Arithmer｜Arithmer株式会社
数学を基盤とするAI技術を、物流などの現実の業務課題に適用する企業。
数学を基盤とするAI技術を使い、配送ルートや作業シフトの最適化、物流現場の自動化を支援します。ピッキングでは3Dカメラと点群認識を利用し、対象物のマスターデータを事前登録しない構成を案内。計画を作る最適化と、物を認識して動かす設備の導入では確認する条件が異なるため、対象業務と既存設備を明確にして相談します。
技術領域・数学・最適化：数学を基盤とするAI技術を物流の業務課題に適用。／確認 2026-09-15／https://www.arithmer.co.jp/logistics-ai
支援範囲・物流業務：作業・配送などを対象とする最適化・自動化のソリューション。／確認 2026-09-15／https://www.arithmer.co.jp/logistics-ai
最適化・ルートとシフト：配送ルートと作業シフトを対象とした最適化を案内。／確認 2026-09-15／https://www.arithmer.co.jp/logistics-ai
認識・設備・3Dピッキング：3Dカメラの点群データを用い、マスターレスで対象を認識するピッキング構成を紹介。適用物は個別確認。／確認 2026-09-15／https://www.arithmer.co.jp/logistics-ai
対象：配送・作業計画で、必ず守る条件と改善したい目標を整理したい物流・現場管理担当者。。形式：法人向けAIソリューション。言語：日本語。利用条件：対象課題・設備・データに応じた個別相談。
確認事項（編集部）：計算上の計画と、現場で実行できることを分けて確認します。ピッキング設備は対象物、撮影、把持、設置条件を個別に確かめ、マスター不要を全対象への対応保証にしません。
出典：Arithmer「物流AI」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.arithmer.co.jp/logistics-ai
編集部の整理 · 2026-09-15
コストを小さくする目標と、必ず守る積載量や作業可能時間は別の条件です。条件同士が矛盾していたり、必要量に対して人員・車両が足りなければ、すべてを満たす計画が存在しない場合があります。許可なく条件を緩めることを避け、何が不足しているかを確認し、人が調整する手順を決めます。
以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。
1. 条件と目的を分ける：配送先、時間枠、容量、設備、人員、優先度を記録します。必須条件と、距離・費用など改善したい指標を別欄にします。
2. 成立しない例も用意する：欠勤、車両故障、追加注文、入力の欠損を含めます。計画が作れない場合に、理由の提示、条件変更、人の判断をどう行うか相談します。
3. 現場で実行できるか照合する：地理条件、荷役、休止、設備の制限を現場担当と確認します。再計画の開始条件、承認、変更通知と既存システム連携を受け入れ対象にします。
計算上の計画と、現場で実行できることを分けて確認します。ピッキング設備は対象物、撮影、把持、設置条件を個別に確かめ、マスター不要を全対象への対応保証にしません。
株式会社世良（Sera, Inc.）／ お問い合わせ: info@sera-inc.co.jp