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Arithmer株式会社（本社：東京都文京区、代表取締役社長：大田佳宏、以下「Arithmer」）は、不動産情報サービスのアットホーム株式会社（本社：東京都大田区　代表取締役社長：鶴森　康史　以下、アットホーム）と、画像から洗濯物を検知し、自動でモザイク処理を行う「不適切画像検出・加工AI（洗濯物）」を共同で開発し、運用を開始いたしました。 ■サービス開始の背景・目的 不動産会社は日々大量の物件画像を取り扱っています。その中には建物や土地の外観画像があり、周辺住宅の洗濯物が意図せず映り込んでしまうことがあります。こうした画像はプライバシー保護の観点から適切な処理が必要ですが、現状では不動産会社の担当者が写真を1枚ずつ目視で確認し、手作業で画像処理しなければならず大きな業務負担となっていました。そこで、Arithmerは、画像に映り込んでしまった洗濯物を検知し、自動で画像処理を行う「不適切画像検出・加工AI（洗濯物）」をアットホーム株式会社、及びそのグループ会社であるアットホームラボ株式会社と共同で開発しました。 ■洗濯物検出モデルの特徴 不動産物件情報の外観写真には様々なものが映り込むことがありますが、洗濯物として認識させるための大量な学習データを使い、洗濯物に特化して物体検出するAIモデルです。 このAIモデルを活用し[康水3.1]、物件画像から洗濯物を自動で検出・画像処理することで、不動産会社の業務負担を軽減するとともに、居住者のプライバシー保護を強化します。 ■Arithmerについて Arithmerは、東京大学大学院数理科学研究科発で初めて設立されたベンチャー企業で、「数学で社会課題を解決する」をミッションとするAI開発会社です。数学のコア要素技術をベースに、さまざまな最先端AIエンジンを駆使し、フィジカルAIやAIエージェントなどのソリューションを開発、提供しています。 ■アットホームについて アットホームは1967年の創業以来、不動産情報サービスのパイオニアとして、不動産情報メディア・不動産業務ソリューションなどの事業を通じ、全国63,000店以上のアットホーム加盟店をはじめ不動産に関わる皆さまをサポートしています。 これまでの事業に加え、最新のAI技術・IoTを活用した不動産サービスなどの開発・ソリューション提供事業の強化を図り、業務効率化、不動産業界における社会課題の解決に取り組んでいます。 ■アットホームラボについて アットホームのグループ会社であるアットホームラボ株式会社は、不動産関連業務のさらなる効率化の支援や新しい住まい探しの提供を目指して、AIなどの先端技術や不動産ビッグデータの解析・活用により、新たなソリューションの開発・提供を行っています。 ■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 ※画像は架空のアパートをAIで生成したものです

日本経済新聞4月5日付朝刊の連載コーナー「科学の扉」のAIと数学人材の特集記事に当社代表大田佳宏のコメントが掲載されました。 これまで数学は産業に貢献することが難しいとされていましたが、AI時代の到来で、線形代数や確率論など数学に精通した人材の需要が大きく伸びています。弊社代表大田佳宏は、AI開発に重要な数学の重要性と人材について語りました。 掲載された紙面はこちらの リンク より、電子版の記事はこちらの リンク より閲覧できますので、ぜひご覧ください。 ※掲載について、日本経済新聞社の許諾を得ております。 ※画像は、AIで記事内容をイメージし生成したものです。

当社とNCホールディングス株式会社との業務提携について、2026年3月27日の日本経済新聞電子版および、3月30日付朝刊に記事が掲載されました。 今回の業務提携によって、近い将来の需要増が見込まれているコンベヤー事業や、人材配置の最適化が求められている駐車場事業に、AIを導入することでどのような変革がもたらされるか、具体的に紹介されています。 記事全文はこちらの リンク より閲覧できますので、ぜひご覧ください。 ※掲載について、日本経済新聞社の許諾を得ております。 ※当リリースのCG画像は、NCホールディングス株式会社様の著作物です。許諾を得て掲載しております。

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。 News アットホーム株式会社と「不適切画像検出・加工AI(洗濯物)」を共同開発しました ニュースリリース 4月14日 日本経済新聞「科学の扉」に当社代表大田のコメントが掲載されました メディア掲載 4月7日 東京大学とネーミングプランについての協定を締結しました ニュースリリース 4月1日 NCホールディングスとの業務提携について、日本経済新聞に記事が掲載されました メディア掲載 3月30日 NCホールディングスと次世代スマートインフラの実現に向けた業務提携契約を締結しました 提携（業務・資本） 3月27日 お知らせ ニュース一覧へ 事業内容 Solutions AIエージェント ボタン 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 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。

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