/ai-slop-detector)」は、[Bermanの動画の3分29秒で紹介されている](https://www.youtube.com/watch?v=jGD_UR4wMJc&t=209s)が、別の処理手順を採る。同サイトの説明によると、ブラウザーが表示スタイルを測定し、DeepSeek V4 Flashがスクリーンショットを説明し、Jevが所定の兆候をもとにデザインとコピーを判定した後、DeepSeekが短い評価文を作成する。同サイトはanthropic.comに「スロップ」スコア26％を表示する。これはサイト独自の評価基準で算出したスタイル上のスコアだ。動画中でBermanはAnthropicのサイトについて推測しているが、このスコアからサイトのどれほどがAIで書かれたかは分からない。

## 情報の順位付けは別種の判断

[Jonathan Unikowskiの受信箱デモ](https://x.com/jnnnthnn/status/2101399331115077760)は、受信日時の逆順をリアルタイムの重要度順に置き換える案を示している。Unikowskiの投稿によると、この機能はAvecに「近日追加予定」だ。導入済みの受信箱、重要度の定義、緊急メールを見落とす頻度の独立した測定については説明されていない。メールの取得、表示順の提示、アーカイブ、ラベル付け、送信の判断は、引き続きアプリが担う。実演でJevが行うのは優先順位付けだ。

[Shubham SabooのNeedle拡張機能](https://x.com/Saboo_Shubham_/status/2101576462042366114)は、その違いをより分かりやすく示す。Sabooによると、Jevがページ上の文章を読者の検索語に照らして採点し、拡張機能が一致する箇所をその場で強調表示する。彼の[詳しい説明](https://www.linkedin.com/posts/shubhamsaboo_introducing-a-new-way-to-find-f-withtypesafe-activity-7507513455138979841-CY8S)によると、Needleは回答文を作成しない。強調される文章は、もともとページ内にあるものだ。これによりページ内検索で探せる対象が変わるが、強調箇所が誤っている可能性は残る。検証では正しい箇所が分かっている検索語を使い、似ているが内容が矛盾する記述を含むページも試す必要がある。

[Burhan Usmanのクリップ作成に関する投稿](https://x.com/BurhanUsman/status/2101641842441732297)は、90分を超える動画から話題に関係する場面を見つけたとしている。[動画の8分34秒の箇所](https://www.youtube.com/watch?v=jGD_UR4wMJc&t=514s)でBermanは、システムがおそらく文字起こしを使っていると述べる。これは処理手順の確認が取れた説明ではなく、Bermanの推測だ。投稿にはJevへの正確な入力や出力が記されていない。クリップ作成アプリは、元の素材を取得し、時間の境界を決め、ダウンロード可能な動画を作る必要がある。投稿にある所要時間と費用は開発者一人の報告であり、精度試験や最初から最後までの処理内容の内訳は公開されていない。

## UIの組み立てでアプリが担うこと

[Chris Tateのjson-render実験](https://x.com/ctatedev/status/2101022101750571357)では、アプリ側が用意した選択肢からユーザーインターフェースを組み立てる。[Jevに関するプロジェクトの文書](https://github.com/vercel-labs/json-render/blob/main/apps/web/lib/jev/README.md)は、役割を特に明確に説明している。Jevはコンポーネントと配置位置を選び、コードが仕様を組み立てて検証し、レンダラーが画面に表示する。プレイグラウンドの業務データは合成データで、操作処理はユーザーが画面を操作した時に実行される。つまり、実演が示すのは制約されたインターフェースの組み立て方であり、モデルが独力でウェブサイトを作成し公開することではない。

創作に関する2つの例は、比較的リスクの低い選択を扱う。[Matt DesLauriersの色彩実験](https://x.com/mattdesl/status/2100899669802963060)では、ビジュアルデモの中でテキストの指示をカラーパレットに対応づける。[Stefanの絵文字実験](https://x.com/heystefan_/status/2101369117496521042)は、[9分52秒の箇所](https://www.youtube.com/watch?v=jGD_UR4wMJc&t=592s)で紹介され、入力されたテキストに合う絵文字を順位付けする。どちらもアプリが選択可能なビジュアル素材を表示する例だ。投稿が示すのは操作のアイデアであり、選択がブランドに適しているか、コントラスト要件を満たすか、言語や状況が異なっても機能するかまでは立証していない。

TypeSafeの[ドキュメント](https://docs.typesafe.ai/introduction)は、こうした例に共通点がある理由を説明している。Jevは、与えられた状態に基づいて型付きのChoice、Score、yes/no形式の質問を評価する。ChoiceとScoreは確率分布と信頼度を返し、ソフトウェアはそれを独自のルールに使える。同社は[実際の作業で閾値をテストするよう推奨している](https://docs.typesafe.ai/confidence)。信頼度の値そのものは、独立した精度評価ではない。

