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従来の課題 従来の、損傷検知における課題として、修理見積もりの人件費負担(コスト)が非常にかかっており、損傷度の客観性／統一性の欠如(属人化)が出来ていない。また、保険金支払い遅延／シェア対象の品質低下による顧客満足度の低下も懸念されている。 Arithmerによる解決 損傷箇所・損傷度を正確に算出し、修理見積にかかる人件費を低減。画像AI解析による客観性、統一性の高い損傷度判定を実現し、属人化を排します。 Arithmerでは、高度AI画像解析技術を応用して、静止画像からの物体識別、位置特定、固有情報の高精度な取得を行い、AI画像解析により損傷箇所の検知、損傷度判定を実現しました。 自動車事故の損害を瞬時に判定し、AIが事前に学習した50万件の事故画像をもとに実際の損害を判定し、どの部品がどの程度損傷しているかを瞬時に導き出す。部品の交換が必要かなどがわかり、30日かかっていた保険金支払額の確定の日数を約3日間に短縮できる。 損傷箇所検知システムは、保険業界・シェアリング業界にて導入検討が進んでいます。 損傷箇所AI検知システム技術紹介 Arithmer株式会社では、高度AI画像解析技術を応用して、静止画像からの物体識別、位置特定、固有情報の高精度な取得を行います。 当社の損傷箇所検知システムは、保険業界・シェアリング業界にて導入検討が進んでおり、AI画像解析により損傷箇所の検知、損傷度判定を実現します。

従来の課題 従来のオーダースーツはテイラーと言われる、熟年の職人により一つひとつ丁寧に製作が行われます。そこで最も重要である採寸作業は職人の技と経験を交えた独自の『勘』を使って行われており、一点一点、丁寧に採寸されたデータから、着心地の良い「仕立てサイズ」を提案することでオーダースーツは作られています。 この作業をAIによる自動化するということは、とても技術的なハードルが高く、既に他社の採寸技術も試されていたコナカ様においても、実寸からの誤差が10％程度あったため、他社の既存技術ではオーダースーツは作ることができない現実と課題感がありました。 Arithmerによる解決 特許取得済みの自動採寸システムにより、測定誤差が大幅に改善。ミリ単位での高精度採寸が可能に 共同開発したAI画像採寸アプリでは普段着のまま2枚の写真を撮影し、自身の属性データを入力するだけで採寸が可能となります。また、専用のスーツも不要となることから、誰でも手軽に簡単に自身の採寸ができるようになり、より広くの顧客を獲得に繋がりました。 ​ 結果としてコロナ禍にも関わらずオーダースーツの売り上げは前年比7倍を達成。このAI画像採寸アプリには特許取得済みのアルゴリズムが組み込まれており、ミリ単位での高精度採寸が可能となるため、返品0件、手直し1件と大変良好な結果が出ており、ご好評をいただいています。 3次元自動採寸システム技術紹介 Arithmer R3の「自動採寸システム」は高度数学を駆使し、オーダーメード衣服の利用拡大に貢献しています。

