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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

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。 Document request 資料請求 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。 ダウンロードしたい資料を選んでください * 必須項目 00. Consulting 01.OCR×LLM 02.浸水AI 03.風力AI 04.Realtime VR 05.Recommend×LLM 06.AMR（⾃律⾛⾏） 07.Vision AI 08.O&M(⼈/設備保全) 09.Robotics 10.Safety AI 会社名 メールアドレス 名前 電話番号 ご質問・ご不明点 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

Arithmer株式会社の役員のご紹介　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 Leadership 役員紹介 数学で社会課題を解決する 代表取締役社長 兼 CEO 大田　佳 宏 ≫代表挨拶はこ ちら Arithmer株式会社 代表取 締役社長 兼 CEO 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） 取締役 常務執行役員 兼 CFO 経営管理本部長 乾 隆一 Arithmer株式会社 取締役 常務執行役員 兼 CFO 経営管理本部長 社外取締役 取締役（社外） アライドアーキテクツ㈱取締役ファウンダー 中村 壮秀 取締役（社外） ㈱フォース・マーケティングアンドマネージメント 代表取締役社長（アスクル㈱創業者） 岩田 彰一郎 監査役 常勤監査役 星野　義雄 社外監査役 高岡　彰治 監査役 落合　孝文 アドバイザー 坪井　俊 東京大学大学院 数理科学研究科 名誉教授 武蔵野大学 工学部数理工学科 特任教授 元・社団法人日本数学会 理事長 米村　敏朗 第87代警視総監 第17・18代内閣危機管理監 東京オリンピック・パラリンピック競技大会組織委員会CSO 丸尾　浩一 株式会社Major7th 代表取締役社長 元・大和証券株式会社 専務取締役 下別府　俊也 三井住友信託銀行株式会社　元専務執行役員 執行役員・フェロー 常務執行役員 乾　　隆一 執行役員 森　　雅巳 フェロー 有田　親史 フェロー 平田　朋義

高度数学のビジネス活用を目指し、様々な分野でイノベーションの実現を推進しています。 形式科学である数学、自然科学である物理学など、様々な分野の研究者がシナジーを生み出し、 それらを活用したプロジェクトが同時進行しており、その適応領域は拡大しています。 Solutiuons 事業内容 フィジカルAI ボタン 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

倉庫での業務やピッキング業務の効率化、配送ルートの最適化など、”2024年問題”を抱える物流業界の課題について、AIを用いて解決します。 Logistics AI “2024年問題”など、物流業界の諸問題をAIのチカラで解決します ピッキング業務の効率化や配送ルートの最適化などの物流AIソリューションを用いて、物流業界の抱えるさまざまな課題を解決します。 2024年問題とは、働き方改革関連法によって、2024年4月1日以降に自動車運転業務の年間労働時間外労働時間（残業時間）の上限が960時間に制限されることによって発生する問題の総称。 お問い合わせはこちら 物流AI こんなお悩みありませんか？ 配送ルートを決定する作業が 属人化してしまっている 配送担当者の毎月のシフト管理に 多くの工数が割かれる 思うように従業員が雇えず、 常に人員不足が続いている 物流AIはそんなあなたの課題を解決します 物流AIの特長 最適な配送ルート計算・作成の 業務の属人化を解消 長年の経験や土地勘が必要だった、ルート作成をAIで。あらゆる制約条件を考慮した上で自動的に最適な配送ルートを提案します。 シフト・人員配置の最適化による 労力の削減 運搬の際の勤務シフト作成・人員配置など、管理者が膨大な時間と労力をかけて実施している作業を肩代わりします。 3Dカメラで特徴を抽出し ロボットでマスターレスピッキング AI画像認識と3D点群処理を用いてキャッチするポイントを正確かつ迅速に伝えることで、さまざまなサイズの商品をマスター登録せずにピッキングします。 ※画像はイメージです 配送ルートの最適化 過去の数値と照らし合わせ各種数値を総合的に解析し、さまざまなビックデータから最適なルートを導き出します。これまで属人化されていたルート作成から解放されます。 INPUT ルート情報 SNSなどの外部情報 AIシステム ビッグデータ解析 OUTPUT 最適配送ルート 最適配送スケジュール 商品自動ピッキングによる 業務効率化 宅配ニーズの高まりを受け、1つのロボットを用いて複数品種の商品の処理を行えるようにすることで、少人数、低コストで大量の注文に対応します。 INPUT 3Dカメラで商品を撮像 AIシステム AI画像認識 3D点群処理 OUTPUT 制御装置に出力 ※画像はイメージです 導入事例 ※画像はイメージです 豊田通商株式会社様 豊田通商株式会社様とArithmerが共同でAIを活用した船会社選定サポートシステムを特許出願 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。

