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Arithmerは、数学で社会課題を解決する会社です。Arithmerという社名は、算術、数学という意味の “Arithmetic” から名付けました。 Company 会社概要 Arithmetics focus on Social Challenges 数学で社会課題を解決する Arithmerは顧客やパートナーのデジタルトランスフォーメーション（DX）に寄り添うAI開発会社です。数学のコア要素技術をベースに、製造AI、風力AI、インフラAI、物流AI、リテールAI、バイオAIなど、さまざまな最先端のAIエンジンを駆使したソリューションのほかに、これらに生成AIを組み込んだソリューションなどを開発しています。これらの高度技術を自在に組み合わせることで、顧客の課題解決に貢献してまいります。 会社概要 会社名 Arithmer 株式会社 創業 2016年9月1日 資本金 100百万円（2024年3月31日現在） 代表者 大田佳宏　　代表取締役社長 兼 CEO （博士（数理科学）（東京大学））　代表挨拶> 取締役 乾　隆一 取締役 常務執行役員 兼 CFO 経営管理本部長 森　雅巳 取締役 執行役員 研究開発本部長 中村壮秀 取締役（社外）アライドアーキテクツ㈱代表取締役社長CEO 岩田彰一郎 取締役（社外）㈱フォース・マーケティングアンドマネージメント 　　　　 代表取締役社長（アスクル㈱創業者） 監査役 星野義雄 常勤監査役 高岡彰治 監査役（社外） 落合孝文 監査役 執行役員 乾　隆一 取締役 常務執行役員 兼 CFO 経営管理本部長 森　雅巳 取締役 執行役員 研究開発本部長 山本哲也 執行役員 AI事業本部長 兼 リテールAI事業部長 アクセス 本社 〒113-0033 東京都文京区本郷一丁目24番1号 ONEST本郷スクエア3階 TEL:03-5579-6683　アクセスマップ> 名古屋オフィス 〒451-0042 愛知県名古屋市西区那古野二丁目14番1号 なごのキャンパス 2-1号室 大阪オフィス 〒542-0081 大阪府大阪市中央区南船場3丁目9-10 徳島ビル11階 徳島オフィス 〒770-0831 徳島県徳島市寺島本町西1-61 徳島駅クレメントプラザ5階 東京大学サテライトオフィス 〒113-0032 東京都文京区弥生2丁目11-16 東京大学浅野キャンパス アイソトープ総合センター1F Arithmer本社 〒113-0033 東京都文京区本郷一丁目24番1号 ONEST本郷スクエア3階 名古屋 オフィス 〒451-0042 愛知県名古屋市西区那古野二丁目14番1号 なごのキャンパス2-1号 東京大学サテライトオフィス 〒113-0032 東京都文京区弥生二丁目11番16号 東京大学浅野キャンパス　 アイソトープ総合センター1階 徳島オフィス 〒770-0831 徳島県徳島市寺島本町西一丁目61 徳島駅クレメントプラザ5階 大阪オフィス 〒542-0081 大阪府大阪市中央区南船場 三丁目9番10号 徳島ビル11階

Arithmer株式会社の役員のご紹介　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 Leadership 役員紹介 数学で社会課題を解決する 代表取締役社長 兼 CEO 大田　佳 宏 ≫代表挨拶はこ ちら Arithmer株式会社 代表取 締役社長 兼 CEO 第64回国際数学オリンピック 組織委員会 副委員長 総務省 AIネットワーク社会推進会議 構成員 東京大学大学院数理科学研究科 客員教授 東京大学アイソトープ総合センター 客員教授 一般社団法人日本応用数理学会 代表会員 博士（数理科学）（東京大学） 取締役 常務執行役員 兼 CFO 経営管理本部長 乾 隆一 Arithmer株式会社 取締役 常務執行役員 兼 CFO 経営管理本部長 取締役 執行役員 研究開発本部長 森　雅巳 Arithmer株式会社 取締役 執行役員 研究開発本部長 社外取締役 取締役（社外） アライドアーキテクツ㈱代表取締役社長CEO 中村 壮秀 取締役（社外） ㈱フォース・マーケティングアンドマネージメント 代表取締役社長（アスクル㈱創業者） 岩田 彰一郎 監査役 常勤監査役 星野　義雄 社外監査役 高岡　彰治 監査役 落合　孝文 アドバイザー 坪井　俊 東京大学大学院 数理科学研究科 名誉教授 武蔵野大学 工学部数理工学科 特任教授 元・社団法人日本数学会 理事長 米村　敏朗 第87代警視総監 第17・18代内閣危機管理監 東京オリンピック・パラリンピック競技大会組織委員会CSO 丸尾　浩一 株式会社Major7th 代表取締役社長 元・大和証券株式会社 専務取締役 執行役員・フェロー 常務執行役員 乾　　隆一 執行役員 森　　雅巳　｜　山本　哲也 フェロー 有田　親史