従来の課題 地銀様のシステムの状況として、勘定系・営業融資支援・格付自己査定・財務分析・事業性能評価シートなどの様々なシステムが点在しており、 企業様毎の状態を全システムを通じて俯瞰的に見る事が出来ず、各システムを跨ったデータ分析を行う事も難しい状況にありました。特に行員様が入力する膨大な交渉記録のついては、データ分析により顧客ニーズ把握の容易化、提案営業の高度化、営業店と本部の連携強化を実現したいという希望がありました。 Arithmerによる解決 高度数学を用いたデータ分析並びにレコメンドシステムを組み合わせた『地銀DX』ソリューションによりデジタル化が一気に加速 Arithmerが地銀様向けに開発した独自の統合データベース＋CRMソリューションは各種システムからのデータを自動で収集します。収集した各種データは高度数学を応用した独自のアルゴリズムを用いる事により、従来人ではなかなか気づかないデータの関連性なども見出し、日々の活動を行う行員様をサポート致します。 また、ディープラーニングを活用して過去の交渉記録を学習する事により、日々発生する交渉記録からAIが顧客の潜在需要も含めたニーズを抽出が可能となります。抽出されたニーズ情報は、それを必要とする本部側並びに支店側の役席へ通知。スピーディーに対応する事によって、従来損失していた潜在的な機会を新たに創出する事が出来ます。結果として地銀様と取引のある顧客同士を繋げ、新たなビジネスを構築するなど、地方創生の一助となっております。 最適化AIレコメンドシステム技術紹介 独自のAIagent技術を応用した統合データベース環境を実装することで、分散されたビッグデータ間の複雑な関係性を自動的に分析、連携します。ArithmerのAIを使って人間の目では発見できない関係性を探し出し、御社と御社のお客様に最適なレコメンドを提供します。

従来の課題 新薬の開発は熟練者への依存が非常に高く、技術継承・後継者の育成などの課題を抱えています。ロボットが扱う対象物の限界(自動化したいところにロボットが導入できていない。)、不定形でかつ軟体物、姿勢も不定形のワークを搬送したいという現場の声が多いが、 技術的な難易度が高く、実現が困難といわれています。 Arithmerによる解決 熟練者の作業を再現するなど従来人が行うしかなかった作業を 自動化することで業務負荷の軽減 Arithmerはデンソーウェーブ製のロボットを活用し、細菌培養の自動塗抹装置を開発しました。ArithmerRobo開発室により考案されたAIアルゴリズムと、産業分野における多関節ロボットの普及によって、これまで困難であった工程も実現可能となっています。この技術は医療、食品、化粧品などにおいて、研究室などの比較的限られたスペースにおいても使用が可能です。 デンソーロボットは50年以上の長い年月にわたり、自動車部品製造などの工場で生産性の向上に役立ってきました。COBOTTA ®は長年の創意工夫の蓄積によって、コンパクトかつ軽量なアーム構造を実現しています。またハンド上部のステレオカメラ、高度数学および人工知能を活用したArithmerの物体認識技術を用いることで、対象物の正確な位置情報を認識することができます。これらを組み合わせることで、3Dビジョンピッキングを行うことが可能となります。 医療や食品などの検査工程で、細菌の数を計測するために菌を培養する作業が必要とされていますが、これまで培養方法の一つ、塗抹法は自動化が進んでいませんでした。このように研究現場での正確な繰り返し作業を取り入れることで、研究者は別の作業に集中することができます。Arithmerは今後10年、20年後を見据え、AIを搭載したロボットで身近に、人のためになるような医療分野に注力していきたい、と考えています。 3Dピッキングロボット技術紹介 株式会社デンソーウェーブの人協働ロボットCOBOTTA®とコラボレーションし、塗抹法細菌培養を自動化。さまざまな器具を取り扱うため自動化が進んでいませんでしたが、研究現場での正確な繰り返し作業を取り入れることができるようになり、研究者は別の作業に集中できるようになります。 対象物の正確な位置情報を認識 軸を回転させることでさまざまな形状物を把持し、複数作業を実施可能なハンドを装着。高度数学を応用した認識技術を活用して、ハンド上部のステレオカメラから得られる情報から対象物の正確な位置情報を認識。