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

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

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

AI Agent Column 2 2024.12.26 なぜいま、注目されるのか？ AI Agentコラムの第1回ではAI Agentというコンセプトそのものをご紹介しました。第2回の本稿では、そのAI Agentがなぜいま、これほど注目を集めているのか、その要因を掘り下げてみたいと思います。 ―――― ３つの要因 前回整理した通り、AI Agentは「自然言語で指示し、タスクを自動実行する」という点で、従来の技術とは一線を画する存在です。では、このAI Agentがなぜいま、これほど注目を集めているのでしょうか？ その背景には、次の3つの要因が挙げられます。 1. 技術のブレークスルー AI Agentが注目を高めた最大の要因は、大規模言語モデル (LLM) の飛躍的な進化です。 特に2022年11月にリリースされたGPT-3.5は、対話型アプリのChatGPTと共に普及し、LLMの可能性を人々に知らしめました。さらに2023年3月のGPT-4の登場により、LLMは単にテキストや情報を生成するだけでなく、タスクを理解し、自律的に遂行する「思考力」に近いものを獲得していることが明らかになりました。 例えば、GPT-4は旅行の計画を立てる際に、フライト、宿、食事の手配が必要であることなどを理解して、それぞれのタスクに分解することができます。 従来のAIは事前にルールを与えられた範囲でしか動けませんでしたが、LLMは自然言語での指示を受け、状況に応じた判断を柔軟に行えるようになったのです。これが、AIが「行動する」存在へと進化するブレークスルーとなりました。 2. 環境の整備 次に、このブレークスルーをビジネス活用へとつなげる研究開発の「環境」が整備されたことが挙げられます。 OpenAIなどによるLLM APIの公開や、AWS、Azure、GCPといったクラウドインフラの普及により、個人や企業がAI技術を手軽に利用し、試行錯誤を重ねることが可能になりました。また、LangChainやAuto-GPTといったフレームワークの登場により、LLMと他のツールやシステムを組み合わせたAI Agentのプロトタイプを簡単に構築できるようになってきています。これらの環境・エコシステムの普及が、研究者や開発者の創意工夫を後押しし、AI Agentの実用化を加速させています。 3. ビジネスの期待の高まり 技術と環境が整ったことで、ビジネスの現場でもAI Agentへの期待が急速に高まりました。多くの企業が導入に向けた具体的な検討や計画に着手し、またMicrosoftやSalesforceといった大手テクノロジーベンダーも相次いでAI Agent関連の新機能やサービスを発表しています。これらの動きにより、AI Agentを「未来の技術」から「現実のビジネスチャンス」へと変わり、さらに多くの注目を集めるきっかけとなりました。 これらの要因が重なり、AI Agentは今、生成AIを超える「次なる革新」として注目を集めています。かつてインターネットやスマートフォンが世界を変えたように、AI Agentも私たちの働き方や日常に劇的な変化をもたらすものとなるでしょう。 ―――― 次回の第3回では、実際のところAI Agentで一体何ができるのかを整理してみたいと思います。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 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