【ITニュース解説】[ Video ] A System One AI Doesn’t Talk, It Only Decides – And It’s Perfect for Assess Decide Do

JEVという新しいAIモデルが登場した。これは現在よく知られている、文章や画像を生成するタイプのAIとは大きく異なる特徴を持つ。JEVは「System One AI」に分類され、何かを生成するのではなく、「決定すること」に特化している。つまり、テキストを生成して複雑な説明をするのではなく、特定の問いに対して「はい」か「いいえ」で答えたり、いくつかの選択肢の中から最適なものを選んだり、あるいは特定の行動の確率を示すことで、決断を下す役割を担うAIだ。

JEVが決定を下す際に用いる応答形式は、主に三つある。一つは「noul」で、これは質問に対して「はい」か「いいえ」のような二択で答える。次に「choice」は、与えられた複数の選択肢の中から最適なものを選ぶ。そして「score」は、ある行動や事象が起こる可能性を数値、つまり確率として示す。JEVはこれらのシンプルな応答形式を使い、曖昧さのない明確な決定を下す。テキストを生成しないため、冗長な説明を省き、迅速かつ的確な判断が期待できる点が大きな特徴である。

このJEVのユニークな特性は、「Assess-Decide-Do (ADD)」というフレームワークに完璧に適合する。ADDフレームワークは、問題を「評価する（Assess）」、解決策を「決定する（Decide）」、そしてその決定に基づいて「実行する（Do）」という三つの段階からなる。JEVはこの中の「Decide（決定する）」という最も重要な部分を担うことができる。

具体的に、JEVをソフトウェア開発のプロセスに組み込む例が示されている。このシステムでは、まずユーザーが「こんなソフトウェアを作りたい」という要望を、たった一文で入力する。このシンプルな要望がJEVに渡されると、JEVはそれを次の段階である「Assess（評価する）」層に送る。Assess層では、大規模言語モデル（LLM）がこの一文の要望を詳しく分析し、必要な機能、動作、そしてテスト方法まで含んだ詳細な仕様書を作成する。これは、まるで熟練のシステムエンジニアが要件定義を行うような作業だ。

詳細な仕様書が完成すると、再びJEV（Decide層）に戻される。JEVはここで、作成された仕様書がユーザーの意図を十分に反映しているか、次の段階に進むのに十分な情報があるかなどを判断する。もしJEVが「よし、これで実装に進める」と判断すれば、タスクは「Do（実行する）」層に転送される。Do層では、別のLLMがJEVから受け取った詳細な仕様書に基づいて、実際にソフトウェアのコードを書き始める。まるでプログラマーが開発を行うような流れだ。

ソフトウェアの実装が完了すると、タスクは再びJEV（Decide層）に戻される。JEVはここで、Do層で書かれたコードに対してテストを実行し、仕様書通りの機能が実現されているか、エラーがないかなどを確認する。そして最終的に、「このソフトウェアは完成した」あるいは「まだ修正が必要だ」という決定を下す。このように、JEVは開発プロセスの各段階で重要な意思決定を担い、自動化されたソフトウェア開発の流れを円滑に進める中心的な役割を果たす。

筆者は、Pythonで特定のフォルダ内のファイル数をカウントするシンプルなコマンドラインツールをこのシステムで開発する例を示している。この例を通して、JEVが様々な種類のソフトウェア構築に応用できる可能性を示唆している。特に、異なるプロセス間（Assess、Decide、Do）でタスクが移動する際に、視覚的なフィードバック（例えば円の色が変わるなど）があることが、システムの動作を理解しやすく、興味深い点だとも述べている。

この新しいシステムのパフォーマンスについても検証が行われている。一つ目のテストでは、リモートにあるJEVのAPIと、高性能な外部のLLMを組み合わせて使用した結果、開発プロセス全体が2分未満で完了した。これは非常に迅速な結果と言える。しかし、二つ目のテストでは、JEVとLLMの両方を性能が劣るローカル環境で実行したところ、同じ作業に約30分もの時間を要した。この結果は、JEVのような決定特化型AIを効果的に活用するためには、それを支えるLLMやインフラの性能が非常に重要であることを示している。高性能な環境であれば、意思決定から実行までの一連の流れを驚くほど短時間で自動化できることがわかる。

JEVが提示する、構造化された出力によって「決定する」という新しいAIのパラダイムは、AIの応用分野に多くの可能性を開く。従来の生成系AIがクリエイティブな作業や情報提供に強みを発揮する一方で、JEVのような決定特化型AIは、複雑なプロセスにおける判断や選択を自動化し、効率を大幅に向上させる潜在力を持っている。システムエンジニアを目指す者にとって、このような意思決定をAIに任せることで、人間はより戦略的で創造的なタスクに集中できるようになる、新しい開発手法の可能性を示唆していると言えるだろう。