TypeSafeのAIユースケースマップとリスク評価チェックリスト：10の「判断形態」

このマップを使って、TypeSafe があなたの業界のどこで使えるかをブレインストーミングしよう。いちばん近い業界を開き、意思決定の例をざっと見て、自分のワークフローにあるドキュメントと操作に当てはめてほしい。

ユースケースのカテゴリ例

AI 自動化ソフトウェア

AI と信頼できるソフトウェアを交互に組み合わせ、無人でバックグラウンド数百万回動かせるようにする。制御フローはコードが握り（markdown ファイルではない）、TypeSafe が意味的な意思決定と言語理解を担う。

リアルタイムアプリケーション

最先端の知能がリアルタイム速度（150ms）に達するということは、AI の判断が人間の知覚より速いということだ。ゲームをプレイするようプログラムしたり、UI に埋め込んだりできるだけの速さと賢さがある。

大規模データに対する AI Map Reduce

コストが 100 分の 1 になれば、超大規模データセットを扱える。巨大なコーパスから関連情報を検索し、大量の agent trace を分類し、予測に使う特徴量を抽出する。

汎用検証

入力 prompt、抽出結果、推論トレース、ツール呼び出し、その他あらゆる AI の入力を検証する。ジェイルブレイク、引用の誤り、ハルシネーション、ミス、その他 AI や LLM が犯すあらゆるエラーパターンを、実際の LLM 呼び出しのごく一部のコストで検出する。

Harness エンジニアリング

Jev クエリで harness を賢くする——モデルルーティング、意味的なコンテキスト検索、LLM のエラー検出とガードレール、推論トレースの分類を極めて高速かつ低コストで行う。

自動化のユースケース例

検索と取得

意味検索、スコアリング、ランキングで RAG パイプラインの embedding を置き換えたり補ったりする。
クエリと候補の関連度をスコアリングする。
ペアワイズ比較で結果を並べ替える。
クエリと候補をクロスエンコードして精度を上げる。
下流の AI ワークフローに役立つコンテキストを選ぶ。

科学的発見

系統的レビューのために、組み入れ基準と除外基準で論文を絞り込む。
インタビューの文字起こし、自由記述のアンケート回答、フィールドノートの段落に、あらかじめ定義したトピックやカテゴリでラベルを付ける。
引用した段落が、原稿や生成された要約の主張を裏付けているか確認する。
対照群、データセットの説明、実験設定など、欠けている方法論的詳細を洗い出す。
論文間のエンティティと関係を識別し、研究ナレッジグラフを構築して、知見を裏付ける段落と結びつける。

モデルルーティング

Jev でカスタムルーターを組み、各 prompt をどの LLM に渡すか決める。
ワークフローごとにルーティングルールとしきい値を設定する。
意図と領域を判定する。
難易度とリスクを評価する。
より高価なモデルが必要なリクエストをエスカレーションする。

LLM ガードレール

すべての LLM 入力、出力、ツール呼び出しに意味的なチェックをかけ、コストは LLM 呼び出しのごく一部に抑える。
ジェイルブレイクと prompt injection を検出する。
ポリシー違反と機密データの漏洩を識別する。
ツール呼び出しのエラーと応答品質の問題をリアルタイムで検出する。
構造化された検査結果と確率を記録し、AI システムと harness の障害を追いやすくする。

セマンティックコード lint

Jev クエリでコードと文章に自動セマンティック lint をかける。
チームのコーディング規約と文章ガイドラインに対するチェック項目を定義する。
CI でこれらのチェックを実行し、違反を人間のレビュー用に洗い出す。

予測モデリングの特徴量抽出

Jev で自然言語データから確率的な特徴量を抽出する。
これらの特徴量を構造化データと組み合わせ、実際の結果があるタスクでモデルを訓練する。
autoresearch ワークフローで特徴量の定義を提案し、ホールドアウトした実際の結果でその予測価値を評価する。

採用

明確で職務に関連する基準に沿って、履歴書、応募書類、面接フィードバックを評価する。
関連する経験を識別する。
求める能力をスコアリングし、根拠を示す。
候補者とポジションをマッチングする。
候補者を採用マネージャーやリクルーターに割り当てる。
不確実なケースを人間のレビューにエスカレーションする。

リード生成

会社概要、経営陣の経歴、問い合わせメールを理想の顧客像とマッチングする。
業界との適合度と会社の成熟度を評価する。
買い手としての関連性、課題、購買意欲を識別する。
リードを優先順位付けして割り当てる。

カスタマーサポート

問い合わせチケットを問題、製品領域、顧客の意図で分類する。
通話記録を処理し、顧客の問題、約束事項、フォローアップを抽出する。
緊急度、不満、解約リスク、返金リクエストを検出する。
ケースを適切なチーム、キュー、自動化ワークフローに割り当てる。
サポートの返信をポリシーと顧客のリクエストに照らして検証する。

