Noul（ヌール）とは｜意味と、Jevに「はい／いいえ」を聞く質問の書き方

Jev（ジェヴ）に「はい／いいえ」を聞くとき、質問文をどう書けば安定した答えが返るのか迷う人は多いはずです。
結論から言うと、Noul（ヌール）は「高い確率 = はい」になる一文を instructions（指示文）に書き、返ってきた 0-1 の数値をコード側のしきい値で真偽に変える、という型です。
業務の自動化では、この1つの数値が if 文の条件になります。

Noulとは｜「はい」である確率を1つの数で返す質問

公式ドキュメントの Noul のページでは、Noul は yes/no の質問を評価し、答えが yes である確率を返す質問型だと定義されています。
答えは noul という 0 から 1 の数値ひとつで、Choice や Score と違って confidence（信頼度）は別途返りません。

書き方｜3つの手順

1. instructions に「高い確率 = はい」になる一文を書く

公式ドキュメントは、高い確率が「はい」を意味するように質問を書くのがよい習慣だとしています。
「顧客は返金を求めていないか」のような否定形だと、0.9 が何を意味するのか読み手にもコードにも曖昧になります。
疑問文だけでなく「the customer is requesting a refund」のような平叙文を真偽判定させる書き方もでき、両方を試して合う方を選ぶよう案内されています。

2. 境界が曖昧なら criteria で true / false を定義する

criteria（基準）は省略可能で、多くの Noul は instructions だけで足りるとされています。
「以前にも問い合わせたことがあるか」のように「はい」の境界が微妙な質問では、true に「過去の試行やチケットに言及している」、false に「過去の接触の形跡がない」と書いて境界を固定します。

3. 返ってきた noul をしきい値で真偽に変える

1 に近ければ強い「はい」、0 に近ければ強い「いいえ」、0.5 付近は両方が同程度という読み方です。
コードが硬い判断を必要とする場面では、たいてい noul をしきい値で真偽値に変換すると説明されており、0.8 以上なら自動処理、0.4-0.8 なら人の確認、のように自分の業務の許容度で決めます。

リクエストとレスポンスの例

Noul のページの例は、サポートへのメッセージに対して criteria なしとありの Noul を同時に聞いています。

{
  "state": "I have asked three times now. Can I please just talk to a real person?",
  "model": "jev-latest",
  "questions": {
    "is_human_escalation": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Is the customer asking for a human agent?"
    },
    "is_repeat_contact": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Has the customer contacted support about this before?",
      "criteria": {
        "true": "Mentions a prior attempt, ticket, or that they have asked before",
        "false": "No sign of any previous contact"
      }
    }
  }
}

レスポンスは質問 ID ごとに noul が1つずつ返ります。

{
  "model": "jev-latest",
  "answers": {
    "is_human_escalation": {
      "type": "noul",
      "noul": 0.99
    },
    "is_repeat_contact": {
      "type": "noul",
      "noul": 0.93
    }
  },
  "usage": {
    "input_tokens": 360,
    "output_tokens": 39
  }
}

Python SDK では、Primitives のページにあるとおり Noul オブジェクトで質問を定義します。

from typesafe_sdk import Noul

questions = {
    "refund_requested": Noul(
        instructions="Does the customer request a refund?",
    ),
}

この辞書を client.system_one(state=..., questions=...) に渡すと、response.answers["refund_requested"].noul で数値を取り出せます。
state（状態）は日本語でも送れますが、Models のページでは CJK は英語ほどの精度ではないとされているため、自分のデータで試してから運用に載せる前提です。

{
  "state": "もう3回も問い合わせています。人のオペレーターと話をさせてもらえませんか。",
  "model": "jev-latest",
  "questions": {
    "is_human_escalation": {
      "type": "noul",
      "instructions": "Is the customer asking for a human agent?"
    }
  }
}

良い質問と悪い質問｜「Python に強いか」は Noul で聞かない

公式が挙げる悪い例は「Is the candidate strong in Python?」です。
「強い」の定義がないと確率の解釈ができず、しかも 0.5 は「中程度のスキル」ではなく「はいといいえが半々」を意味します。
スキルの高さを測りたいなら、未経験、多少の知識、日常的に使用、深い専門性、のように段階を決めた Score を使うよう案内されています。
yes/no の判断が欲しいなら「職務経歴書に、業務で Python を使ったと書かれているか」のように条件を明確にする、というのが公式の言い直しです。

Noul か Choice か Score か

活用例｜どんな業種・職種で使えるか

カスタマーサポート。「人の担当者を求めているか」「以前にも連絡しているか」を同時に聞き、両方が高ければ優先キューに入れられます。

人事・採用。「分散システムの経験に触れているか」のような記載の有無を Noul で、スキルの深さは Score で分けて聞くと、確率の意味が混ざりません。

宿泊・不動産。公式の例にある「部屋にミニ冷蔵庫はあるか」のように、説明文から設備の有無を大量に判定し、検索用のフラグ（目印）を作れます。

つまずきポイント・注意点

• 否定形で聞かない。高い値が「はい」になる向きで書かないと、しきい値の意味が反転します。
• 0.5 を「中くらい」と読まない。程度を測る質問は Score の仕事です。
• criteria は万能ではない。あり・なしの両方を試して選ぶよう公式に案内されています。

限界と向き不向き

まとめ｜Noul は「曖昧な問い」から「しきい値で動く if 文」への入り口にする

Noul は yes/no の質問を instructions に書き、必要なら criteria で境界を固め、0-1 の noul をしきい値で真偽に変える質問型です。

核心は、「はい」の定義を人ではなく質問文と基準に書き切ることにあり、それができない問いは Score や Choice に置き換えるのが公式の指針です。

次の一手は、自分の業務で「はい／いいえで答えられる問い」を疑問文と平叙文の両方で書き、同じ state に対してどちらが安定するかを試すことです。
そこで決めたしきい値が、あなたの自動化の最初の分岐になります。