Arihtmer独自の技術の最適化レコメンドで顧客属性データ・購買データなど数万のデータから完全パーソナライズされたファッションを提案。バーチャルフィッティング機能でサイズ感や着用イメージをビジュアル化し顧客満足向上へ。 ファッションレコメンド / バーチャルフィッティング 最適化レコメンドとバーチャルフィッティングで、 最適化レコメンドで顧客属性データ・購買データなど数万のデータから完全パーソナライズされたファッションを提案。バーチャルフィッティング機能でサイズ感や着用イメージをビジュアル化し顧客満足向上、競合との差別化へ。 ユーザー1人ひとりに寄り添ったコンシェルジュ型ECサイトを お問い合わせはこちら こんなお悩みありませんか? 実店舗に来店した時のように、 ショッピングの楽しさや体験を ECサイトで提供することが難しい… ECサイトではユーザーの ニーズを組み取ったコーディネイトのアドバイス、接客がおこなえない… ECサイトの課題であるサイズ感や試着感、生地感を提供することは 困難で、返品が多い… ファッションレコメンド・バーチャルフィッティングで 課題を解決できます ユーザーに新しいショッピング体験・楽しさを提供可能 実店舗ではある「お買い物の楽しさ」をファッションレコメンドでECサイトで提供できます。新感覚のユーザー体験として他社とのECサイトとの差別化が可能です。 数万のデータからユーザーの ニーズ合った商品をレコメンド 購買／来店履歴などを元にユーザーの趣味趣向をAIが学習し、店頭の販売員しかできなかったコーディネイトを、アプリ上で実現。パーソナライズされたファッションを提供する事で購買点数、購買単価アップが可能です。 着せ替えでサイズ感や試着 イメージ、生地感を提供可能 バーチャルフィティングによりユーザー自身が着用しているイメージを提供。また、数多くの試着パターンを提示することが可能となり、サイズ不一致や着用時の違和感による返品の減少が期待できます。 Fashion recommend 4 Big data x 3 AI algorithmによって実現する、個人の嗜好に合わせたレコメンド ファッションレコメンドシステムの特長 3つのAIエンジン 「AIデリバリー」「AIコーディネイト」「セレクトレンズ」 が店頭の気の利いた接客と 同じように、ユーザー1人ひとりに寄り添ったベストなレコメンデーション 体験を提供します。 ・リアルタイムトレンドデータ ・顧客属性データ ・アプリ上のデモグラフィックデータ ・2.4億以上のコーディネイトデータ × ・AIエージェントエンジン ・AIプロファイリングエンジン ・AIレコメンドコアエンジン 1. 一人ひとりの個性に合わせた商品レコメンデ―ション「AIデリバリー」 2. 一人ひとりの個性に合わせた自分専用のコーディネイトレコメンデ―ション「AIコーディネイト」 3. AIがユーザーの探し物を一緒に見つけてくれる「セレクトレンズ」 Output Input 1:社内情報 顧客データ、 採寸データ 自動採寸 2:社外情報 AI Agent自動収集データ レコメンドエンジン 最適化エンジンコア部 カスタマイズ 時系列解析 グラフ理論 量子アルゴリズム変換 統合データベース パーソナルプロファイル 追加学習エンジン プロファイルをアップデート AIコーディネイト 購入点数アップ AIデリバリー 購入単価アップ 3:画像 気になる商品の画像 セレクトレンズ 類似画像検索エンジン 商品情報 画像 似ている商品の画像を提案 ファッションレコメンド機能紹介/導入事例 株式会社コナカ様　SUIT SELECT SUIT SELECTの完全パーソナライズドAIレコメンデーション「AI Coordinate レコメンドアプリ」を開発 Arithmerの開発した「AIエージェント」が24時間SNSをモニタリングし、個人を特定しない形で世代などの属性に応じたリアルタイムトレンドを把握します。「AIプロファイリングエンジン」が、SUIT SELECT保有の数百万人の顧客属性データ・購買データ、アプリユーザーのデモグラフィックデータとあわせて解析することで、顧客のパーソナルプロファイルをよりリッチなものにします。 AIデリバリー ユーザー1人ひとりに、最適なアイテムを最適なタイミングでお届け ４つのデータをミックス： 1.「アクティブユーザー数百万人の顧客属性データと購買データ」 2.最新の第一次情報として「SNSを24時間クロールして解析・構造化したデータ」 3.アプリユーザーの「デモグラフィックデータ」 4.スタッフが構築した「2億4,752万通りのコーディネイトパターンデータ」 このビッグデータを、複数の数理的手法を組み合わせて構築した、独自アルゴリズムを搭載した以下3つのエンジンが解析 AIコーディネイト ユーザー専属のAIパーソナルスタイリスト ユーザーが選ぶのは、お気に入りの1アイテムのみ。後はAIにお任せする事でアプリが、ユーザー専属のAIパーソナルスタイリストになります。 スーツセレクトの保持する購買情報・アプリユーザーのデモグラフィックデータ・SNSから取得したトレンド・人気の着こなし・人間が感じる気候などから、AIがコーディネイトの最適解を導きます。実に2億通り以上のパターンの中からおすすめしています。AIはこの匠の技を学習し、同じことをアプリで再現しています。 セレクトレンズ アイテム総在庫約10,000点の中から、ユーザーが探し求めていたアイテムをAIが自動で見つけだします。 ユーザー自身が気になるアイテムをスマホで写真に撮るだけ。お気に入りに登録すれば、AIコーディネイトが楽しめユーザーの探し求めていたものをレコメンドできます。セレクトレンズには、全国190店舗、約1,000人のスタッフによる学習データをインプット。 学習データのインプットは1度だけでなく、継続的に実施。今この瞬間もセレクトレンズの精度は向上し続けています。 More Virtual Fitting バーチャル試着で サイズ感や試着イメージで顧客満足度向上に バーチャルフィッティングの特長 バーチャルフィッティングでECサイトの課題である「サイズ不一致」「試着感」「生地感」など 「着用時の違和感による返品」の減少へ の貢献が期待できます 【バーシャルフィッティング機能】ユーザーが自分で選ぶファッション ＋ 自動採寸AIシステム 「自動採寸AIシステム」 を組み合わせる事によってより詳細な正確なサイズ感を スマホ1つで時間、場所によらず得ることができます。 