比較 / JevModel
プロダクト／サポート文のインテント分類：ルール、LLM、型付きAPI
プロダクト／サポートのインテント分類でルール、LLMプロンプト、型付き意思決定APIを比較。ラベル、回帰、信頼度しきい値、購買意図の境界。
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要点：インテントラベルの3スタック
- インテント分類は各メッセージを有界ラベル集合（キュー、ジョブ、購買段階）へ写し、その後アプリが動作します。
- ルールは閉語彙で速く監査しやすい。LLMは柔軟だがドリフトしやすい。型付きAPI（Choice/Score/Noul）はschemaを安定させ棄権を明示します。
- 「購買インテント分類」はサポートキューと別ルーブリックに。購入シグナルを平坦ラベルに押し込めず、しきい値を設けてください。
プロダクトとサポートにおけるインテント分類
プロダクト分析とサポート振り分けでは、インテントはルーティング契約です。誰が担当し、ユーザーが何をしたいか、人手に渡すか。サポートはキュー＋緊急度、成長／営業は購買インテント（調査・比較・購入準備）。関連するが同一税区分ではない。「返金」と「企業デモ意向」を無差別なChoiceに混ぜると精度が落ちやすい。ラベル後のアクションから逆算して設計します。
Jev で問い合わせを振り分けるJev の明確な尺度で見込み客を評価するルール vs LLMプロンプト vs 型付き意思決定API
どの経路もラベル付き評価の代替にはなりません。下表は保守性と失敗モードの対比であり、ベンダー採点ではありません。
Jev or rules?Jev vs GPT・Claude：判断層を選ぶHow to classify text with the JevModel API| 観点 | ルール／キーワード | LLMプロンプト＋解析 | 型付きAPI（Jev/JevModel） |
|---|---|---|---|
| 向いている場面 | 閉語彙、監査が必要なキーワード | 試作、雑多な自由文、変動する分類 | サービス横断の安定ラベル契約＋しきい値 |
| 失敗モード | 言い換えを見逃し、同義リストが膨張 | JSONドリフト、黙ってラベル発明、回帰困難 | 明確な基準が必要；自由チャットではない |
| 棄権 | ハードコードのelse／デフォルトキュー | プロンプト指示—圧力下で無視されやすい | Score/Noul＋レビュー帯を副作用前に設計 |
| 回帰 | キーワードfixtureの単体テスト | プロンプトスナップショット；モデル更新で脆い | 固定質問＋ラベル付きチケット/リードのholdout |
ラベル設計、購買インテント、回帰
各Choice基準は新メンバーも使える判定規則に。購買段階（調査/比較/購入/解約リスク）は別質問かScoreに。ラベル変更時は回帰スイートを固定：期待ラベル付きゴールデンと、人手必須の中帯。プロンプト・モデル・基準変更のたびに再実行。回帰なきインテント分類は雰囲気です。
Jev の明確な尺度で見込み客を評価するEvaluate a Jev workflowJev で問い合わせを振り分ける副作用前の信頼度しきい値
holdoutで校正した高しきい値超のみ自動適用。中帯は人手キュー（提案付き）。低帯や購買/サポート信号の衝突は強制レビュー。CRM更新・返金・アウトバウンドの前に帯を配線。詳細はconfidence-and-abstention。
Jev probability, confidence and human-review thresholdsJev で問い合わせを振り分ける型付きAPI（Jevなど）が役立つ／向かないとき
複数サービスが同一インテント契約を共有する、または金銭動作前に校正可能な棄権が必要ならJevModelのChoice/Score/Noul。POST /api/v1/systemoneへ（OpenRouterのtypesafe/jev-1.13）。語彙が極小で法務が全キーワードを見るならルール、一度きりの探索はLLM。非マルチモーダル、重み非配布、無料検証枠は日次上限（執筆時点UTC日5）。分類API全般はtext-classification-api。
How to classify text with the JevModel APIJevModel の料金と Jev 無料枠2026年の感情分析API：クラウドAPI vs LLMプロンプト vs 型付き意思決定モデルインテント振り分け本番前チェック
1）サポートキューと購買段階を分離。2）ゴールデン＋中帯fixtureを固定。3）再利用と棄権でルール/LLM/型付きAPIを選択。4）CRM/返金/アウトバウンドはしきい値の後ろ。5）ラベル変更のたびに精度・再現率を再測定。
Evaluate a Jev workflowJev AI Decision Flows と人による確認Jev で問い合わせを振り分けるJev の明確な尺度で見込み客を評価するHow to classify text with the JevModel APIJev probability, confidence and human-review thresholds2026年の感情分析API：クラウドAPI vs LLMプロンプト vs 型付き意思決定モデルAIによるメール分類：受信メールにはルール、LLMプロンプト、型付き意思決定APIのどれを使うかマルチラベルテキスト分類：1つのChoice、複数のはい/いいえ、それとも2回目のリクエストかよくある質問
購買インテント分類はサポート意図と同じか？
通常違います。購買段階とサポートキューは動作が異なります。別質問/ルーブリックにし、アプリ側で結合してください。
キーワードルールはインテントでLLMに勝てるか？
閉じて監査可能な語彙では、コストと予測可能性で勝つことが多い。言い換えの多いチャネルでは弱い。holdoutで両方測ってください。
インテントラベルの回帰はどうする？
期待ラベル付きゴールデンと、棄権/エスカレーション必須の中帯を維持。変更後どちらかが退行したらパイプラインを失敗させます。
このガイドはtext-classification-apiの代替か？
いいえ。text-classification-apiは分類系API全般。本ページはインテント/購買意図とプロダクト・サポート文のスタック選択に焦点です。
JevModel は独立したプロジェクトで、TypeSafe AI とは提携していません。