製造業のAI活用設計を標準化する
日本の製造業における現場の知を、AI時代の競争力へ
製造業のAI活用に必要な「選ぶ・設計する・評価する・改善する」を、一つの基盤で。テーマ選定から業務整理、AI要件設計、Solution選定、PoC、運用改善まで。
主な利用部門
- DX推進
- 情報システム
- 設計
- 品質保証
- 生産技術
- 調達
01The Bottleneck
AI導入のボトルネックは、
開発から「上流設計」へ。
AI Agentやコード生成によって、AIの開発・実装は急速に速くなっています。一方で、その前段となる「何をAI化するか」「どう業務に組み込むか」を決める上流設計が、追いついていません。
これまで
開発・実装に時間とコストが集中
これから
開発は高速化し、上流設計が律速に
課題 01
何をAI化するか決められない
業務部門はAIで何ができるか分からず、IT・DX部門は現場業務を十分に把握しきれない。両者の間で、活用テーマが決まらない。
業務部門
AIで何ができるのか分からない
IT / DX部門
現場業務を十分に理解できない
活用テーマを決められない
課題 02
業務をAI要件に落とし込めない
業務フロー、判断基準、利用データ、例外処理。現場の知を、AIが扱える要件へ変換できる人材が不足している。
- 業務フロー
- 判断基準
- 利用データ
- 例外処理
AIが扱える要件へ変換
担える人材が不足
課題 03
案件ごとに一からやり直している
ヒアリング、業務整理、要件、評価結果がExcel・PowerPoint・担当者個人に分散し、過去の知見を再利用できない。
Excel
- 要件一覧
- 評価結果
PowerPoint
- 業務整理
- 提案資料
担当者個人
- ヒアリング内容
- 判断の経緯
過去の知見を再利用できない
02Solution — Ops OS Flow
AI活用に必要な
「選ぶ・設計する・評価する・改善する」を
一つの基盤で。
Ops OS Flowは、AI活用のテーマ選定から運用改善までを一貫して管理する、製造業のためのAI活用設計基盤です。各ステップの成果物と判断の経緯が、一つの場所に残ります。
- 01
選ぶ
AI活用テーマ選定
- 活用候補を提案
- 期待効果 / ROI算定
- 優先順位付け
- 02
設計する
業務・データ理解
- AIによるヒアリング
- 既存ドキュメント読込
- As-Is業務フロー生成
- 課題 / データ要件整理
- 03
設計する
AI要件・Solution設計
- AI要件整理
- AI適合箇所提案
- To-Be業務フロー
- 内製 / SaaS / AI開発等のSolution比較
- 04
評価する
PoC・開発
- PoCスコープ
- KPI
- 評価基準
- テストケース
- 05
改善する
本番導入・運用
- ROIモニタリング
- 実績データ管理
- 業務フロー / 要件改善
- 次案件への知見再利用
03Product
製造業のAI活用設計を、
一つのワークスペースで。
テーマ選定から運用改善まで、すべての成果物がつながったまま蓄積されます。
Step 01
期待効果と実現性から、取り組むべきテーマを選ぶ
製造業の業務・事例データをもとに活用候補を提案。期待効果・ROI・実現性を並べて、優先順位を合意できます。
※ 画面は開発中のイメージです。表示データはすべてサンプルです。
04Value
AI活用設計を、
速く、高品質に、再利用可能に。
工数削減
AIヒアリングと成果物のドラフト生成で、情報収集・整理にかかる作業を削減します。
品質向上
製造業向けに標準化された質問とチェックで、要件の抜け漏れを抑えます。
知見蓄積
業務・要件・Solution・評価結果を蓄積し、次のAI活用へ再利用できます。
05Positioning
AIを「実行する」前の、
「何をAI化するか」を支援。
Ops OS Flowは、生成AIやAI Agent、コンサル・SIerを置き換えるものではありません。それらをより適切に活用するための、上流の設計基盤です。
上流｜何を・なぜAI化するか
Ops OS Flow
製造業のAI活用設計を標準化
- 活用テーマ・ROI
