JEV / USE CASES

自動化する価値のある判断を見つける。

実行できる例から始め、ワークベンチで状態と質問を調整し、コードに組み込む前に構造化された結果を確認します。

評価と照合

証拠に基づいて回答とレコードを比較します。

Answer quality

Check an AI answer against evidence and a quality rubric.

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Entity matching

Spot likely duplicate records for human review.

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検索とコンテキスト

証拠の関連性と残す文脈を評価します。

RAG relevance

Rate whether retrieved text answers the user’s question.

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Context selection

Decide which note deserves scarce context space.

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エージェントとルーティング

次の操作、モデル、承認経路を選びます。

Agent routing

Pick the next safe step for an assistant.

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Agent action gate

Test the approval path before an external tool action.

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Model routing

Choose a fast or deep path for an incoming request.

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サポート

問い合わせを振り分け、知識の不足を見つけます。

Support routing

Assign a customer message to a queue.

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Knowledge-base gap

Check if a retrieved excerpt can support a reply.

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信頼と安全

コンテンツと主張を確認します。

Content review

Estimate whether a post needs a human check.

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Evidence check

Judge whether context supports a claim.

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成長

見込み客と顧客の声を評価します。

Lead scoring

Prioritize a sales follow-up.

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Feedback intelligence

Classify feedback and rate follow-up priority.

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運用

障害対応とリリース準備を評価します。

Incident triage

Get an owner, urgency score, and escalation signal from one alert.

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Release readiness

Score a rollout and flag unresolved safeguards.

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