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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 27001:2013 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

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。 Company 会社概要 Arithmetics focus on Social Challenges 数学で社会課題を解決する Arithmerは顧客やパートナーのデジタルトランスフォーメーション（DX）に寄り添うAI開発会社です。数学のコア要素技術をベースに、製造AI、風力AI、インフラAI、物流AI、リテールAI、バイオAIなど、さまざまな最先端のAIエンジンを駆使したソリューションのほかに、これらに生成AIを組み込んだソリューションなどを開発しています。これらの高度技術を自在に組み合わせることで、顧客の課題解決に貢献してまいります。 会社概要 会社名 Arithmer 株式会社 創業 2016年9月1日 資本金 1億円（2025年3月31日現在） 代表者 大田佳宏　　代表取締役社長 兼 CEO （博士（数理科学）（東京大学））　代表挨拶> 取締役 乾　隆一 取締役 常務執行役員 兼 CFO 経営管理本部長 森　雅巳 取締役 執行役員 研究開発本部長 中村壮秀 取締役（社外）アライドアーキテクツ㈱取締役ファウンダー 岩田彰一郎 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） 監査役 星野義雄 常勤監査役 高岡彰治 監査役（社外） 落合孝文 監査役 執行役員 乾　隆一 取締役 常務執行役員 兼 CFO 経営管理本部長 森　雅巳 取締役 執行役員 研究開発本部長 アクセス 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　アクセスマップ> 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 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 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 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 徳島オフィス 〒770-0831 徳島県徳島市寺島本町西一丁目61 徳島駅クレメントプラザ5階 大阪オフィス 〒542-0081 大阪府大阪市中央区南船場 三丁目9番10号 徳島ビル11階

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

パーソナライズされたAIレコメンド機能や、スマホカメラを使用した高精度な自動採寸など、小売りの現場で活用できるAIを提供しています。 Retail AI 慢性的な人手不足の小売りの現場で AIがさまざまな役割を補完 お問い合わせはこちら パーソナライズされたAIレコメンド機能や、スマホカメラを使用した高精度3次元採寸など、小売りの現場で活用できるAIを提供しています。 リテールAI こんなお悩みありませんか？ 商品の発注業務に人手を割かれて 接客がおろそかになる オーダーメイドの採寸技術が 熟練者から継承できない お客様の要望にお応えできるプロフェッショナル人材が不足している リテールAIはそんなあなたの課題を解決します リテールAIの特長 蓄積された実績とSNSトレンドを 組み合わせて自動発注 過去の販売実績のデータだけではなく、SNSでの今のトレンドも加味した上で販売予測を立てて発注を行います。 専門の採寸技術者は不要で 店員の負担軽減が可能 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。 数万のデータから 顧客のニーズに合った商材をレコメンド 顧客情報や商談記録などから、ニーズやシーズをAIが集約し、顧客に合わせた情報や解決策などを提供することができます。 ※画像はイメージです トップテーラーの技術を スマホで再現 トップテーラーの技術を学習したAIエンジンが、身長、体重、年齢と写真２枚だけで指定の採寸箇所の計算結果を出力します。カジュアル、ビジネスだけでなく、さまざまな採寸に応用できます。 INPUT 身長 体重 年齢 写真２枚 AIシステム 自動採寸AIシステム OUTPUT 指定箇所の採寸結果 ビッグデータ×AIアルゴリズム 個人の嗜好に合わせたレコメンド 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、コンシェルジュの行う接客と同じように、個々のユーザー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。 INPUT 顧客データ 採寸データ SNS自動収集データ AIシステム AIデリバリー AIコーディネイト セレクトレンズ OUTPUT おすすめ商品の提案 ※画像はイメージです ※画像はイメージです 顧客のニーズとシーズをマッチング 最適化AIレコメンドシステム 銀行内で分散管理されている、顧客の「企業情報」「財務データ」「商談記録」などを集約し独自のDBを構築。このDBを基に販路拡大や仕入れ先・外注先の確保など、顧客のニーズとシーズを組み合わせることで、最適なマッチングを提案します。 INPUT 企業情報 財務データ 商談記録 AIシステム 最適化AIレコメンドシステム OUTPUT 企業同士のマッチング候補 株式会社ヤマダヤ様 身長・体重・年齢と写真3枚の 撮影でオーダーメイドの 採寸が完了 女性向け自動採寸AIエンジン より詳しく 導入事例 株式会社コナカ様＜SUIT SELECT＞ スマホ上で店頭での洋服選びの 楽しみを完全再現世界初 「完全パーソナライズド AIレコメンデーション」 より詳しく 徳島大正銀行様 保有している情報資産 （ビッグデータ）を 有効活用 経営課題AI支援システムを導入 より詳しく 国立大学法人鳴門教育大学様 学生の自己伸長型の学び促進。教員に求められる資質能力を可視化。「教員養成学修可視化システム」 より詳しく 株式会社ヤマダヤ様 ECサイト上で試着イメージを提供 リアルとデジタルでのシームレスな購入体験 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、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

