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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

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、結果が出るまで数カ月を要します。シミュレーション✕AIで解析を高速化し、水災リスク低減の一助となります。 浸水AI Flood Risk Assessment AI 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 お問い合わせはこちら こんなお悩みありませんか？ シミュレーションを扱える人が 属人化している 専門知識やシミュレーションの取り扱い、結果の解釈など様々な知識が必要で、シミュレーションを実施できる人材が属人化していませんか？ シミュレーションの 計算コストが高い シミュレーションを実施する際には多くのパラメーターを入力することがあります。そのため、計算コストをかけておりませんか？ 大量のデータ シミュレーションが必要 シミュレーション結果を得るために大量のデータ、大量の試行回数が必要になっており、結果出力まで膨大な時間を要していませんか？ これらの課題は浸水AIで解決できます 浸水AIの特長 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。 AI×シミュレーションで 計算コストの大幅削減 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。 少ないデータ、 試行回数で解析を実現 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。 浸水被害予測・推定。その他、ガス拡散元同定 / 炭素排出量の見える化など数少ないデータでもさまざまなインフラのシミュレーションに活用できます。 少ないインプットデータ/ パラメータ で結果を得ることが可能 従来とは異なる高度数学を用いた手法を採用しているため、解析時間の高速化を実現 インプットデータがあれば、発生前に予測を行うことが可能 ※画像はイメージです 河川氾濫前の浸水高予測 河川氾濫の発生前に、気象データなどから〇時間後に河川氾濫が起こる可能性を予測し、防災・減災にお役立ていただいております。 INPUT ・気象データ ・観測データ ・地形データ 水害前 浸水高予測 AIシステム OUTPUT 指定された地域の ・浸水高情報 ・浸水エリア情報 河川氾濫後の浸水被害推定 河川氾濫発生後の水害状況を把握し、保険金支払いの迅速化などにお役立ていただけます。シミュレーションイメージはこちら （熊本県人吉市球磨川の氾濫活用事例） INPUT ・実測された浸水高情報地形データ 水害後 浸水高予測AIシステム OUTPUT 指定された地域の ・浸水高情報 ・浸水エリア情報 ※画像はイメージです ※画像はイメージです 炭素排出量の見える化 計算コストが高かったシミュレーション負荷を高度数学を用いて軽減し、炭素排出量を計測します。 INPUT ・地図情報 ・環境情報 ・気象情報 ・電力消費情報 AIシステム 高度数学を用いた炭素排出量算出アルゴリズム OUTPUT 指定された地域の炭素排出量の可視化 導入事例 三井住友海上火災保険株式会社様 浸水シミュレーションにより保険金支払いのリードタイムを最大1/5短縮可能に より詳しく ※画像はイメージです 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ様 別府市とNTTデータのまちづくり推進のための連携協定締結においてAIシミュレーション技術を提供 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、お気軽にお問い合わせください。 お問い合わせはこちら

ダウンタイムの発生や、故障・事故による社会的影響、メンテナンス人材の不足など、課題の多い風力発電業界。AIエンジンを駆使して「スマート保安」に貢献します。 Wind Power AI 脱・事後処理 「まさか」を検知し事前に通知 風車の故障におけるダウンタイムの発生や、故障・事故による社会的影響、メンテナンス人材の不足など、対処すべき課題の多い風力発電業界。 ArithmerはAIによる画像解析技術を用いて「スマート保安」に貢献します。 お問い合わせはこちら 風力AI こんなお悩みありませんか？ 発電機故障による ダウンタイムの発生 風力発電の事故における 社会的影響 メンテナンス人材の不足 風力AIはそんなあなたの課題を解決します 風力AIの特長 風力に画像検査のAIを活用 機器異常の予兆を検知します 風力発電のナセル内部にカメラを設置し、常時、画像データを取得します。 常時画像を取得しているので故障に至る前の予兆を発見することができます。 正常状態を学習 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。 カメラとAIシステムが常に監視 人材不足を解消できます。 カメラから取得した画像データはAIシステムが常に監視するため、人による作業工数を減らすことができ、業務の効率化を図ることができます。 ※画像はイメージです 風力発電設備の 予兆保全・異常検知 月次巡視を、AIによるリアルタイム監視に置き換えて「スマート保安」を実現します。 INPUT 監視カメラ映像 AIシステム 教師なし学習 学習モデルから推論までワンストップ OUTPUT 日次レポート 異常報告レポート 導入事例 ※画像はイメージです 株式会社ユーラスエナジーホールディングス様 カメラを用いた予兆AIが風車の月次巡視を一部代替 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

数学で社会課題を解決し、世界に希望を　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 Philosophy 経営理念 Mission 数学で社会課題を解決する Arithmetics focus on Social Challenges Vision 最先端数学とAIで、お客様と社会の持続的成長を加速するグローバルイノベーターへ To become a global innovator that accelerates the sustainable growth of our customers and society through cutting-edge mathematics and AI Value Customer Growth First 顧客価値を最大化する Always Frontier 世界最先端の数学・AI 技術を最速で実装し続ける Math for Better Society 公益性と長期視点で意思決定する

