動作が一意に定まるワークフローで、エンタープライズのLLMコストを最大60分の1に

Jinba Flowは、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、トークンの消費を抑えます。監査対応と、規模が広がってもぶれないAIコストを求める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の呼び出しを必要な箇所に絞った書類審査のワークフローを作成してください。融資書類やKYCの一式、契約書がフォームまたはAPIから提出されたら、まずルールベースで書類の種別を判定し、KYC・融資審査・契約書のいずれかに振り分けます。定型の項目は社内基準に照らしてルールで検証し、解釈が必要な非定型の項目だけをLLMで抽出してください。取引先情報や信用情報を社内システムから取得して補完したうえで、基準の超過や異常値がある案件はコンプライアンス担当者の確認に回し、通常の案件はLLMを呼び出さずに完了させます。入出力、振り分けの判断、実行日時はすべて監査ログに記録してください。

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エンタープライズのトークン消費に対する構造的な解決策

Jinba Flowは約8割がルールベースで動作が一意に定まるアーキテクチャにより、確率的なAIエージェントが工程ごとに実行されることで生じる歯止めの利かないトークン費用をなくします。コンプライアンスを満たしたうえで費用の見通しを立てたい、規制下の銀行や保険会社のCFOと業務責任者のために設計されています。

どのような業務でも平易な言葉で伝えるだけで下書きが即座に生成され、分岐のルールやコストのしきい値をビジュアルエディタで仕上げられます
動作が一意に定まる振り分けルール、例外処理、エスカレーション経路を設定し、LLMの呼び出しを実行のたびではなく必要なときだけに限定できます
社内システムと接続して入力の検証とデータ補完を自動で行い、重複したLLMの推論を減らしながら出力の精度を高められます
入力、出力、振り分けの判断、実行日時を含む監査証跡がすべての実行に残り、コンプライアンス部門とCFOがAI関連の支出を余さず把握できます

トークン消費から一意に定まる制御へ、3つのステップ

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1

Jinba Flowで構築

Jinba FlowのChat-to-Flow Generationで対象の業務を説明すると、Jinbaが下書きを自動生成します。あとは貴社のチームが、振り分けルール、条件、LLMを呼び出す位置をビジュアルエディタで調整し、AIが本当に価値を生む箇所だけで使われる状態にします。

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）

コストを抑えたワークフローはAPI、バッチ処理、MCPサーバーとして公開できます。オンプレミスまたはプライベートクラウドに配置し、SSO、RBAC、SOC 2に準拠した統制のもとで、データを自社環境の外に出さずに運用できます。

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の対話型インターフェースと自動生成された入力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費用の見通しが立ち、出力は監査でき、実行はすべてコンプライアンスのために記録されます。

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 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

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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。

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RESTRICTED

HR

ALLOWED

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組織管理

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OpenAI

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Slack

HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

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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

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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

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。

トークンの消費を止めるための相談を申し込む

LLM APIの支出についてCFOから見直しを求められているなら、Jinbaが構造的な答えを提示します。動作が一意に定まるワークフローが確率的なエージェントをどう置き換え、規模が広がったときにAI予算がどう変わるのかを、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。

JinbaはどのようにLLM APIのコストを構造的に下げますか？

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アーキテクチャです。LLMの呼び出しは本当に必要なときにだけ行われるため、確率的なAIエージェントが工程ごとに言語モデルを呼び出すことで生じるトークンの消費がなくなります。プロンプトの調整による回避策ではなく、構造そのものによるコスト削減です。

プロンプト最適化のツールですか、それともワークフローのプラットフォームですか？

Jinbaはプロンプト最適化の層ではなく、エンタープライズ向けのワークフロープラットフォームです。コスト面の優位は設計に由来します。ワークフローは主にルールベースで動作が一意に定まり、LLMによる推論は必要な箇所に絞って使われます。プロンプトを調整したり文脈の長さを圧縮したりして費用を下げようとするツールとは、考え方が根本的に異なります。

外部のLLM APIにデータを送らずにオンプレミスで実行できますか？

はい。Jinbaはオンプレミスとプライベートクラウドに対応し、AWS BedrockやAzure AI、自社でホスティングする独自モデルを利用できます。閉域環境ではすべての構成要素を社内で稼働させ、データを外部に出さずに運用できます。データの所在に厳しい要件を持つ銀行や保険会社にとって、欠かせない条件です。

ChatGPTやClaudeのAPIでAIエージェントを動かす場合と何が違いますか？

ChatGPTやClaudeのAPI上に構築した確率的なAIエージェントは、ワークフローの工程ごとにLLMを呼び出すため、トークンの費用が読めないまま膨らみます。Jinbaは動作が一意に定まるアーキテクチャにより、大半の工程をルールベースで処理し、AIによる判断が本当に必要な工程にだけLLMの呼び出しを残します。この構造の違いが、処理量が増えたときの費用差になります。

すべてのワークフロー実行について監査ログを保持しますか？

はい。Jinbaでのワークフローの実行は、入力、出力、振り分けの判断、実行日時、実行した担当者やシステムの情報まで含めて監査証跡として記録されます。銀行、保険、医療、法務といった規制業種で必須となる要件であり、後から追加する機能ではなくプラットフォームに組み込まれています。

LLMのコスト最適化の効果が大きいのはどのような業務ですか？

処理量が多く文書を大量に扱う業務ほど効果が大きく、KYC書類の処理、契約書レビューと内容確認、コンプライアンス審査、融資の引受査定、事前承認の手続きが代表例です。いずれも月に数千件の規模で動くため、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に置き換えたときの削減幅が最も大きくなります。

専門知識のないチームでも開発の支援なしに使えますか？

Jinba Flowは、技術部門とある程度の技術知識を持つ担当者がワークフローを構築・設定するためのものです。公開後は、Jinba Appの対話型インターフェースと自動生成された入力フォームにより、業務部門の担当者がコードを書かずに安全に実行できます。構築する層と実行する層は、統制を保つために意図的に分けています。

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