ClearOpsのレビュー、サプライチェーンソフトウェアベンダー

レオン・ルヴィナス＝メナール著
最終更新: 2025年11月

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ClearOpsはミュンヘンを拠点とするソフトウェア企業で、機械メーカーのアフターセールスサプライチェーンに注力し、OEMと数千のディーラーおよびその設置済み機械基盤を接続するクラウドプラットフォームを運用することで、予備部品の在庫確保と機械の稼働率を向上させています。2010年代半ばにCEOウィリアム・バーカウィのもと設立され、Barkawiサプライチェーングループ内でインキュベートされたClearOpsは、OEM、ディーラーマネジメントシステム、そしてますますプロセスマイニングや最適化パートナーとの間で独立した仲介層としてのポジションを確立しています。プラットフォームは、Jungheinrich、Terex、AGCOなどの産業用OEMによって、2,000以上のディーラー、50以上のディーラーマネジメントシステムおよび数百万の予備部品SKUにわたるアフターセールスオペレーションの調整に採用され、1日あたり約500万部品、1週間あたり数万件の注文の計画運用が行われていると主張されています。商業的には、ClearOpsは比較的小規模ながらも専門性の高いベンダー（従業員は数十名規模）であり、そのプロダクト展開は汎用サプライチェーン計画よりもネットワーク化されたアフターセールスエコシステムに密接に焦点を当てています。技術的には、公開情報からは成熟したクラウド統合および協働層が確認され、最適化および「AI」機能は、明確に文書化された独自のマルチエシェロン最適化エンジンではなく、一部はパートナーシップ（特にPTCのServigisticsおよびCelonis）を通じて提供されていることが示唆されています.

ClearOpsの概要

ClearOpsは、自社を「メーカー、ディーラー、エンドカスタマー間の協働を可能にするアフターセールスプラットフォーム」と位置付け、OEM向けの予備部品供給の確保とディーラーの技術者効率の向上を、OEM、ディーラー、機械を1つのクラウドプラットフォーム上に統合することで実現しています。12 一般向けの顧客資料やサードパーティのディレクトリでは、機械製造業のサプライチェーンをデータドリブンで最適化するためのホリスティックなB2Bアフターセールスソフトウェアとして一貫して記述されています。34

ポジショニングと規模は十分に裏付けられています。EU-Startupsや各種企業ディレクトリによると、ClearOpsはウィリアム・バーカウィCEOが率いるミュンヘン拠点のSaaSスタートアップであり、そのソリューションは2016年頃からJungheinrich、Terex、AGCOなどの主要な産業用OEMで利用されていると報告されています。34 同じ情報源は、ClearOpsがこれらのネットワークにおいて、1日あたり約500万部品の計画および1週間あたり約30,000件の注文処理に使用されていると述べています。34 Barkawiグループ自身のポートフォリオ説明によれば、近年ClearOpsは2,000以上のディーラーと接続し、50以上の一般的なディーラーマネジメントシステム（DMS）を統合、さらに建設や農業機械、マテリアルハンドリング機器、パワーツールなどの分野で10億ユーロ以上の在庫価値を持つ500万以上のSKUを管理していると主張されています。5

ミュンヘン・スタートアップによる地域の報道では、ClearOpsの核となる目的は、機械メーカーとそのディーラー・流通ネットワークをデジタルに接続することでサプライチェーンの透明性を高め、ダウンタイムを最小限に抑えることであると述べられています。67 後日の“フォローアップ”インタビューでも同様の見解が確認され、ClearOpsは一般的な企業向け計画ではなく、この接続性を通じた停電防止に注力していると指摘されています。78 ClearOps自身のAboutページは、データを活用してOEMのアフターマーケットネットワーク運営を変革し「機械の世界を動かし続ける」ことを使命と要約しています。9 顧客やケーススタディのページでは、このアフターセールスプラットフォームが既に「世界有数のメーカーおよび8000以上の関連ディーラーに信頼されている」と強調されていますが、この8000以上という数字は独立した裏付けのないマーケティング主張です。10

商業的成熟度。 The Org のような従業員数リストによれば、ClearOpsは従業員11～50名規模でミュンヘンに本社を置いています。4 また、2024～2025年にエンタープライズアカウントエグゼクティブやDevSecOpsエンジニアなどの求人が出されていることから、大企業ほどではないものの、積極的に採用を行う小規模なSaaSベンダーであり、スケールアップ段階にあることがうかがえます。1112 大規模なベンチャーキャピタルラウンドの証拠はなく、むしろClearOpsは、コンサルティングやクライアント業務からサプライチェーンテクノロジー企業にシード投資するBarkawiグループ内でインキュベートされ、資金提供されているようです。11 公開インタビューでは「資金調達と課題」に言及されるものの、具体的なキャップテーブルやラウンドの詳細は示されていません。78 全体として、ClearOpsは著名なOEMによる複数のリファレンスと実質的な生産規模を持ちながらも、組織規模は控えめな、特定の垂直分野に特化したSaaSプロバイダーとして特徴づけられます。