従来の課題 近年、ゲリラ豪雨などの予想以上の降雨により河川の氾濫による被害が多くなっています。これは日本独特の気候も影響しており、避けては通れない課題の一つです。従来、被災にあってしまった家屋は、アジャスターと呼ばれる検定者が、一軒一軒回って浸水状況を確認して保険金の支払業務を行っていました。 この作業はとても時間と工数の掛かる作業であり、保険会社としては検査期間が延びれば延びるほど人件費が掛かってしまい、また、保険加入者からすると保険金の支払いが遅くなると日常の生活に支障が出てしまい、死活問題となってしまいます。 Arithmerによる解決 特許取得済みの浸水シミュレーションモデルにより 浸水被害の算出が広大なエリアを 数時間・数センチ単位で計測可能に 特許取得済みの浸水シミュレーションモデルの活用により、高精度に、浸水被害の算出が広大なエリアを、数時間かつ数センチ単位で計測可能に。Arithmerが開発した浸水AI技術によって、ドローンデータと現地の数カ所の実測データがあれば、従来膨大な手間が掛かっていた浸水予測も、わずか数時間で算出ができます。ここのシミュレーションモデルは実際に2020年7月に起こった、熊本県人吉市の播磨川の氾濫時に三井住友海上火災保険様とあいおいニッセイ同和損害保険様が被災住宅の全壊判断に使用され、十分使用可能なレベルであると確認されました。 浸水AIの技術紹介 Arithmer R3（実数3次元モデリング）をベースにした「浸水AI」は、水害時の保険料支払いの迅速化に大きく貢献しています。3次元の地形データと数点の水深の計測値から、未計測地点の水深を高精度で予測します。