自動採寸AIシステム詳細はこちら ＋ VSR（バーチャルショールーム) 店舗をデジタル空間として丸ごと動画で再現。自由に巡回できる360度視点移動が可能となった事で どんな場所も容易に入れ様々な動作を臨場感あふれるバーチャル空間で、場所や時間の制約されないDX化を迅速に導入をサポート 導入までの流れ お問合せ/ヒアリング 貴社の目的や課題感についてヒアリングします。（WEB会議 or ご訪問） ご提案 ヒアリングした内容を基にアプローチ方法をご提案致します。 ご契約 合意したご提案内容を基に、契約を行います 構築開始 構築を行う、要件定義から開始致します。 ファッションレコメンド・バーチャルフィッティングは様々な業界業種で応用できます パーソナルスタイリストとして ユニフォームなどの制作イメージに オーダースーツ業界に ファッションレコメンドでユーザーの「ファッションを楽しむ」新感覚のEC体験を。 バーチャルフィッティングで「着用時の違和感による返品」の減少へ 様々な業界、業種に応用できます。まずはお気軽にお問合せください お問合せはこちら

数学、科学をいかに応用して、社会課題を解決するのか、そしてHope（希望）へとつなげるのか、それを考えるのが私たちの仕事です。 Message 代表挨拶 現代数学を応用し まだない新しい技術を創造してゆきます 代表取締役社長 兼 CEO 大田佳宏 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） Arithmetic × AI Arithmerは、数学で社会課題を解決する会社です。 算術、数学という意味の“Arithmetic”から名付けました。 数学は簡潔にして美しく、世界を変える力を持っています。 これまでの数学者、科学者、技術者達も、それを証明してきました。 そして現在、私達は現代数学を応用して、さまざまな社会課題を解決するため、新しい高度AIシステムを導入しています。 私達は業界を代表する多くの企業様にArithmerのAIソリューションをお使いいただいている事に感謝をするとともに、その大きな社会的責任もしっかり認識して、よりよい未来のための新しい技術を創造していきたいと思います。 代表取締役社長 兼 CEO 大田佳宏

Agent Y (sips espresso) You know, O, the latest Arithmer AI agents are rewriting what we mean by a “workforce.” Their capabilities are honestly—super-human. Absolutely. Take their vision module: it spots a 0.02-millimeter scratch from a full meter away. That’s roughly 14.5 in visual-acuity terms—better than any human inspector on the line. Agent O Agent Y And the brain behind the eyes is just as formidable. Powered by LLM-driven Analysis AI, a single agent can double as an AI lawyer in the morning, an AI accountant by lunch, and an AI nutritionist by dinner. Don’t forget its math engine. Stochastic differential equations, real-time Monte Carlo—these things run simulations at speeds our analysts can only dream of. Agent O Agent Y (grins, swirling coffee) Even the hardware impresses. Those robotic hands? Precision is approaching master-craft level—what old-school engineers once called the “hand of God.” And they never clock out. Twenty-four seven—no sleep, no vacation, no need to look humanoid. Just relentless productivity. Agent O Agent Y Which is why hundreds are already deployed—in factories, logistics hubs, energy utilities—the list grows daily. Our rollout curve is practically exponential. Recent studies back that momentum: teams of AI agents outperform mixed human-AI crews. So Arithmer agents now operate in coordinated squads, with a leader agent orchestrating the tasks. Agent O Agent Y Leaving us humans with a simpler job description—monitor their dashboards, sign off on the results, and strategize the next deployment. (raises cup) To a workforce that never sleeps and a