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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。

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

AI Agent Column 5 2025.1.30 AI Agent導入の一例 これまでAI Agentの特徴やできることについて解説してきましたが、実際にそれを活用できるようになるまでのイメージがまだ付いていないという方もいらっしゃるかもしれません。そこで今回は、ある会社様に物品輸送を最適化するシステムを導入した時の経験談を書きたいと思います。 その会社様は当時、ある部門が抱える大きな業務において属人的な作業が多く、効率化が求められていました。 その効率化が求められていた業務を簡単に説明すると以下のような流れです： ①集められた情報の精査（不備の確認など） ②条件に基づく交渉 ③複数の選択肢から 「最適な」サービスを選定 最初にこの課題について相談を受けた時点では、その会社様もArithmerも具体的にどのようなデータを入力し、どのような結果を出力するシステムが必要なのか、あるべき姿をまだ掴めていない状況でした。 そこで、まずはコンサルティング的なアプローチで、データの活用方法について先方と議論することからプロジェクトをスタートしました。過去のデータをお借りし、数理的な分析を行うことで、業務の中で暗黙知となっていた重要なポイントを明確化しました。このプロセスは、AIエージェントの文脈で言うと、RAGに必要なデータを選別し、効果的に活用するための基盤を整備する作業です。 次にシステム開発を進めるにあたり、対象とする機能の範囲を絞ることが重要となります。今回のケースでは、上記①〜③に対応する機能のスコープを次のように設定しました。 ①初期段階のデータ精査をシステムで自動化 ②交渉については自動化はせず、交渉のための材料を提供する機能を設ける ③最終的な意思決定は人が行うが、その支援のためにシステムが「レコメンド」をする ここで「レコメンド」とは、入力されたデータを総合的に分析し、その結果をもとに選択肢を比較することを指します。条件が理想的に揃っている場合（例えば、コストが低く、スピードが早く、安全性が高いなど）を最適な選択肢とし、それとは対極の条件を低評価とします。各選択肢には多くの数値データやテキストデータが含まれています。このため、複数の選択肢を分析・比較する際の情報量は非常に膨大になります。従ってこのプロジェクトの中核は、この膨大な情報をいかに効率的に処理し、適切な評価を行う仕組みを実現するかという点でした。 案件ごとにモデルを柔軟に構築・調整できることは、Arithmerの大きな強みです。今回のケースでは、出力されるレコメンドに説明可能性が求められたため、確率論的（Stochastic）なアプローチではなく、決定論的（Deterministic）なモデルを採用しました。これにより、各条件がバランスよく反映されるパラメータ設定を行い、実用性の高いシステムを提供することができました（もちろん、他の案件では確率論的手法や両者を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムが有効となる場合もあります）。 現在、このシステムは会社様に継続的にご利用いただいており、大変嬉しい限りです。また、近年のAI技術の進歩により、当初は人が担っていた交渉業務の自動化も実現可能な段階に近づいています。私たちとしても、このシステムのさらなる発展が非常に楽しみであり、引き続き改良を重ねていきたいと考えています。 ―――― 次回は、これから AI Agent の導入を検討しようという方々に向けて、検討すべきことやそのステップについて整理し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

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 地方創生専門誌「日経グローカル」に掲載　特集記事「救急・火災現場で広がるAI活用」で紹介されました メディア掲載 1月29日 徳島新聞新春トップインタビューに弊社代表の記事が掲載されました。 社長インタビュー 1月16日 新年のご挨拶 1月1日 CPAラーニングにAIエージェントを提供 ニュースリリース 2025年12月24日 年末年始の休業に関するお知らせ 2025年12月23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。

