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。
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。
導入企業
LLM APIコスト削減への構造的な答え
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
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。
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。
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。
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。
高度なアクセス制御
ロールベースの権限とSSO統合。
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。
組織管理
チーム向けのスペース、ロール、承認機能。
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。
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。
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。
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?
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?
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?
どのようなコンプライアンス機能を備えていますか?
社内ではどの部門がJinbaを使いますか?
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?
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?
人馬一体のワークフロー構築を体験せよ
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