新しい（？）AI - Jevを Redmineで活用したーい！ - 第31回redmine.tokyo勉強会 資料

2026/10/31 redmine.tokyo LT資料

Transcript

1. 新しい（？） AI - Jevを Redmineで活用したーい！ 第31回 redmine.tokyo にっしー
2. 自己紹介 • 名前 ◦ にっしー • Twitter ◦ @nisshy82 • ソフトウェアエンジニア歴 ◦ 約2年半 • おしごと ◦ Redmineのプラグインを開発しています ◦ Ruby on Rails / React / TypeScript ◦ Claude Code
3. 【閑話】 Redmineの同人誌を書きました • Redmine プラグインの作 り方本 ◦ B5 / 44P • 持ってきているので、お声 がけしてもらえればお見 せできます
4. 今日のお品書き • Jevってなーんだ • Jevの立ち位置 • JevをRedmineで活用するために……？
5. Jevとは • 9/15 に公開されたTypeSafeが開発したAI • LLMとの比較 ◦ 入力は自然言語←似てる ◦ 出力が「判断」のみ←違う！ • 3種の返答パターン ◦ Choice: 選択肢が確からしい確率を返す ◦ Score: 与えられた尺度に沿って、スコアを 返す ◦ Noul: 真偽値を確率で返す
6. Jev - Noulのサンプル
7. Jev - Noulのサンプル
8. Jev - Choiceのサンプル
9. Jev - LLMとの違い • 「それ、LLMでよくない？」 ◦ →良いときも、ある ◦ 公式も既存のLLMと比較してる
10. Jev - LLMとの違い LLM 出力 Jev 文章・コードなど 構造化された選択肢と確率 応答速度 遅い 70〜500ms 料金 安い！ 入力: $0.042/1M Token 出力: 無料 高い！ 入力: $0.1/1M Token 出力: $0.5/1M Token https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev
11. Jev - 実際の活用 • 新しいAIということで色々活用法が開発されて いる
12. Jev - ゲームへの活用例 • FlappyBirdをJevで遊 ぶ ◦ 文字情報だけで、行 動を選択 ◦ (コードの中身をみ たけどだいぶ怪し い) • リアルタイム性の活用 https://github.com/leftspace89/JevBird
13. Jev - コーディングへの活用 • https://github.com/mizchi/jev-lint • コメントや関数名が実際の実装と一致しているかを見る 高性能なlintツール ◦ ex. 「見つからなければnullを返す」というコメントで、 実際の処理は例外を投げる、など • 実際、あんまり使ってるの見てないかも…… ◦ 実装サンプルとしては見かけたけど、ちゃんと利用 しているスキル・スクリプトはまだ見かけてない(個 人の感想です)
14. Jev - プロダクトへの活用 • https://jevhub.io/updates/jack-and-jill-cuts-screening-cost s-88-percent-with-jev • イギリスの採用マッチングサービス Jack&Jill で、費用 を88%削減した ◦ もともと一次スクリーニングに Gemini 3.1Flash Lite を使っていた ◦ Jevによって 1,000人あたり $0.755→$0.092 ▪ 1年で$265,000の削減になる見込み ◦ 処理時間も約半分に(20.3s→10.3s)
15. Jevの特徴 • 早い ◦ 自然言語な問いをうまく設計すると高速に回答してくれる • 安い ◦ 入力tokenも安ければ、出力tokenも無料 ◦ haiku等を利用して、特定のjsonファイルを出力してるタイプなら、 切り替えた方が安上がり • うまい 堅い ◦ 構造化データ+確度付きで出力される ◦ AIや既存のコードに組み込みやすい →チューニングされてないけど、自由度が高いサポートベクターマシー ン的な
16. 【閑話】タイトルに「？」がついてる理由 • LTの提案をもらった9月中旬から、10月末でJevが既に 「古い技術」になる可能性を危惧していた ◦ 実際、まわりではJevはもう聞かなくなった • 実はJev新しくないのでは？説 ◦ 超高性能なSVM的な雰囲気 ◦ BERT - Googleが2018年に発表したAI ▪ こいつも分類ができた ▪ ただし、追加学習が必須レベル • 革新的！というほどではないが、新しくない、もまた嘘 ……
17. JevをRedmineに使うことを考える • 安さが必要なケース ◦ 夜間に大規模なバッチ処理を行っている ▪ 小規模なら精度重視のLLMでいい ◦ バッチ処理に、自然言語を使いたい場合 ◦ →OSSとは相性が悪そう ▪ ただ、企業でカスタムプラグインを利用しているケース なら使えるかも • 硬さが必要なケース ◦ ……ないんじゃないか？(それはプラグインが考えること だし) ◦ AIヘルパープラグインとの活用……？
18. JevをRedmineに使うことを考える • 早さが必要なケース ◦ 結構少ないかもしれない、結構！ ▪ 非同期の情報資産的価値の凝集を目指している Redmine ▪ ミリ秒単位の同期的な処理が必要か……？ • AIのみで行う担当者の割当とかなら、ミリ秒単位は 必要ない ◦ 入力の補助なら利用できるかもしれない！
19. RedmineでJevを利用するプラグイン Redmine Jev
20. デモをしまーす • チケットの内容をもとに、ステータスが合っているかを入力中 に補助する機能 • ぽちぽち……
21. 思ったこと • needsベースではなくseedsベースの開発も結構大変 ◦ 今回はJevをどう使うかにフォーカスして開発していた • Redmineはユースケースが多岐にわたりすぎるため、みん なが喜べるプラグインが作りにくい ◦ 自分(だけ)が嬉しいプラグインは作りやすい ▪ ↑楽しい！
22. 【結論】 JevはRedmineに使えるか？ • A. 場合と状況による • Jevを利用して、何かを作る、ベースで考えるのは難しそう • Jevという新たなツールを手に入れたのは明確 ◦ LLMより、安い、早い！ • 様々なJevのユースケースを見て、Jevをツールとして使い こなすことが重要そう 終 7 22
23. おわり ありがとうございました！ 6 23