Jevのタスク振り分け活用事例

3,412件のリードを20,472回の高速判定で絞り込み、Grokには有望な記録だけを渡す

RedReplierの200万行を分類し、品質を高めながら従来構成の約5倍で処理する

アップロードした履歴書を明示条件で確認し、各判定に根拠となる引用を添える

案件を承認、資料追加、営業・財務・法務レビューへ振り分け、最終判断は人に残す

14年分・156,703通のGmailを読み、必要に応じてラベルを作りながら90分類に整理する

612行の銀行フィードでJevと2つのGemini Flashを精度、時間、費用から比較する

4つの型付きチケット判断を一度に返し、文章生成やJSON再解析なしで13件を処理する

受信メールを整理して対応優先度を決め、毎週2〜3時間を節約する

672人の初週PostHogイベントを読み、32秒で5つの振り分け質問に答える

タスク、難度、機密性、Web要否を4つの確率で評価し、適切なモデルへ振り分ける

Notion受信箱の各メモを採点し、確信度の高いものだけをタスク・判断・知識へ自動振り分けする

企業の自己紹介と3つの成長二択だけで、998社のY Combinator見込み客を22.4秒で選別する

上位20リポジトリのGitHub issue 1,000件を8秒で読み、既存修正と停滞PRを見つける

詳しい分析前に調査リンクを選別し、価値の低いスレッドによる文脈とトークン消費を防ぐ

古いリード1,000件を採点し、営業の架電対象を価値の高い50件へ絞る

2万通のメールを4.6秒・0.15ドルで4分類し、精度99.7%を報告する

10分でコールセンターのデモを構築し、問い合わせをAIと有人オペレーターへ振り分ける

6つのマイクロエージェントで会社業務を処理し、48時間で純キャッシュフローが150ドルから6,888ドルへ増えたと報告する

サポートチケットごとに1回の呼び出しで、7つの型付き分類・スコア・真偽判定を約500ミリ秒で行う

1回の呼び出しでサポートチケットを担当、緊急度、深刻度、顧客感情に分類

3つのワークフローで不正審査、購買シグナル振り分け、人気コンテンツ監視を自動化

チケットの部署を提案し、不確実な案件をレビュー対象にして振り分け精度を測定

価格条件に対して267件を監視し、4,005回判定して63.3%を通知対象外にする

投稿を70〜500msで分類し、メールを即時振り分け、低信頼案件をローカルOllamaへ移送