Jevアーキテクチャマスタークラス：イージーからゴッドモードへ

1) イージーモード：Jevが実際に何であるか - 定義：分類／決定モデル。入力と質問を与えると、確率（はい96%／いいえ4%）を返します。エッセイではありません。 必要な構成要素は2つ： - 入力。判断対象（広告クリエイティブ、履歴書、ページの状態、貼り付けた請求書テキスト）。 - チェック可能な質問。必要なら数十個。並列で実行。即座に確信度付きのはい／いいえを取得。 - なぜ重要か：LLMに判断ごとに段落を書かせるよりも約20〜200倍速く、約40〜400倍安い。 ユースケース：Meta Ads Analyzer。各広告に対してJevが質問パック（フックがオーディエンスを呼びかけているか？最初の文に定量化された結果があるか？）を実行し、それらの確率を行動可能なダッシュボードに変換します。 2) ハードモード：アイテムの山に対する詳細なスコアリング 定義：1つのモデルに雰囲気の要約を求めるのをやめる。数百のアイテムにわたって多くの正確な質問をし、結果をバケットに分類する。 経験則： - 質問は雰囲気ではなく、採用基準や広告QAのように書く。「候補者はユーザー向けのTypeScript/Reactアプリをリリースし、維持した経験がありますか？」 - 重要なものに重み付けする。すべての必須条件が同等とは限らない。 - 明確なバケット（ショートリスト／レビュー／不合格）に分類し、人間が中間層にのみ時間を費やすようにする。 ユースケース：必須条件に対して数百の応募者をミリ秒でふるい分けるAI採用担当者。 3) ゴッドモード：以前は意味をなさなかったリアルタイム製品 定義：Jevをシステム1（高速、直感的）として、LLMをシステム2（低速、深い推論）として隣に配置。速度とコストが、以前は遅すぎたり高すぎて構築できなかった製品を可能にする。 Jevを使うべき場面： - 詳細なチェックが必要な大量のデータ → 分類ループ。 - ユーザーが話している最中や貼り付けている最中に反応する必要がある → すべての単語／状態更新でJevを呼ぶ。 - 組み合わせる。LLMは深い推論用。Jevはループ内の瞬間的な決定用。 ユースケース：音声制御ブラウザ（トランスクリプト＋ページ状態 → クリック／スクロール確率）とスマートペースト（貼り付け時に請求書テキストが正しい経費フィールドにマッピングされる）。