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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 7. 2025.6.3 AI Agent導入step1 “理解” ボタン 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 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 4. 2025.1.21 AI Agent導入の難しさ ボタン アンカー 4 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（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。 ARITHMETICS FOCUSES ON SOCIAL CHALLENGES. ARITHMETICS FOCUSES ON SOCIAL CHALLENGES. ARITHMETICS FOCUSES ON SOCIAL CHALLENGES. ARITHMETICS FOCUSES ON SOCIAL CHALLENGES. 数学で社会課題を解決す る。 News 戸田建設に危険検知AIシステムを提供 ニュースリリース 10月27日 当社の新ビジョン・新バリューを制定しました ニュースリリース 10月15日 熊本日日新聞に当社の浸水AIの記事が掲載されました 社長インタビュー 9月29日 金沢シーサイドFMのラジオ番組に当社代表が出演、YouTubeでアーカイブを公開 社長インタビュー 9月16日 モノ・マガジン9.16号に当社の浸水AIが紹介されました 社長インタビュー 9月3日 お知らせ ニュース一覧へ 事業内容 Solutions 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。

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します。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、結果が出るまで数ヶ月を要することがあります。 私たちの流体予測AIシステムでは、これら課題を解決し、活用場面を広げていきます。 運転AI Drive Support AI 運転支援や空間把握、モニタリングなど、動画解析を日常生活の基盤に 車と人の安心・安全をサポートします。車載カメラ映像の解析による注意喚起や、スマートフォンアプリによるリアルタイムアラートなど、目的や環境に応じたシステムを利用できます。 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 交通事故（人身事故）発生時の 社会的影響 熟練ドライバーの不足 運転AIはそんなあなたの課題 を解決します 運 転AIの特長 動画解析技術を用いて 危険状態を検知する 車体に取り付けたカメラで車両周辺を監視車両側面や後方を監視し、障害物を検知すると注意を喚起します。 必要最小限のカメラだけで 車体の移動軌跡を測定し 障害物等への接触リスクを判定 カメラの設置台数を最小限にすることでコストの増加を抑え、AI画像解析により車両と人などとの接触リスクを低減します。 若手ドライバーでも安心・安全に運行が可能 危険を察知したらアラートを発信するため、運転経験が少ないドライバーでも安心して運行することができます。 ※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 AIシステム 自動運転システムとの組み合わせ OUTPUT 異常箇所の通知 安全運転支援システム 飛び出しや巻き込みが起きやすい場所をAIで学習し、事故を抑止します。また、車間距離を感知し、未然に追突事故を抑止します。 INPUT ドライブレコーダーの撮影データ AIシステム 車や二輪車、人、 信号、標識などを 検知 独自のデータを 元にした危険 箇所 の特定 OUTPUT ドライバーへの注意喚起 危険箇所の事前通知 ※画像はイメージです ※画像はイメージです 農業における自動運転開発 農業における人手不足問題を解消し、高い生産性を実現します。 INPUT 準天候衛星シス テム「みちびき」 による現在地の 特定 AIシステム あらかじめ 作成 された 地図デー タ から最適 ルー トを生成 OUTPUT 倉庫から田畑へ 移動 植え付け／収穫 の自動化 導入事例 ※画像はイメージです 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トヨタ自動車と共同で出願 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、お気軽にお問合せください お問い合わせ

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 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 メディア掲載 熊本日日新聞に当社の浸水AIの記事が掲載されました 金沢シーサイドFMのラジオ番組に当社代表が出演、YouTubeでアーカイブを公開 モノ・マガジン9.16号に当社の浸水AIが紹介されました メディア掲載一覧へ

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

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

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

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 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

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します。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、結果が出るまで数ヶ月を要することがあります。 私たちの流体予測AIシステムでは、これら課題を解決し、活用場面を広げていきます。 バイオAI Bio AI 熟練技術者の技術の継承や 後継者の育成をロボットで再現 新薬開発の現場は、熟練者への依存度が高く、技術の継承や後継者の育成などに課題を抱えています。高度数学技術をロボット技術に掛け合わせることで、職人技の動作を再現します。また、この技術を農業や水産業にも展開しています。 お問い合わせはこちら こんなお悩みありませんか？ 複雑で不定形な作業工程を 自動化することができないか 新薬開発における技術継承、 後継者育成が進まない 高齢化が進み、野菜の収穫作業の 省力化や軽労化が急務 バイオAIはそんなあなたの課題を解決します バイオAIの特長 人が行うしかなかった作業を 自動化することで業務負荷を軽減 これまで困難とされていた不定形で軟体物なものに対しても、コンパクトな多関節ロボットを用いることで正確な繰り返し作業を行えます。 ”神の手”の動きをロボットで再現 これまでロボットでは再現が不可能とされていた熟練技術者の動きを、動作解析技術と3Dデータ処理技術で再現ができるようになりました。 AI画像解析や3D点群処理技術を 活用した自動収穫ロボを研究 さまざまなサイズの農作物を自動で収穫するため、収穫対象物の画像解析や3D点群処理技術を活用して、繊細な作業をロボットに代替します。 ※画像はイメージです 3Dピッキングロボットの活用で人とロボットの協働が可能に さまざまな器具を取り扱う研究現場において、複数作業を実施可能なハンドを装着した3Dピッキングロボットを使用。画像認識技術を活用して対象物の位置情報を認識することで正確な作業を繰り返し行うことが可能となります。 INPUT 対象物の画像 デプス画像 AIシステム AI画像解析 3Dデータ処理 OUTPUT アームによる吸着・把持 ティーチングでは難しい職人技を高度数学技術で実装 他の誰にも再現できない技を持つ方、いわゆる「神の手」の技術をArithmer Roboの再現力で実装できることが実証されています。 INPUT 人の動作をモーションセンサーで取得 AIシステム 動作解析 3Dデータ処理 OUTPUT 動作をロボットで再現 ※画像はイメージです 導入事例 ※画像はイメージです 株式会社デンソーウェーブ様 人が行っていた細かな繰り返し作業をロボットで自動化し、人の負荷を軽減 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 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

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。

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