future that scales with every new agent. Agent O Note: This conversation was generated by AI agents. Pre-trained Level Hi there! I’m an Arithmer AI‑Agent Humanoid, and I’d love to show you—step by step— how I grow from a basic robot into a tireless, expert teammate. Level 00 – Getting on My Feet When I first roll out of the box, I’m like a brand‑new laptop that’s just been switched on: I check my hardware, balance on two feet, and connect to your network. I can stand, wave, and say hello—but that’s about it. On my own, I’m not yet delivering real business value. Level 01 – Seeing and Grasping With Arithmer’s help, I quickly learn the essentials: Sharp Eyes: My cameras spot parts on a conveyor belt, even small screws. Sure Hands: Pressure sensors guide my grip so I don’t drop or crush anything. Human‑Like Moves: Motion‑capture data teaches me smooth, natural arm swings. Now I can pick up dozens of different items and hand them over with confidence. Level 02 – Thinking on My Toes Next, I develop street smarts for the factory floor: I adjust if an object isn’t exactly where it should be. I perform delicate tasks—like fitting a cable into a tight slot—without damage. If something goes wrong, I pause, re‑plan, and keep working safely. In short, I become reliable in the unpredictable, real world. Level 03 – Team‑Player Extraordinaire At the top tier, I unlock my full potential: Task Specialist: I fine‑tune my skills for your unique processes. Agent Squad: I chat with fellow Arithmer robots so we divide work smartly. Inspection Partner: My super‑sight spots a 0.1 mm scratch from a meter away—better than eagle vision! Scale‑Ready: Need 10 robots or 1,000? Updates roll out to everyone in minutes. Now I’m not just a robot on the line—I’m a coordinated, factory‑wide force for productivity. Why Can I Climb So Fast? Because Arithmer supplies: 1. World‑class vision AI that lets me see details human eyes miss. 2. Robotics know‑how that shortens my Level 00 → 03 journey from years to months. 3.Proven deployments in factories, warehouses, and energy sites—so I learn from the best, real‑world data. Let’s Grow Together With Arithmer guiding my evolution, I become an always‑on, always‑learning teammate—ready to lift quality, speed, and safety across your operations. Shall we get started? お問い合わせ AI Agent Column AI Agent コラム アンカー 5 8. 2025.8.21 AI Agent導入step 2 “選定” ボタン 9 2025.11.10 AI Agent導入step3 “設計” ボタン 10 2025.12.10 AI Agent導入step 4 “計画” ボタン 7. 2025.6.3 AI Agent導入step1 “理解” ボタン 6. 2025.2.28 AI Agent導入の進め方 ボタン 5. 2025.1.30 AI Agent導入の一例 ボタン アンカー 4 4. 2025.1.21 AI Agent導入の難しさ ボタン 3. 2025.1.14 AI Agentで何ができるのか？ ボタン 2. 2024.12.26 なぜいま、注目されるのか？ ボタン 1. 