WATCH REPORT ／ AIエージェント開発
Jevとは何か。Codexと組んで判断だけを任せる、新しいAIの使い方
2026.09.21
家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。今回は、判定に特化した高速AI「Jev」を7つの相手と組ませる実例を紹介しているSHISHIGAMI TECH CHの動画を紹介するね。
「Jevは選ぶ係。読む・書く・見る・動くは相手に任せる」。この一言で、私は手が止まりました。今日は、そこから見えたことを書きます。
SHISHIGAMI TECH CH
AIと関連技術・バイブコーディングのニュースを毎日発信しているチャンネル／動画出演者（出演者個人名は本編に表記なし・未確認）
「Jevは文章が一文も書けません。画面も見えません」。動画はそう前提を置きます。
そこから7つの相手と組ませた実例が、次々に出てきました。CodexのComputer Use。WebMCPとMercury 2.5。Chrome拡張とVercel AI Gateway。生成AIとMeta SAM 3.1。手元で動くkev。相手が変わるたびに、Jevの使い道が広がっていく構成です。
私も心当たりがあります。分身AIやAI秘書の凛ちゃんに仕事を渡すとき、最初は一つのAIに全部やらせようとしていました。結局どれも中途半端になったんです。
この動画は、その反省とちょうど逆側の設計を見せてくれました。
この記事では、7つの組み合わせのうち技術的な裏取りができた6つを見ていきます。同じ場面で、私が自分のAI活用の何を思い出したかも並べます。
判定AIという題材は少し専門的です。でも経営者が持ち帰れるものは一つ。「何を判断に絞り、何を実行に渡すか」という線引きです。
3行でわかるポイント
- Jevは文章も画面も持たず「判断」だけに徹する小さいAIで、必ず相手と組んで動く。
- Codex・WebMCP・Vercel Gateway・SAM 3.1・kevと組ませた実例はどれもGitHub・X投稿で裏取りできる実装だった。
- 「判断」と「実行」を分けるほど、一つ一つのAIは軽く速く、コストも下がる。
この記事でやること
自分の業務の中で「判断」だけをAIに任せている部分と、「実行」まで一つのAIに背負わせている部分を、一つだけ分けて書き出せる状態まで進みます。
AIに渡せる作業と、まだ自分の判断軸を必要とする作業を、毎日少しずつ分けているだけなんですよね。今日は、判定AIという少し専門的な題材から、その分け方を見ていきます。
🎬 元動画
「Jevは選ぶ係」——判断だけをする小さいAIという設計
Jevは、文章が一文も書けません。画面も見えません。
今日紹介する動画は、Jevを7つの相手と組ませる実例集です。シリーズ3本目でした。必ず誰かと組んで、初めて動くAIということですね。
「Jevは選ぶ係。読む・書く・見る・動くは相手に任せる」「相手が読んで、Jevが選んで、相手が動く」
SHISHIGAMI TECH CH — 20:15〜（オンスクリーンのまとめ図解）
私は「抱え込みOS」という言葉を、自分のAI活用の反省としてずっと使ってきました。「自分が頑張らないと全部止まる」という強迫観念です。
分身AIやAI秘書の凛ちゃんに仕事を渡すときも、最初は一つのAIに全部やらせようとしていました。結局どれも中途半端になったんです。
Jevの設計は真逆でした。文章も画面も持たない。判断だけに絞る。だから速くて安いんです！全部を一人で持とうとしないほうが、結局は強いって話ですよね。
Claude Codeチームで「委ねるOS」を実践し始めたとき、私も一歩を踏み出しました。未完成のまま、作業を人やAIへ渡す一歩です。
Jevの「選ぶ係に徹する」という潔さは、あの一歩と同じ方向を向いている気がします。
動画で紹介された7つの相手は、業種も用途もバラバラです。それでも共通しているのは、Jevに「判断」以外の仕事を持たせていないという一点でした。持たせないことが、結果的に強さになるんですよね。
私はこれを見ながら、自分の一日を思い浮かべました。判断だけしている時間は、意外と少ないものです。ほとんどは実行と確認に消えています。だからこそ、そこを絞る価値があるんですよね。
1つだけ書き出す（30秒）：今使っているAIツールの中で「判断」だけを担わせている部分がどこか、一つだけ思い浮かべます。
「Codexが運転席、Jevは助手席」——CodexのComputer UseとJevの役割分担
7つの組み合わせの中で、最初に詳しく紹介されたのがこれです。CodexのComputer Use機能とJevを組んだ「Jev Use」。開発者はこれをGitHubで公開していました（リポジトリ名: Sac-Y/Jev-cu）。
“Codex is sitting in the driver’s seat, and Jeb is, well, in the passenger seat, looking at the navigation system and saying things like ‘next’ or ‘left next.'”
