DeepSeekの料金は、簡単なほうの問題

トークンが安くても、モデルの審査は通りません。銀行や保険会社は、推論がどこで動くのか、通信中のデータがどの法域にあるのか、監査証跡に何が残るのかに答える必要があります。Jinbaは動作が一意に定まるワークフローをオンプレミスで実行し、社内の統制で承認されたモデルを使います。

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融資やKYCの文書処理を、自社のインフラの中で動かす形で作ってください。APIまたはバッチ取り込みで文書を受け取ったら、必要項目と記載漏れを定めたルールで確認し、勘定系から顧客情報とコンプライアンスのフラグを取得します。低リスクの案件はモデルを呼ばずに自動承認し、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。高リスクの案件は構造化された審査フォームでコンプライアンス担当者に回し、判断を関係者に通知して、タイムスタンプと承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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許された場所で動かし、モデルを呼ぶ回数を減らす

Jinba Flowは、ワークフローとモデルを切り離します。振り分け、検証、情報の補完、コンプライアンス確認は自社のインフラ上でルールベースの工程として動き、モデルは本当に定型化されていない処理のためだけに呼ばれます。AWS Bedrock、Azure AI、あるいは社内に置いた自社ホスティングのモデルを通じて利用できるため、データの所在に対する説明が単純になり、同時にトークンの費用も15〜60分の1に下がります。

業務を平易な言葉で説明すると下書きが自動で生成され、コードを書かずにビジュアルエディタで各工程を仕上げられます
ワークフローを作り直さずに背後のモデルを差し替えられるため、承認済みモデルの一覧が変わっても、移行ではなく設定の変更で済みます
AIの工程に入る前に、連携した勘定系やコンプライアンスのシステムから構造化データを取得して入力を検証し、必要な情報を補います
すべての実行が監査証跡、ロールベースのアクセス制御（RBAC）、オンプレミス導入とともに記録され、規制対応の要件を満たせます

モデルの審査から統制されたワークフローまで、数日で

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1

Jinba Flowで構築

チャットからの生成またはビジュアルエディタでワークフローを設計します。費用のかさむ確率的なAI呼び出しを置き換える、ルール、振り分けのロジック、検証の工程を定義します。

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）

API、バッチ処理、またはMCPサーバーとして、オンプレミスまたはプライベートクラウドで公開します。稼働前にRBAC、SSO、監査ログを設定します。

3

Jinba Appで実行（ガードレール付きUI）

業務部門は、Jinba Appのチャットや自動生成されるフォームから承認済みのワークフローを実行します。すべての実行は一意に定まり、監査可能で、統制の内側にあります。

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

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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

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[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

Screening

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組織管理

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OpenAI

Gmail

Slack

HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

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Slack

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Notion

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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。

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James 10:43 AM

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

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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。

モデルの統制と費用について相談する

AI支出が見直しの対象になっていて、承認済みモデルの一覧も限られているなら、Jinbaの動作が一意に定まる設計は両方に効きます。ワークフローあたりのモデル呼び出しが減り、導入先は自社のインフラの中です。

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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。

DeepSeekは最も安価なモデルの一つですが、なぜ料金以外を見る必要があるのですか？

規制下の導入を決めるのが、トークン単価であることはまれだからです。費用の前に、銀行や保険会社は推論がどこで動くのか、通信中のデータがどの法域にあるのか、そのモデルが承認済みの一覧に入っているのかに答えなければなりません。Jinbaはそこに直接対応します。ワークフローはオンプレミスまたはプライベートクラウドに導入し、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利用ができるため、データの所在に対する答えがどの提供者を選んだかに左右されません。費用の話はその上に乗ります。Jinbaはワークフローの約8割をルールベースの処理として実行するため、どのモデルを使う場合でも呼び出す回数がはるかに少なくて済みます。

JinbaはどのようにLLMのトークン費用を構造的に下げるのですか？

Jinba Flowでは、ワークフローの大半の工程が実行時にAIで生成されるのではなく、動作が一意に定まるルールベースの処理として組まれています。検証、振り分け、情報の補完、コンプライアンス確認は、LLMの呼び出しではなくコード化されたロジックとして動きます。AIは文書の抽出や分類といった処理のために選択的に呼ばれ、すべての実行のすべての工程で使われることはありません。

規制対象の環境向けに、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。銀行や保険会社はこれにより、機微な文書や顧客データを自社インフラの外に出さずに運用しています。プライベートなモデル利用は、AWS Bedrock、Azure AI、独自の自社ホスティングモデルで可能です。

Jinbaにはどのようなコンプライアンス統制が備わっていますか？

JinbaはSOC 2に準拠し、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。すべてのワークフローの実行はタイムスタンプと利用者の情報とともに記録され、規制当局が求める監査証跡になります。

Jinbaでワークフローを構築し、公開するまでにどのくらいかかりますか？

コンサルタント主導の導入では数か月かかることが多いのに対し、Jinbaでは数日で構築できるのが一般的です。チャットからの生成が、平易な言葉の説明からワークフローの下書きを作ります。あとはビジュアルエディタで仕上げ、実データで検証し、APIやバッチ処理として公開します。

専門知識のない業務部門の担当者でも使えますか？

はい。Jinba Appは対話型の画面と自動生成される入力フォームを備えており、専門知識のない担当者でも承認済みのワークフローを安全に実行できます。構築する側はJinba Flowで設計と統制を行い、業務部門はRBACが効いた状態のJinba Appから利用します。

規制業種の企業は、Jinbaでどのようなワークフローを構築できますか？

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、事前承認の手続きなどが代表的です。Jinbaは、銀行、保険、法務、医療、製薬における文書中心で工程の多い業務のために設計されています。

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