実行動作が一意に定まるワークフローでAIのトークンコストを下げる

Jinbaは、費用のかさむ確率的なAIエージェントを、実行動作が一意に定まるワークフローに置き換え、規模を拡大しても運用コストを15〜60分の1に抑えます。LLM費用の膨張を避けながら規制要件を満たしたいエンタープライズのために設計されています。

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LLMの呼び出しを必要な箇所だけに絞った書類処理のワークフローを作成してください。API、バッチ処理、またはJinba Appのチャットから依頼を受け付けたら、必須項目を確認し、社内システムから関連データを取得して内容を補完します。次に、ルールで判断できる処理とAIによる判断が必要な処理を振り分け、前者はトークンを消費せずにルールで実行し、後者だけLLMを呼び出してください。出力が例外のしきい値に該当する場合はコンプライアンス担当者の確認に回し、完了後は関係部門へ結果を通知します。実行経路、トークン使用量、承認の記録は、すべて監査証跡として残してください。

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エンタープライズのAIトークンコストに、構造から手を打つ

SOC 2に準拠したJinbaのワークフロー基盤は、膨らみ続けるLLMのAPI費用に対して、銀行・保険会社のCFOと業務統括の責任者に構造からの答えを示します。ワークフローの処理の約8割をルールベースに寄せることで、すべてのステップで確率的なAIエージェントを動かすことによるトークンの浪費をなくし、コンプライアンス、監査対応、処理性能はそのまま維持します。

必要なワークフローを平易な言葉で説明し、ビジュアルエディタで整えながら、費用のかさむLLMの呼び出しをルールベースの処理へ移せます
振り分けルール、しきい値、例外処理を設定し、AIが本当に必要なステップだけがモデルを呼び出す構成にできます
接続済みのシステムから入力値の検証と補完を自動で行い、AIのステップに整ったデータだけを渡すことで、重複した呼び出しを避けられます
実行日時、判断の経路、出力を含む監査ログを保持し、コンプライアンス部門と財務部門は、トークンがどこで消費されているかを確認できます

Jinbaがトークンコストを下げる仕組み

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1

Jinba Flowで構築

Jinba FlowのChat-to-Flow Generationやビジュアルエディタで、AIを使うステップとルールで処理するステップを切り分けたワークフローを設計します。ルールで足りる箇所は、確率的なエージェントの繰り返し処理から構造化されたロジックに置き換えます。

test_runner.log

Running workflow test...

✓ Input validation 12ms

✓ Fetch from Sheets API 847ms

✓ Process 24 rows 156ms

✓ Send to #sales 203ms

PASS All steps completed 1.22s

Output preview:

"sent": true, "channel": "#sales"

2

セキュアにデプロイ（API / バッチ / MCP）

ワークフローはAPI、バッチ処理、MCPサーバーとして、自社のインフラに公開できます。オンプレミスとプライベートクラウドでの導入により、データが管理下の環境の外に出ることはなく、トークンの使用状況も自社の管理下に置けます。

3

Jinba Appで実行（ガードレール付きUI）

業務部門の担当者は、Jinba Appのチャット画面と自動生成されたフォームからワークフローを実行します。実行の経路が一意に定まるため、実行ごとのトークン消費は見通しが立ち、記録からいつでも確認できます。

エンタープライズ対応

大規模組織向けのコントロール、セキュリティ、サポート。

On-Prem

Jinba

Private

オンプレミス・プライベートクラウドホスティング

完全なデータコントロールでお客様の環境でJinbaを実行。

Team Permissions

128 Active

Sarah Chen Engineering Lead

Workflows

Michael Ross Product Manager

Analytics

Guest User External Auditor

Admin Access

SSO Enforced

Updated 2m ago

高度なアクセス制御

ロールベースの権限とSSO統合。

audit_stream.log

1

[200] 09:14:22 GET /api/v1/health_check

2

[INFO] 09:14:23 Worker node_04 connected

3

[AUTH] 09:15:01 User admin@corp verified

4

[AUDIT] 09:15:02 Role assignment update

5

// Syncing to edge...

6

[200] 09:15:08 Config updated

監査ログ

完全なコンプライアンスとセキュリティ監視追跡。

Marketing

RESTRICTED

HR

ALLOWED

Screening

Automation

組織管理

チーム向けのスペース、ロール、承認機能。

OpenAI

Gmail

Slack

HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

OpenAI

Gmail

Slack

HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

既製・カスタム統合

100以上の既製統合に加え、内部システム向けのカスタムコネクタ。

Alice 10:42 AM

We need a connector for our internal CRM. Is this possible?

James 10:43 AM

Sure! Can you share the API spec?

crm_api_spec.pdf

Got it. I'll have the connector ready by tomorrow.

James Next day

Connector is live!

Thank you!

