候補から、1つ選ぶ。
担当部署や実行する処理など、あらかじめ定義した選択肢から選びます。分布は、候補同士の競合を表します。
例：問い合わせを
請求 / 契約 / 技術 / その他に分類
請求 / 契約 / 技術 / その他に分類
A practical guide to TypeSafe
AIの「判断」を、
アプリの部品に。
「この問い合わせは、どこへ回す？」
文章の意味を読み取り、選ぶ・判定する・評価する。TypeSafeは、小さな判断をソフトウェアに組み込むためのAIです。
01 / The building blocks
答えの形から、判断を選ぶ。
TypeSafeのSystem Oneモデル（Jevなど）は、自然言語やアプリの状態から、型の決まった答えと確率を返します。処理の手順・計算・権限はコードが管理します。
条件に当てはまるか。
「はい」の確率を返します。複数の条件に同時に当てはまり得る場合は、条件ごとに別の質問を用意します。
例：回答の中の主張は
提示した資料で裏付けられるか
提示した資料で裏付けられるか
どの程度か、評価する。
意味を定義した順序付きの段階を使い、その確率分布から評価します。同じ尺度で候補を比べたいときに使います。
例：検索候補が質問に
どの程度、関連しているか
どの程度、関連しているか
「型が正しい」と「判断が正しい」は別。候補や根拠が足りなければ誤ることもあります。実際の利用データで確かめ、確認・保留の行き先も設計します。
Input① 判断に必要な情報
文章、契約状態、候補、ルールなどを渡す。
Judgment② 狭い問いに分ける
担当はどこか、条件を満たすか、どの程度合うか。
Application③ コードで処理を決める
結果と業務ルールから、案内・確認・保留へ進める。
02 / Interactive illustration
同じ判断でも、次の処理は変わる。
問い合わせとしきい値を切り替え、候補の確率をどう使うか体験できます。すべて固定の架空データです。TypeSafe APIは呼び出しません。
Step 1 / 問い合わせを選ぶ
Illustrative result / 架空の結果
請求についての問い合わせ
請求担当の案内を表示
最大候補94% ≥ しきい値80%。担当先を案内します。
実際の送信・契約変更・解約は行いません。判断の確率は、操作を許可する根拠にはなりません。
実装では「その他・不明」も候補に含めるなど、該当なしを表せる設計が必要です。Choice / Scoreのconfidence（分布の集中度）と、最大候補の確率は別の指標です。
03 / Use cases
どこに組み込むと、役立つ？
以下は活用パターンの説明例です。特定企業の導入実績や、性能改善の実測結果を示すものではありません。
Choice
問い合わせを振り分ける
言い方が違っても、用件の意味で担当を選ぶ。
- 渡すもの
- 問い合わせ本文、契約状態、部署ごとの担当範囲。
- アプリの動き
- 担当候補を表示。不明な場合は追加質問へ。
Score
検索結果を並べ替える
検索で集めた文書と、質問との関連度を評価する。
- 渡すもの
- 質問、候補文書、関連度の評価基準。
- アプリの動き
- 上位の資料を回答生成AIへ渡す。効果は実データで比較。
Choice
文書から該当値を選ぶ
候補を先に用意し、契約期間などの値を特定する。
- 渡すもの
- 原文、コードで拾った日付や金額などの候補。
- アプリの動き
- 選ばれた値を原文からコピー。「該当なし」は確認へ。
Noul
AI回答の根拠を確かめる
回答を主張ごとに分け、参照資料の裏付けを確認する。
- 渡すもの
- 確認する主張、根拠資料、判定の定義。
- アプリの動き
- 不確かな主張を再確認に回す。真偽の保証ではない。
Score
希望に合う候補を推薦する
用途への適合度など、複数の観点で商品を評価する。
- 渡すもの
- 利用者の要望、候補の特徴、評価する尺度。
- アプリの動き
- コードで重みを変えて並べ替え。価格計算や在庫確認はコードで。
Choice + Noul
エージェントの処理を選ぶ
依頼から、次に使うツールと必要条件を判断する。
- 渡すもの
- 依頼文、利用可能な処理、引数候補、現在の状態。
- アプリの動き
- 引数と権限を検証して実行。足りない情報があれば質問。
04 / Choose the right tool
意味の判断が必要で、答えの形が決まるとき。
