Jevライクな意思決定モデルをローカル実行できるOllama風アプリ「Ollaya」が登場

2026年9月15日に登場した意思決定モデル「Jev」は高速かつ高精度で有用なことから大きな注目を集めており、同様の機能を備えた意思決定モデルが続々と発表されています。そんな意思決定モデルをローカルで動作させる実行アプリ「Ollaya」が登場しました。

Ollaya · Run decision models locally
https://ollaya.dev/

Jevは複数の選択肢に対する判断と信頼度スコアを生成するAIモデルで、適切な用途で使うとClaudeシリーズやGPTシリーズなどの最先端モデルと比べて圧倒的に高速かつ低コストでタスクを処理できます。このため、Jevは大きな注目を集めており、世界中でJevを用いたアプリケーションの開発が急速に進んでいるほか、Jevのアイデアを参考にした新たな意思決定モデルが続々と登場しています。

意思決定モデルの中にはオープンモデルとして公開されていてローカルで実行可能なものも多く存在します。OllayaはLLMにおけるOllamaのように意思決定モデルを簡単に実行できるようにするアプリケーションで、Windows・macOS・Linuxに対応しています。

Ollayaの動作例が以下。意思決定モデル「Winnow-E4B」が実行されており、ユーザーの「今年に入ってから3回目の二重請求です。今日中に返金してくれないと別のサービスに乗り換えます」というテキスト入力について「意図：返金要求(91％)」「緊急性：あり(92％)」「怒りレベル：2.89(86％)」といった判断が出力されています。

JevのAPIサービスを使う場合と、GeForce RTX 4070を搭載したPCを使ってOllayaで意思決定モデルをローカル実行する場合の精度とレイテンシを比較した図が以下。モデルによってはJevの精度にかなり近づくことが可能で、レイテンシも短くなります。

Ollamaもバージョン0.35で意思決定モデルの実行をサポートしましたが、記事作成時点では使用可能なモデルが「nimble」「tev1」「tev1:0.8b」の3種類に限られており、Ollayaの方が高性能なモデルを実行できるとのこと。また、Ollamaではリクエストごとの選択肢が最大15種類ですが、Ollayaでは最大255種類まで設定できるそうです。

Ollayaはオープンソースで開発されており、以下のリンク先でソースコードが公開されています。ライセンスはApache License Version 2.0です。

GitHub - ollaya-dev/ollaya: Run open decision models locally: pull and serve Laya, decider, NLI and GLiClass behind a TypeSafe-compatible API. Ollama for decision models. · GitHub
https://github.com/ollaya-dev/ollaya