専任エンジニアサポート

専任エンジニアがお客様と協働し、ワークフロー構築の障壁を取り除きます。

AWS Bedrock Claude 3.5 Sonnet

Azure OpenAI GPT-4 Turbo

Meta Llama 3 Self-hosted 70B

プライベートモデルホスティング

Bedrock、Azure AI、または独自モデルを安全に使用。

On-Prem

Jinba

Private

オンプレミス・プライベートクラウドホスティング

完全なデータコントロールでお客様の環境でJinbaを実行。

Team Permissions

128 Active

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Michael Ross Product Manager

Analytics

Guest User External Auditor

Admin Access

SSO Enforced

Updated 2m ago

高度なアクセス制御

ロールベースの権限とSSO統合。

audit_stream.log

1

[200] 09:14:22 GET /api/v1/health_check

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[INFO] 09:14:23 Worker node_04 connected

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[AUTH] 09:15:01 User admin@corp verified

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[AUDIT] 09:15:02 Role assignment update

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// Syncing to edge...

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[200] 09:15:08 Config updated

監査ログ

完全なコンプライアンスとセキュリティ監視追跡。

Marketing

RESTRICTED

HR

ALLOWED

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OpenAI

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HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

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Alice 10:42 AM

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James 10:43 AM

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Got it. I'll have the connector ready by tomorrow.

James Next day

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専任エンジニアサポート

専任エンジニアがお客様と協働し、ワークフロー構築の障壁を取り除きます。

AWS Bedrock Claude 3.5 Sonnet

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Meta Llama 3 Self-hosted 70B

プライベートモデルホスティング

Bedrock、Azure AI、または独自モデルを安全に使用。

AIの支出を管理できる状態に

LLMのAPI費用についてCFOから厳しい問いが来ているなら、ご相談ください。実行動作が一意に定まるアーキテクチャが、規模を拡大してもトークンコストをどこまで下げられるのか、そして実行のすべてを監査可能に保つ方法をご説明します。

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よくある質問

Jinbaについて知っておくべきことすべて。お探しの回答が見つからない場合は、サポートチームにお問い合わせください。

トークンコストの削減に対するJinbaの考え方は、何が違うのですか？

多くのトークン最適化のツールは、プロンプトの圧縮やキャッシュに焦点を当てますが、これらは土台の構造を変えない対症療法です。Jinbaは構造から手を入れます。ワークフローの処理の約8割をルールベースで実行し、LLMの呼び出しを本当に必要な箇所に限定します。すべてのステップで確率的なAIエージェントを動かす構成と比べて15〜60分の1という差が出るのは、この設計によるものです。

Jinbaを使うには、現在のLLM提供事業者を切り替える必要がありますか？

いいえ。JinbaはAWS BedrockやAzure AI、自社でホストするモデルによるプライベートな実行に対応しています。現在ご契約中のLLMはそのままお使いいただき、Jinbaはワークフローの中でそのモデルをいつどのように呼び出すかを制御します。

規制業種の要件に対応していますか？

はい。JinbaはSOC 2に準拠し、銀行、保険会社、医療機関、法律事務所など規制下の企業のために設計されています。オンプレミスとプライベートクラウドでの導入、SSO、ロールベースのアクセス制御（RBAC）、Active Directory連携、監査ログに対応しており、いずれもコンプライアンスが問われる業務に欠かせない要件です。

ワークフローを構築しない業務部門にも利点はありますか？

はい。Jinbaには二つの製品があります。ワークフローを構築して公開する技術部門向けのJinba Flowと、専門知識のない業務部門の担当者が、自動生成されたフォームを備えたチャット画面から実行するJinba Appです。作る層と使う層は、意図的に分けています。

AIの処理が必要なステップは、どのように扱われますか？

書類からの項目抽出、契約書のレビュー、コンプライアンスの分類など、LLMによる判断が必要なステップでは、統制された監査可能な形でAIを呼び出します。モデルに渡す前に入力値の検証と補完を行うため、不完全なプロンプトによるトークンの浪費が起きません。AIを使うステップは、入力、出力、トークン使用量まで記録されます。

金融サービスでは、どのような業務に対応していますか？

KYC書類の処理、契約書レビュー、融資の引受査定の自動化、コンプライアンスチェック、投資関連文書の評価、金融機関間のKYCプロセスに対応します。いずれも書類が多く手順の長い業務で、確率的なエージェントでは費用がかさみやすく、実行動作が一意に定まる処理がコストと規制対応の両面で効いてきます。

ワークフローの構築と公開には、どれくらいかかりますか？

Jinbaは短期間での構築を前提に設計されています。技術部門や業務部門の担当者は、Chat-to-Flow Generationとビジュアルエディタを使って数日でワークフローを構築できます。コンサルタント主導の導入や、従来型の自動化基盤で一般的な数か月規模の期間とは大きく異なります。

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