自動採寸AIシステムはスマホでいつでもどこでも採寸可能！API連携で2営業日でサービス開始でき、ECサイトなどとも連携可能です。ベテラン採寸者の技術を学習したAIエンジンが、女性性特有の体形差も画像で補正処理でき誤差が非常に少なく採寸できます。 採寸に必要な情報は、身長、体重、年齢と写真2枚だけ トップテーラーの 技術をスマホで 自動採寸AIシステムはスマホでいつでもどこでも採寸可能！トップテーラーの技術を学習したAIエンジンが、女性特有の体型差も画像で補正処理します。API連携で2営業日（予定）でサービス開始可能です。 自動採寸AI お問い合わせはこちら こんなお悩みありませんか？ コロナ禍により来店客が 減少している… オーダー衣料を提供したいが、採寸の為の人的リソースがない お客様に最適なサイズを提供し顧客満足度を上げたい… これらの人的リソースの確保や、実際の採寸・試着などの制限を解決します 自動採寸AIの特長 24時間、世界中いつでもどこでも来店不要で採寸可能 来店無し、もしくは来店回数を大幅に減らしたオーダーサービス事業の構築に貢献します。世界中どこからでも採寸できるため、海外向けオーダーサービス事業へのご利用も可能です。 専門の採寸技術者は不要で店員の負担軽減が可能 既存のフィッティングノウハウと組み合わせ、既製服のサイズレコメンド機能にもご利用可能です。店舗での採寸業務を自動採寸に置き換えることにより、店員の負荷軽減や、店員配置の最適化に貢献します。 3Dスキャナのような大型の設備は不要 採寸者や大型設備や店舗が不要なため、オーダーサービス事業のコスト削減に貢献。初期投資を削減でき、すぐに自動採寸システムの多店舗展開が可能になります。 トップテーラーの技術を学習したＡＩエンジンにより、いつでもどこでも自動で採寸可能です お問合せはこちら 自動採寸AIの特長 身長、体重、年齢と写真2枚だけ！AIエンジンが指定の採寸箇所の計算結果を出力します。 女性特有の体形差も画像で補正処理でき、 「カジュアル」「ビジネス」「スポーツ」「ブライダル」 など様々な業界の採寸に応用できます。 Casual Business Sports Bridal ArithmerMeasureは、クラウド上でサービス展開するクラウド型のAIエンジンです。 APIでECサイトやスマホアプリと連携してサービスを提供いたします。 身長、体重、年齢と写真2枚をインプットデータとし、AIエンジンが解析した指定の採寸箇所の計算結果を出力します。 Input スマホで採寸データを取得 属性データ （身長・体重・年齢） 自動採寸AIシステム 採寸計算 API連携 ECサイトなどと連携可能 Output 採寸結果 特許番号：6579353・6531273・6593830 自動採寸AIシステムは、特許を取得しています 画像と属性データを使用（3Dモデリング方式） 画像と属性データを使用（機械学習方式） 導入事例 株式会社コナカ様　DIFFERENCE 自動採寸AIシステムにより、 オーダースーツの売上7倍 コナカ様専用の自動採寸AIエンジンを開発、クラウド経由にてサービス提供させていただいています。コナカ様で構築されたスマホアプリとAPIで連携し、オーダースーツサービスを開始。応用方法として既製スーツの適切なサイズ提案にもご活用いただいています。また、専用のスーツも不要なため、誰でも手軽で簡単に自身の採寸が可能に。結果的に多くの新規顧客の獲得に繋がりました。 More 株式会社ヤマダヤ様 enamu ヤマダヤ様オリジナルの女性向け自動採寸AIエンジンを開発 ヤマダヤ様では新規事業として女性向けオーダーメイド衣料の提供サービスを開発され、その採寸業務にArithmerの自動採寸エンジンを採用頂きました。ヤマダヤ様オリジナルの女性向け自動採寸AIエンジンを開発し、クラウドサーバ経由にてサービス提供させていただいています。 More 銀座サカエヤ様 BODY SCAN 熟練の職人技術を取り入れたフルオーダーメイドを採寸アプリで 世界水準の“仮縫付フルオーダー”をご体感いただくため、AI採寸アプリ『BODY SCAN』の開発を行いました。AI採寸に人間の手仕事を加える事で、完璧なフィッティングを実現。課題としていた計２回以上の来店を１回に減らし、お客様の好みと体型補正を加えた“仮縫付フルオーダー”をご提供する事が可能となりました。 More メディア掲載実績 ArithmerMeasureは、高精度な採寸サービスとして様々なメディアに取り上げられました。 日本経済新聞/ 徳島新聞 / 日経MJ / 日経産業新聞 / PR Times / IT Media News / マイナビニュース / CNET Japan / など 導入までの流れ 採寸項目確認 提供可能な採寸箇所を確認していただき、業務にフィットするかご確認いただきます API仕様書導入マニュアル 弊社から導入マニュアルを提供し、API連携方法をご確認いただきます。 採寸結果確認 サンプルデータをご提供ください。弊社より、自動採寸結果をご提供します。 サービス申込 （ご契約） システム仕様ご確認の上、お申し込みを頂きます。担当営業にご連絡ください。 APIキー発行/ サービス確認 貴社専用のAPIキーを発行します。発行されたAPIキーでサービスをご確認いただきます。 いつでもどこでも体形採寸が可能！ スマホによる自動採寸サービスのご提供します 普段着の採寸に スポーツウェアの採寸に ブライダル業界の採寸に トップテーラーの技術を学習したＡＩエンジンにより、いつでもどこでも自動で採寸可能です お問合せはこちら

