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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

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

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

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

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

Arithmer株式会社は情報セキュリティマネジメントシステム認証を取得しております。　　　　　　　 ISMS 情報セキュリティマネジメントシステム認証 Arithmer株式会社はISO/IEC 27001:2022 情報セキュリティマネジメントシステム認証（ISMS）を取得しております。 組織名 Arithmer 株式会社 事業所 東京都文京区本郷一丁目24番1号 ONEST本郷スクエア3階 認証機関名 Intertek 認証登録番号 13668 初回登録日 2020年6月9日 有効期限日 2026年6月8日 認証登録範囲 AI 技術の研究開発及び関連ソリューションの販売、サポート、コンサルティングに関する情報セキュリティの管理 ・研究開発部門 ・事業部門 ・管理部門

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

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。 Projects ArithmerではAI・IT技術でさまざまな社会課題を解決しています 高度数学のビジネス活用を目指し、さまざま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、さまざま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。 株式会社コナカ様 店頭と同様に洋服選びの楽しみを 世界初、「完全パーソナライズド AIレコメンデーション」 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に短縮可能 株式会社デンソーウェーブ様 デンソー様の人協働ロボットCOBOTTA®とコラボレーションし、塗抹法細菌培養を自動化 徳島大正銀行様 地方銀行様が保有しているビックデータを有効活用した、経営課題AI支援システムを導入 株式会社コナカ様 スマホを使用した高精度3次元採寸アプリにより、オーダースーツの売上が7倍に 日本電気株式会社様 NECとArithmerの協業でマイナンバー認証サービスの推進に貢献。「なりすまし」を防止 三井住友海上火災保険株式会社様 画像解析により損傷箇所を算出し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 大手製薬会社様 神の手と呼ばれる製薬会社の技術者の熟練した動作をロボットにて再現。職人の技を実装 日本気象協会様 AI技術を活用し道路の管理業務を効率・高度化へ貢献。台風や低気圧による越波の自動巡回・監視 お問い合わせはこちら

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。 お問い合わせは下記にご記入ください。 オプションを選択 * サービス詳細のお問い合わせ 採用について その他（詳細は下記にお願いします） 採用ページはこちら 会社名 メールアドレス 氏名 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

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