ClearOps 対 Lokad

ClearOpsとLokadはどちらも広範なサプライチェーンソフトウェア分野で事業を展開していますが、スタックの異なる層に位置し、各社は異なるフィロソフィーを体現しています。

ClearOpsは、産業用機械OEM向けのネットワーク化されたアフターセールスエコシステムに厳密に焦点を当てています。その明示された価値提案は、OEM、ディーラー、DMS/ERPシステム、そしてますます機械テレメトリーを1つのアフターセールスプラットフォームに統合することで、分散したディーラーネットワーク全体で予備部品の在庫確保と機械の稼働率向上を図ることにあります。126 実際、ClearOpsはハイパーコネクティビティおよびオーケストレーションハブとして機能し、50以上のディーラーマネジメントシステムおよび2,000以上のディーラーからデータを標準化・取り込み、部品、注文、設置済み基盤の情報を一元化して、OEMやディーラーに協働ワークフローや分析結果を提供しています。510

一方、Lokadは、小売、製造、航空宇宙など多様な業界のサプライチェーンのためのプログラム的定量最適化エンジンとして自らを位置付けており、単に機械のアフターセールスに留まりません。そのクラウドプラットフォームは、サプライチェーンの予測最適化のために特別設計されたドメイン固有言語（DSL）であるEnvisionを中核に構築されています。1314 Lokadは、確率論的予測と数値最適化を強調しており、需要およびリードタイムの分布全体をモデル化した上で、注文量、配分、生産計画、価格設定などの意思決定を、経済的期待値を最大化するよう最適化します。1215 このプラットフォームは明確にコード駆動型であり、サプライチェーンの専門家はEnvisionスクリプトで予測と最適化ロジックを記述し、それがマルチテナントSaaSインフラ上で自動実行されます。131412

技術・アーキテクチャの観点から見ると、ClearOpsの公開資料は、80以上のERPシステムに接続された統合ハブを介してディーラーのDMS/ERPシステムと広範に連携しており、「迅速かつ持続可能なシステム統合」をディーラーネットワーク全体に提供することを約束しています。16 これにより、OEMやディーラー向けのデータ統合、ワークフローのデジタル化、および役割に特化したUXにおける同社の強みが際立っています。しかし、ClearOps自身のドキュメントは内部アルゴリズムについては比較的ハイレベルな記述に留まり、予測手法、最適化ソルバー、確率モデルの詳細な説明は公開されていません。

これに対して、Lokadは自社スタックの核となる部分をオープンに文書化しています。技術ドキュメントでは、LokadはEnvisionスクリプトがデータ統合、確率モデリング、意思決定最適化という全パイプラインを実装するプログラム的SaaSプラットフォームとして記述されています。1312 また、Lokadの予測エンジンは、確率的リードタイムを組み込み、季節性、製品ライフサイクル、在庫切れやプロモーションといった需要の歪みを考慮した、統合された確率需要予測を提供すると説明されています。15 Lokad自身の説明やケーススタディでは、購買注文、配分などの意思決定がヒューリスティックルールではなく、数値ソルバーや確率的最適化によって導かれると解説されています。121517

「AI」と最適化に関して、ClearOpsが先進的な最適化エンジンと最も明示的に連携しているのは、PTCのServigisticsとのパートナーシップによるものです。PTCとClearOpsの共同発表では、ClearOpsがサービスサプライチェーンネットワーク全体でデータ統合を提供する一方、ServigisticsがAI、機械学習、マルチエシェロン最適化に依拠する「サービス部品最適化機能」を提供すると位置付けられています。171819 言い換えれば、公開情報からは、ClearOpsエコシステムにおける産業グレードの最適化は主にパートナー製品（Servigistics）に委ねられていると見なせます。さらに、Celonisとのより最近のパートナーシップにより、ClearOpsは「接続されたサービスエコシステムをオーケストレーションすることで機械の稼働時間を最大化する」専門企業として位置付けられ、Celonisはプロセスマイニングやプロセス・インテリジェンス機能を提供してプロセスボトルネックの把握と積極的な意思決定を促進します。202116

