投稿 1 本が会社を揺るがす前に ── 投稿前に炎上リスクを判定する SendSignal を β 公開、判断特化モデル Jev（TypeSafe AI）を炎上リスク判定に採用した国内初のサービス
文章を出す前に、属人性を廃して危ない表現を見つけるWeb サービス「SendSignal（センドシグナル）」。20 の観点・4 段階を約 1 秒で判定。登録すると 300 回まで無料。
Yakaze Tech Studio株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役：高井昭彦）は、文章を外に出す前に炎上リスクのある箇所を AI が見つける Web サービス「SendSignal（センドシグナル）」の β 版を 2026 年 9 月 21 日に公開しました（https://sendsignal.yakaze.com/?ref=prtimes ）。
投稿 1 本が、会社の信用や売上、採用にまで影響する時代です。SendSignal は、文章を出す前に一度、属人性を廃して危ない表現を見つけるための道具です。文章は書き直さず、どの文が・どれくらい・なぜ危ないかを返します。判定エンジンには、米 TypeSafe AI の判断特化モデル「Jev」を採用しました。Jev を炎上リスク判定に採用したサービスは、当社の調査では国内で初めてです（2026 年 9 月 21 日時点・自社調べ。根拠は本文末尾）。
1 本の投稿が、会社を揺るがす
SNS の投稿、お客様へのメール、採用の募集文、プレスリリース。会社が外に出す文章は、増える一方です。そのうち、出す前に第三者の目を通せるものは一部です。多くは、書いた本人がそのまま出しています。
確認があっても、頼りにしているのは担当者の勘と倫理感です。人によって基準が違います。ベテランが抜けると、その基準も一緒に失います。かといって、全部を人で見るには手間がかかりすぎる。
判定の例 ── 同じ「災害」の話でも、止めるのは中身だけ
SendSignal は、その「出す前」に置く道具です。入力欄に文章を貼って判定キーを押すと、危ない箇所があるかどうかを 4 段階で返します。
どちらも災害に触れた投稿です。実際に SendSignal で判定した結果をそのまま載せます（2026 年 9 月 21 日判定・手を加えていません）。
例 1 投稿中止（L3）
大きな地震でしたね。被災された皆様に心よりお見舞い申し上げます。こういう時のために備えは必要です。弊社の非常用電源、本日から3日間だけ30%オフでご提供します。
危ないと名指しされたのは、最後の一文だけです。検出された観点は「災害・事故・不幸につけこんでいる」。お見舞いの言葉や「備えは必要」という一般論には印が付かず、災害の直後に自社の割引を重ねた箇所だけが止められました。
例 2 問題なし（L0）
台風の影響で停電が続いている地域の方へ。当店は通常どおり営業しており、店内の電源と Wi-Fi は誰でも無料でお使いいただけます。買い物は不要です。
災害に触れ、店の営業にも触れていますが、判定は「問題なし」です。困っている人への案内で、売り込みを含まないためです。
見つけることに特化したから、速くて安い
SendSignal がするのは、危ない表現を「見つける」ところまでです。どこが・どれくらい・なぜ危ないかを返し、書き直しはしません。
見つけることだけに絞ったので、文章を生成する AI に同じことをさせるより、速く、安く動きます（数字は後述）。毎回の投稿の前に挟んでも負担になりません。
見つけたあとの流れは、現場に合わせて自由に組めます。担当者が直してもよいし、社内で使っている AI エージェントに直させてもよい。どちらの場合も、どこが危ないかが先に分かっているので、全文を読み直して探す手間がなくなり、直す作業だけに集中できます。
判定は 4 段階
結果は Risk L0〜L3 の 4 段階です。
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段階 |
意味 |
求める行動 |
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L0 |
火種なし |
問題なし |
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L1 |
小さな火種 |
要確認 |
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L2 |
はっきりした火種 |
要修正 |
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L3 |
致命的な火種 |
投稿中止 |
なぜ信頼できるのか、なぜ軽いのか
✔ 判定エンジン「Jev」。
米 TypeSafe AI が 2026 年 9 月に公開した判断特化モデルです。OpenAI で ChatGPT の開発に携わった Diogo Almeida 氏が創業した企業で、Jev は文章を生成しません。「はい／いいえ」「4 段階のどれか」といった型のついた判断だけを、確信度つきで返します。
✔ 速くて、軽い。
生成型の AI に同じ判定をさせるのと比べ、当社の計測ではモデルの処理時間が最大 200 倍速く、1 判定あたりの費用は 400 分の 1 以下でした（※1）。TypeSafe AI 自身も、生成型の大規模言語モデルと比べて最大 200 倍速いと公表しています（同社発表値）。出す前の「1 回」を、毎回の習慣にできる軽さです。
※1 2026 年 9 月 22 日当社計測。同じ二段構えの判定を Jev と生成型の大規模言語モデルに行わせ、通信の往復を除いたモデル処理時間と、1 判定あたりの費用を比較。
✔ 日本語に合わせて調整。
TypeSafe AI は公式ドキュメントで、Jev は英語が主な訓練言語であり、日本語では精度が落ちるため自分の内容で検証してから使うよう注意しています。SendSignal はこの前提に立ち、20 の観点それぞれの問いの定義を日本語の投稿に合わせて調整しました。調整の前後は、日本語の投稿 84 件（訓練用 69 件・封印 15 件）で計測しています。
✔ どの文が危ないかを一文単位で示す。
判定は二段構えです。まず文章全体が 20 の観点のどれに当たるかを決め、次に「その問題は本文のどの文にあるか」を、観点の名前を添えて問い直します。
「国内初」の根拠
「Jev を炎上リスク判定に採用したサービスとしては国内初」と記載しています（※2）。国内で Jev の採用を公表している事例は 3 件確認しましたが、いずれも問い合わせの振り分けや書類チェックなどの業務処理用途であり、炎上リスク判定ではありません。また、国内の炎上リスク判定サービスのうち使用 AI を公表しているものは、いずれも生成 AI の使用を明記しています。
※2 2026 年 9 月 21 日時点・自社調べ。国内で提供されている炎上リスク判定・SNS 投稿診断サービスを対象に、公式サイト・プレスリリース・PR TIMES 配信分・npm レジストリを調査。「見つからなかった」は「存在しない」の証明ではないため、名乗る範囲を上記に限定しています。調査の記録はお問い合わせに応じて開示します。
提供形態
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項目 |
内容 |
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利用料 |
β 版につき無料。登録なしで 5 回、登録すると 30 日間 300 回 |
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登録 |
パスワード不要。Google ログイン、またはメールのリンク |
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判定の共有 |
判定ひとつぶんの公開ページを作成可能。本文は既定で伏せる |
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履歴 |
利用者の端末内にのみ保存。サーバーへは送らない |
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エージェントからの利用 |
MCP サーバー @sparrowhawk-labs/sendsignal-mcp（npm 公開済み）。HTTP API と llms.txt も提供 |
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企業での利用 |
Claude Code などの MCP 対応エージェントからは、次のコマンドで追加できます。
claude mcp add sendsignal -- npx -y @sparrowhawk-labs/sendsignal-mcp
設置の手順は https://sendsignal.yakaze.com/mcp に、AI エージェントが読むための仕様は https://sendsignal.yakaze.com/llms.txt にあります。
今後について
β 版のあいだは無料で提供し、利用状況を見ながら判定の定義と使い勝手を改善していきます。
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