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ChatGPTの共同開発者であるDiogo Almeida氏が率いるTypeSafe AIは2026年9月15日、大規模言語モデルとは根本的に異なる処理方式を採用した新たな人工知能基盤System One Modelsおよびその初弾となるモデルJevを発表した。同社は逐次的な文字列生成を廃したこの新技術により、従来の推論基盤と比較して桁違いの実行速度と大幅な運用コストの削減を両立させたと説明する。 OpenAIやAnthropicが提供する既存の先端AIは、プログラミングや複雑なモデリング作業をこなせる高い汎用性を備える。しかし、先行する単語から次の単語を1文字ずつ予測し続ける言語モデルの基本構造は、推論の遅延を招くだけでなく計算資源の過剰な消費を生む大きな要因となっている。TypeSafe AIはこの構造的制約を打破する目的でSystem One Modelsの枠組みを構築し、初代モデルのJevを実用化した。 Foto: inteligência artificial – tadamichi/Shutterstock.com 左から右へとテキストを連続出力する一般的な言語モデルとは異なり、Jevはあらかじめ定めたデータ構造に沿って結果全体を一括で出力するため、極めて迅速にタスクを完遂する。 動作コストは極めて低い。入力100万トークンあたりの利用料金は0.042ドル（約6.5円）に設定されており、出力費用については測定不能なほど低価格であるとして0ドルと公表された。 タスク達成精度と費用の相関データでは、JevがGPT-5.6 Terraに匹敵する極めて高い実行精度を示している。同等の処理水準を維持しながら、所要コストは約100分の1に抑制された。高精度な知能処理を極小の演算コストで提供する。 出力仕様があらかじめ厳格に固定されているJevは、ツール呼び出しにおけるエラー発生率0％を記録し、すべての処理結果に信頼度スコアを付与して返却する。 Wikipediaの膨大なリンク群をたどって目的の項目へ到達する検証試験において、Jevは競合する各社の最先端モデルを上回る走破速度を記録した。他社製品が高速な非推論モードで動作していた条件であっても、Jevの処理速度が競合を圧倒した。 Jevを用いたリアルタイム動作の検証として、名作ゲームのDOOMをプレイさせる実演映像も提示された。1時間に及ぶゲームプレイ全体で発生した利用コストは、わずか7ドル（約1090円）にとどまった。高速処理と安定性が実用環境で実証された。 TypeSafe...
TypeSafe AIは2026年9月15日、プログラム内部における判定処理に特化した新型AIモデルJevの先行提供を開始した。文章やプログラムコードを長文で生成するのではなく、選択肢の選定や採点結果を構造化データとして高速に返却する設計で、待機リストに登録した開発者へ順次アクセス権を付与している。 同社創業者のDiogo Almeida氏はOpenAIでChatGPTの基礎研究に従事した経歴を持ち、約2年におよぶ開発期間を経てSystem One Modelsの第1弾となるJevを公開した。 Jevに検証対象のデータと設問を送信する際、あらかじめ選択肢や採点基準を定義して問い合わせる仕様をとる。抽出された値がそのまま構造化データとして戻るため、回答テキストを構文解析して必要な数値を取り出す前処理を行わずにプログラムの条件分岐や集計へ直接連携できる。 事業計画書を入力して市場規模と技術的成立性を個別にスコアリングし、1回のAPI連携により同一データから複数の判断基準を並列処理で算出する使い方も可能だ。 提供マニュアルによると判定形式には3種類が用意されている。候補群から単一項目を選ぶChoice、数値基準で評価するScore、命題が真である確率を0から1の範囲で返すNoulを用途に合わせて指定する。 ChoiceとScoreの出力結果には選定値だけでなく確率分布と確信度の数値も含まれる。 同社はこの確信度を正答率と厳密に連動させる目的でReinforcement Learning for Calibrated Decisionsと呼ばれる学習手法を導入した。指定したスキーマから外れた形式を出力しない制御を確立している一方で、提示された選択肢の中から誤った回答を選ぶ判定ミス自体は発生し得るとしている。 出力トークンを無償化し100万入力あたり0.042ドルに設定した価格体系 利用料金は入力100万トークンあたり0.042ドルに設定され、出力側のトークン費用は一切発生しない。出力時の計算負荷が極小であるため、生成量を監視して課金対象に含める必要がないとDiogo Almeida氏は説明した。 同氏がXに投稿した内容によると、一般的なLLMと比べて処理速度は20倍から200倍に達し、実行コストを40分の1から400分の1へ削減できるという。 請求書処理や問い合わせ対応など4種類の業務フローを対象にした性能検証データも公表された。一連の判定工程を細かな設問に分解してコード側で処理する同一構成で各モデルの処理能力を比較している。 ゲームの状況判断やリンク探索で性能を検証する実証実験 用途例の実演として、画面内の状況を構造化テキストとしてJevに送り、毎秒約10回のAPI呼び出しを行いながら1時間あたり約7ドルの費用でアクションゲームDoomを制御する検証例を提示した。...
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