# 判断を任せるAIの選び方｜Jev・Decisions API・LLM・ルールベースの線引き(2026年9月)

> 問い合わせの振り分けや申請の一次確認をAIに任せたい会社向けに、判断専用のAI(JevとOpenAI Decisions API)、通常のLLM、ルールベース、人のどれを選ぶかを、件数・速さ・材料・理由の要否・誤りの影響から線引きし、費用の試算と料金が出る前の準備まで整理します。

発行: 株式会社ウェステリア(https://westeria.jp) / カテゴリ: Jev(判断特化AIモデル) / 出典: https://westeria.jp/guide/decision-ai-selection/

「この問い合わせはどの部署へ回すか」「この申請は差し戻すか」のように、答えの候補が決まっている判断をAIに任せる手段が増えました。2026-09-15にTypeSafe AIがJevを、2026-09-29(米国時間)にOpenAIがDecisions APIを発表し、判断専用のAIは2製品になりました(2026-10-11追記: その後、CloudflareのClef、Microsoft-Decision-1も出て4系統になり、Decisions APIは2026-10-06に公開ベータ・入力100万トークンあたり0.10ドルになっています。詳しくは「Microsoft-Decision-1とは」で比較しています。2026-10-23追記: Decisions APIは2026-10-22(米国時間)に一般提供になり、入力0.10ドル・出力無料、キャッシュは有料です。「OpenAI Decisions APIが一般提供に」で整理しています)。とはいえ、判断を任せる先はそれだけではありません。通常のLLM、条件分岐で書くルールベース、そして人もあります。この記事では、2026-09-30時点の公開情報をもとに、業務の条件からどれを選ぶかの線引きを表にし、費用の試算と、Decisions APIの料金が出る前にやっておける準備を整理します。

仕様確認・更新日: 2026-10-23

## 結論

- 選び方は、件数・速さ・判断の材料(テキストか画像か)・理由の説明が要るか・間違えたときの影響・基準が言葉になっているか、の6つで決まります。基準が言葉になっていない判断と、1件の誤りが取り返せない判断は、どのAIを選ぶ前に人とルールの整理が先です
- 判断専用のAIのうち、いま使えるのはJevで、入力100万トークンあたり0.042ドル・出力無料、テキストのみです(新規登録の無料クレジットは一時停止中)。Decisions APIは画像も渡せ、2026-10-22(米国時間)に一般提供になりました。入力100万トークンあたり0.10ドル・出力無料で、処理地域を指定できるのは米国と欧州です(2026-10-23追記)
- 当社の試算では、月3万件の振り分けならJevで約160円、Claude Opus 5.5でも約1万7,000円で、料金は選ぶ決め手になりません。月300万件になると約1万5,800円と約169万6,000円に開きます。どれを選ぶ場合も、選択肢と基準の書き出し、正解つきの過去データ、判断の部分を差し替えられる作りの3つは先に進められます

## 前提の整理: 判断を任せる先は5つある

この記事で扱う「判断」は、答えの候補が先に決まっているものです。振り分け先の部署、申請の可否、緊急度の段階、規約に違反しているかどうか。文章を書く、要約するといった仕事は含みません。

判断専用のAIとは、文章を書かずに、決めておいた候補の中から答えだけを返すAIです。2026-09-30時点では、TypeSafe AIのJevと、OpenAIのDecisions APIの2つがあります。これに通常のLLM、ルールベース(条件分岐をプログラムに書く方法)、人を加えた5つを並べます。

| 手段 | 返すもの | 速さ | 費用のかかり方 | 理由の説明 | 画像 | いま使えるか |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Jev(TypeSafe AI) | 選択・採点・真偽の確率と確信度 | 公称70〜500ミリ秒(米国西海岸) | 入力100万トークンあたり0.042ドル、出力無料 | 返さない | 渡せない(テキストのみ) | 使える。新規登録の無料クレジットは一時停止中 |
| Decisions API(OpenAI) | 候補の中から選んだ答え。確信度が返るかは公式に記載なし | 150ミリ秒(OpenAIの資料としてThe Decoderが報道) | 未発表 | — | 渡せる | 限定プレビュー。数日以内に広く公開する予定 |
| 通常のLLM | 文章(JSONの形にもできる) | 秒単位 | 入力・出力とも課金 | 書かせられる | モデルによる | 使える |
| ルールベース | 条件分岐の結果 | ほぼ即時 | 作る・直す費用。呼び出しごとの費用はほぼない | 条件そのものが理由になる | 扱えない | 使える |
| 人 | 判断と理由 | 数十秒〜 | 人件費 | 説明できる | 見て判断できる | — |

※2026-09-30時点。JevはTypeSafe AIの公表値、Decisions APIはOpenAIの発表と報道による。「—」は本記事で確認していない項目です。2つの製品の違いの詳細は「OpenAI Decisions APIとは」で整理しています。