AI Agent Column 5 2025.1.30 AI Agent導入の一例 これまでAI Agentの特徴やできることについて解説してきましたが、実際にそれを活用できるようになるまでのイメージがまだ付いていないという方もいらっしゃるかもしれません。そこで今回は、ある会社様に物品輸送を最適化するシステムを導入した時の経験談を書きたいと思います。 その会社様は当時、ある部門が抱える大きな業務において属人的な作業が多く、効率化が求められていました。 その効率化が求められていた業務を簡単に説明すると以下のような流れです： ①集められた情報の精査（不備の確認など） ②条件に基づく交渉 ③複数の選択肢から 「最適な」サービスを選定 最初にこの課題について相談を受けた時点では、その会社様もArithmerも具体的にどのようなデータを入力し、どのような結果を出力するシステムが必要なのか、あるべき姿をまだ掴めていない状況でした。 そこで、まずはコンサルティング的なアプローチで、データの活用方法について先方と議論することからプロジェクトをスタートしました。過去のデータをお借りし、数理的な分析を行うことで、業務の中で暗黙知となっていた重要なポイントを明確化しました。このプロセスは、AIエージェントの文脈で言うと、RAGに必要なデータを選別し、効果的に活用するための基盤を整備する作業です。 次にシステム開発を進めるにあたり、対象とする機能の範囲を絞ることが重要となります。今回のケースでは、上記①〜③に対応する機能のスコープを次のように設定しました。 ①初期段階のデータ精査をシステムで自動化 ②交渉については自動化はせず、交渉のための材料を提供する機能を設ける ③最終的な意思決定は人が行うが、その支援のためにシステムが「レコメンド」をする ここで「レコメンド」とは、入力されたデータを総合的に分析し、その結果をもとに選択肢を比較することを指します。条件が理想的に揃っている場合（例えば、コストが低く、スピードが早く、安全性が高いなど）を最適な選択肢とし、それとは対極の条件を低評価とします。各選択肢には多くの数値データやテキストデータが含まれています。このため、複数の選択肢を分析・比較する際の情報量は非常に膨大になります。従ってこのプロジェクトの中核は、この膨大な情報をいかに効率的に処理し、適切な評価を行う仕組みを実現するかという点でした。 案件ごとにモデルを柔軟に構築・調整できることは、Arithmerの大きな強みです。今回のケースでは、出力されるレコメンドに説明可能性が求められたため、確率論的（Stochastic）なアプローチではなく、決定論的（Deterministic）なモデルを採用しました。これにより、各条件がバランスよく反映されるパラメータ設定を行い、実用性の高いシステムを提供することができました（もちろん、他の案件では確率論的手法や両者を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムが有効となる場合もあります）。 現在、このシステムは会社様に継続的にご利用いただいており、大変嬉しい限りです。また、近年のAI技術の進歩により、当初は人が担っていた交渉業務の自動化も実現可能な段階に近づいています。私たちとしても、このシステムのさらなる発展が非常に楽しみであり、引き続き改良を重ねていきたいと考えています。 ―――― 次回は、これからAIエージェントの導入を検討しようという方々に向けて、検討すべきことやそのステップについて整理していきたいと思います。お楽しみに！ 前の記事へ AIエージェントページへ

