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

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

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

AI Agent Column 6 2025.2.28 AI Agent導入の進め方 前回のコラムでは、AI Agent導入の一つの事例を紹介しました。では、これからAI Agentを導入しようと考えたとき、どこから始めるべきでしょうか？ 本稿では、AI Agent導入する際に必要となる４つのステップを紹介し、どのように進めるべきかを整理します。 ―――― AI Agent 導入前の4ステップ AI Agentは従来のAIに加えて新たな難しさがあります。そのため、まずはAI Agentを「理解」することから始めることが重要です。その上で、適用する業務を「選定」し、運用を含めた to-beを「設計」し、そのto-beに向けたステップを「計画」します。 (1) 理解 (Understand) : AI Agentの特性を知り、できること・できないことの感覚を養う (2) 選定 (Prioritize) : AI Agentの強みを活かせる業務を見極める (3) 設計 (Design) : AI Agentの業務への組み込み方のto-beを設計する (4) 計画 (Plan) : 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 (1) 理解 (Understand) これまですでに AIの導入を経験している方の中には、「AI AgentもAIの一種だ」と考える方もいらっしゃるかもしれません。しかし、AI Agentは従来のAIより格段に便利になった部分もあり、だからこそ新たな難しさも見えてきています。まずは十分な理解が必要です。 AI Agentは、技術そのものが複合的 で、従来のAIよりも構造がはるかに複雑です。 従来のAIは多くの場合、「教師あり学習」を用いた回帰や分類の問題として定式化し、データを集め、学習・評価し、適用する、という流れで進めることができました。しかし、AI Agentは 生成AI・タスク分解・自律実行・外部ツール連携 など、複数の技術が組み合わさるため、単体のモデルとして扱うことができません。 また、AI Agentのメリットの「自律性」を享受するために、多くの場合LLMの能力を活用することになります。LLMは自然言語を扱い、確率的に動作し、状況に応じて動的に判断するため、従来のシステムのように明確なルールを定めて設計することが難しくなります。事前にすべての挙動を想定できるわけではなく、「どう運用すれば意図通りに動かせるのか？」を深く理解しないまま導入を進めると、想定通りに進まず、行き詰ることになります。 このようにAI Agentを導入する際には、まず 「何ができるのか」「何ができないのか」「どう動くのか」 について感覚を養うことが重要です。 (2) 選定 (Prioritize) AI Agentは万能ではなく、得意不得意があります。適用する業務によって効果が大きく異なるため、業務との相性を見極めることが重要です。 従来のAIは、「十分なデータが揃っていて、明確な判断基準がある業務」なら適用しやすい傾向がありました。しかし、AI Agent は技術自体も複合的であり、タスク分解や実行まで担うため、ある業務に適用したときに、うまくいくかどうかを見極めるのがより難しいと言えます。 適用業務を選定する際には、次の3つの軸 で評価するのが有効です。 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 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 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 これらの視点を押さえ、実現可能性が高く、導入の効果が見込める業務から適用することが重要です。 (3) 設計 (Design) AI Agentは現時点ではまだ、箱から出してそのまま業務に適用できるようなパッケージ製品にはなっていません。実業務に組み込むには、次のような課題に対処する必要があります。 不確実な挙動 AIには確率的 (stochastic) な性質がつきものです。従来のAIでは、人が「判断」を担うのが定石でしたが、AI Agentの場合は「判断」も自律的に行うことが期待されています。確率的機構、決定論的 (deterministic) 機構、人の介入のバランスを設計する必要があります。 知識の不足 LLMは膨大な公開情報から学習することで、豊富な知識を獲得しました。しかし、多くの業務は現場の暗黙知に依存しており、LLMもそのままでは上手く対処することができません。これは短期的に解決できるものではなく、長期的な知識獲得の設計が不可欠です。 要件・環境の変化 業務要件やデータ、外部環境は常に変化し続けます。導入時に最適な設計をするだけでは、そのパフォーマンスを持続することはできません。業務で継続的に利用するには、変化に適応できる仕組みをあらかじめ組み込む必要があります。 これらの課題は、システム設計だけで解決できるものではありません。システムと運用の両面を統合的に設計するアプローチが求められます。 (4) 計画 (Plan) AI Agentの適用業務を決めto-beのシステム・運用の形が描けたら、そのto-beの実現に向けたステップを計画する必要があります。従来のITやAIの導入と共通の部分もありますが、AI Agentならではの注意点もあります。 不完全であることを前提に計画する AI Agentの動作には確率的な要素が含まれるため、導入前にすべてのケースを想定することは不可能です。最初から「完璧な状態」を目指すのではなく、スモールスタートし、フィードバックを活用しながら適応させていくことが重要です。 リスクの取り方を計画する 不完全なAI Agentにすべてを任せるのは難しいため、最初は範囲を限定し、段階的に広げるのが現実的です。 ただし、一度「人が判断」する仮運用を始めると、後から変えにくくなります。リスクとリターンを総合的に評価し、本運用への移行基準を事前に定めることが重要です。 問題発生時の対応を計画する AI Agentは確率的で複合的な技術のため、問題発生時の原因特定や対処が非常に困難です。未知の問題が起こる前提で、柔軟に対応できる環境を整える必要があります。また、問題発生はAI Agentにとって貴重な学習の機会でもあります。問題の解決だけでなく、継続的改善につなげられることが重要です。 ―――― まずは全体を4ステップに整理してみました。次回は、(1) の「理解」についてもう少し詳しく見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

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 M.T. 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 数理・計算科学専攻 博士後期課程修了（博士（理学））。同専攻助教としてトポロジーの研究と教育に従事。 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 営業 S.H. 大学卒業後、金融機関・Sler企業等に営業として勤務。名古屋にて画像・動画AIシステムやビッグデータ解析案件を中心に、商社・製造業等のプロジェクトを推進。 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

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 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

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

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 送信完了しました お問い合わせいただきありがとうございます。 確認の上、担当者よりご連絡いたします。 トップへ

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 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