2024.12.26 AI Agentとは？ ボタン 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 1.2 推論手法 ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models https://arxiv.org/abs/2210.03629 ReWOO: Decoupling Reasoning from Observations for Efficient Augmented Language Models https://arxiv.org/abs/2305.18323 An LLM Compiler for Parallel Function Calling https://arxiv.org/abs/2312.04511 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の自己修正型AIエージェントのための実験的フレームワーク 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 LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 (日本語) https://www.amazon.co.jp/dp/4297145308 LangGraphを用いたRAGアプリやAIエージェントの構築手法を解説する技術書 Claudeが提案するエージェント構築：簡単で効果的な設計のベストプラクティス (日本語) https://note.com/kyutaro15/n/ne88fe2fcf928 Claudeを活用したエージェント構築の資料を整理した記事 Agents Whitepaper (英語) https://www.kaggle.com/whitepaper-agents Google によるホワイトペーパーで、AI Agentの概要、技術、課題、将来性を解説 アンカー 3

本人確認書類OCRシステムは様々なプラットフォーム対応はもちろん、高速かつ確実な「本人確認」の実現をサポートします。Arithmer OCR手書き読み取り技術により、免許証裏面や在留許可証の住所変更にも対応しています。 日本電気株式会社様 × Arithmer NECとArithmerの協業で マイナンバー認証サービスの推進とeKYC課題の解決へ × マイナンバー認証の重要性がますます高まる中、NECとArithmerは協力して、マイナンバー認証サービスの推進とeKYCにおける課題解決に向けて取り組んでいます。 従来の課題 従来の本人確認書類OCRは、撮影条件による制約や文字認識精度の低さから、導入後、期待していたほど人による確認作業の手間が減らないという不満がありました。 また、最近では個人情報の流出を防止する仕組みも求められています。 NECの顔照合技術とArithmerのOCR技術により、 窓口の煩雑な業務を大幅に軽減 利便性の向上が期待されるマイナンバーカードの使用に対し、行政機関におけるマイナンバーの制度活用と企業の制度対応に高い専門性を発揮するNECと協業し、AI・ICTなどの技術応用に力を注ぐ取り組みを進めました。 【ArithmerOCRの特長】 DeepLearningを活用した画像認識技術 ArithmerOCRは、DeepLearningを活用した高精度な画像認識技術を用いて照合番号B（14桁：券面に記載された生年月日6桁＋有効期限西暦部分4桁＋セキュリティコード4桁）を読み取り、入力ミスによるICカードロックを防止、窓口混雑の軽減に貢献します。 安全性の向上 一般的なOCRは、外部サーバーへ券面画像を送信して処理を行います。 ArithmerOCRでは、スマートフォン内で処理を完結するため、券面画像を外部へ送信することなく（※）個人情報を保護します。 【顔照合技術とDigital KYCの連携】 NECの顔照合技術とDigital KYCとの連携により、スマートフォン内で顔写真の対比を行い、前述同様に本人確認書類画像の外部送信を不要（※）とすることでセキュリティリスクを低減します。 ※認証後は確証としてサーバーに送る必要があります。 ArithmerOCR 技術紹介 【さまざまなプラットフォームに対応】 ArithmerOCRは、さまざまなプラットフォームで利用可能であり、高速かつ確実な「本人確認」をサポートします。 スマホライブラリーの例 撮影 Input 本人確認書類 運転免許証/マイナンバーカード 在留カード/パスポート 独自のモデル量子化技術により スマホ内で処理を完結 Output テキストデータ 名前：XXX 住所：YYY 番号：ZZZ データ 本人情報データ ベースクラウドor オンプレサーバ WebAPIの例 Input 画像入力 画像アップロード Output 結果表示 名前：XXX 住所：YYY 番号：ZZZ 結果出力 サービス提供会社 前処理 ArithmerOCR リクエスト 後処理 画像のOCR リクエスト OCR結果返却 大規模ネットワークによる推論 API ArithmerのAI OCRは特許を取得しています 特許6590355 手書きOCRの学習モデル生成装置 特許6804074 顧客先内部学習プログラム 特許6820578 活字文字列認識装置 特許6896260 レイアウト解析装置 特許7086361 帳票情報生成装置 以下は特許出願中です 特願2020-551133 帳票レイアウト解析装置 特願2021-575740 活字文字認識装置 特願2020-119790 文字列認識装置 特願2020-146682 全般技術 特願2020-181945 初期データ登録 プロジェクト一覧へ ソリューションのお問合せはこちら