総務や経理、財務など、社内から同じような質問をたくさん受ける部署で活用できるのではないでしょうか 営業部門からの問い合わせ対応をより効率化するためArithmer Botを導入 対話型AIチャットボット「Arithmer Bot」は業務マニュアルなどをAIで学習し、社内からの問い合わせに自動で回答するチャットボットです。今回はArithmer Botを導入し、営業部門からの問い合わせ対応について効率化を図る豊田通商様の物流部門・グローバル調達グループの皆様に導入の狙いなどについて伺いました。 ■今回、Arithmer Botを導入いただいた部門の業務内容を教えてください。 内田 千英様（以下、内田）：我々は物流部門の中で集中購買という役割を担っています。具体的な業務内容としては、営業が獲得してきた案件で、実際に海外とモノを輸出入する際に海運会社を通して物を運ぶための契約を締結するためのサポートをしています。 ■Arithmerのシステムを導入したきっかけを教えてください。 内田：実は、当社とArithmerとの取引はチャットボットが最初ではありません。集中購買を効率化するためのAIを使ったシステムを共同で開発し、2021年9月には特許を出願しています。 豊田通商　物流部　グローバル調達グループ 内田 千英様 まずはこのシステムの概要をお話ししましょう。集中購買では1年間、モノを運ぶ契約を結ぶために複数の船会社に応札してもらい、その中から契約する企業を選定します。応札する船会社の数は約40社あり、応対する社内の営業は何百人もいます。 そしてこれら双方から入ってくる大量の情報を整理し、最適な契約先を選ぶのは容易ではありません。選定期間は3週間ほどですが、その間にエクセルにある何千ものデータを我々のチーム6人で精査しなければならないのです。 ​ 全社的にもデジタル化によって機械に任せられるところは任せ、人間はもっと専門的な分野に集中するという方針を掲げています。そこでAIを使って最適な選択肢を抽出し、人間が最終判断するためのシステムをArithmerと共同開発してきました。船主を選ぶ基準は価格だけではありません。営業部によって重視する条件が異なるのでそうした傾向も学習しながら最適な船主を紹介できる、そんなシステムを共に構築しているところです。 ■集中購買を最適化するためのシステムに続き、チャットボットを導入すると決めた理由を教えてください。 市川 佳奈様（以下、市川）：豊田通商は商材ごとに7つの本部があり、各部門に営業がいます。集中購買の船主選定の時期には、その営業からバラバラに「どの船がいいか」「この航路は集中購買で取り扱っているのか」といった問い合わせがくるわけです。 豊田通商　物流部　グローバル調達グループ 市川 佳奈様 我々は6人でこの対応に当たっていますが、営業の部門が違っても、実は共通の質問が多いのです。そこでこうした簡単に答えられるような問い合わせへの対応をより効率化できないかと考え、チャットボットの導入を検討しました。 ​ また、現在はArithmerと共同開発した集中購買のシステムを導入し、その選定結果を見ながら従来以上に営業部にも選定に関与してもらおうとしています。新規導入だけに、従来からあった物流に関する質問に加えてシステムの使用方法などについて質問が増えるだろうと考えました。そこで、システム導入に合わせてチャットボットを取り入れることを決めました。 2020年は新型コロナウイルスの流行で、コンテナの空きスペースを確保できないなど、物流輸送についても打撃を受けました。例年にも増して営業部からの問い合わせが集中したため、業務効率化が急務となったということも背景にはあります。 ■6人で1日にどれくらいの問い合わせに対応しているのでしょうか。 市川：集中購買の契約先の選定の直前など、ピーク時には問い合わせへの対応が業務の半分くらいを占めることもあります。 ​ 内田：足元では、コンテナが確保できないなどのトラブルに対する支援要請が多く、1日に100件超のメールがくることもあります。システムの使い方などシンプルに答えられる質問への対応についてはまさしく猫の手もかりたい状態となっています。 ■社内からの問合せ対応について、他のシステムの導入などは検討しましたか。 市川：回答集を作る準備は進めていました。 宋 泰淑様（以下、宋）：すでに使っているシステムで代用できそうなものもあったのですが、Arithmer Botではチャットボットの回答について、ユーザーである営業部が「いいね」「悪い」と評価できる点がいいと感じました。 豊田通商　物流部　グローバル調達グループ 宋 泰淑様 ユーザーが評価した回答が上に表示されるほか、やりとりのログが残るのでそれを見て我々が後から振り返ることもできます。ログを見て不十分だと感じた回答については改善していくことができるわけです。 市川：社内で作成していた運用マニュアルを活用してチャットボットを作成できる、という点も大きなポイントでした。Arithmerとはすでに集中購買のシステムを共同開発しており、業務内容や解決したい問題について深く理解してもらっていたと言う点も、選定の決め手になりました。 ■導入までのプロセスを教えてください。 市川：まずは、営業部からよく受ける質問を洗い出しました。 猪股 勇斗様（以下、猪股）：それと並行して回答に用いるためにチャットボットに用いるマニュアルを作り込んでいきました。既存のマニュアルももちろん活用しましたが、営業部が欲しい情報を提供できる回答を表示できるかどうかは、マニュアルをどれくらい作り込めるかがカギを握ります。 豊田通商　物流部　グローバル調達グループ 猪股 勇斗様 現在は集中購買をグローバル調達グループに依頼する際のプロセスを記したものなど、6つのマニュアルをチャットボットに学習させています。今後もこうしたマニュアルを増やして回答の精度を増していく予定です。 ​ 市川：こうして作ったマニュアルを学習させたチャットボットで、適切な回答が表示されるかどうかについては長期間に渡ってテストしました。導入前には我々も毎日10〜20個、チャットボットで質問をして、回答内容についてテストして評価していきました。 当社でのチャットボットは今まさに運用を開始したところです。自分たちが重視していた質問や回答がユーザーである営業部の担当者にとって適切かどうかはこれからも確認していく必要があるでしょう。回答の精度を上げていくことで、問い合わせの50％くらいにチャットボットが対応できるようになってくれれば、と考えています。 内田：今回は集中購買部門で導入しましたが、社内から多くの問い合わせを受けるグループは物流部で他にもあります。今回の取り組みを進化させ、ゆくゆくは他でも活用してもらい、全体の業務効率化を進めていきたいと考えています。 ■チャットボットを導入してみて、ほかにどんなユーザーであれば活用できると感じましたか。 Arithmer株式会社　営業企画本部 名古屋営業所 柴田（左）/ 営業企画本部 関谷行矩（右) 市川：総務や経理、財務など、社内から同じような質問をたくさん受ける部署では活用できるのではないでしょうか。 宋：また、コロナ禍でリモートワークが普及しましたが、それにより担当者が捕まらないケースも増えています。リモートワークを推奨している企業でも有効でしょう。