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 アンカー 4 3. 2025.1.14 AI Agentで何ができるのか？ ボタン 4. 2025.1.21 AI Agent導入の難しさ ボタン 5. 2025.1.30 AI Agent導入の一例 ボタン 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 アンカー 5 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 Column 4 2025.1.21 AI Agent 導入の難しさ 前回までのコラムでは、AI Agentの可能性と活用事例について紹介してきました。確かにAI Agentはさまざまな分野で期待されていますが、実際に業務に適用するとなると、いくつか課題があります。今回は、AI Agentを導入する際に直面する代表的な難しさについてお話しします。 ―――― AI Agentは非常に可能性に満ちたツールですが、活用するには越えなければならないいくつかのハードルがあります。具体的には、以下の5つの点で注意が必要です。 1. 不確実性への対処 前回のコラムでも触れたように、AI Agentはしばしば、業務の一部を自動化し、直接「実行」する役割を期待されます。例えば請求書の処理や顧客対応などのタスクです。しかし、AIの中核を成すLLM（大規模言語モデル）やDL（ディープラーニング）は、その性質上「確率的（stochastic）」、つまり出力が不確実で予測しにくいという特徴を持っているため、実行の場面では課題となります。 精度の問題： AIが100回中99回正しく動作しても、1回のミスが重大な結果を招く場面では使用が難しい場合があります。たとえば、請求書で一度でも誤った金額を計算すると、顧客の信頼を損なう可能性があります。 ハルシネーション： AIが存在しない情報を生成してしまうことがあります。たとえば、製品のマニュアルに載っていない解決方法をでっち上げる可能性もあります。 再現性の欠如： 同じ質問をしても、異なる回答が返ってくる場合があります。業務では、結果が一定であることが求められるため、この特性が問題となります。 このような不確実性は、AI Agentに「実行」を任せる上で大きな障壁となります。 2. ドメイン知識とのインテグレーション AI Agentは LLMの持つ汎用的な知識に基づいてタスクを処理することができます。たとえば、旅行の計画を立てたり、メールの文案を作成したりと、さまざまな用途に対応できます。これは、インターネット上の膨大なデータから学んでいるからです。しかし、ドメイン知識が必要な業務を AI Agentに行わせるのは、簡単ではありません。 ドメイン知識の必要な業務： 例えば医療記録を扱う業務では、LLMは一般的な医学知識は持っていますが、病院ごとに異なる記録形式や略語には対応できない場合があります。 また、自社サービスのサポートデスクでは、LLMは一般的なPC・OS・ネットワークなどに関する知識は持っていますが、自社サービス固有の技術情報が必要な問題には対応できない場合があります。 業務特有の知識を与える方法の一つとして、 RA G （ Retrieval-Augmented Generation ） という仕組みがあります。この仕組みでは、関連する情報を事前に収集しておくことで、それを利用してLLMの知識を補完することができます。しかし、このRAGも導入するだけで自動的に効果を発揮するものではありません。場合によっては、ドメイン知識に過剰に適合することで、もともと持っていた汎用知識・能力が損なわれてしまうこともあります。RAGを高精度で機能させるには、データの整理や適切な運用設計など、多くの手間と工夫が必要です。 AIの汎用性を保ちながらドメイン知識を補うのは非常に難しい課題です。 3. 適用業務の選定 AI Agentをうまく活用するには、効果のある業務を選定する必要があります。ここで重要なのは、AI Agentに「何を任せるか」だけでなく、「どのように業務を再設計するか」も合わせて考える必要があるということです。 前後の処理を統合した最適化： 例えば、書類審査の業務において、すでにOCR（光学文字認識）は導入済みで、新たにAI Agentに読み取った情報を基に審査を行わせたいとします。