保険金請求

初回損失通知報告書、損害査定人のメモ、裏付け資料を分類する。
請求の複雑さ、不足情報、潜在的な不正の兆候を識別する。
請求をトリアージし、ストレートスルー処理や専門家の審査を優先する。
不確実または高リスクの案件を人間の査定人にエスカレーションする。

金融犯罪

取引の記述、KYC 資料、アラート履歴を評価し、疑わしい特徴を見つける。
名前、プロフィール、記録が一致しない場合でもエンティティをマッチングする。
リスク、関連性、証拠の質でアラートを優先順位付けする。
疑わしい案件を調査担当者のレビューに回す。

法務とコンプライアンス

契約書、保険証券、規制提出書類、マーケティングの文言を分類する。
欠けている条項、禁止されている表現、ポリシー違反を識別する。
明確な法的またはコンプライアンス上の要件に照らして文書を検証する。
高リスクまたは不確実な所見を法務またはコンプライアンスチームにエスカレーションする。

Eコマースプラットフォーム

出品者のカタログにある形式の不揃いな商品リストを分類し、正規化する。
タイトルと説明から商品属性を抽出する。
禁止出品、偽造の兆候、レビュー滥用、ポリシー違反を識別する。
商品を並べ替え、疑わしい出品を人間のレビューに回す。

コンテンツモデレーションとトラスト＆セーフティ

会社固有の詳細な基準に照らして、どの投稿が審査要件を満たすかを判断する。
コミュニティ、カスタマーサポート、SDR ワークフローにおけるユーザーコンテンツと自動会話を審査する。
有害コンテンツ、ハラスメント、スパム、詐欺、不安全な助言、個人データの漏洩、配信停止リクエスト、ポリシー違反の表現を検出する。
深刻度と信頼度を総合し、コンテンツを通過、警告、審査送り、ブロックのいずれかに振り分ける。

クリエイティブ素材、広告コピー、ランディングページ、配信面を評価する。
ブランドセーフティとオーディエンス適合度を分類する。
規制遵守と禁止表現をチェックする。
クリエイティブの品質と、広告とランディングページの一貫性を評価する。

ゲーム

プレイヤー報告、ゲーム内チャット、レビュー、サポート会話を評価する。
チャット内容を審査し、暴言、有害行為、不審な行動を検出する。
コンテンツにラベルを付け、フラストレーションやエンゲージメントを採点する。
離脱シグナルを検出し、プレイヤーサポートへの依頼を引き継ぐ。

リスク評価

インシデントレポート、保険金請求記録、取引説明、サプライヤー評価を確率的なリスク指標に変換する。
保険と引受のプロセスでこの指標を使う。
リスクの種類を分類し、不審な特徴を検出する。
深刻度を評価し、審査の優先順位を決める。
より広範なリスクモデル向けに特徴量を抽出する。

需要予測

顧客からの問い合わせ、販売記録、製品レビュー、サポートチケット、市場レポートに含まれる意味的シグナルで予測モデルを強化する。
購買意欲、緊急度、製品への関心を抽出する。
供給面の懸念、競合からの圧力、新たに生じている需要テーマを検出する。
これらの特徴量を過去の時系列データとともに予測モデルに入力する。

グラフとナレッジグラフ

型付きの意味的判断でナレッジグラフにラベルを付け、検証する。
関係とエンティティの型を分類する。
記録や主張の間の矛盾を検出する。
確率的な走査と階層的な分類を支える。

タスクカテゴリの例

意思決定の形	適する場面	例
分類	既知のカテゴリから1つを選ぶ必要がある	意図、トピック、部門、リスクの種類、エンティティの型
検出	ある属性が存在するかどうかを確率で判断する	スパム、詐欺、緊急度、ジェイルブレイク、機密データ
スコアリング	答えが順序付けられた評価尺度上に落ちる	深刻度、関連性、品質、フラストレーション、適合度
ルーティング	カテゴリによって次にどのコードパスを通るかが決まる	ツール呼び出し、エスカレーション、モデルルーティング、サポートキュー
検索	自然言語クエリに一致する項目を見つける必要がある	セマンティック検索、ドキュメント探索、候補生成
取得	ワークフローが最も関連性の高いコンテキストや記録を必要とする	RAG コンテキスト、根拠の取得、ナレッジクエリ
ランキング	意味的な関連性や品質で項目を並べる必要がある	検索結果、レコメンド、候補の優先順位付け
検証	成果物に特定の故障モードがないか確認する必要がある	引用の裏付け、ポリシー違反、ツール呼び出しの誤り、応答品質
ML 特徴量抽出	下流の従来型 ML モデルが意味的シグナルを必要とする	購買意欲、製品への関心、競合からの圧力、離脱シグナル
構造化データ抽出	非構造化入力から既知のフィールドを復元する必要がある	候補者の属性、注文フィールド、ドキュメントタグ

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