Arithmer（アリスマー）株式会社は、数学で社会課題を解決することをミッションとし、顧客とパートナーのDX化に寄り添うAI開発会社です。AIエージェント、浸水AI、予兆AIなどさまざまなソリューションを提供します。 ARI = Arithmer / Q = Question + Quest 問いから始め、探究し、現場の仕事へつなぐ名前です。 会話が行動に変わり、 知識が現場を歩き出す。 人の意図を受け取り、状況を確かめ、 承認された仕事を現場でつなぐフィジカルAI。 ● 会話を、安全な実行へ 人の確認・修正・停止権限を中心に ● 座標を、仕事の意味へ 空間と権限、現在の状態を重ねる ● 一台の知能を、チームへ 人の監督のもとで役割をつなぐ News Toshiba OPEN INNOVATION PROGRAM 2026のパートナー企業に選出されました ニュースリリース 10 分前 鳴門教育大学附属小学校とArithmerは、AIに関する連携授業を実施しています ニュースリリース 2 日前 PHPの脆弱性について当社のサービスに影響はありません ニュースリリース 10月23日 ARIQ（AIヒューマノイド）の阿波踊りがテレビで放送されました メディア掲載 7月30日 ARIQ（AIヒューマノイド）の阿波踊りについて新聞に掲載されました メディア掲載 7月30日 お知らせ ニュース一覧へ Arithmer News for magazine Arithmer News Lette r （ 8 月 号） 最新の動画ニュースレター プロダクト Products プロダクト いま、 AI は 画面の中で 答える 存在 から、 現実の世界 を見つめ、考え、語り、 自ら動く存在へと進 化しています。 2050年には、世界で約10億体のヒューマノイドが稼働すると言われています。それは、人類の知識と技能が身体を持ち、あらゆる現場で人とともに働き始める、大きな転換です。 MIRAXIOMの目が現場を捉え、ALATISの耳と鼻が変化を感じ、MoirAIの頭脳が専門知を対話させ、WazaNoaの口が知恵を伝える。そしてZa-ARIQの手とHACHICLEの足が、判断を確かな行動へ変えていきます。 これらの知能をARIQがひとつにつなぎ、人が創造、共感、責任ある決断に集中できる時間を生み出します。しかし、すべての仕事に、すべての機能や人の身体が必要とは限りません。貴社の業務や課題に合わせ、必要な知能だけを個別のプロダクトとして、無理なく柔軟に導入し、未来に向けて拡張できます。 私たちがつくるのは、人に代わる未来ではなく、人の力を広げ、技能を次代へつなぐ未来です。見る、感じる、考える、伝える、動く。その知能を、必要な場所から、ひとつずつ。 10億体の先にある新しい社会を、Arithmerは数学とAIの力で、いま現場から創り始めます。詳しくは、各プロダクトのロゴをクリックして、ぜひご覧ください。 プロダクトの資料をお求めの方は下記にメールアドレスをご記入ください。 送信ボタンを押すと、資料のダウンロードページに遷移します。 メールアドレス 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 AIは数学でできている。 画像を理解し、言葉の意味を捉え、未来を予測し、ロボットを動かす。その知能の根幹には、確率、幾何、解析、最適化といった数学があります。Arithmerは、複雑な課題の本質を数学で捉え、現場で働くAIへと変える会社です。 2016年、東京大学大学院数理科学研究科から誕生。創業者の大田は2014年から同研究科で教授として研究と教育に携わり、現在も客員教授を務めています。社内には博士号エンジニアなどが20名以上在籍。最先端の数理研究と、独自のAIエンジンを構築する開発力を結集し、理論を事業の力へと磨き上げています。 企業ごとに、データの質も、設備の特性も、業務の手順も異なります。Arithmerは、お客様とともに課題と制約を整理し、何を認識し、予測し、最適化すべきかを明確にします。目指す成果から逆算し、AIの中核からシステム構成、業務への組み込み方まで設計する。現場の複雑さに向き合えることが、私たちの強みです。 独自性の中心にあるのは、世界の最先端AIを基盤に、その上へ特化型の独自数理AIを重ねる技術です。進化を続ける生成AIやVision AIなどを評価し、用途に適した技術を選択。その認識・理解能力に、企業固有の条件を捉える数理モデルや最適化技術を組み合わせ、知能をつくり込みます。 設計を支えるのが、複雑な現象から本質的な関係を見いだす数学です。課題に応じて重要な変数を絞り、少ない変数で現象を表す効率的な関数を設計することで、精度、計算負荷、運用コストの両立を追求します。先端AIの豊かな能力に、独自数理AIの精密さを重ねる。この融合が、費用対効果に優れ、現場で使い続けられるAIにつながります。 特定の業務・データ・評価条件では、99％以上の精度を確認した事例もあります。導入時にはお 客様と評価指標 を定め、 現場で性能と効果を検証 。 処理速 度、 安定 性、 安全 性、 説明可能 性、既存システムとの連携まで見据えて仕上げます。 画像による検査で、確認作業の負担と品質判断のばらつきを抑える。