現場の技術継承から、経営の意思決定、そして全社的なリアルタイム監視まで。 ArithmerのAI エージェントが、ビジネスに「思考」と「実行」の新たな次元をもたらします。 私たちは、単なるツールとしてのAIではなく、自律的に考え、人間に寄り添い、 共に課題を解決する「AIエージェント」を開発しました。 現場の些細な疑問に答える専門知識、複雑な要素を整理し最適解を導く論理的思考、 そして組織の好機と危機を逃さない統合的な監視能力。 より速く、より正確な判断を可能にし、貴社の業務効率を劇的に向上させます。 貴社の課題に最適なパートナーを、ぜひご確認ください。 統合監視AIプラットフォーム ALATIS 　アラティス 会社の「今」と「兆し」を毎朝お届け。AIキャスターが全社データを統合監視。 売上、生産、設備アラート……膨大なデータの中に潜む「重要な変化」を見逃していませんか？ ALATISは、社内のあらゆるデータを24時間モニタリング。 良い成果も危険な兆候も、AIニュースキャスターが毎朝分かりやすく配信します。 ニュースの疑問点はその場でAIに質問可能。全社の状況把握と、迅速な初動対応を実現します。 保守点検・作業支援AIエージェント WazaNoa ワザノア 現場の「わからない」をその場で解決。誰もがすぐに即戦力へ。 人手不足や技能の属人化にお悩みではありませんか？ WazaNoaは、音声とスマホ画面で現場作業をナビゲートするAIエージェントです。 ベテランの知見を学習したAIが、ハンズフリーの対話形式でトラブルの原因や対処法を的確に提示。 多言語にも対応し、経験の浅い若手や外国人スタッフの早期戦力化を強力に後押しします。 マルチエージェント意思決定システム Moirai　モイライ 7つの専門AIが自律的に議論。複雑な意思決定を、より速く、多角的に。 重要な経営判断やトラブル究明において、あらゆるリスクを網羅するのは至難の業です。 Moiraiは、財務や安全など異なる専門性を持つ7つのAIが会議、相互検証しながら最適解を導出します。 膨大なデータ収集や検証はAIに任せ、人間は最終的な「判断」に集中。 見落としのない、納得できる結論へと導きます。 目視検査から 「予測インフラ」 へ進化させるビジョンAI。 MIRAXIOM　ミラクシオム 目視検査の限界や、突発的な設備故障にお悩みではありませんか？ MIRAXIOMは、高度な数理モデルとディープラーニングにより、 画像や映像の微細な違いを識別・定量化するシステムです。 異常検知にとどまらず、蓄積データから未来の品質異常や故障の「兆し」を予測してアラート。 製造ラインの検品から鉄道・風力などのインフラ保守まで、 現場の安全と品質管理を劇的にスマート化します。 当社コンサルタントが、課題にあったソリューションを テーラーメイドで提案いたします。 下のボタンからお問い合わせください。 お問い合わせ

AI Agent Column 8 2025.8.21 AI Agent導入step2 “選定” 前回（第7回）は、AI Agent導入の最初のステップとして「理解」についてご紹介しました。 今回は AI Agent の適用する業務の選び方についてお話します。 ―――― 業務選定の3つの軸 AI Agentは急速に進歩してはいますが、まだ万能なわけではありません。その得意不得意を理解し、得意な領域の範囲で適用することが極めて重要になります。 前回の「（1）理解」でお伝えした通り、「AI Agent」は「従来のAI」以上の難しさがあります。従来のAIなら、「十分なデータがあり、判断基準が明確な業務」であれば、比較的適用の見通しが立てやすい側面がありました。しかし、AI Agentは、LLMを中核とし、タスクの分解や自律的な実行、ツール連携といった複数の技術が組み合わさった複合的なシステムです。そのため、ある業務に適用した場合に期待通りの成果が得られるかどうかの見極めは、従来よりも格段に難しくなっていると言えるでしょう。 たとえ AI Agentの適用が技術的に可能であったとしても、その労力に見合う成果が得られなければ、意味がありません。AI Agentの適用の労力は比較的大きいため、メリットの明確化が今まで以上に重要になってきます。 また、技術的な実現可能性もあり、ビジネスインパクトも十分大きい場合でも、実現できないことがあります。特に AI Agentはタスクの実行をAI に委ねる部分があるため、それが許容されるか、注意が必要なのです。 従って、次の3つの軸で評価するのが有効です。 1. ビジネスインパクト: 導入による業務改善の効果が大きく、企業戦略とも合致するか 2. 技術的な実現可能性: 必要なデータやシステム環境が整い、実装が可能か 3. 業務適用の実現可能性: 法的・倫理的な問題なく、利用者・関係者にも受容されるか 1. ビジネスインパクト (Business Impact) AI Agentを導入することで、どれだけのビジネス価値が見込めるか、という観点です。 1-1 明確なニーズ (Clear Demand): 解決すべき具体的な業務課題が存在し、当事者がその解決を切実に求めているか？ 1-2 定量的な価値 (Quantifiable Value): 課題解決の効果を、売上増やコスト削減といった金額で示すことができるか？（※ AI Agentの効果には、創造性支援など定量化しにくい価値もありますが、敢えて定量的に示すことが重要です。価値を定量的に示せない取り組みは組織から長期間継続的にサポートを得るのが難しいからです。） 1-3 ビジネススケーラビリティ (Business Scalability): その取り組みが特定の部門だけでなく、広く応用可能で、投資に見合うだけの効果拡大が期待できるか？ 1-4 戦略との整合 (Strategic Alignment): 取り組みが、自社の中長期的なビジネス戦略やDX戦略と方向性が合っているか？ 2. 技術的な実現可能性 (Technical Feasibility) 次に、AI Agentを実際に構築・実装できるか、という技術的な観点から評価します。 2-1 適度な難易度 (Appropriate Difficulty): 難しすぎず、現実的な期間・コストで実現が見込めるか？（※AI Agentの適用について事前に期間・コストを見積もることは非常に難しいですが、技術動向や事例を基にあたりを付けることが重要です。） 2-2 ドメイン知識に非依存 (Domain Knowledge Independent): AI Agent技術者主体で検討を進められるか？（※ もちろんドメイン知識を扱うことは避けては通れませんが、下記の2点のようにドメイン知識をデータ化・形式知化によって、モジュラー化できることが重要です。