- 業務フロー・AI要件
- Solution選定・PoC評価基準
生成AI / 汎用AI
AI利用・生成
設計したユースケースと業務要件をもとに、生成AIを適切な業務へ組み込む。
AI Agent / オーケストレーター
AI実行・自動化
To-Be業務フローとAI要件を、実行基盤への確かな入力として引き渡す。
コンサル / SIer
人による個別支援
標準化された要件・評価基準を共通言語に、支援の質とスピードを高める。
06Platform Vision
AI活用設計を起点に、
製造業と最適なAI Solutionをつなぐ。
Ops OS Flowは、個別のAIツールではなく、製造業のAI活用を設計・判断するための基盤です。設計データが蓄積されるほど、最適なSolutionとの接続精度が高まります。
Manufacturers
製造業
大手・中堅製造業
- DX推進
- 情報システム
- 設計
- 品質保証
- 生産技術
- 調達
AI活用設計基盤
Ops OS Flow
蓄積されるデータ
- 業務課題
- 業務フロー
- AI要件
- Solution選定
- PoC評価
- 導入実績
AI Solutions
- AI SaaS
- AI開発会社
- SIer
- コンサル
- AI Agent / 実行基盤
利用が増えるほど、次の案件の精度と速度が上がる。
案件の業務・要件・Solution・評価結果を構造化して蓄積。使われるほど、製造業AI活用の標準プロセスと実績データが厚みを増します。
- 01AI案件が増える
- 02業務・要件を構造化
- 03Solution・PoC結果を蓄積
- 04次の案件の精度・速度が向上
このサイクルが、案件を重ねるごとに回り続けます。
07Use Cases
製造業の幅広いAI活用へ。
設計から管理部門まで。部門ごとに異なる業務とデータを、同じプロセスでAI活用へつなげます。
設計
Design- 図面・類似部品検索
- 技術文書活用
- 設計変更時の品質検討
品質
Quality- FMEA / DRBFM
- 不具合情報の横断検索
- 品質問い合わせ対応
生産
Production- 作業標準・技術伝承
- 設備保全記録の活用
- 生産計画の検討支援
調達
Procurement- 見積自動化
- 調達分析
- サプライヤーリスク把握
営業
Sales- 見積回答の効率化
- 技術問い合わせ対応
- 提案資料作成
管理部門
Corporate- 社内文書検索
- 規程・手続きの問い合わせ対応
- 契約書確認
Services
Ops OS Flowの活用を支える支援サービス
AI活用研修
部門ごとのAI活用テーマ発見と、要件設計の基礎を学ぶ研修。
AI活用コンサルティング
Ops OS Flowを用いたテーマ選定・要件設計・PoC計画の伴走支援。
AIツール / ベンダーマッチング
設計したAI要件に適したSaaS・開発会社・SIerのご紹介。
08Company
会社概要
Mission
現場の知をAIが活かせる要件に変換し、継続的に活用・改善できる仕組みを標準化する。
- 会社名
- 株式会社Ops OS
- 事業内容
- 製造業向けAI活用設計SaaS「Ops OS Flow」の開発・提供
- 代表
- 豊吉 一貴
Founder
豊吉 一貴Kazuki Toyoshi
製造業の現場、システム要件定義、SaaSの3つを経験。現場の業務とシステムの間で起きる「要件のすれ違い」を、プロダクトで解消することを目指しています。
製造業の現場
自動車部品メーカーで調達・原価企画
システム要件定義
製造業DX / システム刷新コンサルティング
SaaS
製造業SaaSで営業・カスタマーサクセス
立教大学MBA在学
09Contact
製造業のAI活用を、
PoCから一緒に
検証しませんか。
現在、Ops OS Flowでは製造業のAI活用に関するユーザーテスト・有償PoCパートナーを募集しています。
- ・AI活用テーマが定まらず、検討が進んでいない
- ・業務部門とIT部門の間で要件がまとまらない
- ・PoCの評価基準や本番移行の判断に悩んでいる
このようなご相談からお受けしています。