掲載済み (2026-09-26号)
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スタックチャンの会話の判断を Jev に任せてみた #AIエージェント

日本語

掲載情報

概要

判断特化型AI「Jev」をスタックチャンの意思決定に導入し、安価なLLMでも高精度なツール利用と表情制御を高速かつ低コストで実現するアーキテクチャの試行。

詳細内容

コミュニケーションロボット「スタックチャンの」会話制御において、判断のみに特化した新世代AIモデル「Jev(System One Model)」を活用した事例です。従来のLLM(qwen3-30b等)では不安定だった『ツール呼び出し(健康データの参照や天気予報)』と『表情選択』の判断をJevに切り出し、LLMには回答文の生成のみを任せる「判断と文章生成の分離(Routingパターン)」を構築しています。Jevは172〜436msという極めて高速なレスポンスと、出力トークン無料という価格体系が特徴です。Cloudflare Workers、Databricks、Fitbitを組み合わせ、実用的なAIエージェントとしての応答速度とコストパフォーマンスを両立させています。