Jevの登録と使い方｜申請なしでサインアップ、APIキー発行から最初の呼び出しまでと、Choice・Score・Noulの使い分け

Jevの登録: 申請・順番待ちは不要。サインインしてクレジットを買い、APIキーを発行する

2026-09-15の発表時点では順番待ち(ウェイトリスト)制でしたが、2026-09-20(米国時間。日本では9月21日)に撤廃され、申請も承認待ちもなく登録できます。発表直後に書かれた解説には「Join Waitlist から申し込む」という手順が残っているものがありますが、いまは不要です。登録の入口は console.typesafe.ai の1か所で、typesafe.ai のトップページには「Sign in」のリンクしかありません。2026-10-01時点で確認できる登録の条件は次のとおりです。

登録から最初の呼び出しまでの手順

• 1. サインインする: console.typesafe.ai を開き、「Continue with Google」か、メールアドレスを入れて「Email me a code instead」で届くコードを入力します。会社で使うなら、個人のGoogleアカウントではなく会社のメールアドレスで作るのが後の管理が楽です
• 2. クレジットを買う: コンソールで前払いのクレジットを購入します。無料クレジットが一時停止中なので、購入しないと呼び出しは通りません(2026-10-01時点)
• 3. APIキーを発行する: キー管理画面で「Create key」を押します。表示されるのはこの1回だけです。環境変数 TYPESAFE_API_KEY に入れ、コードや共有ドキュメントには書きません。漏れた疑いがあれば、そのキーを削除して作り直します
• 4. SDKを入れる: Pythonなら pip install typesafe-sdk(または uv add typesafe-sdk)、JavaScriptなら npm install @typesafe-ai/sdk(Node.js 20以降)。SDKを使わず、HTTPで POST https://api.typesafe.ai/v1/systemone に Authorization: Bearer <APIキー> を付けて送ることもできます
• 5. 最初の質問を送る: Pythonでは TypeSafeClient() を作り、client.system_one(state="判定したい文章", questions={"urgency": Noul(instructions="この文章は緊急性を伝えているか")}) のように呼びます。結果は response.answers["urgency"] に、真である確率と確信度つきで返ります。コードを書く前に試したいときは、コンソールのプレイグラウンド(console.typesafe.ai/playground)で同じ質問を投げられます
• 6. モデルを固定する: 何も指定しなければ jev-latest(2026-10-01時点では jev-1.13.0)が使われます。確信度の出方はバージョンで変わりうるため、本番では jev-1.13.0 のようにバージョンを指定します

登録した後に決めておくこと

APIキーは人やシステムごとに分けて発行し、誰がどのキーを持っているかを一覧にしておきます。退職や担当替えのときに、そのキーだけを削除できます。キーは作成時にしか表示されないので、パスワード管理ツールか、システムの秘密情報を置く場所(環境変数・シークレット管理)に入れ、チャットやスプレッドシートには貼らないと決めておきます。

利用上限も登録の時点で見ておきます。公式のモデル一覧では、Jev 1.13の上限は毎秒10万トークン・毎秒40リクエストです(2026-10-01確認)。TypeSafe AIは「需要が非常に多いため、上限は予告なく動的に変わる」と明記しており、実際に2026-09-23の確認時(毎秒25万トークン・毎分1,200リクエスト)から下がっています。上限を超えると 429 が返り、公式SDKは自動で間隔を空けて再試行します。HTTPで直接呼ぶ場合は、429 と 529(過負荷)のときに指数バックオフで再試行する実装が要ります。まとめて大量に流す予定があるなら、より高い上限は営業窓口(sales@typesafe.ai)との個別契約になります。

データの扱いは、公式のモデル一覧に「顧客のリクエストと応答で学習しない」と書かれています。保存期間や再委託先など、情シス・法務が確認する項目はJevの導入の記事の表を使ってください。

仕様の出典: TypeSafe AI 公式ドキュメント(Quick Start) / TypeSafe AI 公式ドキュメント(Models) / Techstrong.ai「TypeSafe Opens Jev for General Availability」 / Qualiteg「Jev の特徴とその実力 ～ 301 回 API を呼んで確かめてみた」(2026-09-29)

基本の構造: stateとquestions

Jevの呼び出しは、公式ドキュメントの説明では「型付きの質問を、stateに対して評価し、構造化された結果を直接返す」という形です。文章生成もパース処理も間に挟まりません。

Vercelの案内によれば、AI SDK 7系の実験的なevaluate APIから呼ぶ場合に渡すのは、モデル識別子、state、questionsの3つです。stateは文字列でもオブジェクトでも配列でもよく、questionsは名前の付いた判断の集まりとして、それぞれに型と指示を書きます。擬似コードで書けば次のような形です。

この構造が意味するのは、「何を聞くか」を実行時のプロンプト文ではなく、スキーマとして事前に確定させるということです。選択肢の集合はコード側に書かれているので、返ってくる値がその外に出ることはありません。TypeSafeという社名のとおり、型の安全性が設計の中心に置かれています。

