意思決定モデルと構造化された応答
Jev vs OpenAI Structured Outputs
どちらもアプリケーションが扱えるデータを返します。Jevは共有された状態に対する明確な判断に特化し、OpenAI Structured Outputsはモデルの応答をJSON Schemaに従わせます。選択はコードに何をさせたいかで決まります。
この比較はJevの意思決定APIとResponses APIの構造化テキスト出力を対象とします。OpenAIの全モデルやツールを比較するものではなく、速度・価格・精度の優劣も仮定しません。
概要
目的に応じて異なる出力契約
Schemaは回答の形を定めます。意思決定APIはさらに質問の種類と、それぞれの判断シグナルを定めます。
主な用途
アプリケーションが次の処理に使える分類、スコア、はい・いいえの判断を行う。
指定したJSON Schemaに沿うモデル応答を生成し、抽出、生成、分類などに利用する。
出力形式
Choice、Score、Noulには質問タイプごとに定義された回答形式がある。
text.formatで対応するJSON Schemaとstrictモードを指定し、正常に完了した応答をその形式に従わせる。
1回のリクエスト
1つの状態と複数の名前付き質問を送り、各質問IDに対応する回答を得る。
1つの応答Schemaに複数のフィールドや入れ子のオブジェクトを含められる。
不確実性
ChoiceとScoreは選択肢ごとの確率と信頼度を返せる。Noulは「はい」の確率を返す。
Schemaへの準拠だけでは校正された確率や判断の正しさは保証されない。拒否や未完了の応答にも対応が必要。
向いている場面
振り分け、緊急度、人による確認の要否など、範囲が明確で繰り返す判断。
独自のオブジェクト、説明、情報抽出、幅広いモデル処理に使う柔軟な構造化生成。
同じ問い合わせ、2つのリクエスト形式
各APIに送る内容
請求に関する問い合わせでは、Jevは判断を型付き質問で表します。OpenAIのリクエストは、必要な応答オブジェクトをstrictなSchemaで表します。
Jev：状態 + 型付き質問
Choiceで担当チームを選び、Noulで人による確認の要否を尋ねます。
{
"model": "jev-latest",
"state": "I was charged twice and need a refund.",
"questions": {
"team": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this?",
"criteria": {
"billing": "Payments and refunds",
"technical": "Product issues",
"other": "None of the above"
}
},
"needs_review": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this need human review?"
}
}
}OpenAI：入力 + JSON Schema
Schemaで担当チームと確認フラグを既知のフィールドと型に限定します。
{
"model": "gpt-4o-mini",
"input": [
{ "role": "developer", "content": "Classify this support request." },
{ "role": "user", "content": "I was charged twice and need a refund." }
],
"text": {
"format": {
"type": "json_schema",
"name": "ticket_triage",
"strict": true,
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"team": {
"type": "string",
"enum": ["billing", "technical", "other"]
},
"needs_review": { "type": "boolean" }
},
"required": ["team", "needs_review"],
"additionalProperties": false
}
}
}
}これらは説明用のJSONリクエスト本文です。実際にはサーバー側の認証情報を使って各APIに送信し、結果の検証と自社の業務ルールの適用を行ってください。
どちらを使うべきか
明確な判断にはJev
許可する選択肢や評価基準が決まっており、選択肢ごとの判断シグナルが役立つ場合に向いています。
独自データにはStructured Outputs
独自のJSONオブジェクト、フィールド抽出、OpenAIの処理内での構造化コンテンツ生成に向いています。
必要なら組み合わせる
構造化生成で情報を整理した後、アクションの前にJevで絞った質問を判断できます。
影響の大きいアクションでは自社の事例で両方を評価し、確定的なルール確認、適切なしきい値、必要な人の確認を残してください。
参照資料
上記の製品とAPIの説明は、Jev AIのGitHub READMEとResponses APIのStructured Outputsに関するOpenAI公式ドキュメントに基づきます。