すべてをAIに置き換える必要はありません。確定的な処理、意味の判断、文章の生成を役割で分けると設計しやすくなります。
| 任せる先 | 向いている処理 | 例 |
|---|---|---|
| 通常のコード | 正確な計算、検索、明文化したルール、権限確認 | 合計金額、在庫数、利用権限 |
| TypeSafe | 自然言語や文脈を読み、限定した形式で判断 | 分類、関連度評価、条件の判定 |
| 生成AI | 文章の作成、説明、自由形式の提案 | 返信文の下書き、要約、企画案 |
実務では組み合わせます。コードで候補を集める → TypeSafeで関連性を評価 → 生成AIで文章を作る → コードと人で最終確認、という構成が一例です。
05 / Getting started
小さな判断を、1つ決めるところから。
スキルは開発エージェント向けの作り方ガイドです。インストールしただけで、アプリにAI機能やAPIの利用権が追加されるわけではありません。
開発エージェントへスキルを追加
Codexなど、Claude Code以外の場合。Node.js / npmが使える端末で実行し、利用中のエージェントを選択します。
npx skills add typesafe-ai/skills --skill typesafe-aiClaude Codeの場合
こちらの方法だけを使います。両方を実行する必要はありません。
claude plugin marketplace add typesafe-ai/skills
claude plugin install typesafe@typesafe-aiコマンドは公式スキルの導入案内に基づきます。環境や配布内容は更新されるため、公式リポジトリも確認してください。
アプリに組み込むまでの流れ
- 欲しい動作と判断を決める
例：「問い合わせの担当候補を出す」。文章、部署、該当なしの扱いを整理。
- 公式のAPI / SDK仕様を確認する
認証や利用条件を確認し、必要なAPI設定を準備。キーはサーバー側で管理。
- 代表例と迷う例で検証する
誤分類、候補不足、通信エラーを分けて確認。しきい値は実際のデータと影響で決める。
- 確認・保留の処理と一緒に導入する
精度に加え、費用、待ち時間、運用負担を評価する。
06 / Questions, answered
よくある疑問。
TypeScriptの型チェックツールですか？
いいえ。ここで紹介しているTypeSafeは、自然言語や状態から型付きの判断を返すAIサービスです。TypeScriptのコンパイラーによる静的な型検査とは別のものです。
このページのデモは、本物のAIですか？
固定した架空の数値を使う説明用デモです。選択肢としきい値をブラウザー内で切り替えるだけで、TypeSafeなどの推論APIへ送信しません。外部資料へのリンクを開くと、そのサイトへ移動します。
確率が高ければ、必ず正解ですか？
正解の保証ではありません。与えた根拠や候補の不足も影響します。Choice / Scoreのconfidenceは分布の集中度で、処理全体の正しさや実行権限を表しません。Noulの0.5付近は、はい／いいえの確率が近い状態であり、「中程度の強さ」ではありません。
スキルを入れれば無料で何でも使えますか？
スキルの導入と、TypeSafe APIの利用条件は別です。このサイトの解説と模擬デモは登録不要で読めます。実サービスの料金・上限・認証方式は、利用時に公式情報で確認してください。
複数の質問をまとめて聞けますか？
同じ状態に対する独立した質問はまとめられます。質問同士は互いの答えを見られません。前の結果で候補や根拠が変わる場合は、コード側で次の入力を作ってから質問します。
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公式情報で、次の一歩へ。
本ページは公式スキルと公式ドキュメントを確認して作成した非公式の日本語解説です。APIの最新仕様、性能、料金は公式資料で確認してください。
公式スキル・導入コマンド ↗ドキュメント一覧 ↗System Oneの仕組み ↗Choice / Noul / Score ↗Scoreの尺度 ↗確率とconfidence ↗活用パターン ↗関数選択の公式作例 ↗HTTP API ↗
本文の概念・用途・スキル導入手順の公式資料確認：2026年9月19日。デモの数値は架空で、導入実績・ベンチマークではありません。