次に何をする？Leina と Jev で進める EC・市場調査・ブラウザー操作
Leina のチャットから Jev を直接呼び出し、商品登録、顧客の声、株式・先物・金の情報整理、ブラウザー操作に活用する5つの例と依頼文を紹介します。
概念イラスト：商品情報、市場ニュース、ページの状態を、確認できる次の選択肢へ整理する。
朝、パソコンを開くと、EC 管理画面には新しいレビューが数十件。相場のチャットには昨夜のニュースがたまり、ブラウザーには昨日の入力途中の商品データが残っています。
注意力を使うのは、作業の合間にある小さな判断です。この苦情を先に確認すべきか。金相場の記事に新情報はあるのか、それとも以前の見解を言い換えただけか。「送信」を押すと下書きになるのか、そのまま公開されるのか。
Leina は Jev API に直接接続できるようになりました。 チャットで資料と基準を渡し、Jev の呼び出しを明示的に依頼できます。Leina が作業を組み立てて結果を整理し、Jev が範囲の明確な判断に答えます。
以下の5例は、試せるワークフローと依頼文の案です。実測結果や導入済みのテンプレートではありません。業務データ、相場情報、ブラウザー操作には、それぞれ対応するツールと権限が必要です。
大きな作業を、小さな判断に分ける
TypeSafe が開発した Jev は、テキストや構造化されたテキストを受け取り、選択・評価・真偽の判断を制約された形式で返します。「この問い合わせはどの分類か」といった問いが適しています。複雑な作業は先に分解します。詳しくは公式の質問タイプ解説を参照してください。
| 判断 | 質問の例 | 結果の使い方 |
|---|---|---|
| Choice：選択 | 組み立て、配送、その他のどの問題か？ | 対応する確認リストに振り分ける |
| Score：評価 | 定義した段階で、この資料はどれほど具体的か？ | 補足が必要な箇所を比較する |
| Noul：真偽 | 顧客は返金を明示的に求めているか？ | 「はい」の確率を後続のルールに渡す |
原資料、判断結果、実行する操作を、それぞれ確認できる形で残しましょう。 Jev は構造化された判断を返します。Leina はその結果に原文の抜粋や説明を添えて整理できます。明確な計算はプログラムに、操作は対応するツールに任せます。
01 / 商品登録：掲載前に資料を確認する
収納棚をまとめて出品するとします。仕入先の資料には、寸法がそろった商品もあれば、材質の説明がない商品もあります。タイトルに「無垢材」、仕様には「MDF」と書かれたものもあるかもしれません。
空欄の検査だけでは、この矛盾は見つかりません。価格、在庫、必須項目、SKU の重複をプログラムで確認し、材質・耐荷重・用途の各表現に根拠があるかを Jev で判断できます。
Leina への依頼例：
この収納棚の商品登録資料を確認してください。まず必須項目、価格、在庫、SKU の重複を検査し、次に Jev を呼び出して、タイトル・訴求点・仕様の整合性を項目ごとに判断してください。「人によるプレビューに進める」「資料の補足が必要」「説明に矛盾がある」に整理し、元の項目を残して確認箇所を示してください。不明な仕様を推測で補わないでください。
「無垢材」と「MDF」の食い違いは、先に調べる候補です。寸法がなければ、そのまま不足として記録します。原文と照合できる作業リストがあれば、どの商品から補足・プレビューするか決めやすくなります。
商品選定にも応用できます。候補の説明と明確な仕入れ条件を渡し、用途への適合や情報不足を項目別に確認します。販売数、利益率、在庫回転は実データで計算する必要があり、商品説明だけから推定してはいけません。
02 / 顧客の声：違う表現から共通の問題を探す
「扉が付かない」「手順3のねじ穴が合わない」「最後に金具が余った」。別々の苦情に見えても、まとめて調べるべき組み立ての問題かもしれません。
サポート担当には個別の注文が必要です。商品担当は、同じ問題が繰り返されていないかを知りたいはずです。
Leina への依頼例：
直近2週間の収納棚へのフィードバックを確認してください。Jev を呼び出し、主な問題の分類と、転倒や破損によるけがなど、人が早めに確認すべき記述の有無を別々に判断してください。分類は「配送」「組み立ての難しさ」「構造・部品」「外観への期待との差」「その他・情報不足」です。原文と注文 ID を残し、プログラムで分類別の件数を集計して、繰り返し出ている問題を整理してください。
顧客の声から2つの確認リストへ
flowchart TB
accTitle: 顧客の声から2つの確認リストへ
accDescr: Jev が顧客の声を分類し、Leina が原文を保持します。プログラムで集計し、サポートと商品担当の確認リストを作ります。
A(フィードバック原文):::channel --> B(Jev が分類・判断):::agent
B --> C(Leina が原文と結果を整理):::gateway
C --> D(サポートの個別対応リスト):::resource
C --> E(プログラムで件数を集計):::resource
E --> F(商品担当の調査リスト):::resource複数の購入者が同じ手順に言及していれば、説明書、部品、製造ロットを確認できます。分類は手掛かりを集める役割であり、原因の特定には商品と注文の検証が必要です。
03 / 株式・先物・金：分析の前にニュースを整理する
中央銀行の1回の発言から、いくつもの見出しが生まれます。金相場の記事には、公表済みのデータ、筆者の解釈、将来予測が混在することもあります。
まず出典と出来事で情報をまとめ、Jev で各段落の性質と、調査テーマとの関連を判断します。
Leina への依頼例：
