100 人の AI ペルソナに聞く
1 つの質問をすると、100 人の合成ペルソナが一斉に回答し、Jev がライブで判断します。投票が流れ込み、カウントが上がるのを見てください——数秒で 100 件の本物の判断、1 セント未満で。キー不要、聞くだけ。
100 synthetic personas — made-up people (name, age, job, city, habits are real inputs to each decision), not real survey respondents.
The same demo is one Jev call
- Build 100 synthetic persona states (age, job, budget…)
- Ask every persona the *same* question
- Fire 100 Jev
noulcalls in parallel - Aggregate the yes/no votes
const results = await Promise.all(items.map((item) => // items = 100 persona states
fetch("https://jevtypesafeai.com/api/v1/decide", {
method: "POST",
headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.JEV_API_KEY}` },
body: JSON.stringify({
state: item,
questions: {
vote: { type: "noul",
instructions: "Would this persona buy it?" },
},
}),
}).then((r) => r.json())
));
const yes = results.filter((r) => r.answers.vote.noul >= 0.5).length;See a real decision YES · 78% · 262ms
Persona: Maya, 29, product designer, SF, $$ budget, buys on aesthetics + reviews. Question: Would she buy a $99 AI note-taking app?
仕組み
質問を入力すると、Jev がそれを一度に 100 人の合成ペルソナに通します。各ペルソナは架空の人物——年齢・役割・考え方の組み合わせ——で、各回答は本物で独立した Jev の判断:yes・no・unsure の型付き選択です。投票が返ってきてグリッドがライブで埋まり、たいてい数秒、1 セントよりずっと安く完了します。
これは Jev の代名詞的な動きを可視化したものです:1 つの賢い答えではなく、100 の速く安い並列判断。同じファンアウトで千件のリードをスコアリングしたり、溜まったチケットを分類したり、フィードをモデレーションしたりできます——ここではたまたま意見なだけです。
数字が示すもの
- 判断数——100 件のペルソナ呼び出しのうち何件返ったか。
- 経過時間と判断/秒——Jev が並列呼び出しをファンアウトする速さ。
- 投票集計——答えが届くにつれてのライブな yes / unsure / no の内訳。
- Jev コスト——100 ペルソナの実行全体を、入力 100 万トークンあたり $0.042 で。
FAQ
これは実在の人や本物の調査ですか?
いいえ。100 人のペルソナは合成——年齢・役割・考え方を組み合わせた架空のプロフィールで、1 つの質問に多様な視点が集まるようにしています。並列 AI 判断のデモであり、市場調査ではなく、本物の世論調査として扱うべきではありません。
なぜ 100 回もそんなに速く答えられるのですか?
各ペルソナは独立した Jev API 呼び出しで、並列に実行されます。Jev は速い型付き判断のために作られた System One モデル——1 件あたり数十〜数百ミリ秒——なので、100 件でも 1〜2 秒で終わります。
無料ですか?キーは必要ですか?
無料で API キーは不要です——この実行はライブの Jev 決定 API 上でレート制限されています。自分のプロダクトでこのように判断をファンアウトするには、料金ページでホスト型の jv_live_ キーを取得してください。
このパターンは何に使えますか?
同じ並列ファンアウトは、多数のリードのスコアリング、溜まったものの分類やモデレーション、A/B のバリアント評価、素早く多様な意見を得る用途に役立ちます——1 回の大きなモデル呼び出しではなく、小さく速い判断を一度に多数必要とする場面ならどこでも。
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