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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

数学で社会課題を解決し、世界に希望を　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 Philosophy 経営理念 Mission 数学で社会課題を解決する Arithmetics focus on Social Challenges Vision 高度技術の融合でリードする Leading the way with the integration of advanced technologies コンピュータービジョン/自然言語処理/3D/ロボティクスといった さまざまな技術を保有し、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いく。 見えない価値を削り出す Carving out the intangible value 見えている問題を解決するだけでは本質的な課題解決には繋がらない。 我々はその深層にある課題を顕らかにし、解決することで 「真の価値」の獲得に貢献していく。 Value プロフェッショナルであり続ける Remain professional. 課題の本質を捉え理解する 自由な発想と規律ある行動をとる 世界トップクラスの専門性を極める 困難な課題こそ楽しむ 信頼される行動をとる Act in a trustworthy manner. 顧客視点で考える 言動に責任を持つ 妥協せず最善の結果を追求する 個を尊重し多様性を認め合う

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

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

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

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、結果が出るまで数カ月を要します。シミュレーション✕AIで解析を高速化し、水災リスク低減の一助となります。 浸水AI Flood Risk Assessment AI 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 お問い合わせはこちら こんなお悩みありませんか？ シミュレーションを扱える人が 属人化している 専門知識やシミュレーションの取り扱い、結果の解釈など様々な知識が必要で、シミュレーションを実施できる人材が属人化していませんか？ シミュレーションの 計算コストが高い シミュレーションを実施する際には多くのパラメーターを入力することがあります。そのため、計算コストをかけておりませんか？ 大量のデータ シミュレーションが必要 シミュレーション結果を得るために大量のデータ、大量の試行回数が必要になっており、結果出力まで膨大な時間を要していませんか？ これらの課題は浸水AIで解決できます 浸水AIの特長 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。 AI×シミュレーションで 計算コストの大幅削減 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。 少ないデータ、 試行回数で解析を実現 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。 浸水被害予測・推定。その他、ガス拡散元同定 / 炭素排出量の見える化など数少ないデータでもさまざまなインフラのシミュレーションに活用できます。 少ないインプットデータ/ パラメータ で結果を得ることが可能 従来とは異なる高度数学を用いた手法を採用しているため、解析時間の高速化を実現 インプットデータがあれば、発生前に予測を行うことが可能 ※画像はイメージです 河川氾濫前の浸水高予測 河川氾濫の発生前に、気象データなどから〇時間後に河川氾濫が起こる可能性を予測し、防災・減災にお役立ていただいております。 INPUT ・気象データ ・観測データ ・地形データ 水害前 浸水高予測 AIシステム OUTPUT 指定された地域の ・浸水高情報 ・浸水エリア情報 河川氾濫後の浸水被害推定 河川氾濫発生後の水害状況を把握し、保険金支払いの迅速化などにお役立ていただけます。シミュレーションイメージはこちら （熊本県人吉市球磨川の氾濫活用事例） INPUT ・実測された浸水高情報地形データ 水害後 浸水高予測AIシステム OUTPUT 指定された地域の ・浸水高情報 ・浸水エリア情報 ※画像はイメージです ※画像はイメージです 炭素排出量の見える化 計算コストが高かったシミュレーション負荷を高度数学を用いて軽減し、炭素排出量を計測します。 INPUT ・地図情報 ・環境情報 ・気象情報 ・電力消費情報 AIシステム 高度数学を用いた炭素排出量算出アルゴリズム OUTPUT 指定された地域の炭素排出量の可視化 導入事例 三井住友海上火災保険株式会社様 浸水シミュレーションにより保険金支払いのリードタイムを最大1/5短縮可能に より詳しく ※画像はイメージです 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ様 別府市とNTTデータのまちづくり推進のための連携協定締結においてAIシミュレーション技術を提供 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、お気軽にお問い合わせください。 お問い合わせはこちら

Arithmerのアクセス紹介　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 Access アクセス アリスマー本社 名古屋オフィス 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 TEL : 03-5579-6683 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 大阪オフィス 徳島オフィス 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 東大サテライトオフィス 東京大学サテライトオフィス 〒113-0032 東京都文京区弥生2丁目11-16 東京大学浅野キャンパス アイソトープ総合センター1F

