一意に定まるワークフローで、クラウドAPI費用を下げる

確率的なAIエージェントは、実行のたびにトークンを消費します。Jinbaの動作が一意に定まるワークフロー設計は、経営層とAI責任者に、大規模な運用でLLMのAPI支出を下げる構造的な手段をもたらします。

LLMのAPI支出を診断して下げてください。経営層またはAI責任者が対象のワークフローを指定したら、AI提供者の課金APIからトークン消費のデータを取得し、どの工程がルールベースで足りて、どの工程が本当にモデルを必要とするのかを分類します。ルールベースの工程はトークンを消費せずに実行し、AIはワークフローが必要とする箇所だけで呼び出してください。出力は先へ進む前にコンプライアンスと品質のルールに照らして検証し、費用削減の報告を財務とコンプライアンスの承認に回して、すべての工程、想定される費用への影響、承認者を記録してください。

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増え続けるAI API費用への構造的な解決策

Jinba Flowは、トークンを大量に消費する確率的なAIエージェントを、一貫して予測でき、はるかに低い費用で動く一意に定まるルールベースのワークフローに置き換えます。実証実験から本番へAIを広げ、予算面の圧力を感じている規制業種の企業のために作られています。

業務を自然言語で説明してビジュアルエディタで仕上げ、際限のないAIエージェントの呼び出しを、統制され再利用できるワークフローの工程に置き換えます
振り分けルール、費用のしきい値、例外時の経路を明示的に設定でき、実行のたびに予測できないLLM呼び出しが走るのではなく、一意に定まるロジックで動きます
AIの工程が動く前に、連携した社内システムから入力を検証し必要な情報を補うことで、上流で不要なトークン消費を減らします
すべての実行が完全な監査証跡とともに記録され、財務、コンプライアンス、ITの各部門が何がいつなぜ実行されたかを把握できます

JinbaがクラウドAPI費用を下げる仕組み

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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、既存のAIエージェントの業務を一意に定まるルールベースのJinba Flowのワークフローに写し取ります。どの工程が本当にLLMの呼び出しを必要とし、どの工程が構造化されたロジックで足りるのかを定義します。

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）

ワークフローは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に導入します。RBAC、SSO、バージョン管理、監査ログといった企業向けの統制が初日から組み込まれています。

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のチャットまたは自動生成されるフォームから安全にワークフローを実行します。一意に定まる実行により、大規模でも繰り返しの定型処理でトークンを消費せずに、一貫した出力が得られます。

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 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

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

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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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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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HubSpot

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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

Sure! Can you share the API spec?

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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。

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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。

AI API費用の削減に着手する

Jinbaの動作が一意に定まるワークフロー設計は、増え続けるLLMのトークン支出に対する構造的な答えです。規制業種の企業が費用のかさむAIエージェントを、統制され監査できるワークフローへ置き換えている進め方を、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。

大企業のAI API費用は、なぜこれほど急に増えるのですか？

企業のAI支出は年率108%で伸びており、その主な要因は、ルールで足りる予測可能な処理に対してまで、実行のたびにLLMを呼び出す確率的なAIエージェントです。実証実験から本番へ規模を広げるにつれてトークン費用は急速に積み上がり、経営層からの指摘につながっています。

JinbaはどのようにLLMのトークン支出を構造的に減らすのですか？

Jinba Flowは、約8割をルールベースとする動作が一意に定まる設計です。ワークフローのすべての工程をLLMに通すのではなく、予測できるロジックは一意に定まる形で実行し、AIは本当に価値を生む箇所だけで呼び出します。これはプロンプトの工夫による回避策ではなく、構造そのものの変更です。

確率的なエージェントとJinbaでは、費用にどのくらい差がありますか？

Jinbaの設計に基づくと、同じ処理を大規模に動かした場合、一意に定まるワークフローの運用費用は月額5〜20ドル程度であるのに対し、確率的なAIエージェントによる同等の処理では300ドル以上になります。これが本番規模での15〜60分の1という費用差にあたります。

クラウドのAPI費用をなくすために、オンプレミスで運用できますか？

はい。Jinbaはエアギャップ環境を含め、完全な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、データと計算資源の両方の費用を自社で完全に管理できます。

銀行や保険のような規制業種にも向いていますか？

Jinbaは、従業員2万人以上の銀行や保険会社を含む規制業種の企業のために作られています。SOC 2に準拠し、オンプレミス導入、監査ログ、RBAC、SSO、Active Directory連携、バージョン管理を備えています。

Jinbaは既存のAIツールを置き換えるのですか、それとも併用するのですか？

Jinbaは多くの場合、確率的なAIエージェントによる業務や、うまくいかなかったPower AutomateやUiPathの導入を置き換えます。あわせて、選択的なLLM呼び出しの周りを一意に定まるワークフローのロジックで包む形で既存の仕組みを補い、必要な箇所のAIを残したままトークンの消費全体を減らすこともできます。

Jinbaのワークフローは、どのくらいで本番に導入できますか？

Jinbaは早期に効果を出せるように設計されています。技術部門や一定の知識のある担当者が、数か月ではなく数日で構築、検証、導入まで進められます。チャットからの生成が構築の工程を速め、ワークフローは個別の開発なしにAPIやバッチ処理としてそのまま公開できます。

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