問題は席数ではなく、APIの請求額

ChatGPT Enterpriseは席数で課金されます。その上で自動化した業務は、実行のたびにトークン単位で課金されます。Jinba Flowは確率的なエージェントを動作が一意に定まるワークフローへ置き換え、はるかに低い費用で実行します。

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KYC文書の取り込みを、モデルを呼ぶ必要がある場面だけで呼ぶ形に作り直してください。必要項目、書式、記載漏れの確認はまず通常のルールで行い、社内データベースから顧客情報、リスク評価、過去の申請履歴を取得します。AIは定型化されていない部分を読むためだけに使ってください。標準的な案件はモデルを呼ばずにそのまま処理し、高リスクの案件は文書の要約とリスク区分を添えてコンプライアンス担当者へ回し、判断の経路と確認者を含む実行の記録をすべて残してください。

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積み上がるAI支出への構造的な答え

Jinba Flowは、実証実験の段階を越え、費用が席数のライセンスではなくAPIのトークン消費に集中していることに気づいた規制業種の企業のために作られています。動作が一意に定まる設計でワークフローのロジックの約8割をルールベースの工程として実行し、確率的なエージェントが各工程を実行するときに生じるトークンの消費をなくします。この設計が15〜60分の1という費用差を生み、プロンプトの調整ではなく仕組みそのもので経営層の要求に応えます。

自動化したい業務を平易な言葉で説明すると構造化された下書きが生成され、振り分けルールやしきい値、条件分岐をビジュアルエディタで仕上げられます
振り分けルール、コンプライアンスのしきい値、例外時の経路を設定でき、判断のたびにLLMを呼ぶことなく一貫して実行されます
各工程の前に社内システムから入力を検証し必要な情報を補うため、重複したAI呼び出しが減り、出力も安定します
監査ログ、ロールベースのアクセス制御（RBAC）、変更履歴を備えたままオンプレミスに導入でき、すべての実行を当局に対して追跡できます

費用のかさむ実証実験から、統制された本番のワークフローへ

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1

Jinba Flowで構築

自動化したい業務を平易な言葉で説明してください。Jinbaが構造化されたワークフローの下書きをその場で生成し、振り分けルール、しきい値、条件分岐をビジュアルエディタで仕上げられます。外部の専門サービスは必要ありません。

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、またはMCPサーバーとして公開します。オンプレミスまたはプライベートクラウドに導入し、SOC 2への準拠、SSO、RBAC、Active Directory連携を自社の要件に合わせて設定します。

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の対話型インターフェースと自動生成される入力フォームから承認済みのワークフローを実行します。すべての実行は監査証跡とともに記録され、コンプライアンス担当者や当局が確認できます。

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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Workflows

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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。

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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

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RESTRICTED

HR

ALLOWED

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OpenAI

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HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

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Notion

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

James 10:43 AM

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

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プライベートモデルホスティング

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AI支出を抑えられるか確かめる

ChatGPT Enterpriseの料金が経営層からの指摘につながっているなら、Jinbaの動作が一意に定まる設計が現在のAI支出とどう違うのか、統制されたオンプレミスのワークフローへの移行がどのようなものになるのかを、担当者がご説明します。

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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。

ChatGPT Enterpriseは席数課金なのに、なぜ規模が大きくなるとAI支出が問題になるのですか？

席のライセンスと自動化は、別々の請求だからです。席は担当者がChatGPTを直接使う範囲を賄い、金額は安定します。一方、業務の自動化はAPIに対する実行となり、実行のたび、判断のたび、文書ごとにトークンを消費します。実証実験の規模では気になりませんが、KYC、コンプライアンス、文書処理で日々数千件を扱う本番運用になると急速に積み上がります。規制業種の企業でCFOが指摘しているのは、この部分です。

Jinbaはどのようにトークン費用を15〜60分の1にするのですか？

Jinba Flowは動作が一意に定まる設計で、ワークフローのロジックのおよそ8割をルールベースで構成します。AIの判断が本当に必要な工程だけがLLMを呼びます。振り分けの判断、検証、構造化されたデータの変換はトークンを一切消費せずに実行されるため、すべての実行を確率的なエージェントに任せる場合と比べて15〜60分の1の費用差が生まれます。

OpenAIやAnthropicにデータを送らずに、オンプレミスで導入できますか？

はい。Jinbaはエアギャップ環境を含め、オンプレミスおよびプライベートクラウドでの導入に対応します。AWS Bedrock、Azure AI、自社ホスティングのモデルによるプライベートなモデル利用も可能です。機微なコンプライアンス文書、顧客データ、社内記録が外部のAI提供者へ送られることはありません。

銀行や保険のような規制業種の要件を満たせますか？

JinbaはSOC 2に準拠し、規制業種の企業向けに設計されています。監査ログ、ロールベースのアクセス制御（RBAC）、SSO、Active Directory連携、バージョン管理、フィーチャーフラグを備えています。汎用のAIワークスペース製品は個人やチームの生産性のために設計されており、統制された実行を前提にしていないため、規制下の金融業務ではオンプレミス導入、実行単位の監査証跡、RBACを別の手段で用意する必要が残ります。

現在ChatGPTで行っている業務のうち、Jinbaへ置き換えられるのはどれですか？

KYC文書の処理、契約書レビュー、コンプライアンス確認、融資審査の自動化、投資関連文書の評価、銀行間のKYC手続きなどが適しています。いずれも文書中心で工程の多い業務であり、確率的なエージェントでは費用がかさみ監査にも耐えません。一意に定まる実行にすることで、費用を抑えながら当局の確認に耐える監査証跡も得られます。

Jinbaでワークフローを構築して公開するまで、どのくらいかかりますか？

数か月ではなく数日で構築できます。チャットからの生成でワークフローの下書きがすぐに得られ、技術部門や一定の知識のある担当者がビジュアルエディタで仕上げます。社内のコンサルタント主導の案件や大手コンサルティングファームの支援では数か月かかることもありますが、Jinbaは要件から稼働までの期間を大きく短縮します。

チームでワークフローを共有し、統制をかけられますか？

はい。Jinba Flowで作成したワークフロー、エージェント、スキル、コネクタは、ロールごとの権限とともにチーム全体で共有されます。これは個人向けのAI生産性ツールとの決定的な違いです。RBAC、SSO、監査ログを備えたチーム向けの基盤であり、統制され再利用できる自動化を必要とする銀行や保険会社の業務部門に適しています。

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