これに対し、Lokadは自社の確率的予測および最適化スタックをプラットフォームに直接組み込んでいます。そのドキュメントとマニフェストでは、不確実性が確率的予測によって明示的にモデル化され、数値ソルバーが経済的目標を最適化するために全ての可能な意思決定を検討しスコアリングすることが強調されています。121522 また、LokadがM5予測コンペティションに参加し、909チーム中6位にランクイン（後にSKUレベルで1位を記録）したことは、その予測能力の独立した証拠となっています。23124

プロダクトの表層とユーザーモデルの観点では、ClearOpsはアプリケーション層に近く、OEMのプロダクトチーム、ディーラーオペレーション、サービスマネージャーが、ディーラー注文ワークフロー、サービスキャンペーン、部品在庫ダッシュボードなど、アフターセールスプロセスに基づいたドメイン固有のUI内で作業します。OEMはその後、ClearOpsの下または隣にパートナーシップを通じて、ServigisticsやCelonisといった大規模な最適化またはプロセスマイニングエンジンを組み込むことが可能です。172021 一方、Lokadは分析エンジンおよび開発環境に近く、サプライチェーンの専門家がEnvisionコードを記述して得られたダッシュボードやアクションリストをプランナーに提供します；事前に構築された「アフターセールスアプリ」は存在せず、あらゆるサプライチェーンモデルをエンコードするための汎用ビルディングブロックが採用されています。131412

機械OEMにとって、これは以下のトレードオフを意味します：

  • もし主な課題が断片化したディーラーデータ、矛盾するDMS統合、統一された可視性／標準化ワークフローの欠如である場合、 ClearOpsの統合ハブ、ディーラー接続性、OEM／ディーラー向けUXはこの問題に直接対応しており、その実績は既に証明されています。56102225
  • もし主な課題が、不確実性下で多階層にわたる在庫、製造、価格設定の意思決定を数学的に最適化することである場合、 Lokadの確率モデリングおよび最適化エンジンはより直接的にその問題に対応しますが、クライアント側には（Lokadのサポートを受けながら）自社のビジネスロジックをプログラム的にエンコードすることが求められます。13121517

これらのアプローチは必ずしも相互排他的ではなく、理論上、OEMはClearOpsをディーラーネットワーク向けのアフターセールスデータおよびワークフローレイヤーとして利用し、クレンジング済みの標準化データをLokadやServigisticsのような定量的最適化エンジンに供給することも可能です。しかし、現時点で公開されている資料におけるポジショニングでは、ClearOpsは接続性と運用上の協働を、Lokadは定量的最適化と意思決定の自動化をそれぞれ強調しています。

企業の背景、所有権および歴史

ClearOpsは、CEOであり創業者であるウィリアム・バーカウィが率いるミュンヘン拠点のスタートアップとして繰り返し言及されています。36719 同社は2010年代半ばに設立されたとみられており、EU-Startupsはそのクラウド型SaaSソリューションが主要な産業用OEMで「2016年以降」利用されていると指摘しています。3 ミュンヘン・スタートアップの初期プロファイル（2022年）では、ClearOpsは機械メーカーとそのディーラー・流通ネットワークを接続することで「ダウンタイムを最小限に、サプライチェーンの可視性を最大化する」ことを目指す若い企業として描かれています。6

The Barkawi Group、長年にわたるサプライチェーンコンサルティングおよびテクノロジーグループは、ClearOpsを自社ポートフォリオの一員として挙げ、通常、Barkawi企業は需要調査、クライアント要求、または変革プロジェクトから社内で生まれ、シードや初期段階の投資はBarkawi自身によって担われると述べています。115 BarkawiのClearOpsに関するドイツ語ページでは、プラットフォームのリーチ（2,000以上のディーラー、50以上のDMSシステム、500万以上のSKU、10億ユーロ以上の在庫）が定量化され、ClearOpsが外部マーケティングの前または並行してBarkawiのエコシステム内で成熟したことが示唆されています。5

ClearOpsが他社に買収された、または他社を買収したという公開された証拠はありません。利用可能なインタビューでは、資金調達や課題について言及されるものの、外部VCラウンド、主要な戦略的投資家、またはM&Aについては触れられていません。78 これを踏まえると、最も慎重な解釈は以下のとおりです：

  • ClearOpsは非公開企業であり、おそらくBarkawiエコシステム内と創業者および初期従業員によって大部分が所有されています。
  • 成長は有機的かつリファレンス主導であり、大規模なVC主導のハイパー成長ではなく、少数の大手OEMプログラムに支えられています。

この所有構造は、他のBarkawi起源の企業と類似しており、ClearOpsの狭い垂直分野への特化と比較的小規模な従業員数と一致しています。

製品のスコープと機能的カバレッジ

機能スコープ：アフターセールスエコシステムとディーラーネットワーク

ClearOpsはそのウェブサイト全体で、製品を一般的なサプライチェーン計画スイートではなく、OEMおよびディーラー向けのアフターセールスプラットフォームとして一貫して位置付けています。121019 主な機能テーマは以下のとおりです：

