動作が一意に定まるワークフローで、LLM APIコストを最大60分の1に

Jinbaは、費用のかさむ確率的なAIエージェントを、動作が一意に定まるワークフローに置き換えます。トークンの支出が読めないままでは運用できない、規制業種の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の呼び出しを最小限に抑えた書類処理のワークフローを作成してください。KYCやコンプライアンス関連の書類をAPIまたは一括アップロードで受け取ったら、まずルールベースで書類の種別を判定します。定型で項目がそろっている書類はLLMを呼び出さずに抽出と検証を行い、非定型で解釈が必要な箇所だけLLMに渡してください。抽出した項目は勘定系やCRMの情報と突き合わせて検証し、コンプライアンスのしきい値はルールベースで判定します。基準を外れた案件だけをコンプライアンス担当者の確認に上げ、それ以外は関係者へ通知してください。実行内容とトークンの使用量は監査ログに記録します。

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LLM APIコスト削減への構造的な答え

Workflow diagram

Jinba Flowの動作が一意に定まるアーキテクチャは、確率的なLLMエージェントを実行のたびに走らせることによるトークンの消費をなくします。ワークフローの約8割をルールベースで実行することで、見通しの立たないAIエージェントの費用を、統制され監査にも耐えるワークフローに置き換えられます。

  • 対象の業務を平易な言葉で伝え、ビジュアルエディタで仕上げるだけで、トークンを消費し続けるエージェントの連鎖ではなく、動作が一意に定まる処理手順を生成できます
  • ルールベースで振り分けるしきい値と例外処理を設定し、LLMの呼び出しを本当に必要な工程だけに限定できます
  • 社内システムから取得した情報で検証と補完を自動的に行い、構造化されたデータに判断の根拠を置くことで、LLMの重複した呼び出しを減らせます
  • すべての実行を監査ログに残し、ロールベースのアクセス制御のもとで、コンプライアンス部門と財務部門が何がいつ動いたかを正確に確認できます

JinbaがLLM APIの支出を抑える仕組み

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1
Jinba Flowで構築

Jinba Flowで、現在AIに依存している業務を平易な言葉で説明します。プラットフォームは、LLMの呼び出しを本当に必要な工程だけに振り分けたワークフローの下書きを生成し、設計の段階で不要なトークンの消費を取り除きます。

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サーバーとして公開し、オンプレミスまたはプライベートクラウドに配置します。RBAC、SSO、バージョン管理といったエンタープライズ向けの統制により、費用が突然跳ね上がることなく段階的に展開できます。

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のチャットや自動生成されたフォームから安全にワークフローを実行します。動作が一意に定まるため、実行のたびにトークンを消費することなく、同じ結果を監査できる形で得られます。

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
Sarah Chen Engineering Lead
Workflows
Michael Ross
Michael Ross Product Manager
Analytics
Guest User
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。

User
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
Alice 10:42 AM
We need a connector for our internal CRM. Is this possible?
James
James 10:43 AM
Sure! Can you share the API spec?
Alice
crm_api_spec.pdf
James
Got it. I'll have the connector ready by tomorrow.
James
James Next day
Connector is live!
Alice
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
Sarah Chen
Sarah Chen Engineering Lead
Workflows
Michael Ross
Michael Ross Product Manager
Analytics
Guest User
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。

User
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
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Slack
HubSpot
Salesforce
Notion
Linear
GitHub
Teams
Dropbox
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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
Alice 10:42 AM
We need a connector for our internal CRM. Is this possible?
James
James 10:43 AM
Sure! Can you share the API spec?
Alice
crm_api_spec.pdf
James
Got it. I'll have the connector ready by tomorrow.
James
James Next day
Connector is live!
Alice
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。

LLM APIの支出削減について相談する

AIの実証実験が本番運用へ広がり、LLM APIの請求額が膨らんでいるなら、Jinbaは規制業種のエンタープライズ向けに設計された構造的な解決策を用意しています。動作が一意に定まるワークフローがエージェントの費用をどう置き換えるか、担当者にご相談ください。

デモを予約

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。

JinbaはどのようにLLM APIのコストを下げるのですか?

Jinba Flowは、ワークフローの約8割がルールベースで動作が一意に定まる設計です。工程ごとに確率的なAIエージェントを走らせるのではなく、AIによる判断が本当に必要な工程にだけLLMの呼び出しを振り分けます。エージェント中心の構成でコストを押し上げていたトークンの消費が、この構造によってなくなります。

プロンプト最適化のツールですか、それともプラットフォームですか?

Jinbaはプロンプトの調整でしのぐツールではなく、ワークフローのプラットフォームです。コスト削減は、確率的なAIエージェントの構成を、動作が一意に定まるルールベースのワークフローに置き換えることから生まれます。効果は構造に由来するため、プロンプトの調整に左右されず、本番の処理量が増えるほど大きくなります。

データを社外に出さないためにオンプレミスで動かせますか?

はい。Jinbaはオンプレミスとプライベートクラウドに加え、外部ネットワークから切り離された閉域環境にも導入できます。AWS BedrockやAzure AI、自社でホスティングするモデルを接続できるため、機微な金融情報やコンプライアンス関連の文書が組織のインフラの外に出ることはありません。

どのようなコンプライアンス機能を備えていますか?

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。ワークフローの実行はすべて実行日時と実行者情報とともに記録されるため、銀行、保険、法務、医療の各領域で当局の検証にも対応できます。

社内ではどの部門がJinbaを使いますか?

ワークフローの構築と公開は、ソリューションエンジニアやIT自動化のチームなど、技術部門とある程度の技術知識を持つ担当者がJinba Flowで行います。コンプライアンス担当者、KYC担当者、融資事務の担当者といった業務部門の方は、Jinba Appのチャットや自動生成されたフォームから安全に実行し、アクセスできる範囲はRBACで制御します。

最初にどの業務を置き換えるとコスト削減の効果が大きいですか?

規制業種のエンタープライズで効果が大きいのは、KYC書類の処理、契約書レビュー、コンプライアンス審査、融資の引受査定です。いずれも現在は確率的なエージェントが使われがちな一方、大半の工程はルールベースで処理できるため、トークンの消費を大きく減らせます。

自社でLLMエージェントを動かす場合と比べてどう違いますか?

LLMエージェントは実行のたびにすべての工程でモデルを呼び出すため、本番運用に入るとコストが急速に膨らみます。Jinbaのワークフローは、AIによる判断が必要な工程にだけLLMの呼び出しを残し、それ以外はルールベースで処理します。この構造の違いが、処理量が増えたときに15分の1から60分の1という差になります。

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