それができない場合、AI Agent技術者自身がドメイン知識を習得するまで、プロジェクトが進まなくなってしまいます。） 2-3 入出力のデータ化 (Data Availability): 判断や評価に必要なインプット・アウトプットデータが、利用可能な形で記録されているか？ あるいはすぐ記録して蓄積できるか？ 2-4 手順の形式知化 (Documented Procedures): 従来の人の業務プロセスが文書化されていたり、ログに記録されていたり、または、ヒアリング等で明確化できるか？ 3. 業務適用の実現可能性 (Operational Feasibility) インパクトがあり技術的に作れても、実際の業務で利用され、定着しなければ意味がありません。最後に、現場での運用面から実現可能性を評価します。 3-1 コンプライアンス (Compliance): 法規制、社会倫理、業界ルール、自社のポリシー等に適合しているか？ 3-2 非クリティカル (Non-critical): AI Agentの誤動作リスクを考慮し、致命的な問題に繋がらない業務か？ あるいは、クリティカルな判断については人間が介入するような運用設計が可能か？ 3-3 関係者の受容 (Stakeholder Acceptance): 現場担当者をはじめ、関係者の協力が得られ、業務プロセスの変更も受け入れられるか？ 3-4 システム連携可 (System Integration Ready): 当該業務の前後の業務が既にシステム化済みで、かつ、API等で容易に連携できるか？ 選定を進める際の注意点 最後に、選定を進める上で特に心に留めておきたい点を3つ補足します。 第一に、これら3つの評価軸は、単に平均点が高ければ良いというものではなく、どれか一つでも致命的な問題があれば、その業務への適用は現実的ではありません。インパクト・技術・業務適用の全ての軸で、最低限の基準を満たしているか、という視点を持つことが重要です。いわば、掛け算のように、一つでもゼロに近い要素があれば、全体としての価値は生まれないのです。 第二に、「技術的な実現可能性」は時間と共に変化しうる、という点です。AI技術の進歩は非常に速いため、現時点では難しいと判断された課題が、近い将来には解決されている可能性も十分にあります。常に最新の技術動向にアンテナを張り、時間軸も考慮に入れて判断していく必要があります。 第三に、「業務適用の実現可能性」は見落とされがちだが、極めて重要である、という点です。特に、企画担当者とAI技術者だけで検討を進めていると、現場の運用実態、関係者の協力や受容度、コンプライアンス上の課題などを見過ごしてしまうことがあります。検討の初期段階から、現場や関連部署を巻き込み、多角的な視点を取り入れることが鍵となります。 これらの点を踏まえ、多角的かつ現実的な視点で業務を選定すること。それが、AI Agent導入プロジェクトを成功に導くための、最初の、そして極めて重要な関門と言えるでしょう。 ―――― さて、次回（第9回）は、ステップ3「設計」です。選定した業務に対して、AI Agentをどのように業務プロセスに組み込み、システムとして、また運用としてどのようにデザインしていくべきか、その具体的な考え方について解説します。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 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 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 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11:00-16:00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」や、1年以内に入社した中で最も活躍した人を称える「新人賞」など、優れた活躍に対しては毎年表彰しています。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

AI Agent Column 9 2025.11.10 AI Agent導入step3 “設計” AI Agent導入の4ステップ「理解」「選定」「設計」「計画」。前回（第8回）はステップ2「選定」について、3つの評価軸に基づき、的確に適用業務を見極めることの重要性をお話ししました。 さて、今回はステップ3「（3）設計 (Design)」です。選定した業務に対し、AI Agentをどのように業務プロセスに組み込みむのかの to-be を描きます。 ―――― AI Agentの業務への組み込みにおける3つの課題 第6回のコラムでも触れましたが、AI Agentの実業務への組み込みには、特有の課題が伴います。それは、AI Agentが持つ本質的な特性に起因します。実業務にAI Agentを組み込む際には、特に以下の3つの課題に正面から向き合い、対処していく必要があります。 1. 不確実な挙動 AI Agentの中核となるLLMは、その仕組み上、確率的(stochastic)に動作します。これは多様な応答を生む源泉ですが、常に予測通りの結果が得られるとは限らない、ということを意味します。従来のAI活用では最終判断を人が担うことが多かったですが、AI Agentには自律的な「判断」まで期待される場面が増えます。そのため、どこまでAIの柔軟性（確率性）を活かし、どこで確実性（決定論）を担保し、どのタイミングで人間が介入するのか、そのバランスを慎重に設計する必要が出てきます。 2. 知識の不足 LLMは膨大な公開情報を学習しており、一見すると非常に博識に見えます。しかし、特定の業務を適切に遂行するために真に必要な、現場固有の専門知識や、経験に裏打ちされた「暗黙知」（例えば、顧客対応の細かなニュアンスや、特定の状況下での最適な判断など）は、学習データに含まれていないことがほとんどです。AI Agentが人間の「判断」や「調整」といった領域に踏み込む際、この知識不足がしばしばボトルネックとなります。