• model: 呼び出すモデルの識別子。Vercel AI Gateway経由の場合は typesafe-ai/jev
• state: 判断の材料。問い合わせ本文、レコード、会話ログなど。文字列・オブジェクト・配列が使えます
• questions: 判断の定義。質問ごとに名前を付け、型(Choice / Score / Noul)と指示、選択肢や評価基準を書きます
• 結果: 質問名をキーとした型付きの答えに加えて、確率と確信度が返ります(Vercelの例では result.answers と providerMetadata 内の confidence)

仕様の出典: TypeSafe AI 公式ドキュメント(Introduction) / Vercel「TypeSafe AI's Jev now available on AI Gateway」

Choice —— 選択肢から1つ選ぶ

Choiceは、あらかじめ定義した選択肢の集合から1つを選ばせる質問型です。返るのは、選ばれた選択肢、各選択肢の確率、そして確信度です。

業務での典型は振り分けです。問い合わせメールをどの部署に回すか、申請をどのカテゴリに分類するか、ユーザーの発話がどの意図に当たるか。これまでLLMに「次のいずれかで答えてください」と書いて祈っていた部分が、構造として保証されます。選択肢の名前を工夫する必要はありますが、定義にない文字列が返ってくることはありません。

注意すべき上限が1つあります。公式ブログによれば、選択肢は1クエリあたり最大255個です。商品分類や勘定科目のように候補が数千に及ぶ用途では、そのまま1回では収まりません。大分類で絞ってから小分類を聞く、という2段階に分ける設計が必要になります。

仕様の出典: TypeSafe AI 公式ドキュメント(Introduction)

Score —— 尺度で採点する

Scoreは、順序のある評価基準(ルーブリック)に沿って採点させる質問型です。返るのはスコアと分布、そして確信度です。「0から4の5段階で、各段階が何を意味するか」を定義して渡す形になります。

使いどころは、優先度付けと品質評価です。問い合わせの緊急度、リードの見込み度、生成された文章が基準を満たしているかの採点。Choiceとの違いは、答えに順序があることです。3点と4点は隣同士だが、3点と0点は遠い、という関係が保たれるため、閾値を切って自動処理する設計に向いています。

実務では、各段階の説明をどれだけ具体的に書けるかで精度が決まります。「1: やや緊急」のような曖昧な定義ではなく、「1: 業務は継続できるが当日中の回答が必要」のように、人が読んで判定できる水準まで書き下すのが基本です。この作業は、結局のところ社内の判断基準を言語化する作業そのものです。

仕様の出典: TypeSafe AI 公式ドキュメント(Introduction)

Noul —— 真である確率を返す

Noulは、「この記述は正しいか」という二値の命題を評価し、真である確率を0〜1で返す質問型です。はい/いいえを返すのではなく、確率そのものが返ってくる点がポイントです。

ガードレールや検証の用途に向いています。「この入力は指示の上書きを試みているか」「この回答は与えられた資料の内容だけで構成されているか」「この記述は規約に違反しているか」。確率で返るため、0.9以上は即ブロック、0.5〜0.9は人に確認、といった段階的な運用が組めます。

3つの質問型は1回の呼び出しに混ぜられるので、実際の設計では組み合わせて使うことが多くなります。たとえば1回の呼び出しで、Choiceで振り分け先を決め、Scoreで緊急度を採点し、Noulで機微情報を含むかを判定する、といった並べ方です。公式ドキュメントでは、これらは並列かつ互いに独立して評価されると説明されています。

仕様の出典: TypeSafe AI 公式ドキュメント(Introduction)

確率と確信度をどう使うか

Jevの出力で実装上いちばん効くのは、答えそのものより確信度(confidence)のほうかもしれません。公式ドキュメントでは、確率(probabilities)と確信度(confidence)は別のものとして扱われ、確信度はシステムの挙動を制御するための指標だと説明されています。Vercelの例では、答えは result.answers に、確信度は providerMetadata の中に返る形になっています。

設計の型としては、確信度による振り分け(confidence-gated routing)が基本になります。確信度が高い判断はそのまま自動処理し、低い判断だけを人間のレビューに回す。全件を人が見る運用から、迷ったものだけを人が見る運用へ移行できれば、自動化率を無理に上げずに工数が落ちます。

TypeSafe AIは確信度が校正済み(calibrated)だと説明しています。校正されているとは、確信度80%と答えたものが実際におよそ8割正しい、という関係が成り立つという意味です。ただしこれが自社のデータでも成り立つかは検証事項です。閾値を決める前に、自社データで確信度と実際の正答率の関係を確認してください。

仕様の出典: TypeSafe AI 公式ドキュメント(Introduction) / Vercel「TypeSafe AI's Jev now available on AI Gateway」

試し始めるまでの経路

直接APIは、2026-09-15の発表時点ではウェイトリスト制でしたが、2026-09-20(米国時間)に撤廃され、今は登録すればすぐにAPIキーを発行できます(手順は冒頭の「Jevの登録」の節)。Python SDKとJavaScript SDKが用意されています。

