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ClaudeでJevを使ってサポートチケットをトリアージ:緊急度、担当チーム、トーン

検証済みの手順:ClaudeはチケットごとにTypeSafe Jevへ型付きの質問を3つ送り、緊急度、担当チーム、不満度を確率付きで0.3秒で受け取ります。

HC執筆: HelpCode チーム更新日 1分で読了 GitHub でオープンソース

クレジットカード不要 · 7日間の試用 · セルフホストの選択肢あり

any ai client · Jev by TypeSafe
Use Jev to triage these four tickets: urgent or not, which team, and how frustrated the customer is.
AI
呼び出し中jev_playbookjev_ask
Payouts failing for 3 days: urgent 0.88, billing, very frustrated. App crashes on every PDF upload (German): urgent 0.90, technical, very frustrated. Annual-plan discount: urgent 0.02, sales. Thanks for the webinar: urgent 0.01, no team needed. No answer fell in the unsure band; handle the crash and the payouts first.
jev_playbookjev_yes_nojev_classifyjev_ratejev_ask+ ほか
  • 7日間の無料トライアル
    クレジットカード不要
  • GDPR・SOC 2 レディ
    EU データ保管、監査ログ
  • GitHub でオープンソース
    オープンソース · AGPL-3.0
  • ChatGPT、Claude、Gemini に対応
    MCP 対応クライアントすべて

4分のセットアップで使える実際のプロンプト。

コネクタをインストールしたら、これらを AI クライアントに貼り付けてください。各プロンプトの下にあるツールはエージェントが自動で呼び出します。

“Use Jev to decide which of these emails need a reply today and show only the ones above 0.8.”
jev_yes_no
“Classify these tickets into billing, technical, sales or none with Jev and list the low-confidence ones.”
jev_classify
“Rate these five leads from 0 (no fit) to 3 (ideal) with Jev against our customer profile.”
jev_rate
“Ask Jev whether each pair of supplier records describes the same company.”
jev_ask

インストール不要。2分以内に動きます。

cloud.anythingmcp.com で無料トライアルを開始し、Jev by TypeSafe をワンクリックで追加して、AI クライアント(Claude、ChatGPT、Copilot、Cursor)を生成された MCP エンドポイントに向けるだけ。Docker も git clone も、開発経験も不要です。

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概要

検証済みの手順:ClaudeはチケットごとにTypeSafe Jevへ型付きの質問を3つ送り、緊急度、担当チーム、不満度を確率付きで0.3秒で受け取ります。

こう聞いてみよう

Jev by TypeSafe のサンプルプロンプト

プロンプトをクリックでコピー。Claude / ChatGPT / Cursor / Gemini / Copilot / OpenClaw に貼り付けて、このコネクターで実行できます。

Jev by TypeSafe · MCP 経由でライブ
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Opus 4.7

Claude は AI のため誤ることがあります。回答をご確認ください。

Jevによるチケットトリアージ

短い答え: AnythingMCPを通じてJevをClaudeに接続し、チケットを貼り付けて(またはヘルプデスクのコネクタからClaudeに取得させて)、Jevでトリアージするよう依頼します。Claudeは各チケットを3つの質問(緊急かどうか、どのチームか、どれくらい不満か)とともにJevに送り、並べ替えや絞り込みに使える確率を受け取ります。明確なケースは振り分けられ、不確かなものは人の判断に回されます。

トリアージはJevの典型的な用途です。答えは常に固定されたリストから選ばれ、すべてのチケットに同じ質問が当てはまり、モデルが不確かなときはそれを知りたいからです。チャットモデルでもできますが、答えは文章で返り、チケットあたりのコストが高く、どれくらい確かかは教えてくれません。