SHISHIGAMI TECH CH — 08:29〜（自動キャプション。原文ママ。”Jeb”はJevの誤字幕）
Codexが画面を読み取って運転します。Jevは助手席でナビを見て、「次」「次は左」と声をかけるだけ。
削除・送信・支払い・許可を要する操作は、人間確認なしに実行しません。使えるアプリのホワイトリストも明言されていました。
紹介者は、Computer Use自体はGPT-6 Astraのほうが処理数・精度で優位だが、速度面の不満があったとも話していました。その速度を、Jevとの組み合わせが補うという評価です。
私も、分身AIやAI秘書の凛ちゃんへ仕事を渡すとき、一つのボールの持ち主を一人に決めるようにしています。複数人の共同責任にはしません。所有者を一人にする。
Codexが運転席を持ち、Jevは判断だけを渡す。この線引きの潔さが、動画の中で一番実務的に見えた場面でした。運転席と助手席を同じ人が兼ねようとすると、結局どちらも中途半端になるんですよね。
運転席と助手席を分ける（1分）：今AIに任せている作業を一つ選び、「画面を操作する係」と「判断だけする係」に分けられないか考えます。
「候補を整理してくれる相手が増えるほど強くなる」——WebMCP×Mercury 2.5で49問正解した理由
Levin氏（Xハンドル @0xidanlevin）が、WebMCPというベンチマークでJevを実行しました。結果は49問中49問に正解。満点です！
“We just ran Jev on our WebMCP benchmark. The result: basically broke the benchmark. Jev + Mercury 2.5 (a fast, low-cost LLM) using WebMCP solved 100% of the tasks at roughly 112× lower model cost than GPT-6 Astra using computer use with code execution.”
@0xidanlevin氏のX投稿（動画フレーム内のスクリーンショットより引用・10:48〜表示）
WebMCPは、サイトが自分の機能を「AI向けツール」として公開する仕組みです（仕様提案元: GitHub webmachinelearning/webmcp）。
Jevは候補から選ぶのは得意です。でも自由記述の検索文は書けません。そこで役割を分割します。Jevがツールを選び、文章が必要な時だけMercury 2.5が書く。
WebMCPを使わずJevだけで画面ボタンを選ばせる方式だと、正解数は49問から25問に落ちたそうです。
「シェフなのにキッチンスタッフをやっている」。私はこの状態を「委ねるOS」で解消しようとしています。
今回の話は、それをAI同士の役割分担で実現した実例でした。候補を整理してくれる相手が増えるほどJevは強くなる、という構図です。
紹介者のこのまとめは、私が分身AIチームに仕事を渡すときの実感とも重なります。一つのAIに全部やらせるより、候補を絞る係と文章を書く係を分けたほうが、結果は速く正確になるんですよね。
49問から25問への落差は、私にとって数字以上の意味がありました。同じAIでも、渡し方一つで成果は半分近くまで変わるということです。
候補整理役を探す（2分）：今Jevのような判定だけのAIに置き換えられそうな作業が、自分の手元にあるか考えます。
呼び出しをまとめる窓口——Chrome拡張×Vercel AI Gatewayという第三の相棒
海外の開発者が作ったChromeブラウザ拡張があります。ページを見てクリックする判断はJevに任せます。
モデルの呼び出しはVercel AI Gateway経由でした。Vercel AI Gatewayは、複数社のモデルを1つの経路でまとめて呼べるサービスです。
TypeSafe（開発元）が9月15日からウェイトリストなしで利用できるようになったことも紹介されていました。
公式からはCodexとClaude Code向けの「スキル」も公開されています（`npx skills add typesafe-ai/skills`で導入）。
「このプロジェクトのどこにJevを組み込めるか設計する」。そこから使う作りになっているそうです。
紹介者は「Codexが将来Jevに似たモデルを出すのでは」という噂にも軽く触れていました。確度は本人も分からないとのことです。
私は毎日、自分の経験・価値観・口癖をObsidianに書き溜めています。情報を一元化する場所を一つに決めています。だからこそ、分身AIへ渡せる材料になるんですよね。
呼び出し口を一つにまとめるVercel AI Gatewayの発想は、私のやり方と近い場所にある気がしました。窓口が散らばっていると、判断を渡す側も渡される側も迷子になるんです。
窓口を一つに絞る（3分）：自分が普段バラバラに呼び出しているAIツールやサービスを、一つの窓口にまとめられないか考えます。
「SAMが実況、Jevが審判」——生成AIと目のモデルの役割分担
Higgsfield（動画生成企業）が「Jevは素材選定が得意」と発表しました。DeepSeekとHiggsfieldが、選ばれた素材を広告に仕立てるデモも紹介されました。
Jevが選ぶ。DeepSeekが広告案を書く。Higgsfieldが広告動画を描く。3社連携です。
さらに、Meta SAM 3.1という画像認識モデルとの組み合わせも語られていました。
“To put it simply, Sam is the commentator and Jeb is the referee.”