もちろん、既存のOCRの処理は残したまま、判定だけをAI Agentにやらせることは可能です。しかし、読み取りと判断を統合して AI Agentに実行させる方が全体の精度が向上することがあります。これは、AI Agentが「判断」に必要な情報を理解して、その情報の抽出にフォーカスして「読み取り」を行うことができるためです。 逆に、部分的な最適化にとどまると、せっかくのAI Agentのポテンシャルを十分に引き出せないことになります。 4. 継続的改善のための運用設計 AI Agentを導入して終わり、というわけにはいきません。最初から高い精度が出せることはそもそも稀ですし、たとえ導入当初はうまく機能したとしても、業務のデータや前提条件は時間とともに変化するため、次第に精度が低下することは避けられません。 継続的に精度を維持・向上させるためには以下のことを考える必要があります： 「正しい」データをどのように入手するか どのようにAI Agentに教えるか いつどのようにアップデートするか さらに、これらを無理なく実施できる運用が求められます。AI Agentの導入で得られるメリットより、運用の手間・コストがかかるようでは意味がありません。したがって上記のステップは低コストで、つまり自動もしくは半自動で実行できるような仕組みを含めて運用を設計する必要があります。 5. 導入是非の判断 ここまで述べた課題があるため、AI Agentの導入が本当にROI（投資対効果）を生むのかを事前に見極めるのは簡単ではありません。 業務ごとの特性の違い： ここまで述べた問題を解決する万能なソリューションは存在しません。解決にどれほどの労力が必要かは、業務の内容や状況に依存します。そのため業務内容の詳細を検討し、実際のデータを分析して初めて判断できる部分があります。 課題の相互依存： 例えば、2で挙げたドメイン知識のインテグレーションの解決方法によっては、1の不確実性も解消する場合もあれば、そうでない場合もあります。また、3で挙げた適用業務の再設計は、4の継続的改善のための運用設計にも直接影響を及ぼします。 これらの理由から、「AI Agentを導入したらどの程度の成果が得られるのか」を事前に正確に見積もることは非常に難しく現実的ではありません。 5つの「難しさ」に対するArithmerアプローチ このようにいざ実業務にAI Agentを適用しようとすると、現時点ではまだまだ難しい課題があるということをご理解いただけたかと思います。ただこれらの課題に対する有効なアプローチも存在します。難しさを理解した上で、適切なアプローチを採って、ステップを踏んでいくことで、十分克服することが可能です。 ここでは簡単にArithmerがお客様と共にとってきたアプローチの一例をご紹介します。 不確実性への対処： 確率的（Stochastic）なモデルと決定論的（Deterministic）なモデルを組み合わせることで、一貫性と説明可能性を確保 ドメイン知識とのインテグレーション： RAGを機能させるため、過去データを数理的に分析して暗黙知を明らかにし、業務に必要なデータを整理・最適化する仕組みを構築 適用業務の選定： 業務を分解し重要性や適合性をスコアリングして、適用範囲を明確化することで最適な業務フローを構築 継続的改善のための運用設計： モデルのパラメータ調整や柔軟なカスタマイズにより、業務の変化に対応可能な仕組みを整備 導入是非の判断： 小規模かつ段階的導入により初期投資のリスクを軽減し、モデルの透明性と説明可能性を重視することで、顧客が効果判断できる環境を提供 ―――― このようにAI Agentの導入には解決すべき課題が多くありますが、それぞれ有効なアプローチもあることを簡単にご紹介しました。 次回のコラムでは、これらのアプローチを実際にどのように適用し、業務改善につなげたのか、具体的な事例を交えてご紹介します。ぜひご期待ください！ 前の記事へ AIエージェントページへ 次の記事へ