仕様の出典: [TypeSafe AI「Introducing System One Models & Jev」(2026-09-15)](https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev)
仕様の出典: [OpenAI「DevDay 2026 の振り返り」(2026-09-29)](https://openai.com/ja-JP/index/devday-2026-recap/)
仕様の出典: [The Decoder「OpenAI expands Codex and its API at DevDay with security scans, a Decisions API, and Ultrafast」(2026-09-29)](https://the-decoder.com/openai-expands-codex-and-its-api-at-devday-with-security-scans-a-decisions-api-and-ultrafast/)

## 業務の条件から選ぶ: 線引きの表

「Jevの制約とデメリット」では、Jevを主役にして手段の向き不向きを表にしました。判断専用のAIが2製品になったので、業務の条件の側から引き直します。1つの業務が複数の行に当てはまるときは、上の行ほど優先します。

| 業務の条件 | 向く手段 | 理由 |
| --- | --- | --- |
| 判断の基準が言葉になっていない(担当者で答えが割れる) | 人。基準をそろえてから次を検討 | 候補と基準を書けない段階では、どのAIにも渡せない |
| 1件の誤りが取り返せない(処遇・高額の与信・安全) | 人が最終判断。AIは下準備と優先順位付け | 判断専用のAIも誤る。確信度は統計の性質で、目の前の1件を保証しない |
| 条件分岐で書き切れる・例外が少ない | ルールベース | 確実で安く、なぜその結果かを完全に説明できる |
| 判断の理由を文章で残す必要がある | LLM(またはルールベース) | 判断専用のAIは理由の文章を返さない |
| 材料が画像(書類の写真、検品の写真) | Decisions APIの公開を待つ。急ぐなら画像を読めるLLM、または文字に起こしてからJev | Jevはテキストのみ。Decisions APIは画像を渡せるとされている |
| 件数が多い(毎日数千件以上)・候補が決まっている | 判断専用のAI | 単価が小さく、確信度で人に回す件数を調整できる(Jevの場合) |
| 画面の操作中に1秒以内で返したい | 判断専用のAIかルールベース | LLMは秒単位かかる。日本からの通信時間を含めて実測が要る |
| 候補が255個を超える・候補が毎回変わる | 前段で候補を絞ってから判断専用のAI。候補が固定できないならLLM | Jevの候補は1回あたり最大255個。Decisions APIの上限は未発表 |
| 件数が少ない(1日数十件) | 人、またはLLM | 組み込みの費用が、減る工数に見合わない |

※2026-09-30時点の公開情報による当社の整理です。件数の目安は、組み込みと検証の費用が工数の削減に見合うかの目安で、業務によって変わります。

### 1つに決めず、組み合わせるのが基本

実際の業務では、手段を1つに決めるより、順番に並べるほうがうまくいきます。ルールで確定できるものを先に処理し、残りを判断専用のAIに渡し、確信度が低いものだけを人が見る、という並べ方です。「Jevの精度はどれくらいか」で紹介した国内の検証(Zenn)では、店舗名の抽出で、ルールだけなら81%、Jev単体なら70%、ルールで確定できるものを先に処理してからJevに回すと95%でした。

理由の文章が要る業務でも、判断そのものを判断専用のAIに任せ、理由の記録はルールとして持つ(どの候補を、どの確信度で選んだかをログに残す)ことで足りる場合があります。監査で何を求められるかを、先に確かめてください。

仕様の出典: [TypeSafe AI 公式ドキュメント(Introduction)](https://docs.typesafe.ai/introduction)
仕様の出典: [OpenAI「DevDay 2026 の振り返り」(2026-09-29)](https://openai.com/ja-JP/index/devday-2026-recap/)

## 費用の比べ方(当社の試算)

問い合わせの振り分けを例に、2026-09-30時点の公表単価で月の利用料を計算しました。前提は、1件あたりの入力800トークン(問い合わせ本文と、候補・基準の説明)。LLMは答えのラベルだけを返すなら出力20トークン、理由も書かせるなら200トークンと置きます。Jevは出力が無料で、理由は返しません。

| 手段 | 単価(100万トークン、入力/出力) | 月3万件・答えだけ | 月3万件・理由も書かせる | 月300万件・答えだけ |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Jev | 0.042ドル / 無料 | 1.01ドル(約160円) | —(理由を返さない) | 100.8ドル(約1万5,800円) |
| Decisions API | 未発表 | — | — | — |
| GPT-6 Luna | 0.10ドル / 0.50ドル | 2.70ドル(約420円) | 5.40ドル(約850円) | 270ドル(約4万2,400円) |
| Claude Haiku 4.5 | 1ドル / 5ドル | 27ドル(約4,200円) | 54ドル(約8,500円) | 2,700ドル(約42万4,000円) |
| GPT-6.1 Sol・Claude Sonnet 5.5 | 2ドル / 10ドル | 54ドル(約8,500円) | 108ドル(約1万7,000円) | 5,400ドル(約84万8,000円) |
| Claude Opus 5.5 | 4ドル / 20ドル | 108ドル(約1万7,000円) | 216ドル(約3万3,900円) | 1万800ドル(約169万6,000円) |

