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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

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

AI Agent Column 7 2025.6.3 AI Agent導入step1 “理解” こんにちは。ArithmerのAI Agent担当コンサルタントです。 AI Agent コラム、大分、時間が経ってしまいましたが、前回（第6回）は導入プロセスの全体像として4つのステップ「（1）理解」「（2）選定」「（3）設計」「（4）計画」をご紹介しました。AI Agentという新しい技術を使いこなし、ビジネス価値に繋げるためには、このステップを順に踏むことが重要です。 今回はその最初のステップの「（1） 理解」について掘り下げていきたいと思います。 ―――― 理解すべきこと 「ITとAIとの違い」についてはもうよくご存じの方も多いと思います。 では「従来のAIとAI Agentとの違い」について特に理解しなければいけないこととは一体何でしょうか？ 従来のAIの適用は「教師あり学習」を業務に当てはめることがメインでした。特に分類や回帰といったタスクに取り組む教師あり学習では、「解きたい問題」に対して探索すべき変数は、主に「データ（前処理含む）」「アルゴリズム（モデル選択）」「ハイパーパラメータ」の組み合わせでした。もちろん、これも試行錯誤は必要でしたが、交差検証やグリッドサーチ、ベイズ最適化といった体系的な方法論がある程度存在し、探索空間の構造もある程度は見え、「どう頑張れば精度が上がりそうか」「どこが限界か」の見極めも、比較的、道筋が見えやすかったと言えます。これは言ってみれば、地図がある土地での探索に例えることができるでしょう。 ところが、AI Agentの世界は根本的に異なります。まず中核エンジンであるLLMのプロンプト調整だけでも、探索空間は、その構造も非常に複雑で、広さも膨大です。 それに加えて、他の部品（RAGの設定、ツールの種類と使い方、推論プロセスなど）との無数の組み合わせ方や、それぞれの調整項目が掛け合わさることで、全体の探索空間は文字通り爆発的に増大します。つまりAI Agentの活用は、未知の世界での探索に例えることができます。 この「質的にも量的にも桁違いに広大で、確立された方法論がない探索空間」をどう進むか、それが現在のAI Agentにおける大きな挑戦であり、導入を検討する上で理解しておくべきことの核心です。 理解するためのお薦めステップ この「リアルな難しさ」を前にして、私たちはどうすればAI Agentを本当に理解し、その可能性と限界を見極める実践的な感覚を身につけることができるのでしょうか？ それは、「座学」、「実践」、「議論」という、一見シンプルに見えるサイクルを回すことに尽きると、私たちは考えています。 座学 : 書籍・論文・記事の調査や講座の受講などにより、知識を習得する 実践 : ChatGPTなどを介して、AI Agentの中核のLLMの能力を体感する 議論 : ①、②で得た気づきを言語化・共有し、チームとしての共通認識を築く 特にポイントとなるのが３番目のステップです。 知識の習得（①座学）や能力の体感（②実践）に、この言語化・共有（③議論）を加えることで、初めて以下のような価値が生まれます。 個人の理解が深まる : 自分の言葉で説明しようとすることで、曖昧だった理解が明確になり、思考が整理されます（暗黙知→形式知）。 客観性と多角的な視点が得られる : チームで共有し議論することで、「そういう見方もあるのか」「そのリスクは考えていなかった」といった多様なフィードバックやインプットが得られ、一人では気づけなかった偏りや盲点が修正されます（集合知の活用）。 組織としての前進が可能になる : 共通の言葉で議論し、認識を合わせることで、チームや組織として「何を理解し、次に何をすべきか」という合意形成ができ、具体的な計画や意思決定に繋げることができます。個人の学びが組織の力に変わるのです。 これが、私たちが「座学 」「実践 」に加えて「議論 」という３つ目のステップをお勧めする理由です。 ―――― さて、次回（第8回）は、いよいよステップ2「選定」です。AI Agentの強みを活かせる業務を具体的にどのように見極めていくのか、そのプロセスと評価のポイントについて詳しく解説していきます。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

土木現場におけるリスクやコスト負荷などをAIを用いて解決します。生産性の向上を図り、魅力ある建設現場を目指す「i-Construction」推進に寄与します Infrastructure AI 現場におけるリスクやコストの 負荷をAIで解決 土木の現場におけるリスクやコストなどの負荷を、AIを用いて解決します。生産性の向上を図り、魅力ある建設現場を目指す「i-Construction」の推進に寄与します。 お問い合わせはこちら インフラAI こんなお悩みありませんか？ 作業現場での作業事故を 無くしたい シミュレーションを扱える人が 属人化している 大量のデータ シミュレーションが必要 インフラAIはそんなあなたの課題を解決します インフラAIの特長 過去の作業事故報告から 今回の作業危険箇所を提示する さまざまな現場で発生する事故報告を集計・分析することで、現在の作業工程からAIが危険度を判定。注意点などの提示も行い作業事故0を目指します。 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。 少ないデータ、試行回数で 解析を実現 類似ケースをあらかじめ学習することで、指定されたエリアではデータの計測がわずかでも解析が可能となり、データ準備の省力化に寄与できます。 ※画像はイメージです 大雨による影響を事前に把握、 工期遅れを最小限に 天候に左右される建築の現場において大雨は大敵。立地条件などから降雨量に応じたシミュレーションをあらかじめ行うことで治水対策を効率化し、工期管理にお役立ていただけます。 INPUT 気象データ 観測データ 地形データ AIシステム 浸水高予測AIシステム OUTPUT 工事現場での 水たまりシミュレーション 貯水槽などの配置シュミレーション ドローンカメラで画像を収集し、点検や異常検知を効率化 ドローンカメラで撮影した画像を、AI画像解析技術を用いて異常検知を行います。高所や閉所など、人の目の行き届かない場所も平易に確認できるので、効率化が図れます。 INPUT 正常状態の画像 ドローンカメラで撮影した画像 AIシステム AI画像解析 OUTPUT 異常検知アラート ※画像はイメージです 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

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

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 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 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

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 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。

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 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