これらの例は、固定ルールでは柔軟性に欠ける場面で、ソフトウェアが小さくタイミングの合った質問をできるという設計パターンを示している。個々のツールが日常業務に役立つかどうかは、どのような誤りをするか、何を表示または非表示にするか、ユーザーがやり直せる手段をアプリが用意しているかによって決まる。モデルの判断だけではなく、ワークフロー全体を評価する必要がある。

## Sources

- [Matthew Berman「Jevの使用例8選：反則みたいに便利」](https://www.youtube.com/watch?v=jGD_UR4wMJc) — 異なる開発者による8つのデモを紹介する10分38秒の動画。全編の英語自動字幕とチャプター一覧を確認した。5分17秒から6分31秒までのZapier紹介はスポンサー提供。本動画は独立した製品検証ではない。
- [TypeSafe AI「System OneモデルとJevの紹介」](https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev) — 構造化されたモデル判断に関する、早期アクセスの公式発表と解説。性能結果は、限界を明記した企業による試験である。本記事では8つのデモを評価するベンチマークとして使用していない。
- [TypeSafe AI「Introduction」と「Confidence」のドキュメント](https://docs.typesafe.ai/introduction) — Jevへの入力状態、およびChoice、Score、Noul形式の質問を説明する。関連するConfidenceのページでは、ChoiceとScoreの信頼度を回答の確率分布から導くこと、操作の閾値は利用者の作業で試験する必要があることを説明している。
- [TypeSafe AI「Confidence」](https://docs.typesafe.ai/confidence) — 回答の確率、そこから導かれる信頼度、作業ごとに定める運用上の閾値の違いを説明する。この記事の各デモの精度を立証するものではない。
- [Made with Jev「AI Slop Detector」](https://madewithjev.com/free-tools/ai-slop-detector) — ツールの開発元は、ブラウザーによる測定、DeepSeekによるスクリーンショットの所見、Jevの判断、別のDeepSeekによる評価文作成という流れを説明している。anthropic.comの26％という例は、同サイト独自のスタイル基準でのスコアであり、AIによる執筆の証拠ではない。
- [Kitze「Unclutterの発表とソースコード」](https://github.com/kitze/unclutter) — 開発者本人のREADMEは、Jevによる候補要素の分類、元に戻せるローカル非表示ルール、テンプレートの再利用、ユーザー操作を説明している。9月17日の元の投稿はhttps://x.com/thekitze/status/2100595129874817340. 独立した実地評価は見つからなかった。
- [Jonathan Unikowski「Jevによる受信箱の優先順位付け」](https://x.com/jnnnthnn/status/2101399331115077760) — 開発者が重要度のリアルタイム順位付けを示し、この機能はAvecに近日追加予定としている。これはデモとリリース提案を示すもので、導入済みの受信箱や優先順位付け精度の測定結果ではない。
- [Shubham Saboo「Needle：意味に基づくページ内検索」](https://x.com/Saboo_Shubham_/status/2101576462042366114) — 開発者がオープンソースのChrome拡張機能を紹介している。LinkedInでの詳しい説明によると、Jevがページ内に既存する文章を採点し、拡張機能が回答文を新たに作らずに該当箇所を強調する。独立した検索評価は示されていない。
- [Chris Tate「json-renderとJevの実験」](https://github.com/vercel-labs/json-render/blob/main/apps/web/lib/jev/README.md) — プロジェクトの文書によると、Jevはアプリ側が用意したUI候補から選び、コードが仕様を組み立てて検証し、レンダラーが表示する。9月18日の元のデモ投稿はhttps://x.com/ctatedev/status/2101022101750571357. プレイグラウンドのデータは合成データだ。
- [Burhan Usman「話題に基づく動画クリップ作成のデモ」](https://x.com/BurhanUsman/status/2101641842441732297) — 開発者は、90分を超える動画から話題別にクリップを作ったと報告している。投稿には処理手順全体、検証済みの時間境界、クリップの精度が示されていない。文字起こしを使うというBermanの説明は、動画内で述べられた推測である。
- [Matt DesLauriers「Jevの色彩実験」](https://x.com/mattdesl/status/2100899669802963060) — テキストの指示とカラーパレットを組み合わせたオリジナルのビジュアル実験。創作のデモを示すもので、実制作での適切さやアクセシビリティ要件への適合を証明するものではない。
- [Stefan「Jevの絵文字実験」](https://x.com/heystefan_/status/2101369117496521042) — 元の投稿とBermanの動画の9分52秒の箇所では、入力テキストに合う絵文字を選ぶ様子が示されている。使いやすさや多言語での評価は添えられていない。