設備データの解析で、異常の兆候を捉え、早期の対応を支える。予測や最適化で、人員、設備、在庫を有効に生かす。AIの性能を、生産性向上、品質の安定、リスク低減、意思決定の高度化へとつなぎます。 この統合力は、現実世界で判断し、行動するPhysical AIにも広がっています。ヒューマノイドをはじめとする自律型AIロボットには、認識、理解、判断、制御、検証を一体化した知能が必要です。Arithmerは、Vision AI、空間認識、生成AI、数値シミュレーション、最適化、ロボティクスを統合し、知能と身体をつなぎます。 工場の作業支援、物流の搬送、インフラの巡回・点検、医療やサービスの業務支援へ。用途に必要な機能と、人による監督や安全確保の仕組みを設計し、人がより価値の高い仕事に集中できる環境づくりを進めます。 AIの価値は、日々の業務に定着し、成果が積み重なることで確かになります。Arithmerは、課題整理から技術検証、開発、導入、運用改善までを支援。データや業務の変化に対応し、評価結果を次の改善へつなげます。実証で得た可能性を、継続的な事業成果へ育てる。それが、私たちの実装力です。 各業界の大手企業20社以上と資本提携・業務提携を結び、創業以来、100社を超える導入実績を積み重ねてきました。培った技術と経験を基盤に、現在はグローバル展開と上場準備を進めています。 数学からAIを設計し、現場を変え、企業の競争力を高める。未来を予測するだけでなく、未来を動 かす。それが、Arithmerです。 「観測が知性になる。知性が、現場を動かす。」 NOESYRAを、本質を捉える知性を表すNoesis、分散した情報を結ぶSynthesis、判断を成果へ移すRealization／Actionを重ねた名と解釈します。NOESYRA by Arithmerは、見る、読み解く、考える、伝える、動くを一つの循環へ統合し、企業の経験を次の成果を生む知的資産に変えるThe Embodied Enterprise Intelligence Suiteです。 可視化、課題発見、対策比較、実行、効果検証を一続きにし、設定した権限内で自律的に循環。人が介入する局面を明確にし、速さと説明可能性を両立します。 例えば、工場の設備に、微細な変化が現れたとします。MIRAXIOMの「目」は、高精度なビジョンAIで、人が見落としやすい外観の違いや作業の変化を捉え、品質管理と現場観測を支えます。画像と言葉を結ぶVLMなどのマルチモーダルAIを活用し、映像を意味のある記録へ変換。何が、いつ、どこで起きたのかを整理し、画像付きの作業日誌や点検記録、報告書を自動作成します。現場を知るための記録が、日々の仕事の中で自然に積み上がります。 ALATISは、その画像や文書に、IoT、機器、センサー、POS、業務システムから生まれる膨大な数値を重ねます。形式も時間軸も異なる情報を、設備や作業、商品などの意味でつながる統合データベースへ再構築。リアルタイム解析によって、故障や事故、品質低下、需要変動の予兆を探り、アラートと次に取るべき行動を届けます。例えば、外観の変化に温度上昇や振動の増加が重なれば、点検の優先度を引き上げる。複雑な分析結果はニュース動画にもなり、現場と経営が同じ事実を共有できます。 課題が浮かび上がると、MoirAIの「頭脳」が動き始めます。保全、生産、安全、経営などの専門AIが、マルチエージェント会議で原因の仮説と対策を多角的に検討。互いの見落としや矛盾を問い直し、追加の分析が必要ならデータを確かめ、根拠、不確実性、推奨する対応を人へ報告します。「点検を急ぐべきか」「生産計画をどう調整するか」まで判断材料を具体化。人は情報集めや会議準備の負担を減らし、責任ある意思決定に集中できます。 そこで得られた専門知と、熟練者が受け継いできた技能は、WazaNoaが企業固有の知識空間へ整理・蓄積します。作業手順だけでなく、なぜその判断をしたのか、どこに注意すべきかという背景まで残す。足りない知識は関連資料や専門家の確認によって補い、Noaの「口」が、その場の状況に合った知恵を対話で届けます。一度の解決が、次の担当者を支える組織の強みになります。 判断は、画面の中にとどまりません。Za-ARIQの「手」が作業を担い、HACHICLEの「足」が巡回・点検へ向かい、ヒューマノイドARIQが会話、移動、作業を全身でつなぎます。視覚と言語を動作へ結ぶVLA、そしてPhysical AIの技術を生かし、人の監督と安全制御のもと、承認された仕事を実行。人が入りにくい現場や負担の大きい環境でも、機体の適用条件に合わせて、人の判断を確かな行動へ近づけます。 実行後は、結果を再び観測し、効果を評価します。成功も失敗も記録し、検証した知識や改善策を次の判断へ反映。これが、高速な閉ループ型PDCAを支える、評価駆動のデータフライホイールです。回すほど、分析・報告・実行の量と質が向上します。必要な製品から導入し、製造、インフラ、物流、小売、医療・介護、研究へ。NOESYRAは、知性と行動をつなぎ、現場の経験を競争力へ変えます。 事業内容 Solutions 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 主な取引先 ※正式にロゴ掲載許可をいただいたお取引先様のみアルファベット順に掲載しております。

