AI Agent Column 1 2024.12.26 AI Agentとは？ 近年のAIの進化は目覚ましく、私たちは既に対話型AIや生成AIを日常的に活用しています。その中でもここ1・2年、特に注目されているのが "AI Agent" という概念です。AI Agentとは一体何でしょうか？ これまでのAIと何が違うのでしょうか？　AI Agentコラム第1回の本稿では、まずAI Agentとは何を指すのかを整理したいと思います。 ―――― AI Agent とは？ 例えば、あなたが旅行の計画をしているとします。目的地や日程だけをAIに伝えると、最適なフライトを検索し、予約を完了してくれる。さらには、ホテルの予約やレストランの手配まで自律的に進めてくれる― ―これが、今注目されているAI Agentの一例です。 "AI Agent" という言葉自体は以前からありましたが、現在のような「大規模言語モデル(LLM)を活用し、自律的にタスクを遂行するシステム」の意味で使われ始めたのは、2023年4月ごろからです。具体的には、LangChain, Auto-GPT, BabyAGIなどのシステムが次々と登場し、それぞれがツール連携やタスク処理の新しい可能性を示しました。従来の対話型AIとは異なり、目標達成のために自ら情報を集めタスクを分解し実行する『行動するAI』という新しい方向性を打ち出したと言えます。これ以後このコンセプトが "AI Agent" として広まり、ビジネスや研究の分野で大きな注目を集めています。 このように "AI Agent" は幅のある概念ですが、このコラムでは次のように定義します。 「自律性、反応性、積極性、社会的能力を持ち、環境と相互作用して目標を達成するシステム」 これを図にすると以下のようになります。自律性、反応性、積極性、社会的能力という4つの特性が連携して、AI Agentが目標達成する仕組みを表しています。 ここで特に注目すべきは、「環境に作用して目標を達成する」という点です。従来の対話型AI(ChatGPTなど)は、ユーザーの問いに答える「受動的」な存在でした。しかし、AI Agentは目標に向けて自ら情報を探し、計画を立て、ツールや他者との連携を通じてタスクを遂行する「能動的」な存在へと発展しています。 従来の自動化との違いは？ 「行動する」システム自体は以前からありました。 例えば、RPA(Robotic Process Automation )は2010年代前半ごろから広く認識され実用化している技術です。RPAも環境を観測し、自律的に環境に対して行動を起こすことができます。ただし、その判断はルールに従って行われ、そのルールは事前にプログラムやフロー図など形式的な手法で記述しなければなりません。 これに対して “AI Agent” は、ユーザーが自然言語で目的を指示するだけで、あとは判断することができます。この差は非常に大きいものです。 冒頭に挙げた旅行の手配の例で考えてみましょう。 RPAを使った場合、フライト予約はあらかじめ設定された手順に従って行われます。航空会社のウェブサイトにアクセスし、日付や目的地を入力して検索、条件に合うフライトを選んで予約する、といったプロセスです。しかし、この手順は固定的で、予期せぬ事態には対応できません。例えば、フライトが満席の場合、RPAは次の手順に進めず、人間が条件を再設定する必要があります。 一方、AI Agentは異なります。フライトが満席の場合、自ら次の選択肢を探し、条件に合う別のフライトを提案します。それだけでなく、フライト変更が宿泊やレンタカー手配に影響する場合でも、関連タスクを再調整し、計画全体を柔軟に再構築できます。固定的な手順に縛られず、目標達成に向けて動けるのがAI Agentの特長です。 AI Agentの位置づけ このように、AI AgentはChatGPTの自然言語能力とRPAの自動実行の技術が融合したものと捉えることができます。対話型と自動実行型、自然言語とルールベースという2軸で整理すると以下のようになります。 このように、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、他の技術とは一線を画しています。 ―――― 今回は、本AI Agentコラムの第1回として「AI Agentとは？」を整理してみました。次回の第2回では、AI Agentがなぜいま、企業や研究者たちの注目を集めているのか、その背景を掘り下げていきます。ぜひご期待ください。 AIエージェントページへ 次の記事へ

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

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

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

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

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

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

Arithmer株式会社はプライバシーマークを取得しております。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 Privacy プライバシーマーク Arithmer株式会社はプライバシーマークを取得しております。 証明書はこちら 事務所 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 一般財団法人日本データ通信協会 認証登録番号 第21004668(03)号 有効期限日 2024年8月17日～2026年8月16日

Arithmer（アリスマー）が提供するヒューマノイド、ドッグ、アーム＆ハンド、インスペクションの4種のフィジカルAIを紹介します。 Robot-as-a-Service (RaaS) From Hardware to Operations ハードの販売から稼働の販売へ 「言葉」 を理解し、「身体」 で応える。 Arithmerのフィジカ ルAIが、ビジネ ス現場に新たな労働 力をもたらしま す。 人間の意図や状況を察知する高度な「認知能力」と、物理的に作用する「身体」の融合が、深刻化する人手不足や業務効率化の課題を根本から解決します。 人と対話し、手を動かし、空間を見守る。それは単なる自動化ツールではなく、人間に寄り添い、共に働く「自律型スタッフ」です。 オフィス、商業施設、工場、物流まで、リアルなビジネスの最前線で即戦力として活躍します。 テクノロジーをリアルの世界へ解放し、労働のあり方を次のステージへ。 貴社の現場に変革をもたらすソリューションの全貌を、ぜひスクロールしてご確認ください。 ARIQ Concierge （アリック・コンシェルジュ） 話すだけでなく、手で応える。現場で活躍するAIヒューマノイド。 受付や案内といった「対話」の領域にとどまらず、 五本指ハンドを駆使して物を受け渡すなどの物理的なサポートまでこなす新時代のスタッフです。 最先端のVLA（Vision-Language-Action）技術により、周囲の状況を自律的に理解し、安全に行動。 ショールームやオフィス、イベント会場など、上質なおもてなしと確かな実務力が求められる現場で、 人手不足を解消する即戦力として機能します。 HACHICLE （ハチクル） 話せる、運べる、見守れる。縦横無尽に駆け巡る犬型AIエージェント。 単なる巡回ロボットの枠を超え、人と高度なコミュニケーションが取れる画期的なパートナーです。 優れた走破性で階段や悪路をクリアし、昼は施設案内や物資の運搬、夜は警備巡回や設備点検、 メーター読み取りなど、1台で何役もの業務を自律的にこなします。 人が入りにくい環境の監視から、親しみやすい顧客対応まで、24時間体制で現場を支えます。 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 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

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