Arithmer株式会社（本社：東京都文京区、代表取締役社長：大田　佳宏）は、西日本エリアにおける営業戦略の強化を目的に、2023年1月26日、大阪市中央区にある徳島ビルの11階へ「大阪オフィス」を開設します。 このたび大阪オフィスを開設する徳島ビルは、大阪市のメインストリートである御堂筋に面しており、最寄り駅の心斎橋駅まで徒歩5分と交通至便の場所です。大阪主要駅へのアクセスも良いことから、西日本エリアのお客様へスムーズに訪問できるようになり、営業活動のスピードアップに繋げてまいります。 ◆大阪オフィスの概要 〒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 業務開始日：2023年1月26日（木） ◆Arithmerについて 当社は「数学で社会課題を解決する」をMissionに掲げ、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、浸水AI、風力AI、運転AI、建設AI、金属AI、金融AI、物流AI、リテール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を開発し、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。

10月3日発行の週刊東洋経済 臨時増刊号に、弊社と三井住友海上火災保険株式会社様が共同開発した、事故の損傷を瞬時に判定するAI技術に関する記事が掲載されました。

NHK World Premium Coverage Newsにて、10月10日より約1ヶ月の間、NHK総合「ニュースチェック11」(9月10日放送)でも紹介された弊社開発の「AIが危険運転を瞬時に見分ける技術」が世界中で放送されました。

四国放送にて、徳島ビジネスチャレンジメッセの「Tokushima Robot・AI 2018」で展示した弊社の似顔絵ロボットが紹介されました。 ＜番組詳細＞ 放送日時：2018年10月11日 （18:15~18:55） タイトル：フォーカス徳島【テーマは「未来へ」ビジネスメッセ開幕▽阿波市で高齢者の運動会】

改元のカウントダウンにあわせ日本経済新聞電子版のトップページおよびその他日経媒体に弊社広告を掲載致しました。 掲載媒体：日本経済新聞電子版のトップページ 掲出日時：4月30日(火) ～5月1日(水) 掲載媒体：日本経済新聞電子版、NIKKEI STYLE、日経会社情報DIGITAL、日経電子版モバイル、日経電子版アプリ 掲出日時：4月29日(月)～5月12日(日) 広告デザインはAiCON TOKYO株式会社によるものです。 新しい時代を迎え、さらなる革新を目指し努力してまいる所存です。 今後とも何卒よろしくお願い申し上げます。

※発行元の掲載許可を得ております。 自分の技術を伸ばしたいと考える博士号取得者にとって、面白い仕事ができ、研究開発に専念できる環境を提供したい Arithmer株式会社は共同通信社が執筆する連載「日本の知、どこへ」に取り上げられ、茨城新聞、山陰中央新報、東奥日報、中部経済新聞、福井新聞、山形新聞に配信されました。 本稿は日本における博士号取得者の人材育成を取材しており、これまで技術立国として我が国を支えてきた高度な研究分野の今後の展開に着目しています。 企業や研究機関の取り組みを紹介する記事内で、弊社社長の大田は、「自分の技術を伸ばしたいと考える博士号取得者にとって、面白い仕事ができ、研究開発に専念できる環境を提供したい」と話しています。 以下に記事を掲載致しますのでご一読下さい。 記事配信 新聞社: （掲載紙 五十音順） 茨城新聞 2019年7月30日 15面 山陰中央新報 2019年6月24日 4面 東奥日報 2019年7月12日 9面 中部経済新聞 2019年7月2日 14面 福井新聞 2019年7月14日 19面 山形新聞 2019年7月10日 6面 東奥日報 2019年7月12日 掲載