Yakaze Tech Studioは、文章を外部公開する前に炎上リスクを判定するWebサービス「SendSignal」のβ版を2026年9月21日に公開しました。
20の観点と4段階で危険な表現を確認し、どの文がなぜ危ないかを示します。
判定エンジンには、米TypeSafe AIの判断特化モデル「Jev」を採用しています。
記事の概要
SendSignalは、SNS投稿や顧客向けメール、採用文、プレスリリースなどを判定するサービスです。
文章全体を20の観点で確認し、危険度をRisk L0〜L3の4段階で返します。
判定結果は、L0が問題なし、L1が要確認、L2が要修正、L3が投稿中止です。
判定は二段構えで、問題に該当する観点と、該当する本文の一文を示します。
Yakaze Tech Studioの計測では、Jevのモデル処理時間は生成型の大規模言語モデルと比べて最大200倍速く、1判定あたりの費用は400分の1以下でした。
同社は、日本語の投稿84件を使い、20の観点に関する問いの定義を調整しています。
利用料はβ版のため無料で、登録なしでは5回、登録すると30日間で300回まで利用できます。
同社は、Jevを炎上リスク判定に採用したサービスとして国内初と説明していますが、2026年9月21日時点の自社調査に基づく位置付けです。
記事のポイント
- 危険度を4段階で判定： SendSignalは文章をL0〜L3で評価し、投稿中止や要修正など、判定後に求める行動も示します。
- Jevを判定エンジンに採用： 文章を生成せず、型のついた判断を返すJevを使い、危険な観点と該当文を一文単位で確認します。
- MCP経由でも利用可能： Claude CodeなどのMCP対応エージェントから使えるMCPサーバーをnpmで公開し、HTTP APIも提供します。
このニュースがもたらす影響
- 導入検討企業： 広報や採用担当者は、投稿前にL1〜L3の判定を確認する手順と、修正・承認・投稿中止の責任者をあらかじめ決める必要がありそうです。
- 同業サービス提供者： 危険箇所の特定に加え、判断の速さや費用、API・MCP連携まで比較されるため、判定結果の説明性と業務への組み込み方が競争軸になる可能性があります。
- AI運用担当者： MCP対応エージェントの処理前に判定を挟めるため、文章生成から公開までのワークフローに、人の確認を残した安全策を組み込みやすくなりそうです。
このニュースの背景
企業が外部に出すSNS投稿や顧客向けメール、採用文、プレスリリースは増えています。
一方で、公開前の確認は担当者の勘や倫理観に依存しやすく、人による確認をすべての文章に行うには手間がかかります。
Jevは生成ではなく型のついた判断に特化しており、同社は日本語の投稿84件を使って判定の問いを調整しています。
ただし、Jevは英語が主な訓練言語で日本語では精度が落ちる可能性があるため、導入側にも自社の文体や用途での検証が求められます。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
Yakaze Tech Studio株式会社のプレスリリース（2026年9月24日 10時00分）投稿 1 本が会社を揺…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000012.000132397.html