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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）が提供する2つのソリューション（浸水AI、風力AI）は、2023年3月30日、一般社団法人日本クラウド産業協会（以下、ASPIC）が運用する「クラウドサービス情報開示認定制度」の認定を取得しました。 ◆「クラウドービス情報開示認定制度」とは ASPICが、クラウドサービス事業者が安全・信頼性にかかる情報を適切に開示していることを第三者として審査・認定し、安全性の向上を目指す制度です。 当社の「浸水AI」と「風力AI」は、本制度における「ASP・SaaS（AIクラウドサービス）に係る情報開示認定制度」の認定を取得いたしました。 ◆浸水AIとは 近年、温暖化の影響から自治体や工場などで水害が多発し、浸水被害については甚大化しています。「浸水AI」は、独自のシミュレーション技術を構築し、家屋ごとにセンチ単位で高速での解析を実現、災害発生前の浸水被害予測、避難誘導など、安心・安全な環境を提供します。 浸水AIの詳細についてはこちら ◆風力AIとは 再生可能エネルギーへの注目度が高まる中、風力発電は、大規模に発電ができれば発電コストが火力発電並みといわれており、経済性が確保できる可能性がある、現在期待されているエネルギー源の一つです。一方、風力発電業界を取り巻く環境には対処すべき課題は多く、「風力AI」は、AIによる画像解析技術を用いて風力発電業界の課題を解決し、「スマート保安」に貢献します。 風力AIの詳細についてはこちら ◆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。

Arithmer株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：大田 佳宏、以下「Arithmer」）は、豊田通商株式会社（本社：愛知県名古屋市、取締役社長：貸谷 伊知郎、以下「豊田通商」）と最適な輸送手段の選択をサポートするAIシステムを構築し、より早く、より安く、より安全に商品・物資をやり取りするロジスティックスの取り組みを開始しました。近年さまざまな分野で注目されるAIは、社会のデジタル変革を実現させるツールとして注目されており、2019年にArithmerは豊田通商よりご出資いただきました。 海上輸送における船会社からの入札情報をスコア化するAIを導入 今回開発したシステムは、海上輸送に的を絞り、荷主企業が船会社からの入札情報をスコア化するAIを導入したものであり、将来的には入札対応を全自動化することを目標とします。従来は荷主企業と船会社との間の入札・交渉・選定の業務は、担当者による属人的な対応で多くの労力を要することがありました。今回開発したシステムにより、担当者の負荷が大幅に軽減されることが期待されます。 プロジェクトの目的 このたび、デジタル変革による業務の生産性向上を目指し、海上輸送においてどの船会社を選定すべきか、また船会社とどういう交渉をしたら効果的かをアドバイスするAIシステムを導入しました。船会社の選定は、荷主と船会社双方にとって多大なマニュアル作業と属人的な見解を要し、経験値の集約である海上輸送において、船会社選定作業の現状を抜本的に改革するため、AIエンジンの導入を目指しています。なお本案件は豊田通商とArithmer協業でのシステム導入としては第一弾となります。 AIシステムの概要 今回のシステムは応札情報の正規化する部分と、正規化されたデータからスコアを算出する部分、価格等の交渉についてのアドバイスを生成する部分から構成されています。スコア算出部分には機械学習の手法が用いられており、その学習には過去の応札情報および最終的にどの船会社が選定されたかを表すデータが使用されています。 【背景】労働生産性の向上のため、常日ごろより改善が求められてきました。 豊田通商では、成長戦略の推進と打ち手を加速するための横串となる取り組みとして、社内においてもデジタル変革を加速させています。このデジタル変革では、業務視点での既存価値の強化、顧客視点での新価値の創出など、全社を横断したDXプロジェクトを推進しています。また仕事を効率化したり生産性をあげたりすることにとどまらず、ITを使った既存のビジネスの付加価値拡大を狙うなど、新しいビジネスの創造を実現したいと考えています。なかでもロジスティックスにおいて繰り返される船会社選びのタスクは、労働生産性の向上のため、常日ごろより改善が求められてきました。 Arithmerは、この課題解決を助長するため、適切なデータ前処理と機械学習を組み合わせたアルゴリズムを実装し、社内に溜まっていて活用されずに眠っているデータ価値を再定義することで、経営の効率化および生産性向上を支援していきます。 これにより、豊田通商グループが取り扱う全航路において、さまざまな条件から最も公平で正確な運賃調達をAI主導で行い、実績等をデータとして更に蓄積し、それを基にAIがより一層賢くなり、恣意性を介さず自律的に貿易手配する仕組みを確立します。最終的には電話やメールなどでの個々のコミュニケーションの撤廃を目指し、日本の物流業務に変革をもたらすことで、Be the Right Oneの提供価値を拡大する豊田通商との取り組みを強化し、豊かなモビリティ社会の実現に貢献していきます。 本件に関するお問い合わせ先 Arithmer株式会社

