Problem & Outcome
Ops OSが解消する課題
課題
どの業務にAIを使うか、決められない
候補は多いものの、優先順位付けと費用対効果を含めた判断基準が決められません。
Ops OS導入後
根拠をもって、決められる
優先順位と費用対効果を、社内に説明できる形で残せます。
課題
現場の知識を、AI要件に落とし込めない
属人化し、暗黙知となっている業務が多く、AI要件の整理に膨大な工数がかかります。
Ops OS導入後
属人化した暗黙知を、要件として残せる
専門人材の負担を減らし、業務知識を組織の資産にできます。
課題
PoCで終わり、本番導入につながらない
本番導入に進むための成功条件や評価基準が曖昧で、PoCで取り組みが中途半端に終わってしまいます。
Ops OS導入後
本番、そしてカイゼンまで続く
評価基準を最初に決めるので、導入後も効果を測り、カイゼンを続けられます。
課題
どのツールが自分の会社に合うか、分からない
AI関連のツールが多すぎて、結局どれが自分の会社に合うのか分かりません。
Ops OS導入後
貴社に最適なツールを、選べる
整理されたAI要件を基に、貴社に最適なツールを提案できます。特定のベンダーに寄らず、同じ基準で比較します。
Features
Ops OSができること
AI活用のテーマ選定から、運用後のカイゼンまで一貫して支援。
検討の過程と結果が、貴社の資産として積み上がります。
- 01Themeテーマ設定
経営計画から
中期経営計画や事業計画から、AI活用のテーマを設定し、優先順位をつけます。
- 02Requirements業務・要件整理
現場を理解する
ヒアリングと既存資料から業務フローを可視化し、AI要件に落とし込みます。
- 03Solutionソリューション検討
比べて選ぶ
貴社に合うツールや開発会社を、同じ基準で比較できます。
- 04PoC実証・PoC
確かめる
評価基準を最初に定め、ユーザーテストで効果を検証します。
- 05Kaizen運用・カイゼン
続ける
本番運用後も効果を測り、要件を継続的にカイゼンします。設計・運用・カイゼンの知見は、貴社の他のAIプロジェクトにも活用できます。
※一部機能は現在開発中
Reasons
Ops OS が選ばれる理由
- 01 /
AI活用の検討・運用・カイゼンの結果を、自社の資産として蓄積できる
検討の過程も、運用後の結果も、記録として残ります。次のAI活用、AIのカイゼン活動にそのまま再利用できます。
- 02 /
1テーマから、小さく始められる
1つの業務テーマからスモールスタートできるので、現場の負担を最小限に抑えられます。
- 03 /
機密情報を、安心して預けられる
貴社の機密情報は、AIの学習に使いません。データの取り扱いは、情報セキュリティ方針に沿って管理しています。
- 04 /
製造業の実務とDX・AI活用支援の経験者が、現場に寄り添い伴走する
製造業の実務、DX・AI活用支援を経験してきたメンバーが、現場の声を伺いながら、一緒にプロジェクトを進めます。
- 05 /
特定のツールや開発会社に、縛られない
自社の競争の源泉となる業務ノウハウを、社内に残せます。ベンダーやツールを変えても、コアとなる業務フローと要件は引き継げるため、ベンダーロックインを避けられます。
Process
導入の進め方
まずは、1テーマから。
- Step 01
ご相談（初回無料）
現状とお困りごとを伺い、対象にするテーマを決めます。
- Step 02
1テーマで検証
テーマ設定から実証・PoCまでを、小さく試します。
- Step 03
広げる・カイゼン
成果を見て、対象を広げます。運用後のカイゼンも支援します。
Industries
対象の業種・部門
自動車・自動車部品 
産業機械・設備 
電気機器・家電 
電子部品・電子機器 
精密機器・医療機器 
その他製造業
- DX推進
- 情報システム
- 設計
- 品質保証
- 生産技術
- 調達
- 営業
- SCM
- 製造
- 生産管理
- バックオフィス
FAQ
よくあるご質問
Q1今のコンサルやSIerとは、どう違いますか？
置き換えるものではありません。いまのパートナーと並走できます。検討の成果を、貴社の資産として残します。
Q2入力した業務情報は、安全ですか？
入力した情報を、AIの学習には使いません。データは、いつでも出力できます。
Q3何から始めればいいですか？
まずは1つの業務テーマから。小さく始めて、成果を見てから広げられます。
Q4社内にAIの専門人材がいなくても、進められますか？
はい。業務の整理や要件づくりは、現場の言葉でのヒアリングから始めます。AIの専門知識は、貴社側に必須ではありません。
Q5社内のデータやシステムが整っていなくても、始められますか？
はい。ヒアリングと、既存の手順書や帳票などの資料から始められます。システムの連携は、最初は不要です。
Q6費用と期間は、どのくらいかかりますか？
対象にするテーマの範囲によって異なります。初回のご相談（無料）で、目的と範囲を伺い、費用と期間の目安をご案内します。
Q7自社のセキュリティ審査に対応できますか？
データの取り扱いや保管についての資料を、ご用意しています。審査のチェックシートへの回答にも対応します。
Founder
創業者プロフィール
代表取締役 / Founder
豊吉 一貴
Kazuki Toyoshi
- 原価企画・部品調達
- BPR
- ERP刷新
- PLM
- 製造業SaaS
- AIデータ分析
自動車の原価企画・部品調達の現場から、大手自動車メーカーの業務改革（BPR・ERP刷新）、製造業向けSaaSの導入支援まで。DX・AI活用に携わる主要な立場である事業会社・ベンダー・コンサルティングのすべてを経験してきました。
その中で、AI活用の上流工程（テーマ設定や要件整理）が一部の人に属人化していること、そして事業会社がAI活用を内製化することの難しさに直面してきました。
「日本の製造業における現場の知を、AI時代の競争力へ」というビジョンを実現するため、株式会社Ops OSを創業しました。
経歴
- 事業会社
岐阜車体工業株式会社、トヨタ車体株式会社
自動車の原価企画・部品調達
新卒でトヨタ系車体メーカーに入社し、自動車の原価企画と部品調達の業務に従事。
- コンサルティング
EYストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社
大手自動車メーカーのBPR・ERP刷新
監査法人系コンサルティング会社にて、大手自動車メーカー向けのBPR、ERP刷新プロジェクトに従事。チームリードを担当。
- SaaSベンダー
（スタートアップ）
株式会社Things
製造業向けPLM SaaSのセールス・CS
製造業向けPLM SaaSのスタートアップにて、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスを経験。
- 創業
株式会社Ops OS
代表取締役
2026年5月に株式会社Ops OSを設立。
Contact
AI活用の、次の一手を。
これから始めるAI活用も、PoCから先に進まない取り組みも、今後の進め方を一緒に設計いたします。初回のご相談は無料です。