※当社が公表単価から単純計算した概算です。月3万件の入力は2,400万トークン、月300万件は24億トークン。1ドル=157円(2026-09-29の為替)。キャッシュやバッチの割引、LLMが考えるために使うトークン、税は含みません。同じ判断でも、LLMに渡す説明文とJevに渡す質問の定義は長さが違うため、実際の入力トークンは手段ごとに測ってください。

読み取れることは2つです。月3万件の規模では、最も高いOpus 5.5に理由まで書かせても月3万円台で、料金は手段を選ぶ決め手になりません。決め手は速さ、精度、理由の要否です。一方、月300万件になると、JevとLunaの差は月3万円弱、上位のモデルとの差は月数十万円から百万円を超えます。件数が多い業務ほど、判断専用のAIに寄せる理由が費用の面でも出てきます。

人の場合は、件数 × 1件の所要時間 × 時間あたりの人件費で比べます。1件30秒なら、月3万件で250時間、月300万件で2万5,000時間です。ルールベースは呼び出しごとの費用がほぼない代わりに、条件を作る・変える開発の費用がかかります。どの手段でも、AIの利用料より、組み込みと検証の作業のほうが費用の大半を占めます。

仕様の出典: [TypeSafe AI「Introducing System One Models & Jev」(2026-09-15)](https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev)
仕様の出典: [OpenAI「GPT-6.1 Sol のご紹介」(2026-09-29)](https://openai.com/ja-JP/index/introducing-gpt-6-1-sol/)
仕様の出典: [OpenAI「Introducing GPT-6 Sol and Luna」(2026-09-22)](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna)
仕様の出典: [Anthropic「Pricing」(Claude API ドキュメント、2026-09-30確認)](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)

## JevとDecisions API、いまの選び方と日本での使える状況

判断専用のAIに寄せると決めた場合、2026-09-30時点での選び方は次のとおりです。本番でどちらを使うかは、Decisions APIの料金と仕様が出てから、同じデータで両方を測って決めるのが確実です。

| 会社の状況 | いまの選び方 |
| --- | --- |
| 今月中に自社のデータで試したい | Jev。登録してクレジットを買えば、その日に使える |
| 判断の材料が画像 | Decisions APIの公開を待つ |
| 確信度で人に回す件数を調整したい | Jev。Decisions APIで確信度が返るかは公式に記載がない |
| 候補が255個を超える | Jevは前段で絞る設計が要る。Decisions APIの上限は未発表 |
| OpenAIとすでに契約していて、新しい取引先を増やしたくない | Decisions APIの公開を待つ。利用条件とデータの扱いは公開後に確認 |
| テキストの判断で、件数が多く、急がない | Jevで検証を始め、Decisions APIが出たら同じデータで比べる |

### 日本の会社で使えるか

Jevは日本から登録して使えます。公式APIのサーバーは米国西海岸にあると報告されており、日本からの往復で0.16秒程度の上乗せが実測されています(「Jevの制約とデメリット」参照)。英語が最も得意とされ、日本語にも対応していますが、最適化の度合いは英語より低いとされています。新規登録の無料クレジット5ドルは、2026-09-27(米国時間)の登録再開から一時停止中で、使うにはクレジットの購入が要ります(2026-09-30時点)。

Decisions APIは、2026-09-30時点で日本の会社が申し込んですぐ使える状態ではありません。限定プレビューの対象、日本での提供、データを処理する地域は発表されていません。基盤のGPT-6 Lunaの通常の単価(入力0.10ドル・出力0.50ドル)がDecisions APIにも使われるかも、公表されていません。(2026-10-23追記: その後2026-10-06に公開ベータ、2026-10-22(米国時間)に一般提供となり、OpenAIのAPI契約があれば日本からも使えます。料金は入力0.10ドル・出力無料、処理地域の指定は米国と欧州のみです。)

仕様の出典: [OpenAI「DevDay 2026 の振り返り」(2026-09-29)](https://openai.com/ja-JP/index/devday-2026-recap/)
仕様の出典: [TypeSafe AI 公式ドキュメント(Models)](https://docs.typesafe.ai/models)
仕様の出典: [Diogo Almeida(TypeSafe AI 共同創業者)のXへの投稿(2026-09-27)](https://x.com/CompleteSkeptic/status/2104338649999626397)

