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「」に対する検索結果が255件見つかりました
ブログ記事(209)
- 新年のご挨拶
新年明けましておめでとうございます。 皆様におかれましては、新春を清々しい気持ちでお迎えのこととお慶び申し上げます。 旧年中は多くのお力添えをいただき、誠にありがとうございました。 おかげさまをもって、弊社は設立から9年目を迎えることができました。これもひとえに皆々様のご支援の賜物と深く感謝しております。 2024年もアライアンスや新サービスを、 ニュースリリース 致しました。 また、社員が書いている ブログ にて、様々なArithmerのことを発信致しました。 いくつか振返ってみます。 2024年、Arithmerは新たな発展を目指し、2つの重要なアライアンスを締結しました。 まず、2024年9月にコントラクトフードサービス事業で有名な株式会社LEOC様や高級鮨チェーンである鮨 銀座おのでら様などを傘下にもつ株式会社ONODERA GROUP様と資本業務提携を行いました。これにより、フードサービス事業のDX化についても推進できることになりました。また、11月に、徳島県教育委員会様・国立大学法人鳴門教育大学様と3者協定を締結しました。これにより、教育産業のDX化についてより広い範囲で貢献できるようになりました。 2024年は各種ソリューションについても幅広く展開できた1年となりました。 Vision AI、AI Robo、Safety AIなどの新しいソリューションも含め、フライヤー展開しました。また、風力AIが九電みらいエナジー株式会社様に採用して頂くなど、既存ソリューションの横展開が広がった1年となりました。 そして、2024年は、AI Agentについて独自のエンジンを開発し、ソリューション化に着手した1年にもなりました。年末にはAI Agentの情報発信ページを公開し、すでに多くのアクセスを頂いております。 本年も、ArithmerはAI・IT技術を通じて、社会課題の解決に取り組み、皆様にとって価値あるサービスをご提供できるよう努めて参ります。 新たな年の皆様のご健康とご多幸を心からお祈り申し上げます。 2025年も変わらぬご愛顧、ご支援を賜りますようお願い申し上げます。
- 年末年始の休業に関するお知らせ
2024年12月28日(土)から2025年1月5日(日)まで年末年始休業とさせていただきます。 ご迷惑をお掛けいたしますが、何とぞご了承くださいますようお願い申し上げます。 なお、2025年1月6日(月)から通常営業させていただきます。 【休業期間】2024年12月28日(土)〜2025年1月5日(日)
- 国立大学法人鳴門教育大学、徳島県教育委員会と協定を締結しました。
10月9日、Arithmer株式会社(本社:東京都文京区、代表取締役社長 兼 CEO大田佳宏)は、国立大学法人鳴門教育大学(本部:徳島県鳴門市、学長:佐古秀一)、徳島県教育委員会(教育長:中川斉史)と、教員養成及び学校教育の分野で協力し、AI及びデータサイエンスの研究開発・活用等を推進するための連携と協力に関する協定(以下「本協定」という。)を締結いたしました。 2024年10月30日 徳島新聞(朝刊)2面 ※発行元の許諾を得ております。 本件に関するお問い合わせ先 Arithmer株式会社 広報担当 TEL:03-5579-6683 e-mail:press@arithmer.co.jp
その他のページ(46)
- AIエージェント | Arithmer
AIエージェント AI Agent お問い合わせはこちら AI Agent Column AI Agent コラム 1. 2024.12.26 AI Agentとは? ボタン 2. 2024.12.26 なぜいま、注目されるのか? ボタン AI Agent 関連情報 1. 論文 2. OSS/サービス 3. 解説記事/書籍 1. 論文 1.1 サーベイ論文 The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey https://paperswithcode.com/paper/the-rise-and-potential-of-large-language A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents https://ar5iv.org/abs/2308.11432 A Survey on LLM-Based Agents: Common Workflows and Reusable LLM-Profiled Components https://ar5iv.org/abs/2406.05804 アンカー 1 アンカー 2 2. OSS/サービス 2.1 フレームワーク/ライブラリ/ツール LangChain https://github.com/langchain-ai/langchain LLM を活用したワークフローの設計と実装を支援するフレームワーク。 AutoGPT https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT 自律的にタスクを実行する AI エージェントの構築を支援するフレームワーク。 BabyAGI https://github.com/yoheinakajima/babyagi 小規模なタスク向けに設計されたシンプルな AI エージェント開発用フレームワーク。 OpenInterpreter https://github.com/openinterpreter/open-interpreter 自然言語による指示で PC の操作を行うインターフェースを提供するツール。 LangGraph https://www.langchain.com/langgraph ワークフローをグラフ構造で記述できるマルチエージェント開発用フレームワーク。 2.2 LLM OpenAI GPT (API) https://openai.com/api/ Google Gemini (API) https://ai.google/ Meta Llama (OSS) https://github.com/facebookresearch/llama Anthropic Claude (API) https://www.anthropic.com/claude 3. 