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

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のアクセス紹介　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 Access アクセス アリスマー本社 名古屋オフィス Arithmer本社 〒113-0033東京都文京区本郷一丁目24番1号 ONEST本郷スクエア3階 TEL : 03-5579-6683 名古屋オフィス 〒451-0042 愛知県 名古屋市西区那古野二丁目14番1号 なごのキャンパス 2-1号室 大阪オフィス 〒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 大阪オフィス 徳島オフィス 徳島オフィス 〒770-0831徳島県徳島市寺島本町西1-61 徳島駅クレメントプラザ5階

AI Agent Column 7 2025.6.3 AI Agent導入step1 “理解” こんにちは。ArithmerのAI Agent担当コンサルタントです。 AI Agent コラム、大分、時間が経ってしまいましたが、前回（第6回）は導入プロセスの全体像として4つのステップ「（1）理解」「（2）選定」「（3）設計」「（4）計画」をご紹介しました。AI Agentという新しい技術を使いこなし、ビジネス価値に繋げるためには、このステップを順に踏むことが重要です。 今回はその最初のステップの「（1） 理解」について掘り下げていきたいと思います。 ―――― 理解すべきこと 「ITとAIとの違い」についてはもうよくご存じの方も多いと思います。 では「従来のAIとAI Agentとの違い」について特に理解しなければいけないこととは一体何でしょうか？ 従来のAIの適用は「教師あり学習」を業務に当てはめることがメインでした。特に分類や回帰といったタスクに取り組む教師あり学習では、「解きたい問題」に対して探索すべき変数は、主に「データ（前処理含む）」「アルゴリズム（モデル選択）」「ハイパーパラメータ」の組み合わせでした。もちろん、これも試行錯誤は必要でしたが、交差検証やグリッドサーチ、ベイズ最適化といった体系的な方法論がある程度存在し、探索空間の構造もある程度は見え、「どう頑張れば精度が上がりそうか」「どこが限界か」の見極めも、比較的、道筋が見えやすかったと言えます。これは言ってみれば、地図がある土地での探索に例えることができるでしょう。 ところが、AI Agentの世界は根本的に異なります。まず中核エンジンであるLLMのプロンプト調整だけでも、探索空間は、その構造も非常に複雑で、広さも膨大です。 それに加えて、他の部品（RAGの設定、ツールの種類と使い方、推論プロセスなど）との無数の組み合わせ方や、それぞれの調整項目が掛け合わさることで、全体の探索空間は文字通り爆発的に増大します。つまりAI Agentの活用は、未知の世界での探索に例えることができます。 この「質的にも量的にも桁違いに広大で、確立された方法論がない探索空間」をどう進むか、それが現在のAI Agentにおける大きな挑戦であり、導入を検討する上で理解しておくべきことの核心です。 理解するためのお薦めステップ この「リアルな難しさ」を前にして、私たちはどうすればAI Agentを本当に理解し、その可能性と限界を見極める実践的な感覚を身につけることができるのでしょうか？ それは、「座学」、「実践」、「議論」という、一見シンプルに見えるサイクルを回すことに尽きると、私たちは考えています。 座学 : 書籍・論文・記事の調査や講座の受講などにより、知識を習得する 実践 : ChatGPTなどを介して、AI Agentの中核のLLMの能力を体感する 議論 : ①、②で得た気づきを言語化・共有し、チームとしての共通認識を築く 特にポイントとなるのが３番目のステップです。 知識の習得（①座学）や能力の体感（②実践）に、この言語化・共有（③議論）を加えることで、初めて以下のような価値が生まれます。 個人の理解が深まる : 自分の言葉で説明しようとすることで、曖昧だった理解が明確になり、思考が整理されます（暗黙知→形式知）。 客観性と多角的な視点が得られる : チームで共有し議論することで、「そういう見方もあるのか」「そのリスクは考えていなかった」といった多様なフィードバックやインプットが得られ、一人では気づけなかった偏りや盲点が修正されます（集合知の活用）。 組織としての前進が可能になる : 共通の言葉で議論し、認識を合わせることで、チームや組織として「何を理解し、次に何をすべきか」という合意形成ができ、具体的な計画や意思決定に繋げることができます。個人の学びが組織の力に変わるのです。 これが、私たちが「座学 」「実践 」に加えて「議論 」という３つ目のステップをお勧めする理由です。 ―――― さて、次回（第8回）は、いよいよステップ2「選定」です。AI Agentの強みを活かせる業務を具体的にどのように見極めていくのか、そのプロセスと評価のポイントについて詳しく解説していきます。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、数学で社会課題を解決する会社です。Arithmerという社名は、算術、数学という意味の “Arithmetic” から名付けました。 About Us Arithmerは、数学で社会課題を解決する会社です 会社概要 Arithmerの会社基本情報や沿革、役員体制などの情報をご紹介します。 ボタン 経営理念 Arithmerは、数学で社会課題を解決する会社です。Arithmerという社名は、算術、数学という意味の “Arithmetic” から名付けました。 ボタン 代表挨拶 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Future（未来）へとつなげるのか、それを考えるのが私たちの仕事です。 ボタン アクセス Arithmerは本郷本社、名古屋、大阪、徳島に拠点があります。 ボタン 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。さまざまな専門分野をバックグラウンドに持つエンジニアが活躍しています。 ボタン 役員紹介 Arithmerの取締役の体制、監査役の体制、執行役員の体制をご紹介します。 ボタン

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 取締役 執行役員 研究開発本部長 森　雅巳 Arithmer株式会社 取締役 執行役員 研究開発本部長 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

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