Arithmer株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：大田 佳宏、以下「Arithmer」）は、四国化工機株式会社（本社：徳島県板野郡北島町、代表取締役社長：植田 滋、以下「四国化工機」）の豆腐生産工場のバーチャル工場見学システムを納入し、本年から四国化工機の法人営業向けに活用を開始しました。 四国化工機 バーチャル工場見学システム 四国化工機では、2021年7月に最新鋭の設備を導入した豆腐の新生産棟を竣工し、主力商品である「さとの雪」ブランドの木綿豆腐と無菌紙パック豆腐の生産をおこなっております。新生産棟は、自社で開発した高能力な新型機・ＡＩを用いた検査装置・ロボット・無人搬送装置・各種機器のＩｏＴ一元管理などにより、省人化を図りながら、豆腐の生産量と品質管理を向上させ、これまで以上に美味しく、安全な豆腐を製造する事を可能としています。 昨今のコロナ禍により人の移動が制限され、法人等の方々の工場見学が難しい中、Arithmerのバーチャル工場見学システムをご導入いただき、食品部門や機械販売の営業ツールとしてご活用いただいています。 従来のバーチャルショールームシステムとの大きな違いは、工場内の画像が動画となっているため、より臨場感のある工場見学を体験していただける点です。機器の説明や商品の紹介などをポップアップウインドウの表示から閲覧し、ウェブサイトのリンクへ導入することで、製品のより詳しい説明へとつなげています。 四国化工機の新商品「ずっとおいしい豆腐」の生産ライン紹介 Arithmerは、バーチャル工場見学システムの導入やAIによるお勧め商品の紹介など、エンドユーザー様へ製品のブランドイメージの訴求に向けたシステム開発を引き続き推進し、お客様のビジネスのDX化にお役立ていただけるよう貢献してまいります。 本件に関するお問い合わせ先 Arithmer株式会社