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、東京大学に拠点があります。 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株式会社の役員のご紹介　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 Leadership 役員紹介 数学で社会課題を解決する 代表取締役社長 兼 CEO 大田　佳 宏 ≫代表挨拶はこ ちら 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） 取締役 常務執行役員 兼 CFO 経営管理本部長 乾 隆一 Arithmer株式会社 取締役 常務執行役員 兼 CFO 経営管理本部長 取締役 執行役員 研究開発本部長 森　雅巳 Arithmer株式会社 取締役 執行役員 研究開発本部長 社外取締役 取締役（社外） アライドアーキテクツ㈱取締役ファウンダー 中村 壮秀 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） 岩田 彰一郎 監査役 常勤監査役 星野　義雄 社外監査役 高岡　彰治 監査役 落合　孝文 アドバイザー 坪井　俊 東京大学大学院 数理科学研究科 名誉教授 武蔵野大学 工学部数理工学科 特任教授 元・社団法人日本数学会 理事長 米村　敏朗 第87代警視総監 第17・18代内閣危機管理監 東京オリンピック・パラリンピック競技大会組織委員会CSO 丸尾　浩一 株式会社Major7th 代表取締役社長 元・大和証券株式会社 専務取締役 執行役員・フェロー 常務執行役員 乾　　隆一 執行役員 森　　雅巳 フェロー 有田　親史

本人確認書類OCRシステムは様々なプラットフォーム対応はもちろん、高速かつ確実な「本人確認」の実現をサポートします。Arithmer OCR手書き読み取り技術により、免許証裏面や在留許可証の住所変更にも対応しています。 日本電気株式会社様 × Arithmer NECとArithmerの協業で マイナンバー認証サービスの推進とeKYC課題の解決へ × マイナンバー認証の重要性がますます高まる中、NECとArithmerは協力して、マイナンバー認証サービスの推進とeKYCにおける課題解決に向けて取り組んでいます。 従来の課題 従来の本人確認書類OCRは、撮影条件による制約や文字認識精度の低さから、導入後、期待していたほど人による確認作業の手間が減らないという不満がありました。 また、最近では個人情報の流出を防止する仕組みも求められています。 NECの顔照合技術とArithmerのOCR技術により、 窓口の煩雑な業務を大幅に軽減 利便性の向上が期待されるマイナンバーカードの使用に対し、行政機関におけるマイナンバーの制度活用と企業の制度対応に高い専門性を発揮するNECと協業し、AI・ICTなどの技術応用に力を注ぐ取り組みを進めました。 【ArithmerOCRの特長】 DeepLearningを活用した画像認識技術 ArithmerOCRは、DeepLearningを活用した高精度な画像認識技術を用いて照合番号B（14桁：券面に記載された生年月日6桁＋有効期限西暦部分4桁＋セキュリティコード4桁）を読み取り、入力ミスによるICカードロックを防止、窓口混雑の軽減に貢献します。 安全性の向上 一般的なOCRは、外部サーバーへ券面画像を送信して処理を行います。 ArithmerOCRでは、スマートフォン内で処理を完結するため、券面画像を外部へ送信することなく（※）個人情報を保護します。 【顔照合技術とDigital KYCの連携】 NECの顔照合技術とDigital KYCとの連携により、スマートフォン内で顔写真の対比を行い、前述同様に本人確認書類画像の外部送信を不要（※）とすることでセキュリティリスクを低減します。 ※認証後は確証としてサーバーに送る必要があります。 ArithmerOCR 技術紹介 【さまざまなプラットフォームに対応】 ArithmerOCRは、さまざまなプラットフォームで利用可能であり、高速かつ確実な「本人確認」をサポートします。 スマホライブラリーの例 撮影 Input 本人確認書類 運転免許証/マイナンバーカード 在留カード/パスポート 独自のモデル量子化技術により スマホ内で処理を完結 Output テキストデータ 名前：XXX 住所：YYY 番号：ZZZ データ 本人情報データ ベースクラウドor オンプレサーバ WebAPIの例 Input 画像入力 画像アップロード Output 結果表示 名前：XXX 住所：YYY 番号：ZZZ 結果出力 サービス提供会社 前処理 ArithmerOCR リクエスト 後処理 画像のOCR リクエスト OCR結果返却 大規模ネットワークによる推論 API ArithmerのAI OCRは特許を取得しています 特許6590355 手書きOCRの学習モデル生成装置 特許6804074 顧客先内部学習プログラム 特許6820578 活字文字列認識装置 特許6896260 レイアウト解析装置 特許7086361 帳票情報生成装置 以下は特許出願中です 特願2020-551133 帳票レイアウト解析装置 特願2021-575740 活字文字認識装置 特願2020-119790 文字列認識装置 特願2020-146682 全般技術 特願2020-181945 初期データ登録 プロジェクト一覧へ ソリューションのお問合せはこちら

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

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