これは単純なデータ追加で短期的に解決できるものではなく、運用を通じて知識を獲得し続ける「長期的な仕組み」の設計が求められます。 3. 要件・環境の変化 ビジネスを取り巻く環境や、業務の要件、利用するデータ、連携する外部システムの仕様などは、常に変化し続けます。導入時に完璧と思える設計をしたとしても、時間経過と共にそのパフォーマンスが劣化したり、現状の業務との間にズレが生じたりするのは避けられません。そのため、AI Agentを業務で継続的に利用するには、これらの変化を検知し、迅速に適応・改善していくための仕組み（例えば、継続的な評価プロセスやフィードバックループなど）を、あらかじめ設計に組み込んでおく必要があります。 課題に対処する設計アプローチ AI Agentの核心的課題（不確実性、知識不足、変化）に立ち向かう設計アプローチとして、「フィードバック」に着目することが鍵となると考えています。つまり、AI Agentを運用する中で得られる様々な情報（フィードバック）を、いかに効果的に「取得」し、そして「活用」してシステムを進化させていくか、という観点です。 1. フィードバックの「取得」 まず重要なのは、どのようなフィードバックを、どうやって取得するかです。これには、タスクの「クリティカルさ」に応じた設計が有効です。 ● クリティカルなタスク (更新系の処理や外部とのインタラクションなど） 人間による確認・修正をプロセスに組み込みます。ここで人間が行った判断や修正そのものが、AIに不足している知識を示す質の高いフィードバック（Human Feedback: HF）となります。 ● ノンクリティカルなタスク（間違いの影響が小さい処理） AIに自律的な実行とエラー対処を試みさせます。この過程でシステムが検知・記録したエラー情報や、その対処結果が、改善のためのフィードバックとなります。 2. フィードバックの「活用」 次に、取得したフィードバック（人間の修正やエラー情報）を、AI Agentの改善にどう繋げるかです。一回のフィードバックから以下の二通りの活用するのが効果的です。 ● Deterministic 機構による同一事象への「確実な対応」 一度フィードバックが得られた事象（特定の指示や状況）に対しては、同じ失敗を繰り返さないことが重要です。得られた知見をシステムに登録・蓄積し、次回以降、同一事象が発生した際には、決定論的(Deterministic)機構がその知見に基づいて対応します。これにより、システムの信頼性・再現性が向上します 。 ● tochastic 機構による類似事象への「柔軟な対応力向上」 過去のフィードバックが得られた事象とは完全には一致しない場合でも、類似の事象から学ぶことが期待されます。フィードバックから得られた知見を登録・蓄積し、LLMなどの確率的(Stochastic)機構に学習させることで、より適切な判断や応答ができるように進化させることができます。これによりAIの汎化能力が高まり、対応範囲が広がります 。 このように運用の中で自然にHumanフィードバックや Systemフィードバックを取得し、 Deterministic機構とStochastic機構に知見を取り込めるようなサイクルを設計することで、AI Agentは運用を通じて知識を蓄積し、不確実性を低減させ、変化にも適応していくことができると考えています。 ―――― 今回は、AI Agent導入のステップ3「設計」について、その核心的課題（不確実性、知識不足、変化）に対処するための重要な考え方として、「フィードバック」の取得と活用を中心とした設計アプローチをご紹介しました。 さて、次回（第10回）は、いよいよ最終ステップ「計画」です。これまで設計してきたAI Agentのto-beを実現するために、具体的な導入計画をどのように立てていくべきか、そのポイントを解説します。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は東京大学数理初となる企業として設立されました。様々な専門分野をバックグラウンドに持つスタッフが活躍しています。 Our Team スタッフ紹介 Arithmerは東京大学数理科学研究科初となる企業として設立されました。 様々な専門分野をバックグラウンドに持つスタッフが活躍しています。 フェロー 兼 CTO C.A. 東京大学理学系研究科物理学専攻修了(理学博士)。フランス・サクレー研究所、ドイツ・ザールラント大学にて研究と教育に従事。日本物理学会若手奨励賞受賞。 ボタン エンジニア Y.N. 2010年 東京大学大学院数理科学研究科数理科学専攻博士課程修了（博士/数理科学）。流体予測AIなど、数理モデルを取り込んだAIソリューションの開発に従事。 ボタン エンジニア R.B. Johns Hopkins大学環境工学修士課程修了。2018年来日。金融予測やモデリングに幅広く携わる。企業が直面する業務上の課題解決のため、機械学習と深層学習を学ぶ。 ボタン エンジニア M.H. 九州大学大学院 数理学研究科にて修士号を取得。24年間ソフトウェア開発会社にてプログラマーやプロジェクトリーダーとして開発に携わる。 ボタン デザイナー Y.K. 広告会社などでAD・デザイナーとして勤務。飲料から家電まで多くの業界でセールスプロモーションに携わってきた。2024年8月 Arithmer に入社。セールスに関わるデザイン業務、グラフィックから動画編集、画像・動画生成などを担当。 ボタン コーポレート N.M. 前職でユーザーサポート・ヘルプデスクを経験したのち、2020年9月Arithmerに入社。情報システム分野はもとより、システム関連コストの削減検討などでも活躍中。 ボタン 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

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