AI Agent Column 3 2025.1.14 AI Agentで何ができるのか？ 明けましておめでとうございます。今年も昨年に続いてAI Agentの年になりそうですね！ 昨年末のAI Agentコラムの第1回ではAI Agentとは何か、第2回ではなぜいま注目されるのかを紹介しました。そしてこの第3回では、AI Agentに実際に何ができるのか具体的に見ていきたいと思います。 ―――― 代表的な用途 前回のコラムで触れたように、AI Agentは技術の進化や環境の整備、ビジネスの期待のが高まりなどを背景に、様々な領域で活用が進められています。以下に、代表的な用途をいくつかご紹介します。 カスタマーサポート： AI Agentは、カスタマーサポート業務の自動化で顕著な成果を上げています。具体的には、顧客からの技術的な問題や製品の不具合に関する問い合わせに対し、AI Agentが自律的に対応し、問題の特定、解決策の提示、さらには必要に応じて専門スタッフへの切り分け、引継ぎなども行います。 事務作業： 定型的な事務作業を自動化し、業務効率を高めます。例えば、会議の日程調整や終了後の議事録作成を自動で行います。またメール対応も、これまでのやり取りの経緯や、先方の送付資料を要約し、回答案を生成することができます。日常的なタスクをAI Agentが代行することで、従業員がよりクリエイティブな仕事に集中することができます。 データ分析： AI Agentはデータ分析でも利用されています。例えば、マーケティング担当者が『今期売上が最も伸びた商品は何か？』と尋ねると、売上データを解析し商品別成長率を示します。続けて『その商品の売上が伸びた地域は？』と尋ねると、その商品の地域別成長率を示します。こうした対話的なプロセスで、ユーザーの意思決定を支援します。 ソフトウェア開発： AI Agentは、ソフトウェア開発においてコード生成やデバッグ支援、タスクの自動化などに利用されています。例えば、開発者が必要な機能を説明すると、それを基にサンプルコードを生成し、エラーが発生した場合にはエラーメッセージから修正案を提示することができます。また、テストケースの生成や実行の自動化を通じて、品質向上にも貢献しています。 マーケティングコンテンツ作成： SNS投稿やキャンペーン資料の作成を支援します。例えば、新商品の特長を入力すると、それを基にキャッチコピーや投稿文を生成します。また、ターゲット層の説明をもとにその層に訴求するデザイン案や画像の生成も可能です。これにより、マーケティング業務の負担を軽減し、かつ、迅速かつ効果的な施策を実行することができます。 教育： AI Agentはまた、教育分野における個別最適化学習にも使われています。例えば、学習者の進捗を分析し、苦手分野を特定して適切な練習問題を提案します。また、教員向けにはテスト採点や出席管理といった事務作業を自動化し、教育活動に集中できる環境を提供します。 バリエーション豊かなAI Agent このように、AI Agentとひとことで言っても、その役割や適用範囲は非常に幅広いものです。人間の意思決定や創造性を支援することに重きを置くものもあれば、人間の負担を減らすために自動実行に重きを置くものもあります。また、特定の業務に特化したAgentもあれば、幅広い分野で活用できる汎用型のAgentも存在します。 先に挙げた用途の例は、以下のように整理するとわかりやすいでしょう。 このように、AI Agentはさまざまな用途で活用が進んでいます。さらに、AI Agent自身の柔軟性の高さや、多様な試みが世界中で行われていることから、今後ますます広い領域に適用されていくことでしょう。 ―――― 今回はAI Agentの代表的な用途と、その幅広さについてご紹介しました。一方で、AI Agentはまだ万能ではありません。次回の第4回では、AI Agentを実際の業務に適用する際の難しさについてお話ししたいと思います。 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