Arithmerには、海外研究機関で活躍した人や国内SIerでエンジニアとして活躍した人、ポスドク経験者まで、様々な背景を持つメンバーが在籍しています。 Recruit 高度数学を操る仲間たちと 世界レベルの仕事に挑戦しませんか？ エントリー Our Philosophy 経営理念・求める人物像 Arithmerは数学で 社会課題を解決する会社です。 We solve today’s social problems with mathematics. Arithmerは東京大学大学院数理科学研究科初となる企業として設立しました。 Arithmerは、数学で社会課題を解決することを使命とし、顧客とパートナーのデジタルトランスフォーメーション（DX）に寄り添っていくAI開発会社です。 Join us 募集職種 Arithmerでは、世の中で起きている困りごとを解決する新しいモノ・コトを、一から創り出したいというチャレンジスピリット溢れる方を募集中です。 キャリア採用 AIエンジニア AIセールス コンサルタント プロジェクト マネージャー コーポレート 新卒採用 AIエンジニア すべての募集職種を見る Who leads us スタッフ紹介 Arithmerのスタッフには海外の研究機関で活躍された人や国内SIerでエンジニアとして活躍していた人、博士研究員（ポスドク）だった人までさまざまなバックグラウンドを持つメンバーが集まっています。 入社後、周りのメンバーから刺激を受けて成長することができる環境がArithmerにはあります。 スタッフ紹介を見る Interview インタビュー エンジニア K.T. 自分の知っている数学とどう結び付けていくのかを考えながら、少しずつ景色が開けていくのが醍醐味でもあります。 Interview 営業 S.H. お客様からは難しい相談をいただくことが多いです。高いハードルを乗り越えて受注できた時の喜びこそが「仕事のやりがい」ですね。 Interview 営業 営業 K.S. これまでの技術では不可能に思えたことが、AIならば可能だという瞬間に出会えると、AIを売る仕事をして良かったと思えます。 Interview エンジニア H.K. 一見バラバラに見える事柄が実は同じ数学で繋がっているということに気づいたとき、「楽しい」と思います。 Interview スタッフブログを読む How we work 制度・福利厚生 フレックスタイム制の勤務や、エンジニアが中心となって開催される社内セミナー、論文掲載報奨、社員表彰制度など、Arithmerには魅力ある労働環境があります。 Arithmerセミナー エンジニアが中心になりセミナーを定期的に実施しています。セミナー以外にもさまざまな勉強会が行われており、自主的な学びと知識共有は、当社の大切なカルチャーです。 Slide shareを見る 勤務制度 全社員フレックスタイム制 コアタイム10:00-16:00 （エンジニアは11:00-14:00のコアタイム） 標準労働時間は8時間/日です。 休暇 入社時点から５日間の有休が付与されます。 夏季休暇／年末年始休暇／慶弔休暇／産前産後休暇／育児休業／介護休業／看護休暇などさまざまな休暇制度を設けております。 男性育休取得実績も多数あり、働きやすい環境です。 健康促進支援 毎月、内科と心療内科の訪問医に健康相談が可能です。会社費用負担でインフルエンザの予防接種も可能です。 オフィス環境 デスクにはパーティションが設けられ、集中して業務が出来る環境が整っています。 各所にホワイトボードが設置されており、場所を問わず議論が行われています。 社内セミナー&勉強会 所属問わず、勉強会を定期的に開催しており、自主的な学びを大切にしています。 毎月、案件の報告会などを実施し、会社全体で顧客の課題について議論する場を設けています。 社員表彰制度 1年を通じた多大な貢献を称える「社長賞」の他、毎四半期の優れた功績に対しても表彰しています。コーポレート部門の社員にも受賞実績があります。 論文掲載報奨 学術誌や専門誌へ論文が掲載された際は会社から報奨金が支給されます。 職務発明報奨 職務発明に対しては報奨金をはじめとして様々なバックアップ体制があり、多数の特許登録実績があります。 ENTRY Mathematics is the key and door to the sciences. Why don't you challenge social issues with mathematics and AI/IT 数学をベースにした高い技術力で 人間の直感を超えたソリューションをともに創造し 今までにないアプローチで社会課題に挑戦しませんか。 エントリー