土木現場におけるリスクやコスト負荷などをAIを用いて解決します。生産性の向上を図り、魅力ある建設現場を目指す「i-Construction」推進に寄与します Infrastructure AI 現場におけるリスクやコストの 負荷をAIで解決 土木の現場におけるリスクやコストなどの負荷を、AIを用いて解決します。生産性の向上を図り、魅力ある建設現場を目指す「i-Construction」の推進に寄与します。 お問い合わせはこちら インフラAI こんなお悩みありませんか？ 作業現場での作業事故を 無くしたい シミュレーションを扱える人が 属人化している 大量のデータ シミュレーションが必要 インフラAIはそんなあなたの課題を解決します インフラAIの特長 過去の作業事故報告から 今回の作業危険箇所を提示する さまざまな現場で発生する事故報告を集計・分析することで、現在の作業工程からAIが危険度を判定。注意点などの提示も行い作業事故0を目指します。 パラメーター推定にAIを 活用することで属人化の排除 計測された実測値を元にパラメーター推定をAIで実施するため、属人化を解消することが可能です。 少ないデータ、試行回数で 解析を実現 類似ケースをあらかじめ学習することで、指定されたエリアではデータの計測がわずかでも解析が可能となり、データ準備の省力化に寄与できます。 ※画像はイメージです 大雨による影響を事前に把握、 工期遅れを最小限に 天候に左右される建築の現場において大雨は大敵。立地条件などから降雨量に応じたシミュレーションをあらかじめ行うことで治水対策を効率化し、工期管理にお役立ていただけます。 INPUT 気象データ 観測データ 地形データ AIシステム 浸水高予測AIシステム OUTPUT 工事現場での 水たまりシミュレーション 貯水槽などの配置シュミレーション ドローンカメラで画像を収集し、点検や異常検知を効率化 ドローンカメラで撮影した画像を、AI画像解析技術を用いて異常検知を行います。高所や閉所など、人の目の行き届かない場所も平易に確認できるので、効率化が図れます。 INPUT 正常状態の画像 ドローンカメラで撮影した画像 AIシステム AI画像解析 OUTPUT 異常検知アラート ※画像はイメージです Arithmerではさまざまな業種の課題を解決できるソリューションがあります。 紹介事例以外でも、お気軽にお問い合わせください。 お問い合わせはこちら