解説記事/書籍 What Are AI Agents, and Why Are They About to Be Everywhere? (英語) https://www.scientificamerican.com/article/what-are-ai-agents-and-why-are-they-about-to-be-everywhere/ Scientific American による記事で、AI Agent の概要とその普及可能性について解説 Why agents are the next frontier of generative AI (英語) https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/why-agents-are-the-next-frontier-of-generative-ai McKinsey の記事で、生成 AI の次のフロンティアとしてのエージェントの可能性を解説 What Are AI Agents? Here's how AI agents work, why people are jazzed about them, and what risks they hold (英語) https://spectrum.ieee.org/ai-agents IEEE Spectrum による記事で、AI Agent の仕組みや利点、リスクについて解説 アンカー 3
- AI Agent column1 | Arithmer
AI Agent Column 1 2024.12.26 AI Agentとは? 近年のAIの進化は目覚ましく、私たちは既に対話型AIや生成AIを日常的に活用しています。その中でもここ1・2年、特に注目されているのが "AI Agent" という概念です。AI Agent とは一体何でしょうか? これまでのAIと何が違うのでしょうか? AI Agent コラム第1回の本稿では、まず AI Agent とは何を指すのかを整理したいと思います。 ―――― AI Agent とは? 例えば、あなたが旅行の計画をしているとします。目的地や日程だけをAIに伝えると、最適なフライトを検索し、予約を完了してくれる。さらには、ホテルの予約やレストランの手配まで自律的に進めてくれる――これが、今注目されている AI Agentの一例です。 "AI Agent" という言葉自体は以前からありましたが、現在のような「大規模言語モデル (LLM) を活用し、自律的にタスクを遂行するシステム」の意味で使われ始めたのは、2023年4月ごろからです。具体的には、LangChain, Auto-GPT, BabyAGI などのシステムが次々と登場し、それぞれがツール連携やタスク処理の新しい可能性を示しました。従来の対話型AIとは異なり、目標達成のために自ら情報を集めタスクを分解し実行する『行動するAI』という新しい方向性を打ち出したと言えます。これ以後このコンセプトが "AI Agent" として広まり、ビジネスや研究の分野で大きな注目を集めています。 このように "AI Agent" は幅のある概念ですが、このコラムでは次のように定義します。 「自律性、反応性、積極性、社会的能力を持ち、環境と相互作用して目標を達成するシステム」 これを図にすると以下のようになります。自律性、反応性、積極性、社会的能力という4つの特性が連携して、AI Agentが目標達成する仕組みを表しています。 ここで特に注目すべきは、「環境に作用して目標を達成する」という点です。従来の対話型AI (ChatGPTなど) は、ユーザーの問いに答える「受動的」な存在でした。しかし、AI Agent は目標に向けて自ら情報を探し、計画を立て、ツールや他者との連携を通じてタスクを遂行する「能動的」な存在へと発展しています。 従来の自動化との違いは? 「行動する」システム自体は以前からありました。 例えば、RPA (Robotic Process Automation) は2010年代前半ごろから広く認識され実用化している技術です。RPA も環境を観測し、自律的に環境に対して行動を起こすことができます。ただし、その判断はルールに従って行われ、そのルールは事前にプログラムやフロー図など形式的な手法で記述しなければなりません。 これに対して “AI Agent” は、ユーザーが自然言語で目的を指示するだけで、あとは判断することができます。この差は非常に大きいものです。 冒頭に挙げた旅行の手配の例で考えてみましょう。 RPAを使った場合、フライト予約はあらかじめ設定された手順に従って行われます。航空会社のウェブサイトにアクセスし、日付や目的地を入力して検索、条件に合うフライトを選んで予約する、といったプロセスです。しかし、この手順は固定的で、予期せぬ事態には対応できません。例えば、フライトが満席の場合、RPAは次の手順に進めず、人間が条件を再設定する必要があります。 一方、AI Agentは異なります。フライトが満席の場合、自ら次の選択肢を探し、条件に合う別のフライトを提案します。それだけでなく、フライト変更が宿泊やレンタカー手配に影響する場合でも、関連タスクを再調整し、計画全体を柔軟に再構築できます。固定的な手順に縛られず、目標達成に向けて動けるのがAI Agentの特長です。 AI Agentの位置づけ このように、AI Agent は ChatGPT の自然言語能力とRPAの自動実行の技術が融合したものと捉えることができます。対話型と自動実行型、自然言語とルールベースという2軸で整理すると以下のようになります。 このように、AI Agentは「自然言語で指示し、タスクを自動実行する」という点で、他の技術とは一線を画しています。 ―――― 今回は、本 AI Agent コラムの第1回として「AI Agent とは?」を整理してみました。次回の第2回では、AI Agentがなぜいま、企業や研究者たちの注目を集めているのか、その背景を掘り下げていきます。ぜひご期待ください。
- Arithmer株式会社 | 数学とAIで社会課題を解決する
数学で社会課題を解決する。 Arithmetics focus on Social Challenges. News お知らせ 12月6日 年末年始の休業に関するお知らせ 11月11日 ニュースリリース 国立大学法人鳴門教育大学、徳島県教育委員会と協定を締結しました。 10月3日 社長インタビュー 社長名鑑に当社代表のインタビュー記事が掲載されました。 9月24日 ニュースリリース ArithmerとONODERA GROUPが資本業務提携を締結 9月20日 数学月間の会が主催する第15回数学月間企画講演会に弊社代表が登壇します ニュース一覧へ 事業内容 Solutions 製造AI ボタン インフラAI ボタン リテールAI ボタン 風力AI ボタン ボタン 物流AI ボタン ボタン バイオAI ボタン 浸水AI ボタン AIエージェント ボタン 主な取引先 ※正式にロゴ掲載許可をいただいたお取引先様のみアルファベット順に掲載しております。