Arithmer（アリスマー）株式会社は、数学で社会課題を解決することをミッションとし、顧客とパートナーのDX化に寄り添うAI開発会社です。AIエージェント、浸水AI、予兆AIなどさまざまなソリューションを提供します。 数学で社会課題を解決する。 Arithmetics focus on Social Challenges. News お知らせ 1月17日 社長インタビュー 新春トップインタビューに弊社代表の記事が掲載されました。 1月16日 メディア掲載 弊社のAI自動採寸システムを導入頂いているヤマダヤ様が取材されました。 2025年1月1日 新年のご挨拶 2024年12月6日 年末年始の休業に関するお知らせ 2024年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。 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 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。

数学で社会課題を解決し、世界に希望を　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 Philosophy 経営理念 Mission 数学で社会課題を解決する Arithmetics focus on Social Challenges Vision 高度技術の融合でリードする Leading the way with the integration of advanced technologies コンピュータービジョン/自然言語処理/3D/ロボティクスといった さまざまな技術を保有し、高度技術を自在に組み合わせることで 顧客の課題解決に貢献していく。 見えない価値を削り出す Carving out the intangible value 見えている問題を解決するだけでは本質的な課題解決には繋がらない。 我々はその深層にある課題を顕らかにし、解決することで 「真の価値」の獲得に貢献していく。 Value プロフェッショナルであり続ける Remain professional. 課題の本質を捉え理解する 自由な発想と規律ある行動をとる 世界トップクラスの専門性を極める 困難な課題こそ楽しむ 信頼される行動をとる Act in a trustworthy manner. 顧客視点で考える 言動に責任を持つ 妥協せず最善の結果を追求する 個を尊重し多様性を認め合う

Arithmerでは7領域においてAIシステムを導入しています。一気通貫の対応力でお客様の課題解決に貢献いたします。 Contact お問い合わせ 当サイトでは実在性の証明とプライバシー保護のため、SSLサーバ証明書を使用し、SSL暗号化通信を実現しています。 お気軽にお問い合わせください。 1営業日以内にご連絡いたします。 オプションを選択 * サービス詳細のお問い合わせ その他（詳細は下記にお願いします） 広報について 採用について 採用ページはこちら 会社名 メールアドレス 名前 電話番号 お問い合わせ内容詳細 メルマガ配信に登録する 個人情報の取り扱いについて同意する 詳細はこちら 送信

Arithmerが提供する予兆保全は画期的なシステムです。正常データのみでモデル生成が可能であり、静止画だけでなく動画にも対応。また、360度カメラなどの物体検知モデルが動作しにくい状況においても高精度に機能します。このシステムを導入する事により、本当の働き方改革がはじまります 予兆AI Prediction AI 「守り」から「攻め」のDXへ 脱・事後処理「まさか」を検知し事前に通知 予兆AIはトラブル発生前の微妙な違和感を検知し、結果的に大規模災害等を未然に防ぐ事が可能となります。正常データのみでモデルを生成するため、面倒なデータ収集やアノテーションが不要です。 お問い合わせはこちら こんなお悩みありませんか? 定期的に遠方への現地訪問を行っており、メンテナンス効率が悪く、コストがかかっている 監視カメラ画像を24時間目視チェックしているがどのような異常が発生するかわからず、自動化したくてもできない カメラ仕様や設置条件が異なる為、なかなか安定した異常検知モデルを実装できない 予兆AIはそんなあなたの 課題を解決します 予兆AIの特長 僻地でもカメラ1台を設置するだけであなたの代わりに常時監視します。 