～『ASPIC IoT・AI・クラウドアワード2022』のAI部門で2つのAIソリューションが受賞～ 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、一般社団法人日本クラウド　産業協会（所在地：東京都品川区、会長：河合　輝欣、略称：ASPIC）が2022年11月16日に発表した「第16回ASPIC IoT・AI・クラウドアワード2022」のAI部門において、『浸水AI』が準グランプリを、『風力AI』が先進ビジネスモデル賞を受賞したことをお知らせします。 準グランプリを受賞した『浸水AI』は、水害時の浸水被害を最小限に防ぎ、安心・安全な環境の構築をサポートします。 先進ビジネスモデル賞を受賞した『風力AI』は、人の目に変わり、発見が難しい予兆を検知するなど、点検の一部をAIで代替し、風力発電設備のスマート保安に貢献します。 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、予兆AI、風力AI、浸水AI、ビジョンAI、レコメンドAI、業務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。 ◆「ASPIC IoT・AI・クラウドアワード」について 「ASPIC IoT・AI・クラウドアワード」は、ASPICが総務省より後援を受けて、日本国内で提供されているASP、SaaS／IaaS、PaaS／IoT／AIサービスの中から、優秀かつ社会に有益なサービスを表彰し、サービス事業者およびユーザー企業・団体の事業発展・拡大を積極的に支援するもので、2006年から開催されており、本年で16回目を迎えるアワードです。 ◆受賞したAIソリューションについて 浸水AI 『AI部門　準グランプリ』を受賞した「浸水AI」は、近年、自治体や工場などで水害時の浸水被害が多発している中、独自のシミュレーション技術を構築し、最速解析を実現、災害発生前の浸水被害予測、避難誘導など、安心・安全な環境を提供します。 ～水害時の浸水被害における課題とニーズ～ 浸水現象の予測・再現には、専門的な知識が必要 浸水現象を再現するには、専門的な知識（河川工学など）や大量のデータが必要です。高度な専門性や経験が不要な、誰でも扱える仕組みがニーズとしてあります。 浸水現象の再現には、多大な時間を要する 浸水現象を再現するには、多くの時間やコンピューターリソースを必要とします。 必要な時に必要なタイミングで、かつ、低コストで運用したいというニーズがあります。 浸水現象を再現する際、条件が固定されてしまう これまでの仕組みでは一定の気象・地形条件下のみでしか、浸水現象を予測・再現することができません。しかし、自然現象は全く同じ条件は起こりません。さまざまな環境下での予測・再現ができるようにしたいというニーズがあります。 ～Arithmerによる解決～ 独自の逆問題アルゴリズムを活用したパラメーター推定 従来は人力で仮説検証を繰り返してパラメーター推定を行っていましたが、AIを活用することで過去のデータは全てAIに学習させるため、扱う人は専門的な知識を習得していなくても推定ができるようになります。 データの次元削減を行い、効率的な学習が可能に 高度数学を用いて、さまざまな性質を持ったデータの特徴量をなくすことなく次元削減を行うことで、高速で学習をさせることができます。 従来手法に比べて、超高速で推論を実現 物理現象を再現するシミュレーションを限りなく簡略化することで、数分から数時間での計算を実現し、あらゆる環境下において予測や再現が可能となります。 浸水AIにより自然災害という制御できなかった事案から、人々の安心・安全を守ります。 風力AI 再生可能エネルギーへの注目度が高まる中、風力発電は、大規模に発電ができれば発電コストが火力発電並みといわれており、経済性が確保できる可能性がある、現在期待されているエネルギー源の一つです。一方、風力発電業界を取り巻く環境には対処すべき課題は多く、『AI部門 先進ビジネスモデル賞』を受賞した「風力AI」は、AIによる画像解析技術を用いて風力発電業界の課題を解決し、「スマート保安」に貢献します。 ～風力発電業界を取り巻く課題とニーズ～ 風車の故障におけるダウンタイムの発生 風車が故障した際、部品を交換するなどの作業時間だけでなく、日本特有の複雑な地形や気象条件により、ダウンタイム（風車を止める期間）が長くなる傾向があります。ダウンタイムの短縮は、風力発電のシェア向上には欠かせません。 風車の事故における社会的影響 部品などの故障がきっかけで火災などの重大な事故が発生した場合、国への詳細な説明のみならず、地域住民への影響やマスメディアによる報道などにより、国民の理解を失い、風力発電の普及に支障をきたします。重大事故につながる予兆の検知が重要となります。 風車のメンテナンス人材の不足 全国で風車が増える一方、保守や点検技術のノウハウを持った人材は不足しており、技術者の育成と同時に、保守・点検作業の効率化が求められています。 ～Arithmerによる解決～ 風車のナセル内部にカメラを設置し、画像データを取得 風車の心臓部にあたるナセル内部にカメラを設置して、画像データを取得します。取得した画像は専用のサーバーに蓄積していきます。 画像データを定期的に取得し続けることで常に監視状態に 画像データは定期的に取得をし続けることで、定期的な目視による点検業務と置き換えて、常時監視できる環境を作ることができます。 人では発見が難しい事象の予兆を検知 AIによる画像分析を行うことで、人間の目では発見することが難しい微細な変化を検知することができ、トラブル原因となる事象の早期発見が可能となります。 カメラを用いた予兆AIにより風車の常時監視を実現し、スマート保安に貢献します。

従来の課題 海岸沿いの道路では、台風や低気圧の接近や通過によって発生する越波によって、車両の走行が危険な状態になることがあります。 このため、道路管理者は越波の発生を速やかに検知し、巡回・監視の強化および、通行規制などの対策をとる必要がありますが、監視員が現地で目視による道路管理は監視員が被災するリスクを抱えています。安全・安心な走行環境を確保しつつ、監視員や監視車両の安全性を高めるうえで、越波監視の効率化や高度化が強く求められてきました。また、従来の越波検知アルゴリズムは、基準線の設定など、場所によって個別に細かく複雑な設定が必要だった為、設置の為の工数がボトルネックとなっていました。 Arithmerによる解決 高度数学を用いた画像解析技術により、事前設定が不要な 越波検出アルゴリズム開発。日本気象協会様と共同出願へ 今回、共同で特許出願したアルゴリズムを用いることで、監視カメラ映像から越波の有無をAIで自動判別し、越波が発生した際にアラートを発信する等の対応が可能となります。これはAIならではのセグメンテーションの技術を応用したもので、従来必要だった事前設定のプロセスが０になります。 これにより、属人化されていた設定作業から解放され、ボトルネックが解消されました。結果として、道路管理者は安全な場所から越波を監視し、越波対策の効率化や高度化に繋げることが可能となります。日本気象協会様とArithmerは、今回、共同出願した技術を活用した「越波監視サービス」の開発や提供を通して、道路管理者の一層の安全性確保と負担軽減に貢献していきます。

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。