THE JEV GUIDE · CURATED EDITION

カスタマーサポート.

TypeSafe Jevに関する発表、解説、デモ、コミュニティ事例をトピック別に整理しています。各項目からXの元投稿を確認できます。

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Jevベースのチケット意思決定アプリ Decision Desk

1件のサポートチケットをルート・優先度・リスク・次のアクションの4つの型付き意思決定に変換し、確率・レイテンシ・プロバイダ・コストを付与。MITリポジトリも公開。 Link

Florian S@airesearch12 · 2026-09-23
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ゲーム問い合わせで繰り返す同一ユーザーの不満をJevはどう判断するか

ゲーム問い合わせで毎日同一ユーザーから特定キャラクターへの細かい不満が届く例を挙げ、Jevの判断軸を議論し、ファンレターとして分類する人間の判断と対比している。

Nashi3@デザイン担当（nil）@Nashisan9 · 2026-09-23
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チケット作成中にJevで追加質問を促す活用

Peter Ramsing氏が、TypeSafeのJevを使いチケット作成時に対話形式で追加質問を促す取り組みを紹介。電話中に作成されることが多いため高速性が重要だと述べている。

Peter Ramsing@peterramsing · 2026-09-22
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アフターサポート音声処理にJevを導入し判定成功率を向上

Vane Dataで構築したアフターサポート音声処理パイプラインにJevを導入し判定成功率が大幅に向上したと共有。Vaneがvane.ai.jev(...)とRelation.jev(...)をサポートしたことも言及。 Link

WangErxi@WangErxi · 2026-09-22
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Jevで自動分類するアプリ内フィードバックのデモ

入力または音声のフィードバックをTypeSafe AIのJevが分類して受信箱に振り分ける、改造可能なデモとcookbook。

Abhishek Hegde@abhegd · 2026-09-22
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Jevでリアルタイムチャットモデレーターを構築

著者はJevでリアルタイムチャットモデレーターを構築し、複数言語で悪い言葉の数千ものバリエーションや綴りを検出できると述べ、その非常に低い価格を強調している。

Ali Rivera@ninjaswebcom · 2026-09-21
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Jevを製品オンボーディングに：要望を伝えると次のクリック箇所がハイライト

Sam SiamがMaksymのデモを共有。Jevで要望を伝えると次のクリックがハイライトされ、CRM初心者の連絡先インポート支援に使いたいと述べている。

Sam Siam 🛸@sam1siam · 2026-09-21
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JevでAIカスタマーサポートを実装：次の設問を動的に選択

投稿者はJevを利用したAIカスタマーサポートを試作。NHK受信契約に関する設問で、対話を通じて契約継続・手続き必要・免除可能・解約可能のどれに該当するかを判定。Jevはユーザ回答に応じて次の設問を選択する部分を担う。

ひととり@hitotori_365 · 2026-09-21
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Jev上でバッチチケット分析ツールを構築

CowAgentを使いJev上でバッチチケット分析ツールを構築。1チケットにつき1回の呼び出しで7つの分類・スコア・ブール判定と確率分布を約500msで返す。

Yujie Zha@zhayujie · 2026-09-21
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Jevでサポートチケットのトリアージツールを構築

Jevで構築したサポートチケットのトリアージツールのデモ。1回の呼び出しで担当チーム、緊急度、深刻度、顧客の感情を判定する。

Techie Sapien@TechieSapien · 2026-09-21
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判定特化型AI「Jev」を試用：問い合わせ対応での速さと精度

TypeSafeの判定特化型AI「Jev」を問い合わせ対応で試用。速くて精度も高いが、ほぼ正解でも外せない1件があるため、Code・LLM・Humanの役割分担が重要だと述べる。

綾袮@blueb · 2026-09-21
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合成サポートチケットのルーティングでJevがLayaを上回る

72件の合成サポートチケットをルーティング：Jevは部門93%、緊急度85%、返金検出99%を記録。Layaは58%、63%、74%で、安全チケット12件中1件のみ認識。

Olli@Olli0103 · 2026-09-21