AIコスト削減への構造的な解決策

Jinba Flow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。大規模に運用したときの実行コストは15分の1から60分の1になり、コンプライアンスと監査対応を損なうことなくLLMの費用を抑えられます。

デモを予約

AIの利用コストを抑えるための業務ワークフローを作成してください。社内システムからのバッチ実行、またはJinba Appのチャットから起動します。まず、LLMを呼び出す前に、必須項目と書類の記載漏れをルールベースで確認してください。次に案件の複雑さで振り分け、単純な案件はルールだけで処理し、複雑な案件に限ってLLMによる抽出や分類のステップへ回します。その後、勘定系や文書管理システムから参照データを取得して内容を補完し、例外やしきい値を超える案件はコンプライアンス担当者の確認へ回してください。それ以外は関係者へ結果を通知し、最後に入力、出力、呼び出したLLM、費用の情報を含む実行記録を監査ログに残してください。

ワークフローを構築中...

スクロールしてワークフローを表示

導入企業

Backed by Combinator

Jinbaが構造的にAIコストを下げる仕組み

Jinba Flowは、ワークフローの処理の8割をルールベースで組み立てる設計を採っており、確率的に振る舞うAIエージェントが実行のたびに生む際限のないトークン消費をなくします。規制業種の企業のCFOは、コンプライアンス部門が求めるガバナンスと監査証跡を保ったまま、構造的なコスト管理を手にできます。

業務を普段の言葉で説明してビジュアルエディタで仕上げ、壊れやすいエージェントの連鎖を統制されたルールベースのステップに置き換えられます
振り分けルール、費用のしきい値、例外処理の経路を設定し、LLMの呼び出しを必要なステップだけに限定できます
AIのステップを実行する前に、連携先のシステムから取得したデータで入力内容を検証・補完し、無駄なトークン消費を抑えられます
実行はすべて監査証跡として記録されるため、コンプライアンス部門は出力内容を検証でき、財務部門はワークフローごとのAI費用を正確に把握できます

JinbaがエンタープライズのAIコストを下げる仕組み

Send weekly metrics to Slack every Monday at 9am

1

Jinba Flowで構築

Jinba Flowでは、チャットからワークフローを生成する機能かビジュアルエディタで、動作が一意に定まるワークフローを設計します。確率的なエージェントの連鎖を統制されたルールベースの処理に置き換え、LLMは本当に必要なときだけ呼び出します。

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、MCPサーバーとして自社のインフラ上に公開でき、オンプレミスや外部ネットワークから切り離した環境にも対応します。SOC 2準拠、RBAC、SSO、監査ログは初日から利用できます。

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上のチャットや自動生成されたフォームから、公開済みのワークフローを実行します。実行はすべて記録され、トークンの消費量も設定したルールの範囲内に収まります。

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

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。

AI費用の削減について相談する

CFOからClaudeやOpenAIのAPI費用に指摘が入っているなら、Jinbaは規制業種の企業向けに設計された構造的な解決策を提示できます。コストの内訳は個別にご説明しますので、お気軽にご相談ください。

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。

確率的に振る舞うAIエージェントでは、なぜ費用が膨らむのですか？

確率的に振る舞うAIエージェントは、ルールで処理できる作業も含めて、ワークフローのステップごとに大規模言語モデルを呼び出します。そのため、実行のたび、利用者ごと、稼働中のワークフローごとにトークン費用が積み上がります。試験導入から全社展開へ進むにつれて、費用は急速に、しかも読みにくい形で増えていきます。

動作が一意に定まる設計は、どのようにLLMのトークン費用を抑えるのですか？

Jinba Flowでは、ワークフローの処理のおよそ8割をルールベースで組み立て、動作が一意に定まる形にします。LLMの呼び出しは、書類からの情報抽出やコンプライアンス上の分類など、AIによる判断が本当に必要なステップに限定します。この構造により、すべてを確率的なエージェントに任せる場合に生じる不要なトークン消費をなくせます。

コスト削減と引き換えに、コンプライアンスや監査対応を諦めることになりませんか？

いいえ。Jinbaは規制業種の企業を前提に設計されています。ワークフローの実行ごとに、入力、出力、実行日時、各ステップの記録を含む監査ログが残ります。プラットフォームはSOC 2に準拠し、オンプレミスでの導入、RBAC、SSO、Active Directory連携にも対応しているため、コンプライアンス要件を妥協なく満たせます。

データの所在に関する要件に合わせて、オンプレミスで導入できますか？

はい。Jinba Flowはオンプレミスやプライベートクラウドでの導入に対応し、外部ネットワークから切り離した環境でも運用できます。データの所在に厳しい要件がある銀行や保険会社でも、AWS BedrockやAzure AI、自社ホスティングのモデルを使い、自社インフラ内だけでJinbaを運用できます。

Jinba Flowに向いているのはどのような業務ですか？

Jinbaは、書類の扱いが多くコンプライアンス上の配慮が欠かせない、規制業種によくある業務を想定して設計されています。KYC書類の処理、契約書レビューとその確認、融資の引受査定の自動化、コンプライアンス審査、投資関連書類の評価、事前承認などが該当します。いずれも、確率的に振る舞うエージェントに任せると不要なトークン費用が最も膨らむ業務です。

ClaudeやChatGPT上で直接ワークフローを動かす場合と何が違いますか？

Claude WorkspaceやChatGPT Teamsといったクラウド型のAIツールは、規制業種の業務を前提に作られていません。監査ログ、オンプレミスでの導入、組織単位のガバナンス機能が不足しています。Jinbaは外部ネットワークから切り離した環境でもオンプレミスで動作し、完全な監査証跡を残し、RBACを適用するため、ワークフローの実行はすべて自社のコンプライアンス要件を満たします。

ワークフローの構築と公開にはどのくらいの期間がかかりますか？

Jinbaは、技術部門はもちろん、ある程度の知識がある担当者でも、数か月ではなく数日でワークフローを構築できるよう設計されています。普段の言葉で説明するだけでチャットからワークフローの下書きが生成されるため、あとはビジュアルエディタで調整し、APIやバッチ処理として公開するだけです。外部コンサルタント主導の長期プロジェクトは必要ありません。

人馬一体のワークフロー構築を体験せよ

エンタープライズ組織を支えるAI基盤

無料で始める