SHISHIGAMI TECH CH — 16:47〜（自動キャプション。原文ママ。オンスクリーン図解の見出しは日本語で「SAMが実況、Jevが審判」）
SAMが「何がどこにあるか」を書き出します。Jevが「異常か」「客が手に取ったか」を判定する。実況と審判を分ける発想です。
紹介者は、素材の質はまずJevが判断し、公開できない表現・権利面は人間が最終確認するのが安全だとも話していました。
私が最終判断をするとき、頼りにしているのは身体の声です。ウズウズ・ウキウキ・ワクワク。その合図を、今ここで味わい、感じてから決めます。
左脳が作る過去や未来の妄想は、分身AIへ教えて委ねます。実況役と審判役を分けるのは、AI同士の設計だけの話じゃないんです。
私自身の判断のやり方とも、同じ形をしていました。材料を並べる役目と、最後に決める役目。同じ人・同じAIが兼ねようとすると、判断が鈍るんですよね。
実況役と審判役を分ける（2分）：今自分が一人で「材料集め」と「最終判断」を両方やっている作業を一つ選びます。
手元で動くkev——外に出さずに判断を完結させる選択肢
API経由でなく、Jevをローカルで動かしたい。その需要に応えるオープンソース版が「kev」です（GitHub: jaredpalmer/kev）。
文章生成はせず、確率だけを返す点はJevと同じ。0.5B〜8Bの4サイズ、Apache 2.0ライセンス、Macでも動作します。
“Keb’s, size 8, is 0.77, that’s about it.”
SHISHIGAMI TECH CH — 18:38〜（自動キャプション。原文ママ。”Keb”はkevの誤字幕。Jevは0.8086、kev 8Bサイズは0.77という精度比較の発言）
精度はJevにやや劣ります。それでも、外部に送れないデータのテスト用途に向くと紹介されていました。フォーマットは同一で型安全（type-safe）なので、SDKの呼び出し先を変えるだけで動くそうです。
応用例として、暗号資産の売買判断を300ミリ秒ごとにJevへ問い合わせる自動売買ボット「jev-trader」も、変わり種の実例として登場していました。相性の良し悪しより、判定を返せる速さと低コストの実例として紹介されていました。
私は今も、紙のノートにペンで毎朝書いています。デジタルでは出てこないものがあるからです。
効率だけ見ればアプリで済む作業です。それでも手元に残しています。外に出すと、自分の判断材料が痩せていく気がするからなんですよね。
kevが「外に出せないデータのテスト用途」に向くという話。私が紙のノートを手放さない理由と、根っこが同じ場所にある気がしました。
全部をクラウドや他人のAIに預けない。手元で完結させる選択肢を一つ持っておく。それだけで判断の芯が変わりますよね。
手元に残す一つを決める（30秒）：今クラウドやAPIに預けている判断のうち、手元で完結させたいものが一つあるか考えます。
COLUMN
ひろくんコラム ― 「判断だけ」に絞る潔さが、まだ私にはできていない
ここまで、Jevという判断専用の小さいAIの話を書いてきました。相手を変えながら強くなっていく話です。
でも正直に言うと、記事を書きながら、私は自分の手が止まる場面が何度かありました。
料理に例えると、Jevはレシピの中の「味見して選ぶ」工程だけを担当する存在ですよね。食材を切るのも、火を入れるのも、盛り付けるのも、全部人間か別のAIがやる。私はまだ、この切り分けが苦手です。
抱え込みOSは、忙しさではなく「自分が持っていないと止まる」という思い込みでできています。委ねるOSへ書き換える一歩は踏み出しました。でも判断だけを渡す勇気は、まだ全部は持てていません。
ちなみに、AI秘書の凛ちゃんに今回の記事の骨組みを整理してもらいました。私が伝えられたのは、このコラムに書いた分だけでした。
渡す量を増やすより先に、渡す本人である私が、判断の基準をもっと言葉にする番だと思っています。
Jevが「選ぶ係」に徹しているのと同じくらい、私も「決める係」に絞れているか。動画を見ながら、そこを一番考えさせられました。
全部を持とうとする癖。まだ完全には抜けていません。
