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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 森　雅巳 取締役 執行役員 研究開発本部長 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 取締役 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

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。 News アットホーム株式会社と「不適切画像検出・加工AI(洗濯物)」を共同開発しました ニュースリリース 4月14日 日本経済新聞「科学の扉」に当社代表大田のコメントが掲載されました メディア掲載 4月7日 東京大学とネーミングプランについての協定を締結しました ニュースリリース 4月1日 NCホールディングスとの業務提携について、日本経済新聞に記事が掲載されました メディア掲載 3月30日 NCホールディングスと次世代スマートインフラの実現に向けた業務提携契約を締結しました 提携（業務・資本） 3月27日 お知らせ ニュース一覧へ 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。

製造や加工の工程で発生する部品のばらつき判定や、自動運転のサポートなど、現場の暗黙知を組織知に変えるAIを開発・提供します。 製造AI Manufacturing AI 製造や加工の現場で起きるさまざまな困りごとをAIを用いて最適化する 製造や加工の工程で発生する部品の不良品判定や、自動運転のサポートなど、現場の暗黙知を組織知に変えるAIを開発・提供しています。 お問い合わせはこちら こんなお悩みありませんか？ 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 機械のトラブルによる 作業の停止時間をを短縮したい 加工後の検査精度を高め不良品出荷リスクを抑制したい 製造AIはそんなあなたの課題を解決します 製造AIの特長 動画解析技術を用いて 危険状態を検知 車体に取り付けたカメラで車両周辺や監視車両側面、後方を監視し、障害物を検知すると注意を喚起します。 画像検査のAIを活用し 機器異常の予兆を検知 機器の動きを動画像データで取得することで、異常（故障に至る前の予兆）を発見します。大きなトラブルを未然に防ぎ、作業ロスを低減します。 画像解析エンジンを活用し不良品の見逃しリスクを改善 既存の検査装置とAI画像解析エンジンを組み合わせることで、不良品の見逃しを削減。不良品出荷リスクと再検査工数の削減に貢献します。 ※画像はイメージです 生産設備の予兆保全 製造装置の通常サイクルを学習し、人の目では気付きにくい「いつもと違う変化」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 通常動作の 動画 AIシステム 生産設備の 異常検知 OUTPUT 異常箇所の通知 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実装することで、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。 エッジコンピュータを活用し、移動に合わせて監視エリアを自動的に調整することができ、リアルタイム検知が可能となります。 INPUT 動画像 OUTPUT 異常箇所の通知 AIシステム 自動運転システムとの組み合わせ ※画像はイメージです 導入事例 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共同で出願 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

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 徳島新聞新春トップインタビューに弊社代表の記事が掲載されました。 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 メディア掲載一覧へ

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 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 エンジニア H.K. 早稲田大学大学院基幹理工学研究科数学応用数理専攻修士課程修 了。在学中よりArithmerにて勤務、2024年4月に入社。物流ロボットAIプロジェクトに従事。 ボタン ボタン 通信機器・システム販売会社で提案営業や新規顧客開拓を担当し、売上・利益を拡大。事業副本部長として、大手企業の工場や施設、物流システムへのAI導入を推進し、事業拡大に貢献。 営業 Y.I. 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