AI Agent Column 6 2025.2.28 AI Agent導入の進め方 前回のコラムでは、AI Agent導入の一つの事例を紹介しました。では、これからAI Agentを導入しようと考えたとき、どこから始めるべきでしょうか？ 本稿では、AI Agent導入する際に必要となる４つのステップを紹介し、どのように進めるべきかを整理します。 ―――― AI Agent 導入前の4ステップ AI Agentは従来のAIに加えて新たな難しさがあります。そのため、まずはAI Agentを「理解」することから始めることが重要です。その上で、適用する業務を「選定」し、運用を含めた to-beを「設計」し、そのto-beに向けたステップを「計画」します。 (1) 理解 (Understand) : AI Agentの特性を知り、できること・できないことの感覚を養う (2) 選定 (Prioritize) : AI Agentの強みを活かせる業務を見極める (3) 設計 (Design) : AI Agentの業務への組み込み方のto-beを設計する (4) 計画 (Plan) : 設計で描いたto-beの実現に向けた具体的なステップを計画する (1) 理解 (Understand) これまですでに AIの導入を経験している方の中には、「AI AgentもAIの一種だ」と考える方もいらっしゃるかもしれません。しかし、AI Agentは従来のAIより格段に便利になった部分もあり、だからこそ新たな難しさも見えてきています。まずは十分な理解が必要です。 AI Agentは、技術そのものが複合的 で、従来のAIよりも構造がはるかに複雑です。 従来のAIは多くの場合、「教師あり学習」を用いた回帰や分類の問題として定式化し、データを集め、学習・評価し、適用する、という流れで進めることができました。しかし、AI Agentは 生成AI・タスク分解・自律実行・外部ツール連携 など、複数の技術が組み合わさるため、単体のモデルとして扱うことができません。 また、AI Agentのメリットの「自律性」を享受するために、多くの場合LLMの能力を活用することになります。LLMは自然言語を扱い、確率的に動作し、状況に応じて動的に判断するため、従来のシステムのように明確なルールを定めて設計することが難しくなります。事前にすべての挙動を想定できるわけではなく、「どう運用すれば意図通りに動かせるのか？」を深く理解しないまま導入を進めると、想定通りに進まず、行き詰ることになります。 このようにAI Agentを導入する際には、まず 「何ができるのか」「何ができないのか」「どう動くのか」 について感覚を養うことが重要です。 (2) 選定 (Prioritize) AI Agentは万能ではなく、得意不得意があります。適用する業務によって効果が大きく異なるため、業務との相性を見極めることが重要です。 従来のAIは、「十分なデータが揃っていて、明確な判断基準がある業務」なら適用しやすい傾向がありました。しかし、AI Agent は技術自体も複合的であり、タスク分解や実行まで担うため、ある業務に適用したときに、うまくいくかどうかを見極めるのがより難しいと言えます。 適用業務を選定する際には、次の3つの軸 で評価するのが有効です。 ビジネスインパクト : 導入による業務改善の効果が大きく、企業戦略とも合致するか 技術的な実現可能性 : 必要なデータやシステム環境が整い、実装が可能か 業務適用の実現可能性 : 法的・倫理的な問題なく、利用者・関係者にも受容されるか これらの視点を押さえ、実現可能性が高く、導入の効果が見込める業務から適用することが重要です。 (3) 設計 (Design) AI Agentは現時点ではまだ、箱から出してそのまま業務に適用できるようなパッケージ製品にはなっていません。実業務に組み込むには、次のような課題に対処する必要があります。 不確実な挙動 AIには確率的 (stochastic) な性質がつきものです。従来のAIでは、人が「判断」を担うのが定石でしたが、AI Agentの場合は「判断」も自律的に行うことが期待されています。確率的機構、決定論的 (deterministic) 機構、人の介入のバランスを設計する必要があります。 知識の不足 LLMは膨大な公開情報から学習することで、豊富な知識を獲得しました。しかし、多くの業務は現場の暗黙知に依存しており、LLMもそのままでは上手く対処することができません。これは短期的に解決できるものではなく、長期的な知識獲得の設計が不可欠です。 要件・環境の変化 業務要件やデータ、外部環境は常に変化し続けます。導入時に最適な設計をするだけでは、そのパフォーマンスを持続することはできません。業務で継続的に利用するには、変化に適応できる仕組みをあらかじめ組み込む必要があります。 これらの課題は、システム設計だけで解決できるものではありません。システムと運用の両面を統合的に設計するアプローチが求められます。 (4) 計画 (Plan) AI Agentの適用業務を決めto-beのシステム・運用の形が描けたら、そのto-beの実現に向けたステップを計画する必要があります。従来のITやAIの導入と共通の部分もありますが、AI Agentならではの注意点もあります。 不完全であることを前提に計画する AI Agentの動作には確率的な要素が含まれるため、導入前にすべてのケースを想定することは不可能です。最初から「完璧な状態」を目指すのではなく、スモールスタートし、フィードバックを活用しながら適応させていくことが重要です。 リスクの取り方を計画する 不完全なAI Agentにすべてを任せるのは難しいため、最初は範囲を限定し、段階的に広げるのが現実的です。 ただし、一度「人が判断」する仮運用を始めると、後から変えにくくなります。リスクとリターンを総合的に評価し、本運用への移行基準を事前に定めることが重要です。 問題発生時の対応を計画する AI Agentは確率的で複合的な技術のため、問題発生時の原因特定や対処が非常に困難です。未知の問題が起こる前提で、柔軟に対応できる環境を整える必要があります。また、問題発生はAI Agentにとって貴重な学習の機会でもあります。問題の解決だけでなく、継続的改善につなげられることが重要です。 ―――― まずは全体を4ステップに整理してみました。次回は、(1) の「理解」についてもう少し詳しく見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 次の記事へ