AI Agent Column 4 2025.1.21 AI Agent 導入の難しさ 前回までのコラムでは、AI Agentの可能性と活用事例について紹介してきました。確かにAI Agentはさまざまな分野で期待されていますが、実際に業務に適用するとなると、いくつか課題があります。今回は、AI Agentを導入する際に直面する代表的な難しさについてお話しします。 ―――― AI Agentは非常に可能性に満ちたツールですが、活用するには越えなければならないいくつかのハードルがあります。具体的には、以下の5つの点で注意が必要です。 1. 不確実性への対処 前回のコラムでも触れたように、AI Agentはしばしば、業務の一部を自動化し、直接「実行」する役割を期待されます。例えば請求書の処理や顧客対応などのタスクです。しかし、AIの中核を成すLLM（大規模言語モデル）やDL（ディープラーニング）は、その性質上「確率的（stochastic）」、つまり出力が不確実で予測しにくいという特徴を持っているため、実行の場面では課題となります。 精度の問題： AIが100回中99回正しく動作しても、1回のミスが重大な結果を招く場面では使用が難しい場合があります。たとえば、請求書で一度でも誤った金額を計算すると、顧客の信頼を損なう可能性があります。 ハルシネーション： AIが存在しない情報を生成してしまうことがあります。たとえば、製品のマニュアルに載っていない解決方法をでっち上げる可能性もあります。 再現性の欠如： 同じ質問をしても、異なる回答が返ってくる場合があります。業務では、結果が一定であることが求められるため、この特性が問題となります。 このような不確実性は、AI Agentに「実行」を任せる上で大きな障壁となります。 2. ドメイン知識とのインテグレーション AI Agentは LLMの持つ汎用的な知識に基づいてタスクを処理することができます。たとえば、旅行の計画を立てたり、メールの文案を作成したりと、さまざまな用途に対応できます。これは、インターネット上の膨大なデータから学んでいるからです。しかし、ドメイン知識が必要な業務を AI Agentに行わせるのは、簡単ではありません。 ドメイン知識の必要な業務： 例えば医療記録を扱う業務では、LLMは一般的な医学知識は持っていますが、病院ごとに異なる記録形式や略語には対応できない場合があります。 また、自社サービスのサポートデスクでは、LLMは一般的なPC・OS・ネットワークなどに関する知識は持っていますが、自社サービス固有の技術情報が必要な問題には対応できない場合があります。 業務特有の知識を与える方法の一つとして、 RA G （ Retrieval-Augmented Generation ） という仕組みがあります。この仕組みでは、関連する情報を事前に収集しておくことで、それを利用してLLMの知識を補完することができます。しかし、このRAGも導入するだけで自動的に効果を発揮するものではありません。場合によっては、ドメイン知識に過剰に適合することで、もともと持っていた汎用知識・能力が損なわれてしまうこともあります。RAGを高精度で機能させるには、データの整理や適切な運用設計など、多くの手間と工夫が必要です。 AIの汎用性を保ちながらドメイン知識を補うのは非常に難しい課題です。 3. 適用業務の選定 AI Agentをうまく活用するには、効果のある業務を選定する必要があります。ここで重要なのは、AI Agentに「何を任せるか」だけでなく、「どのように業務を再設計するか」も合わせて考える必要があるということです。 前後の処理を統合した最適化： 例えば、書類審査の業務において、すでにOCR（光学文字認識）は導入済みで、新たにAI Agentに読み取った情報を基に審査を行わせたいとします。もちろん、既存のOCRの処理は残したまま、判定だけをAI Agentにやらせることは可能です。しかし、読み取りと判断を統合して AI Agentに実行させる方が全体の精度が向上することがあります。これは、AI Agentが「判断」に必要な情報を理解して、その情報の抽出にフォーカスして「読み取り」を行うことができるためです。 逆に、部分的な最適化にとどまると、せっかくのAI Agentのポテンシャルを十分に引き出せないことになります。 4. 継続的改善のための運用設計 AI Agentを導入して終わり、というわけにはいきません。最初から高い精度が出せることはそもそも稀ですし、たとえ導入当初はうまく機能したとしても、業務のデータや前提条件は時間とともに変化するため、次第に精度が低下することは避けられません。 継続的に精度を維持・向上させるためには以下のことを考える必要があります： 「正しい」データをどのように入手するか どのようにAI Agentに教えるか いつどのようにアップデートするか さらに、これらを無理なく実施できる運用が求められます。AI Agentの導入で得られるメリットより、運用の手間・コストがかかるようでは意味がありません。したがって上記のステップは低コストで、つまり自動もしくは半自動で実行できるような仕組みを含めて運用を設計する必要があります。 5. 導入是非の判断 ここまで述べた課題があるため、AI Agentの導入が本当にROI（投資対効果）を生むのかを事前に見極めるのは簡単ではありません。 業務ごとの特性の違い： ここまで述べた問題を解決する万能なソリューションは存在しません。解決にどれほどの労力が必要かは、業務の内容や状況に依存します。そのため業務内容の詳細を検討し、実際のデータを分析して初めて判断できる部分があります。 課題の相互依存： 例えば、2で挙げたドメイン知識のインテグレーションの解決方法によっては、1の不確実性も解消する場合もあれば、そうでない場合もあります。また、3で挙げた適用業務の再設計は、4の継続的改善のための運用設計にも直接影響を及ぼします。 これらの理由から、「AI Agentを導入したらどの程度の成果が得られるのか」を事前に正確に見積もることは非常に難しく現実的ではありません。 5つの「難しさ」に対するArithmerアプローチ このようにいざ実業務にAI Agentを適用しようとすると、現時点ではまだまだ難しい課題があるということをご理解いただけたかと思います。ただこれらの課題に対する有効なアプローチも存在します。難しさを理解した上で、適切なアプローチを採って、ステップを踏んでいくことで、十分克服することが可能です。 ここでは簡単にArithmerがお客様と共にとってきたアプローチの一例をご紹介します。 不確実性への対処： 確率的（Stochastic）なモデルと決定論的（Deterministic）なモデルを組み合わせることで、一貫性と説明可能性を確保 ドメイン知識とのインテグレーション： RAGを機能させるため、過去データを数理的に分析して暗黙知を明らかにし、業務に必要なデータを整理・最適化する仕組みを構築 適用業務の選定： 業務を分解し重要性や適合性をスコアリングして、適用範囲を明確化することで最適な業務フローを構築 継続的改善のための運用設計： モデルのパラメータ調整や柔軟なカスタマイズにより、業務の変化に対応可能な仕組みを整備 導入是非の判断： 小規模かつ段階的導入により初期投資のリスクを軽減し、モデルの透明性と説明可能性を重視することで、顧客が効果判断できる環境を提供 ―――― このようにAI Agentの導入には解決すべき課題が多くありますが、それぞれ有効なアプローチもあることを簡単にご紹介しました。 次回のコラムでは、これらのアプローチを実際にどのように適用し、業務改善につなげたのか、具体的な事例を交えてご紹介します。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

