当社のARIQ（AIヒューマノイド）が披露した阿波踊りについて、7月26日に四国放送でニュースとして放送されました。 KPMGジャパン様のチーム「あずさ連」の出陣式で披露した阿波踊りや、ARIQが記者からのインタビューを応答する様子などが放送されました。 放送されたニュースはこちらのリンクより、ご覧いただけます。

当社のARIQ（AIヒューマノイド）に阿波踊りを実装する件について、2026年7月24日付徳島新聞朝刊に取り上げられましたことをお知らせいたします。 阿波踊りの開発の経緯や、実装までの手法に加えて、伝統の保存継承にAIが取り組む意義について、代表の大田がコメントいたしました。 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、徳島新聞社の許諾を得ております。

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「当社」）は、2026年7月24日に開催された「第52回神楽坂まつり 阿波踊り」において、KPMGジャパン様のチーム「あずさ連」の出陣式に、当社のARIQ（AIヒューマノイド）およびHachicle（AIドッグ）が参加いたしました。 神楽坂のあずさセンタービル前で18時から開かれたKPMGジャパン様の「あずさ連」の出陣式に、ARIQとHachicleが参加。ARIQは鏡割りをしたあと、踊り手たちと一緒におよそ30分にわたって、阿波踊りを披露いたしました。 今回の取り組みは、「フィジカルAIによる伝統技術の保存・継承」と、「人とAIが調和する共生社会」を体現したいという考えに基づいています。 ■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

AI Agent Column 7 2025.6.3 AI Agent導入step1 “理解” こんにちは。ArithmerのAI Agent担当コンサルタントです。 AI Agent コラム、大分、時間が経ってしまいましたが、前回（第6回）は導入プロセスの全体像として4つのステップ「（1）理解」「（2）選定」「（3）設計」「（4）計画」をご紹介しました。AI Agentという新しい技術を使いこなし、ビジネス価値に繋げるためには、このステップを順に踏むことが重要です。 今回はその最初のステップの「（1） 理解」について掘り下げていきたいと思います。 ―――― 理解すべきこと 「ITとAIとの違い」についてはもうよくご存じの方も多いと思います。 では「従来のAIとAI Agentとの違い」について特に理解しなければいけないこととは一体何でしょうか？ 従来のAIの適用は「教師あり学習」を業務に当てはめることがメインでした。特に分類や回帰といったタスクに取り組む教師あり学習では、「解きたい問題」に対して探索すべき変数は、主に「データ（前処理含む）」「アルゴリズム（モデル選択）」「ハイパーパラメータ」の組み合わせでした。もちろん、これも試行錯誤は必要でしたが、交差検証やグリッドサーチ、ベイズ最適化といった体系的な方法論がある程度存在し、探索空間の構造もある程度は見え、「どう頑張れば精度が上がりそうか」「どこが限界か」の見極めも、比較的、道筋が見えやすかったと言えます。これは言ってみれば、地図がある土地での探索に例えることができるでしょう。 ところが、AI Agentの世界は根本的に異なります。まず中核エンジンであるLLMのプロンプト調整だけでも、探索空間は、その構造も非常に複雑で、広さも膨大です。 それに加えて、他の部品（RAGの設定、ツールの種類と使い方、推論プロセスなど）との無数の組み合わせ方や、それぞれの調整項目が掛け合わさることで、全体の探索空間は文字通り爆発的に増大します。つまりAI Agentの活用は、未知の世界での探索に例えることができます。 この「質的にも量的にも桁違いに広大で、確立された方法論がない探索空間」をどう進むか、それが現在のAI Agentにおける大きな挑戦であり、導入を検討する上で理解しておくべきことの核心です。 理解するためのお薦めステップ この「リアルな難しさ」を前にして、私たちはどうすればAI Agentを本当に理解し、その可能性と限界を見極める実践的な感覚を身につけることができるのでしょうか？ それは、「座学」、「実践」、「議論」という、一見シンプルに見えるサイクルを回すことに尽きると、私たちは考えています。 座学 : 書籍・論文・記事の調査や講座の受講などにより、知識を習得する 実践 : ChatGPTなどを介して、AI Agentの中核のLLMの能力を体感する 議論 : ①、②で得た気づきを言語化・共有し、チームとしての共通認識を築く 特にポイントとなるのが３番目のステップです。 知識の習得（①座学）や能力の体感（②実践）に、この言語化・共有（③議論）を加えることで、初めて以下のような価値が生まれます。 個人の理解が深まる : 自分の言葉で説明しようとすることで、曖昧だった理解が明確になり、思考が整理されます（暗黙知→形式知）。 客観性と多角的な視点が得られる : チームで共有し議論することで、「そういう見方もあるのか」「そのリスクは考えていなかった」といった多様なフィードバックやインプットが得られ、一人では気づけなかった偏りや盲点が修正されます（集合知の活用）。 組織としての前進が可能になる : 共通の言葉で議論し、認識を合わせることで、チームや組織として「何を理解し、次に何をすべきか」という合意形成ができ、具体的な計画や意思決定に繋げることができます。個人の学びが組織の力に変わるのです。 これが、私たちが「座学 」「実践 」に加えて「議論 」という３つ目のステップをお勧めする理由です。 ―――― さて、次回（第8回）は、いよいよステップ2「選定」です。AI Agentの強みを活かせる業務を具体的にどのように見極めていくのか、そのプロセスと評価のポイントについて詳しく解説していきます。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。