Jevの自動化活用事例

10回のモデル呼び出しでGoogle Flights検索を7.1秒で完了し、トークン使用量を5.6分の1に抑える

RTX 5090 1枚で公式ブラウザーの5操作とDONE判定を10.375秒で完了する

同じ映画検索でローカルLayaとAPI版Jevを比較し、392ミリ秒と676ミリ秒で同じ結果を返す

着用シーンや要望の入力に合わせ、服のコレクションをリアルタイムで更新する

アプリ全体をマッピングし、各領域で使える型付き判断の用途を描画する

自動音声電話システムを操作し、繰り返し通話で見つかった例外にも対応する

ブラウザーエージェントと型付き判断を組み合わせ、求人応募を2〜3倍高速化する

デスクトップ操作ジェスチャーをミリ秒で検出し、選択中の要素への動作に割り当てる

ブラウザーエージェントの活動ログを3秒ごとに採点し、セッション全体の平均を出す

常時稼働チーム内でブラウザーパイロットを動かし、定期処理、GitHub、文書、MCPへ接続する

ブラウザー購入の各手順を約0.1秒で選び、決済入力を安全なカード保管庫へ渡す

現在のYouTube画面を目的と照合し、おすすめで脱線する前に利用者へ注意を促す

Google Flights検索のブラウザー操作を選び、約7秒でタスクを完了する

合法なバグ報奨金、助成金、企画、OSS報酬、デザイン課題を常時探索し、実行可能性を判定する

Wikipediaの7リンクをたどり、平均214ミリ秒の判断でBooklandからAkon Cityへ5.9秒で到達する

型付き判定の後にプロンプトをGrokBotへ渡して実行し、7分でセットアップできると報告する

Mac上で12の選択肢を順位付けし、約0.0000021ドル・0.18秒で不可逆操作の前に停止したと報告する

自然言語の質問からFynkの現行ページ要素を見つけ、強調して操作

YouTube字幕の全区間を意味で検索し、入力に合わせて該当箇所へ移動

LLMがブラウザ作業を計画し、Jevがクリックとキー操作を選び、不確実な手順を引き継ぐ

胸痛の電話を500msで判定し、患者を直接医療スタッフへ転送

回答可能性が最も高いエージェントへ会話を振り分け、感情を順位付けしてアバターを更新

関心のある話題・真正さ・返信価値を満たさないX投稿を非表示

「代わりに実行」「操作をここへ」「やり方を表示」といった依頼を既存UIと操作へ割り当て