AI技術×シミュレーションで圧倒的に速い解析時間を実現します。シミュレーションを行うには、知識や膨大な試行回数が必要になり、結果が出るまで数ヶ月を要することがあります。 私たちの流体予測AIシステムでは、これら課題を解決し、活用場面を広げていきます。 バイオAI Bio AI 熟練技術者の技術の継承や 後継者の育成をロボットで再現 新薬開発の現場は、熟練者への依存度が高く、技術の継承や後継者の育成などに課題を抱えています。高度数学技術をロボット技術に掛け合わせることで、職人技の動作を再現します。また、この技術を農業や水産業にも展開しています。 お問い合わせはこちら こんなお悩みありませんか？ 複雑で不定形な作業工程を 自動化することができないか 新薬開発における技術継承、 後継者育成が進まない 高齢化が進み、野菜の収穫作業の 省力化や軽労化が急務 バイオAIはそんなあなたの課題を解決します バイオAIの特長 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を軽減 これまで困難とされていた不定形で軟体物なものに対しても、コンパクトな多関節ロボットを用いることで正確な繰り返し作業を行えます。 ”神の手”の動きをロボットで再現 これまでロボットでは再現が不可能とされていた熟練技術者の動きを、動作解析技術と3Dデータ処理技術で再現ができるようになりました。 AI画像解析や3D点群処理技術を 活用した自動収穫ロボを研究 さまざまなサイズの農作物を自動で収穫するため、収穫対象物の画像解析や3D点群処理技術を活用して、繊細な作業をロボットに代替します。 ※画像はイメージです 3Dピッキングロボットの活用で人とロボットの協働が可能に さまざまな器具を取り扱う研究現場において、複数作業を実施可能なハンドを装着した3Dピッキングロボットを使用。画像認識技術を活用して対象物の位置情報を認識することで正確な作業を繰り返し行うことが可能となります。 INPUT 対象物の画像 デプス画像 AIシステム AI画像解析 3Dデータ処理 OUTPUT アームによる吸着・把持 ティーチングでは難しい職人技を高度数学技術で実装 他の誰にも再現できない技を持つ方、いわゆる「神の手」の技術をArithmer Roboの再現力で実装できることが実証されています。 INPUT 人の動作をモーションセンサーで取得 AIシステム 動作解析 3Dデータ処理 OUTPUT 動作をロボットで再現 ※画像はイメージです 導入事例 ※画像はイメージです 株式会社デンソーウェーブ様 人が行っていた細かな繰り返し作業をロボットで自動化し、人の負荷を軽減 より詳しく Arithmerではさまざまな業種の課題を解決できるソリューションがあります。 紹介事例以外でも、お気軽にお問い合わせください。 お問い合わせはこちら