定期的な現地訪問が不要になります。現地に訪れることが難しい僻地や危険地帯などにも有効です。もちろん複数台の設置にも対応しております。 正常状態を学習するので、ありとあらゆる「異常」を検知します。 計測されたデータがあれば、あとはAI技術とシミュレーションにお任せすることで、結果の取得が可能となります。 現在の取り付け状態をベースにお客様の撮影条件に最適なモデルを提供できます。 指定されたエリアのいくつかの計測されて少ないデータを入力とすることが可能となり、データの準備の省力化に寄与できます。 【簡単モデル生成】【早期立上】【高精度検知】DX化の一歩として予兆AIを導入してみませんか？ お問合せはこちら 予兆AIの活用事例 DX化への第一歩　脱：監視業務・定期巡回　事後保全から予兆保全へ ・正常データだけでモデル生成が可能な為、早期に立ち上げが可能 ・静止画だけでなく、動画にも対応。 普段と違う動きなども検知可能 ・カメラの設置条件やスペックにかかわらず実装可能。 　360度カメラなどへも対応可能 ※画像はイメージです 僻地のインフラ設備の 予兆保全・異常検知 発電所などの僻地にあるインフラ設備の定期メンテナンス業務において点検コストを削減します。 INPUT ・監視カメラ画像 予兆AI ・学習モデルの作成から推論までワンストップで実行します。 ・教師なし学習 OUTPUT ・日次レポート ・異常報告レポート 生産設備の予兆保全 製造装置の通常サイクルを学習することにより、「いつもと違う」動きを察知します。これにより設備異常を早期に発見し、結果的に甚大な被害を予防します。 INPUT ・通常動作を録画した監視カメラ動画 予兆AI ・生産設備の異常検知 OUTPUT ・異常個所の通知 ※画像はイメージです ※画像はイメージです 自動運転システムにおける予兆保全・異常検知 AGVやフォークリフトなどのシステムと合わせて実装することにより、危険エリアを自動的に調整・監視。接触事故を未然に防ぎます。移動に合わせて監視エリアを自動的に調整します。 INPUT ・自動運転システム の動画像 予兆AI ・自動運転システムとの組み合わせ OUTPUT ・異常個所の通知 取組事例 トヨタ自動車株式会社 工場内運搬カートの後方安全に関する特許をトヨタ自動車と共同で出願。周辺監視システムが、接触リスクを検知した時、事前にアラートを発します。 工場内の牽引運搬車両や台車（運搬カート）に搭載された周辺監視システムが、接触リスクを検知した時、事前にアラートを発します。今回開発した技術は、定点カメラを設け、複数のカメラを用いる必要がないため、コストの増大を抑え、牽引される台車と作業者との接触リスクを低減することが可能となる牽引運搬車両の周辺監視システムです More 【簡単モデル生成】【早期立上】【高精度検知】DX化の一歩として予兆AIを導入してみませんか？ お問合わせはこちら 予兆AIはさまざまな業界・業種に応用可能！ スマートファクトリー・スマートメンテナンスなど、ＤＸ化のスモールスタートに最適なシステムです インフラ設備の定期メンテナンスに 生産設備の異常検知に 「移動」が多い環境に 【簡単モデル生成】【早期立上】【高精度検知】DX化の一歩として予兆AIを導入してみませんか？ お問合せはこちら 導入までの流れ ヒアリング 現状についてヒアリングを行い、弊社のソリューションで課題解決できるか確認致します。 要件定義/本契約 カメラの仕様、1日あたりの撮影回数・カメラ台数など運用に必要な条件を確認。その後、見積提出・本契約になります。 システム構築 要件定義に基づきシステム構築を行います。 運用開始 構築したシステムを提供し、お客様にて運用を開始いただきます。安定稼働を目指し、弊社にてアフターサポートを行います。