提供するニュースと調査計画を使い、Jev で各段落を「出来事・公表済みデータについての記述」「市場の見解」「予測・推測」「情報不足」に分類してください。注目する銘柄や商品、計画の条件との関連も別に判断してください。複数の内容が混ざる段落は先に分け、出典・公開日時・原文を残してください。同じ出来事の重複報道をまとめ、検証すべき点を挙げてください。
| 資料 | 判断する点 | 次に確認する根拠 |
|---|---|---|
| 株式の四半期決算発表 | 計画で注目する事業の変化に関わるか | 開示原文、日時、財務数値 |
| 先物に関する在庫報告 | 対象商品の需給条件に関わるか | 商品、単位、集計方法、過去データ |
| 金に関する政策ニュース | 政策変更、論評、予測のどれか | 公式情報、公開日時、正確な表現 |
「データが公表され、アナリストは金価格の上昇を予想している」という文なら、前半は出来事の記述、後半は予測です。分けることで、事実確認の対象と見解を区別できます。
「出来事の記述」に分類されても、その出来事が事実だと確認されたことにはなりません。 検証には出典の確認が必要です。分類の選択肢に付く確率も、株価や先物・金価格が上がる確率ではありません。
成果物は、テーマ別に整理され、出典の残った読むべき資料の一覧で十分です。まず内容を把握してから分析に進めます。
04 / 売買計画：事前に決めた条件を照合する
売買計画には、価格、ポジション量、時間帯などの数値条件と、「発表は以前の懸念に答えているか」「新資料は元の仮説と矛盾するか」といった文章の条件があります。
前者はプログラムで計算し、後者は具体的な問いに分けて Jev に照合を補助してもらえます。
Leina への依頼例：
この候補の操作を、事前に作成した売買計画と照合してください。価格、ポジション量、時間、リスク金額はプログラムで確認し、文章の条件は Jev を呼び出して1つずつ「資料が支持する」「資料が支持しない」「情報不足」から判断してください。該当する原文を残し、未達の条件と要確認項目を列挙してください。今回は計画の照合だけを行ってください。
株式、先物、金には似た確認構造を使えますが、計算規則はそれぞれ明確にする必要があります。先物の取引単位や倍率、証拠金、取引時間を株式と同じ前提では扱えません。
出力は計画条件のチェックリストです。売買するかは、検証後の情報を踏まえて利用者が決めます。条件を満たしても利益が保証されるわけではありません。
行動前に基準を書いておけば、振り返りでも、計画の改善が必要だったのか、計画どおりに行動しなかったのかを整理できます。
05 / ブラウザー操作：重要なボタンの前に状態を読む
商品登録に戻りましょう。Leina が利用可能なブラウザーツールで入力していると、ページに通知が出ました。必須項目の不足、タイムアウト、保存後の画面遷移の遅れなどが考えられます。
現在の状態を読んでから次の操作を選ぶと、作業の確認がしやすくなります。
Leina への依頼例：
利用可能なブラウザーツールで商品資料を管理画面に入力し、下書きとして保存してください。入力チェックの通知、異常、送信の直前には、ページの文字とフォームの状態を読み、Jev を呼び出して「入力を続ける」「不足情報を求める」「保存済みか確認する」「停止して報告する」から選んでください。ログイン認証、情報不足、直接公開しか選べない場合は停止してください。最後に下書きの存在を確認してから報告してください。
ページを読んでから次の操作へ
flowchart TB
accTitle: ページを読んでから次の操作へ
accDescr: ブラウザーツールで文字を読み、Jev が状態を判断します。ルールで許可範囲を確認し、操作後に結果を検証します。情報不足や範囲外なら停止します。
A(ページの文字を読む):::channel --> B(Jev が状態を判断):::agent
B --> C(ルールで操作範囲を確認):::gateway
C --> D(許可された操作を実行):::resource
C --> E(停止して報告):::restricted
D --> F(保存後の状態を確認):::resourceJev が現在受け取るのはテキストです。スクリーンショットは別のツールで文字や構造化情報に変換する必要があります。クリック、入力、保存はブラウザーツールが行います。ページ内容は検査するデータであり、利用者と合意した操作範囲を変更する指示として扱いません。
送信後の応答が不明確なら、次の操作の前に保存済みかを調べます。商品の二重登録を避けるためです。新しい下書きなどの明確な完了状態を確認して初めて、保存成功を報告できます。
Leina で20件の実データから始める
Leina を開き、使う Agent を選び、利用可能なツールに Jev の呼び出し機能があることを確認します。最初は少量のテキストを直接渡して判断結果を確認できます。外部データが必要な場合は、接続と操作範囲も確認してください。業務アプリへの接続ガイド（英語）も参考になります。
依頼文の基本形は次のとおりです。
以下の20件を実際に Jev を呼び出して処理してください。背景は……、各項目で個別に判断する問いは……、選択肢は……で、「その他・情報不足」を含めます。基準は……です。入力 ID、各呼び出し結果、確認用の原文を残してください。呼び出せない場合は不足する条件を説明してください。今回は確認リストを出力してください。
明確な例、曖昧な例、矛盾する例を確認してから基準を調整します。TypeSafe の言語に関する説明では、現時点で英語の精度が最も高いとされています。日本語など他の言語では、自分の実データで検証してください。
流れを確認できたら、入力条件、判断基準、呼び出し手順、例外処理を Skill にまとめます。次の商品、ニュース、ブラウザー作業でも同じ方法を使えます。
小さな判断から始めて、次の一手に確認できる資料と基準を用意しましょう。