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

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 Agent Column 10 2025.12.10 AI Agentコラム (10): AI Agent導入 step4 ”計画“ AI Agent導入の4ステップ「理解」「選定」「設計」「計画」。前回（第9回）はステップ3「設計」として、AI Agentを業務に組み込む「to-be」の描き方についてお話しました。 さて、いよいよ最終ステップとなる今回は「(4) 計画 (Plan)」です。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際に、どのようなことに留意するべきかお話したいと思います。 ―――― AI Agent ならではの注意点 第一に、中核となるLLM（大規模言語モデル）そのものが持つ「御しにくさ」 です。 LLMは確率的に動作するため、同じ指示でも応答が揺らぐことがあり、その思考プロセスは完全には透明ではありません。また、膨大な知識を持つ一方で、特定の業務に必要な専門知識や暗黙知は不足していたり、時には事実に基づかない情報（ハルシネーション）を生成したりすることもあります。さらに、その能力を最大限に引き出すための最適な指示（プロンプト）を見つけること自体が、試行錯誤を要する複雑な作業です。この「御しにくさ」があるため、AI Agentの挙動を完全に予測し、制御することは本質的に困難なのです。 第二に、AI Agentには、単に応答を生成するだけでなく、自律的に「実行を任せる」ことによる特有のリスク が伴う点です。AI Agent が外部ツールと連携したり、システムを操作したり、あるいは顧客と直接やり取りしたりする場合、その「御しにくい」挙動が、ビジネス上あるいは社会的に無視できない影響を直接的に及ぼす可能性があります。従来のAI以上に、そのアクションの結果に対する責任と、安全性をどう担保するかが問われます。 この「LLMの御しにくさ 」と「実行を任せるリスク 」という 2つの大きな特性があるからこそ、事前に全てを完璧に計画することが難しく、次のセクションで述べるような、不確実性を前提とし、リスクを管理しながら、実践を通じて学習・適応していくための特別な計画上の配慮が不可欠となります。 1. 不完全であることを前提に計画する まず大前提として、AI Agentは導入初期において「不完全」であることを受け入れなければなりません。LLM の確率的な性質や学習データの限界、そして私たちがまだ知らない未知の挙動などにより、事前にすべてのケースを想定し、完璧な準備を整えることは不可能です。 したがって、計画においては「完璧な状態でのリリース」をゴールとするのではなく、「不完全な状態から安全に学び、成長させていくプロセス」そのものをデザインする必要があります。 そのための具体的なアプローチが「スモールスタート」です。これは、リスクを最小限に抑えつつ、早期に現実世界でのフィードバックを得て学習するための極めて有効な戦略です。計画段階で、「どこまで小さく始めるか」を具体的に定義します。 意図的にリスクを限定した「練習環境」を計画的に用意し、その中で AI Agentを動かし、挙動を観察し、改善していく。そして、スモールスタートから得られる様々なフィードバック（AIの挙動、ユーザーの声、業務影響など）を意図的に収集し、分析し、それを次のイテレーション（反復）の計画に迅速に反映させるループを計画に組み込むことが重要です。 従来のウォーターフォール型計画のように、一度立てた計画に固執するのではなく、実践からの学びに基づいて計画自体を柔軟に見直し、適応させていく。このアジャイル的な進め方こそが、不完全で予測不能な AI Agentと共に歩むための現実的なアプローチです。 2. リスクの取り方を計画する AI Agentの自律性を本当に活用するには、ある程度の「リスク」を取って実行を任せる場面も出てきます。