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

AI Agent Column 2 2024.12.26 なぜいま、注目されるのか？ AI Agentコラムの第1回ではAI Agentというコンセプトそのものをご紹介しました。第2回の本稿では、そのAI Agentがなぜいま、これほど注目を集めているのか、その要因を掘り下げてみたいと思います。 ―――― ３つの要因 前回整理した通り、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、従来の技術とは一線を画する存在です。では、このAI Agentがなぜいま、これほど注目を集めているのでしょうか？ その背景には、次の3つの要因が挙げられます。 1. 技術のブレークスルー AI Agentが注目を高めた最大の要因は、大規模言語モデル (LLM) の飛躍的な進化です。 特に2022年11月にリリースされたGPT-3.5は、対話型アプリのChatGPTと共に普及し、LLMの可能性を人々に知らしめました。さらに2023年3月のGPT-4の登場により、LLMは単にテキストや情報を生成するだけでなく、タスクを理解し、自律的に遂行する「思考力」に近いものを獲得していることが明らかになりました。 例えば、GPT-4は旅行の計画を立てる際に、フライト、宿、食事の手配が必要であることなどを理解して、それぞれのタスクに分解することができます。 従来のAIは事前にルールを与えられた範囲でしか動けませんでしたが、LLMは自然言語での指示を受け、状況に応じた判断を柔軟に行えるようになったのです。これが、AIが「行動する」存在へと進化するブレークスルーとなりました。 2. 環境の整備 次に、このブレークスルーをビジネス活用へとつなげる研究開発の「環境」が整備されたことが挙げられます。 OpenAIなどによるLLM APIの公開や、AWS、Azure、GCPといったクラウドインフラの普及により、個人や企業がAI技術を手軽に利用し、試行錯誤を重ねることが可能になりました。また、LangChainやAuto-GPTといったフレームワークの登場により、LLMと他のツールやシステムを組み合わせたAI Agentのプロトタイプを簡単に構築できるようになってきています。これらの環境・エコシステムの普及が、研究者や開発者の創意工夫を後押しし、AI Agentの実用化を加速させています。 3. ビジネスの期待の高まり 技術と環境が整ったことで、ビジネスの現場でもAI Agentへの期待が急速に高まりました。多くの企業が導入に向けた具体的な検討や計画に着手し、またMicrosoftやSalesforceといった大手テクノロジーベンダーも相次いでAI Agent関連の新機能やサービスを発表しています。これらの動きにより、AI Agentを「未来の技術」から「現実のビジネスチャンス」へと変わり、さらに多くの注目を集めるきっかけとなりました。 これらの要因が重なり、AI Agentは今、生成AIを超える「次なる革新」として注目を集めています。かつてインターネットやスマートフォンが世界を変えたように、AI Agentも私たちの働き方や日常に劇的な変化をもたらすものとなるでしょう。 ―――― 次回の第3回では、実際のところAI Agentで一体何ができるのかを整理してみたいと思います。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

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

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

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

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

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。 About Us Arithmerは、数学で社会課題を解決する会社です 会社概要 Arithmerの会社基本情報や沿革、役員体制などの情報をご紹介します。 ボタン 経営理念 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。 ボタン 代表挨拶 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Future（未来）へとつなげるのか、それを考えるのが私たちの仕事です。 ボタン アクセス Arithmerは本郷本社、名古屋、大阪、徳島に拠点があります。 ボタン 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。さまざまな専門分野をバックグラウンドに持つエンジニアが活躍しています。 ボタン 役員紹介 Arithmerの取締役の体制、監査役の体制、執行役員の体制をご紹介します。 ボタン

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

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