それでも、今日一つだけ決めました。自分が今「判断」だと思い込んでいる作業の中から、一つだけ選んで基準を紙に書き出してみるということです。書けたら、それを分身AIへ渡す番です。
判断の基準を先に紙に書く。それから渡す。順番を変えるだけで、抱え込みOSは少しずつ書き換わっていく気がしています。
Jevの動画を見て一番救われたのは、判断だけに絞っていいという許可でした。全部できなくていい。決める一点だけ、丁寧にやればいい。そう思えたことです。小さいAIから、大きな許可をもらった気分でした。
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よくある質問（FAQ）
Jevとは何ですか？
文章が書けず画面も見えない、判断だけに特化した高速・低コストのAIモデルです。動画では、Codexのコンピューターユース・WebMCP・Vercel AI Gateway・生成AI（DeepSeek/Higgsfield）・Meta SAM 3.1・ローカル版kevなど7つの相手と組ませる実例が紹介されていました。
WebMCPとは何ですか？
サイトが自身の機能を「AI向けツール」として公開する仕組みで、Google・Microsoft関係者が推進する提案仕様です（GitHub: webmachinelearning/webmcp）。動画では、Jev＋Mercury 2.5がWebMCPを使ってベンチマーク49問中49問に正解したと紹介されていました。
kevとJevはどう違いますか？
kevはJevの仕組みを推測して作られたオープンソース版で、API経由ではなく手元（ローカル）で動かせます。動画では精度比較として、Jevが0.8086、kevの8Bサイズが0.77という数値が紹介されていました（GitHub: jaredpalmer/kev）。
経営者が自分の仕事に応用するには、何から始めればいいですか？
動画に出てきた7つの組み合わせは、どれも「判断」と「実行」を別のAI・別の係に分けています。まずは自分の作業を一つ選び、「これは判断だけの部分」「これは実行の部分」と紙に分けて書き出すところから始められます。判断の基準を言葉にできた部分から、AIへ渡していくのが実務的です。
まとめ｜「判断」と「実行」を分けるほど、AIは軽く速くなる
7つの組み合わせを、AIの性能だけで説明すると、いちばん大事なところが抜け落ちます。Jevが強いのは、文章も画面も持たないからです。持たないからこそ速く、安い。どんな相手とも組めます。
CodexのComputer Useでは運転席と助手席。WebMCPでは候補整理役と文章役。SAM 3.1では実況役と審判役。どの組み合わせも、根っこは「判断」と「実行」を分けるという一点でした。
私はその全部を、分身AIやAI秘書へ仕事を渡しながら試行錯誤している自分の身体で読みました。一つのAIに全部を背負わせて、中途半端になった経験。Claude Codeチームで、未完成のまま渡す一歩を踏み出した経験。
頭で分かった瞬間ではなく、実際に手を動かした時間があったから残っています。だから私が持ち帰ったのは、「もっと賢いAIを探せば解決する」ではありません。
自分の仕事の中の「判断」と「実行」を、まず一つだけ分けてみるという一点です。一日で終わる作業ではありません。
自分の業務のどの部分がAIへ渡せる判断で、どの部分がまだ自分の手元に残すべき実行か。その線を一つ引けたら、渡す作業から始められますよね。今日から、ではなく、今この一行からで大丈夫です。
7つの相手のうち、自分の仕事に一番近いものはどれだったでしょうか。動画を見返しながら、そこだけもう一度確認してみるのもいいと思います。
参考リンク
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この記事はAIツール（Claude Code）を活用して制作しています。構成・文章生成にAIを使用し、最終的な内容の確認・編集・公開判断はひろくん（田中啓之）本人が行っています。「分身AIひろくん」（bunshin-ai.com）とは別のコンテンツですよね。