しかし、最初からすべてを委ねるのは危険です。そこで重要になるのが、リスクをコントロールしながら段階的に適用範囲や権限を広げていく計画です。 計画段階で、AI Agentに任せる機能、アクセスできるデータ、実行可能なアクションなどを、どのようにステップを踏んで拡大していくかのロードマップを具体的に描きましょう。そして最も重要なのは、各ステップにおいて「許容できるリスクはどこまでか」「何を達成できれば次のステップに進めるのか」という客観的な基準（例えば、特定のタスクにおける成功率、エラー発生頻度、人間の修正頻度など）を事前に明確に定義し、関係者間で合意しておくことです。 特に、導入初期に安全策として設けることが多い「人間による判断・介入」プロセスは、あくまで AI Agentを育成するための「補助輪」と捉える視点が大切です。その補助輪をいつ、どのような状態になったら取り外すのか、その移行プロセスと判断基準を計画に明記しておかないと、人間によるチェックが恒久化し、結果的に AI Agentの自律性を十分に引き出せないままになってしまう可能性があります。必要なリスクは取り、不要なリスクは取らない、長期視点での合理的な判断が求められます。 3. 問題発生時の対応を計画する AI Agent の導入計画においては、残念ながら問題が起こることを避けられない前提として捉える必要があります。その確率的で複合的な性質上、予期せぬ挙動やエラー、あるいは期待通りの結果が出ないといった事態は必ず発生し得ます。重要なのは、発生をゼロにすることではなく、発生した場合にいかに迅速かつ柔軟に対応し、さらにそれを次に活かすかを計画しておくことです。 計画には、まず問題を早期に検知するためのモニタリング体制（ログ収集・分析、異常検知アラートなど）の整備を含めるべきです。AI Agent は原因特定が難しい場合も多いため、迅速な状況把握と影響範囲の特定、そして必要に応じた暫定的な対処（関連機能の一時停止、人間による代替処理など）と、その後の恒久的な対策に繋げるプロセスを定めておくことが有効です。 さらに強調したいのは、発生した問題を単なる「障害」として処理するのではなく、AI Agentと組織全体の「学習機会」と捉える視点です。問題発生時の状況、原因（推定でも構いません）、対処内容とその結果といった情報を構造化されたデータとして記録・蓄積する仕組みを作りましょう。この「失敗からの学び」を分析し、AI Agent 自体の改善や、運用プロセスの見直しに繋げていくフィードバックループを回すこと。これこそが、AI Agentを継続的に進化させるエンジンになります。 ―――― 今回は、導入の最後のステップ「計画」についてお話ししました。 そして本コラム『AI Agentコラム』は、この第10回をもちまして最終回となります。 長きにわたりご愛読いただき、誠にありがとうございました。 この連載では、まず AI Agentとは何かという基本的な概念から始め、その適用範囲、課題、実際のユースケースをご紹介しました。第 6回からは導入プロセスを「理解」「選定」「設計」「計画」という4つのステップに分けて、それぞれの実践面での注意点を掘り下げてまいりました。 私たちが一貫してお伝えしたかったのは、AI Agentが秘める大きな可能性と、それに伴う固有の難しさ、特にその「不確実性」とどう向き合うか、という点です。 本コラムでご紹介した考え方やアプローチが、皆様それぞれの挑戦におけるヒントとなれば大変嬉しく思います。AI Agentを取り巻く世界は、これからも急速に変化していくでしょう。私たち Arithmerが、その道のりを共に考え、歩むパートナーとして、少しでもお役に立てることがあれば幸いです。 改めまして、全10回の連載にお付き合いいただきましたこと、心より感謝申し上げます。 前の記事へ AIエージェントページへ

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