既にVercelやCloudflareを使っている場合は、ゲートウェイ経由という経路もあります。Vercelは2026-09-16の更新で、AI Gatewayから typesafe-ai/jev として呼び出せるようになったと案内しており、AI SDK 7.0.105以降の実験的なevaluate APIから使う形です。同案内では、リクエスト単位でZero Data Retention(データ非保持)やNo Training(学習非利用)を指定できるオプションにも触れられています。Cloudflareも自社のAIモデル一覧にJevを掲載しています。

いずれの経路でも、最初にやるべきことは同じです。自社の実データを数十件用意し、人が付けた正解と突き合わせて、質問の書き方を直していく。この往復を何周かしないと、本番の閾値は決められません。

仕様の出典: TypeSafe AI「Introducing System One Models & Jev」 / Vercel「TypeSafe AI's Jev now available on AI Gateway」 / Cloudflare AI docs「Jev (typesafe)」

実装前に確認しておきたい制約

発表直後のモデルなので、仕様は変わり得ます。以下は執筆時点(2026-09)で公開情報から確認できた制約ですが、実装の前に必ず公式ドキュメント(docs.typesafe.ai)で最新を確認してください。この記事のコードも擬似コードの水準にとどめており、そのまま動く実装ではありません。

コンテキスト長と利用上限は、公式ドキュメントのモデル一覧(Models)に記載があります(2026-10-01に確認)。利用上限は「予告なく変わることがある」とされ、より高い上限は個別契約で相談できると案内されています。

• 選択肢の上限: 1クエリあたり最大255個(公式ブログ記載)。超える分類は段階を分ける設計が必要です
• 入力形式: テキストベース(文字列・オブジェクト・配列)。画像や音声をそのまま渡す設計ではありません
• コンテキスト長: 1リクエストあたり64kトークン。そのうち state と最も長い質問の合計は32kトークンまで。長文を丸ごと毎回渡す設計は、精度と費用の両面で見直しの余地があります
• 利用上限: 毎秒10万トークン、毎秒40リクエスト(2026-10-01確認。2026-09-23時点の毎秒25万トークン・毎分1,200リクエストから下がっており、公式は予告なく変わると明記)。超えると 429 が返ります。夜間に数十万件をまとめて流すような使い方では、この上限に合わせて送る速さを調整します
• 言語: 英語が中心で、日本語を含む他の言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。日本語データでの精度は自社で測るのが確実です
• 提供形態: 直接APIは申請なしで誰でも登録可能(2026-09-20以降。新規の無料クレジットは2026-09-27から一時停止)。ゲートウェイ経由の場合、課金・データ取り扱いは各ゲートウェイの規約に従います

よくあるご質問

Jevの登録に申請や順番待ちは必要ですか?

必要ありません。2026-09-20(米国時間)に順番待ちが撤廃され、console.typesafe.ai でGoogleアカウントかメールの確認コードでサインインすれば、その場でコンソールに入れます(2026-10-01時点)。発表直後の解説にある「Join Waitlist から申し込む」手順は、いまは不要です。

Jevの登録にクレジットカードは必要ですか? 無料で試せますか?

サインインの時点でカード情報を求められるかは、当社では確認できていません。ただし、登録時に付いていた5ドル分の無料クレジットは2026-09-27から新規登録ぶんが一時停止中なので、呼び出すにはコンソールでクレジットを購入する必要があります(2026-10-01時点)。10ドルの購入で有効期限が1年と表示された報告があります。

JevのAPIキーを控え忘れました。再表示できますか?

できません。APIキーは作成時に1回しか表示されません。控え忘れたら、そのキーをコンソールのキー管理画面で削除して、新しく作り直します。人やシステムごとにキーを分けておくと、1つを作り直しても他に影響しません。

プロンプトエンジニアリングは要りませんか?

必要な作業自体は残りますが、性質が変わります。文章の出し方を調整する作業はなくなり、代わりに「選択肢をどう定義するか」「評価基準の各段階をどう書き下すか」という設計作業になります。実質的には、社内の判断基準を言語化する作業だと考えてください。

選択肢が255個を超える分類には使えませんか?

1回の呼び出しでは収まりません。大分類を選ばせてから、その中の小分類を聞く、という2段階に分けるのが基本の回避策です。Jevは応答が速く入力課金のみなので、2回呼ぶこと自体のコストは小さく済みます。

確信度の閾値はどう決めればよいですか?

自社データで測ってから決めてください。手順としては、実データに人が正解を付け、Jevの確信度と実際の正答率の関係を確認します。その上で、誤りを許容できる度合いから閾値を逆算します。人が見る件数を業務として捌ける量に収めることも制約になります。

既存のシステムに組み込むとき、どこから手を付けるべきですか?

今すでに人が判断している工程を1つ選び、その判断のログ(入力と結果)が残っている場所から始めるのが確実です。過去データがあれば精度の検証を先にでき、使えると分かってから改修の設計に進めます。当社(株式会社ウェステリア)でも、この検証設計と業務システムへの組み込みのご相談を無料ヒアリングで承っています。