## 料金が出る前にやること・待ってよいこと

Decisions APIの料金が出ていなくても、次の4つは先に進められます。どの手段を選ぶことになっても無駄になりません。

- 任せる判断を1つ選ぶ。件数が多く、候補が決まっていて、間違えても後の工程で気づける判断にする(問い合わせの振り分け、申請の一次確認など)。上の線引きの表で「人」や「ルールベース」に当たる判断は外す
- 候補と基準を書き出す。候補の一覧と、迷ったときの決め方を文章にする。担当者で答えが割れる判断は、ここで基準をそろえる。この作業は、そのままJevの質問の定義やLLMへの指示になる
- 過去の判断を正解つきで集める。300〜1,000件あると、確信度の帯ごとの正答率まで見られる。同じデータで、ルールベース、LLM、Jev、公開後のDecisions APIを並べて比べられる
- 判断の部分を差し替えられる作りにする。業務システムの中で判断を独立した部品にし、呼び出す先を後から替えられるようにする。開発を発注するなら、見積もりの段階でこの点を確かめる

待ってよいのは、本番でどの判断専用のAIを使うかの決定です。Decisions APIの料金、候補の上限、日本での提供条件が出てから、集めたデータで測って決めれば間に合います。画像を材料にする判断は、Decisions APIの公開まで待つ理由があります。

いまLLMで分類や振り分けをしていて、速さにも費用にも困っていないなら、急いで替える必要はありません。件数が増えて利用料が目立ってきた、1件に1秒以上かかって利用者を待たせている、という状況になってから検討しても遅くありません。

## 出典

- TypeSafe AI「Introducing System One Models & Jev」(2026-09-15): https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev
- TypeSafe AI 公式ドキュメント(Introduction): https://docs.typesafe.ai/introduction
- TypeSafe AI 公式ドキュメント(Models): https://docs.typesafe.ai/models
- OpenAI「DevDay 2026 の振り返り」(2026-09-29): https://openai.com/ja-JP/index/devday-2026-recap/
- OpenAI「GPT-6.1 Sol のご紹介」(2026-09-29): https://openai.com/ja-JP/index/introducing-gpt-6-1-sol/
- OpenAI「Introducing GPT-6 Sol and Luna」(2026-09-22): https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna
- Anthropic「Pricing」(Claude API ドキュメント、2026-09-30確認): https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing
- The Decoder「OpenAI expands Codex and its API at DevDay with security scans, a Decisions API, and Ultrafast」(2026-09-29): https://the-decoder.com/openai-expands-codex-and-its-api-at-devday-with-security-scans-a-decisions-api-and-ultrafast/
- Diogo Almeida(TypeSafe AI 共同創業者)のXへの投稿(2026-09-27): https://x.com/CompleteSkeptic/status/2104338649999626397
- Zenn(kumewata)「Jev を試す前に決めること──12 ケースの検証で見えた、モデルの精度より時間を使ったもの」: https://zenn.dev/kumewata/articles/jev-adoption-before-implementation

## よくある質問

### 判断をAIに任せるとき、JevとDecisions APIのどちらを選べばよいですか?

どちらもすぐ試せる状態です(Decisions APIは2026-10-22に一般提供)。テキストだけで単価を抑えたいならJev(入力0.042ドル)、判断の材料が画像ならDecisions API(入力0.10ドル)が目安です。本番でどちらを使うかは、同じ正解つきデータで両方を測ってから決めてください。

### 分類や振り分けは、ChatGPTやClaudeのような通常のLLMでは駄目ですか?

駄目ではありません。件数が少ない、理由を文章で残したい、候補が毎回変わる、という業務ではLLMが向いています。判断専用のAIが効くのは、件数が多い、1秒以内に返したい、確信度で人に回す件数を調整したい、という業務です。月3万件程度なら、料金の差は月数千円から数万円に収まります(当社の試算、2026-09-30時点)。

### ルールベースとAIは、どう使い分ければよいですか?

条件分岐で書き切れて例外が少ない判断はルールベースが確実で安く、理由も説明できます。書き切れない部分だけをAIに渡すのが基本です。国内の検証では、ルールで確定できるものを先に処理してからJevに回すと、どちらか単独より正答率が上がっています。

### 判断専用のAIに任せれば、人の確認は要らなくなりますか?

なりません。判断専用のAIは候補にない答えを返しませんが、候補の中で誤ることはあります。確信度が低いものを人に回す流れと、1件の誤りが取り返せない判断は人が最終判断する線引きを、先に決めておいてください。

## 関連ページ

- https://westeria.jp/guide/openai-decisions-api/
- https://westeria.jp/guide/microsoft-decision-1/
- https://westeria.jp/guide/jev-vs-llm/
- https://westeria.jp/guide/jev-limitations/
- https://westeria.jp/guide/jev-pricing/

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