第6回 構造化AI Jev、AIコスト最適化 ほか

構造化データ出力に特化した高速モデル「Jev」の活用法や、AIを組み込んだセルフサービス分析基盤の構築事例を紹介。また、Xcodeのプロジェクト設定のJSON化によるコンフリクト解消や、LiteLLMを用いた全社的なAIコスト最適化など、AI時代の開発効率と運用コストを改善する実践的なアプローチをまとめた。

今回紹介した記事:
1. 『既存の LLM が CPU なら、 Jev はその GPU 版みたいなやつ』(mizchi)
https://zenn.dev/mizchi/articles/jev-is-gpu-for-llms
2. 『Jevでハーネスエンジニアリング』(watany)
https://zenn.dev/watany/articles/36e11a20ce3743
3. 『AI ネイティブなデータ分析基盤を作った話』(PKSHAテックブログ )
https://zenn.dev/pksha/articles/5a1dc6470019d6
4. 『Xcodeのプロジェクト設定をJSONにする』(Daiki Matsudate)
https://zenn.dev/d_date/articles/b1a7baa74b77da
5. 『全社に OpenCode + LiteLLM を導入してコストを抑えつつ AI 活用を進めている話』(日本トレカセンター Tech Blog)
https://zenn.dev/jtcc/articles/7e74fef42580a1