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。

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は東京大学数理初となる企業として設立されました。様々な専門分野をバックグラウンドに持つスタッフが活躍しています。 Our Team 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。 様々な専門分野をバックグラウンドに持つスタッフが活躍しています。 フェロー 兼 CTO C.A. 東京大学理学系研究科物理学専攻修了(理学博士)。フランス・サクレー研究所、ドイツ・ザールラント大学にて研究と教育に従事。日本物理学会若手奨励賞受賞。 ボタン エンジニア Y.N. 2010年 東京大学大学院数理科学研究科数理科学専攻博士課程修了（博士/数理科学）。流体予測AIなど、数理モデルを取り込んだAIソリューションの開発に従事。 ボタン エンジニア R.B. Johns Hopkins大学環境工学修士課程修了。2018年来日。金融予測やモデリングに幅広く携わる。企業が直面する業務上の課題解決のため、機械学習と深層学習を学ぶ。 ボタン エンジニア M.H. 九州大学大学院 数理学研究科にて修士号を取得。24年間ソフトウェア開発会社にてプログラマーやプロジェクトリーダーとして開発に携わる。 ボタン デザイナー Y.K. 広告会社などでAD・デザイナーとして勤務。飲料から家電まで多くの業界でセールスプロモーションに携わってきた。2024年8月 Arithmer に入社。セールスに関わるデザイン業務、グラフィックから動画編集、画像・動画生成などを担当。 ボタン コーポレート N.M. 前職でユーザーサポート・ヘルプデスクを経験したのち、2020年9月Arithmerに入社。情報システム分野はもとより、システム関連コストの削減検討などでも活躍中。 ボタン 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

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 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 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

自動採寸AIシステムはスマホでいつでもどこでも採寸可能！API連携で2営業日でサービス開始でき、ECサイトなどとも連携可能です。ベテラン採寸者の技術を学習したAIエンジンが、女性性特有の体形差も画像で補正処理でき誤差が非常に少なく採寸できます。 採寸に必要な情報は、身長、体重、年齢と写真2枚だけ トップテーラーの 技術をスマホで 自動採寸AIシステムはスマホでいつでもどこでも採寸可能！トップテーラーの技術を学習したAIエンジンが、女性特有の体型差も画像で補正処理します。API連携で2営業日（予定）でサービス開始可能です。 自動採寸AI お問い合わせはこちら こんなお悩みありませんか？ コロナ禍により来店客が 減少している… オーダー衣料を提供したいが、採寸の為の人的リソースがない お客様に最適なサイズを提供し顧客満足度を上げたい… これらの人的リソースの確保や、実際の採寸・試着などの制限を解決します 自動採寸AIの特長 24時間、世界中いつでもどこでも来店不要で採寸可能 来店無し、もしくは来店回数を大幅に減らしたオーダーサービス事業の構築に貢献します。世界中どこからでも採寸できるため、海外向けオーダーサービス事業へのご利用も可能です。 専門の採寸技術者は不要で店員の負担軽減が可能 既存のフィッティングノウハウと組み合わせ、既製服のサイズレコメンド機能にもご利用可能です。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。 3Dスキャナのような大型の設備は不要 採寸者や大型設備や店舗が不要なため、オーダーサービス事業のコスト削減に貢献。初期投資を削減でき、すぐに自動採寸システムの多店舗展開が可能になります。 トップテーラーの技術を学習したＡＩエンジンにより、いつでもどこでも自動で採寸可能です お問合せはこちら 自動採寸AIの特長 身長、体重、年齢と写真2枚だけ！AIエンジンが指定の採寸箇所の計算結果を出力します。 女性特有の体形差も画像で補正処理でき、 「カジュアル」「ビジネス」「スポーツ」「ブライダル」 など様々な業界の採寸に応用できます。 Casual Business Sports Bridal ArithmerMeasureは、クラウド上でサービス展開するクラウド型のAIエンジンです。 APIでECサイトやスマホアプリと連携してサービスを提供いたします。 身長、体重、年齢と写真2枚をインプットデータとし、AIエンジンが解析した指定の採寸箇所の計算結果を出力します。 Input スマホで採寸データを取得 属性データ （身長・体重・年齢） 自動採寸AIシステム 採寸計算 API連携 ECサイトなどと連携可能 Output 採寸結果 特許番号：6579353・6531273・6593830 自動採寸AIシステムは、特許を取得しています 画像と属性データを使用（3Dモデリング方式） 画像と属性データを使用（機械学習方式） 導入事例 株式会社コナカ様　DIFFERENCE 自動採寸AIシステムにより、 オーダースーツの売上7倍 コナカ様専用の自動採寸AIエンジンを開発、クラウド経由にてサービス提供させていただいています。コナカ様で構築されたスマホアプリとAPIで連携し、オーダースーツサービスを開始。応用方法として既製スーツの適切なサイズ提案にもご活用いただいています。また、専用のスーツも不要なため、誰でも手軽で簡単に自身の採寸が可能に。結果的に多くの新規顧客の獲得に繋がりました。 More 株式会社ヤマダヤ様 enamu ヤマダヤ様オリジナルの女性向け自動採寸AIエンジンを開発 ヤマダヤ様では新規事業として女性向けオーダーメイド衣料の提供サービスを開発され、その採寸業務にArithmerの自動採寸エンジンを採用頂きました。ヤマダヤ様オリジナルの女性向け自動採寸AIエンジンを開発し、クラウドサーバ経由にてサービス提供させていただいています。 More 銀座サカエヤ様 BODY SCAN 熟練の職人技術を取り入れたフルオーダーメイドを採寸アプリで 世界水準の“仮縫付フルオーダー”をご体感いただくため、AI採寸アプリ『BODY SCAN』の開発を行いました。AI採寸に人間の手仕事を加える事で、完璧なフィッティングを実現。課題としていた計２回以上の来店を１回に減らし、お客様の好みと体型補正を加えた“仮縫付フルオーダー”をご提供する事が可能となりました。 More メディア掲載実績 ArithmerMeasureは、高精度な採寸サービスとして様々なメディアに取り上げられました。 日本経済新聞/ 徳島新聞 / 日経MJ / 日経産業新聞 / PR Times / IT Media News / マイナビニュース / CNET Japan / など 導入までの流れ 採寸項目確認 提供可能な採寸箇所を確認していただき、業務にフィットするかご確認いただきます API仕様書導入マニュアル 弊社から導入マニュアルを提供し、API連携方法をご確認いただきます。 採寸結果確認 サンプルデータをご提供ください。弊社より、自動採寸結果をご提供します。 サービス申込 （ご契約） システム仕様ご確認の上、お申し込みを頂きます。担当営業にご連絡ください。 APIキー発行/ サービス確認 貴社専用のAPIキーを発行します。発行されたAPIキーでサービスをご確認いただきます。 いつでもどこでも体形採寸が可能！ スマホによる自動採寸サービスのご提供します 普段着の採寸に スポーツウェアの採寸に ブライダル業界の採寸に トップテーラーの技術を学習したＡＩエンジンにより、いつでもどこでも自動で採寸可能です お問合せはこちら

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

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

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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

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