3つの質問

質問種類選択肢またはレベル
チケットは、顧客の業務を今まさに止めていて当日中の対応が必要な問題を報告していますか?はい/いいえ「はい」の確率
どのチームが対応すべきですか?選択billing(支払い、入金、返金、請求書)、technical(バグ、クラッシュ、障害、連携)、sales(価格、プラン、割引、新規アカウント)、none(対応不要、または上記のどれにも当てはまらない)
顧客はどれくらい不満を感じていますか?スコア不満なし、やや不満、不満、非常に不満(それぞれ1行の説明付き)

noneの選択肢は重要です。これがないと、お礼のメッセージもいずれかのチームに無理やり振り分けられてしまいます。

実際の実行例

Claudeにこの4件のチケットと下記のプロンプトを渡しました。Claudeはjev_playbookを読み、しきい値を決めてから(「不確か」は、はい/いいえが0.15〜0.85の場合、または信頼度が0.6以下の場合)、チケットごとにjev_askを1回呼び出しました。

Jevのツールを使ってこれらのチケットをトリアージして:緊急度(はい/いいえの確率)、担当チーム(billing、technical、sales、none)、4段階の不満度。表にまとめ、Jevが不確かだった回答にはすべて印を付けて。

チケット緊急(はいの確率)チーム(信頼度)不満度(0〜3)
"My payouts have been failing for 3 days and my suppliers are waiting."0.88billing (1.00)3
"Do you offer a discount for annual plans? Just curious."0.02sales (1.00)0
"Die App stürzt bei jedem PDF-Upload ab, seit gestern Abend. Wir können nicht arbeiten!"0.90technical (1.00)3
"Thanks for the great webinar last week :)"0.01none (1.00)0

不確かな範囲に入ったものはありませんでした。Claudeは、0.88の入金トラブルのチケットがその範囲に最も近いと指摘し、ドイツ語のクラッシュ報告と入金の問題を先に対応するよう提案しました。

呼び出しの中身

これはClaudeが最初のチケットのために書いたjev_askの呼び出しで、編集していません:

{
  "state": {
    "ticket": {
      "text": "Help! My payouts have been failing for 3 days and my suppliers are waiting."
    }
  },
  "questions": {
    "urgent": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Does `ticket.text` report a problem that blocks the customer's business right now and needs a same-day response?"
    },
    "team": {
      "type": "choice",
      "instructions": "Which team should handle `ticket.text`?",
      "criteria": {
        "billing": "payments, payouts, refunds, invoices",
        "technical": "bugs, crashes, outages, integrations",
        "sales": "pricing, plans, discounts, new accounts",
        "none": "no action needed or nothing above fits, e.g. thanks or praise"
      }
    },
    "frustration": {
      "type": "score",
      "instructions": "How frustrated is the customer who wrote `ticket.text`?",
      "criteria": [
        "not frustrated: neutral, curious or happy",
        "mildly frustrated: minor annoyance",
        "frustrated: clear complaint, problem affecting them",
        "very frustrated: distressed, urgent pleas, business blocked"
      ]
    }
  }
}

3つの質問はすべて同じチケットに対して並列で実行され、チケットの課金は1回だけです。

自分用にカスタマイズする

  • 貼り付けの代わりに取得する。 ヘルプデスクのコネクタ(Zendesk、Freshdesk、Help Scoutなどがカタログにあります)を同じAnythingMCPサーバーにインストールし、Claudeに「今日の未対応チケットをJevでトリアージして」と依頼します。
  • 自分のチームを使う。 選択肢を自分のキューに置き換え、それぞれに何が該当するかを1行で説明します。
  • ルールを根拠として追加する。 顧客のプランやSLAをチケットの隣に置き(例:{"ticket": ..., "customer": {"plan": "enterprise"}})、質問の中でそれに触れます。
  • 不確かなものは人が見る。 しきい値を超えた回答だけを振り分け、残りはレビュー用に一覧にするようClaudeに依頼します。

FAQ

チケット1件のトリアージにいくらかかりますか?
上記の各チケットは、3つの質問を含む約500入力トークンのJev呼び出し1回で、TypeSafeの100万トークンあたり$0.042で計算すると約0.002セントです。出力は無料です。

他の言語のチケットでも使えますか?
ドイツ語のチケットは完全な信頼度で正しく振り分けられました。Jevが最も正確なのは英語なので、その他の言語では信頼度の値を確認してください。

チャットなしで実行できますか?
この手順はClaude、ChatGPT、その他のMCPクライアント向けに書かれています。すべての呼び出しはAnythingMCPを経由して記録されるため、MCPに対応したエージェントなら同じツールを呼び出せます。

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