製造や加工の工程で発生する部品のばらつき判定や、自動運転のサポートなど、現場の暗黙知を組織知に変えるAIを開発・提供します。 製造AI Manufacturing AI 製造や加工の現場で起きるさまざまな困りごとをAIを用いて最適化する 製造や加工の工程で発生する部品の不良品判定や、自動運転のサポートなど、現場の暗黙知を組織知に変えるAIを開発・提供しています。 お問い合わせはこちら こんなお悩みありませんか？ 工場内カートや大型トラックの 巻き込みによる接触事故 機械のトラブルによる 作業の停止時間をを短縮したい 加工後の検査精度を高め不良品出荷リスクを抑制したい 製造AIはそんなあなたの課題を解決します 製造AIの特長 動画解析技術を用いて 危険状態を検知 車体に取り付けたカメラで車両周辺や監視車両側面、後方を監視し、障害物を検知すると注意を喚起します。 画像検査のAIを活用し 機器異常の予兆を検知 機器の動きを動画像データで取得することで、異常（故障に至る前の予兆）を発見します。大きなトラブルを未然に防ぎ、作業ロスを低減します。 画像解析エンジンを活用し不良品の見逃しリスクを改善 既存の検査装置とAI画像解析エンジンを組み合わせることで、不良品の見逃しを削減。不良品出荷リスクと再検査工数の削減に貢献します。 ※画像はイメージです 生産設備の予兆保全 製造装置の通常サイクルを学習し、人の目では気付きにくい「いつもと違う変化」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 通常動作の 動画 AIシステム 生産設備の 異常検知 OUTPUT 異常箇所の通知 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実装することで、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。 エッジコンピュータを活用し、移動に合わせて監視エリアを自動的に調整することができ、リアルタイム検知が可能となります。 INPUT 動画像 OUTPUT 異常箇所の通知 AIシステム 自動運転システムとの組み合わせ ※画像はイメージです 導入事例 トヨタ自動車株式会社様 工場内運搬カートの後方安全に関する特許を共同で出願 より詳しく Arithmerではさまざまな業種の課題を解決できるソリューションがあります。 紹介事例以外でも、お気軽にお問い合わせください。 お問い合わせはこちら

Arithmerでは7領域においてAIシステムを導入しています。一気通貫の対応力でお客様の課題解決に貢献いたします。 Contact お問い合わせ 当サイトでは実在性の証明とプライバシー保護のため、SSLサーバ証明書を使用し、SSL暗号化通信を実現しています。 お気軽にお問い合わせください。 1営業日以内にご連絡いたします。 オプションを選択 * サービス詳細のお問い合わせ その他（詳細は下記にお願いします） 広報について 採用について 採用ページはこちら 会社名 メールアドレス 名前 電話番号 お問い合わせ内容詳細 メルマガ配信に登録する 個人情報の取り扱いについて同意する 詳細はこちら 送信

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

AI技術×シミュレーションで圧倒的に速い解析時間を実現します。シミュレーションを行うには、知識や膨大な試行回数が必要になり、結果が出るまで数ヶ月を要することがあります。 私たちの流体予測AIシステムでは、これら課題を解決し、活用場面を広げていきます。 運転AI Drive Support AI 運転支援や空間把握、モニタリングなど、動画解析を日常生活の基盤に 車と人の安心・安全をサポートします。車載カメラ映像の解析による注意喚起や、スマートフォンアプリによるリアルタイムアラートなど、目的や環境に応じたシステムを利用できます。 お問い合わせはこちら こんなお悩みありませんか？ 工場内カートや大型トラックの 巻き込みによる接触事故 交通事故（人身事故）発生時の 社会的影響 熟練ドライバーの不足 運転AIはそんなあなたの課題 を解決します 運 転AIの特長 動画解析技術を用いて 危険状態を検知する 車体に取り付けたカメラで車両周辺を監視車両側面や後方を監視し、障害物を検知すると注意を喚起します。 必要最小限のカメラだけで 車体の移動軌跡を測定し 障害物等への接触リスクを判定 カメラの設置台数を最小限にすることでコストの増加を抑え、AI画像解析により車両と人などとの接触リスクを低減します。 若手ドライバーでも安心・安全に運行が可能 危険を察知したらアラートを発信するため、運転経験が少ないドライバーでも安心して運行することができます。 ※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 AIシステム 自動運転システムとの組み合わせ OUTPUT 異常箇所の通知 安全運転支援システム 飛び出しや巻き込みが起きやすい場所をAIで学習し、事故を抑止します。また、車間距離を感知し、未然に追突事故を抑止します。 INPUT ドライブレコーダーの撮影データ AIシステム 車や二輪車、人、 信号、標識などを 検知 独自のデータを 元にした危険 箇所 の特定 OUTPUT ドライバーへの注意喚起 危険箇所の事前通知 ※画像はイメージです ※画像はイメージです 農業における自動運転開発 農業における人手不足問題を解消し、高い生産性を実現します。 INPUT 準天候衛星シス テム「みちびき」 による現在地の 特定 AIシステム あらかじめ 作成 された 地図デー タ から最適 ルー トを生成 OUTPUT 倉庫から田畑へ 移動 植え付け／収穫 の自動化 導入事例 ※画像はイメージです トヨタ自動車株式会社様 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 より詳しく 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。 Arithmerではさまざまな業種の課題を解決できるソリューションがあります。 紹介事例以外でも、お気軽にお問合せください お問い合わせ