AI Agent Column 3 2025.1.14 AI Agentで何ができるのか？ 明けましておめでとうございます。今年も昨年に続いてAI Agentの年になりそうですね！ 昨年末のAI Agentコラムの第1回ではAI Agentとは何か、第2回ではなぜいま注目されるのかを紹介しました。そしてこの第3回では、AI Agentに実際に何ができるのか具体的に見ていきたいと思います。 ―――― 代表的な用途 前回のコラムで触れたように、AI Agentは技術の進化や環境の整備、ビジネスの期待のが高まりなどを背景に、様々な領域で活用が進められています。以下に、代表的な用途をいくつかご紹介します。 カスタマーサポート： AI Agentは、カスタマーサポート業務の自動化で顕著な成果を上げています。具体的には、顧客からの技術的な問題や製品の不具合に関する問い合わせに対し、AI Agentが自律的に対応し、問題の特定、解決策の提示、さらには必要に応じて専門スタッフへの切り分け、引継ぎなども行います。 事務作業： 定型的な事務作業を自動化し、業務効率を高めます。例えば、会議の日程調整や終了後の議事録作成を自動で行います。またメール対応も、これまでのやり取りの経緯や、先方の送付資料を要約し、回答案を生成することができます。日常的なタスクをAI Agentが代行することで、従業員がよりクリエイティブな仕事に集中することができます。 データ分析： AI Agentはデータ分析でも利用されています。例えば、マーケティング担当者が『今期売上が最も伸びた商品は何か？』と尋ねると、売上データを解析し商品別成長率を示します。続けて『その商品の売上が伸びた地域は？』と尋ねると、その商品の地域別成長率を示します。こうした対話的なプロセスで、ユーザーの意思決定を支援します。 ソフトウェア開発： AI Agentは、ソフトウェア開発においてコード生成やデバッグ支援、タスクの自動化などに利用されています。例えば、開発者が必要な機能を説明すると、それを基にサンプルコードを生成し、エラーが発生した場合にはエラーメッセージから修正案を提示することができます。また、テストケースの生成や実行の自動化を通じて、品質向上にも貢献しています。 マーケティングコンテンツ作成： SNS投稿やキャンペーン資料の作成を支援します。例えば、新商品の特長を入力すると、それを基にキャッチコピーや投稿文を生成します。また、ターゲット層の説明をもとにその層に訴求するデザイン案や画像の生成も可能です。これにより、マーケティング業務の負担を軽減し、かつ、迅速かつ効果的な施策を実行することができます。 教育： AI Agentはまた、教育分野における個別最適化学習にも使われています。例えば、学習者の進捗を分析し、苦手分野を特定して適切な練習問題を提案します。また、教員向けにはテスト採点や出席管理といった事務作業を自動化し、教育活動に集中できる環境を提供します。 バリエーション豊かなAI Agent このように、AI Agentとひとことで言っても、その役割や適用範囲は非常に幅広いものです。人間の意思決定や創造性を支援することに重きを置くものもあれば、人間の負担を減らすために自動実行に重きを置くものもあります。また、特定の業務に特化したAgentもあれば、幅広い分野で活用できる汎用型のAgentも存在します。 先に挙げた用途の例は、以下のように整理するとわかりやすいでしょう。 このように、AI Agentはさまざまな用途で活用が進んでいます。さらに、AI Agent自身の柔軟性の高さや、多様な試みが世界中で行われていることから、今後ますます広い領域に適用されていくことでしょう。 ―――― 今回はAI Agentの代表的な用途と、その幅広さについてご紹介しました。一方で、AI Agentはまだ万能ではありません。次回の第4回では、AI Agentを実際の業務に適用する際の難しさについてお話ししたいと思います。 ぜひご期待ください。 前の記事へ AIエージェントページへ 次の記事へ

Arithmer株式会社はプライバシーマークを取得しております。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 Privacy プライバシーマーク Arithmer株式会社はプライバシーマークを取得しております。 証明書はこちら 事務所 Arithmer 株式会社 事業所 東京都文京区本郷一丁目24番1号 ONEST本郷スクエア3階 認証機関名 一般財団法人日本データ通信協会 認証登録番号 第21004668(03)号 有効期限日 2024年8月17日～2026年8月16日