  • ディーラー/DMS統合とデータ統一。 ClearOpsは、すでに80以上の異なるERPシステムに接続されている「先進的な統合ハブ」を宣伝し、ハイパーコネクティビティスイートを通じてOEMに断片化したディーラーおよび流通ネットワークの「即時の可視性と制御」を提供することを目指しています。16 Barkawiはこれを、時間をかけて統合された50以上のディーラーマネジメントシステムとして定量化しています。5
  • 予備部品の在庫確保と稼働時間。 ClearOpsのドイツ語版ホームページでは、OEM、ディーラー、機械を1つのプラットフォームで統合することで、OEM向けの予備部品供給確保とディーラー向けの技術者効率の向上を実現していると述べられており、ミュンヘン・スタートアップの報道も、サプライチェーンの透明性向上により停電を防ぐことが目標であると強調しています。
  • アフターセールスのワークフローとコラボレーション。 カスタマーページやケーススタディでは、OEMとディーラー間の協働ワークフローが説明されている。例えば、TerexはClearOpsアフターセールスハブを活用することで、ディーラーが日々の業務をプロセスの自動化により効率化し、陳腐化を削減しながら部品の可用性を高め、最終的に売上とブランド忠誠度を向上させると述べている。22 これは、自動受注提案、例外処理、キャンペーン管理などの機能を示唆しているが、公開ドキュメントでは詳細なワークフロー図までは示されていない。
  • ネットワーク全体でのOEMレベルの分析。 ケーススタディでは、OEMがClearOpsを利用してネットワーク全体の可視性を確保し、在庫不足や過剰在庫のある場所を特定し、ディーラー間での対応を調整していると述べられている。例えば、AGCOの「サクセススタディ」では、部品不足とリアクティブなサービスに苦しむ2,000以上のディーラーネットワークが言及され、ClearOpsがこれらの問題に対処するためのデジタルレイヤーとして位置付けられている。25

特筆すべきは、ClearOpsが従来のAPSベンダーが提供するような「需要計画」、「S&OP」または「ネットワークデザイン」といったモジュールを提示していない点である。その範囲は狭いものの、アフターセールスの文脈においてはより深く、機械のダウンタイムが高価な業界（建設機械、農業機械、マテリアルハンドリング）における断片化したディーラーネットワークと導入基盤という特有の課題に焦点を当てている。

指名された顧客と参考ユースケース

指名されたリファレンスは、ClearOpsの規模としては比較的強固である:

  • EU-Startupsや企業プロファイルによると、ClearOpsは2016年からJungheinrich、Terex、AGCOで利用されている。34
  • ClearOps自身のケーススタディセクションでは、Jungheinrich、Terexなど複数のOEMが記載されているが、すべてのケーススタディが登録不要で完全に公開されているわけではない。102422
  • Terexのケーススタディでは、ディーラーの効率向上と在庫プロファイルの改善が明示的にClearOpsアフターセールスハブに起因しているとされている。22
  • AGCOのサクセススタディは、農家の稼働時間を守るために2,000以上のディーラーネットワーク全体で部品の可用性を維持する課題に焦点を当て、暗黙のうちにClearOpsを実現プラットフォームとして位置付けている。25

これらは、グローバルなディーラーネットワークを有する対象業界（マテリアルハンドリング、建設機械、農業機械）における検証可能な、指名されたクライアントであり、ClearOpsが大規模に運用されているという主張を裏付ける。しかし、公開されているケーススタディは主に定性的なものであり、定量的なKPI（例：ClearOpsにのみ起因する在庫削減率やダウンタイムの具体的なパーセンテージ）を開示せず、内部アルゴリズムの詳細も明かされていない。

これに対し、「世界をリードするメーカーおよび8000以上の関連ディーラーから信頼されている」というClearOpsのマーケティング主張は、マーケティングレベルと見なすべきである。指名された例以外のOEMの具体的な身元や正確な8000以上のディーラー数は、独立して検証されていない。10

アーキテクチャ、テクノロジースタック、及び統合

統合ハブとデータモデル

公開されている製品ページおよびDMS統合のサブページは、一貫したアーキテクチャのイメージを示している。ClearOpsは、既存のERP/DMSシステムに接続することでOEMとそのディーラーを迅速にオンボーディングするための統合ハブを運用している。16 このハブはすでに80以上の異なるERPシステムと50以上のディーラーマネジメントソリューションに接続され、注文、在庫、機械、及び顧客データを中央のクラウドプラットフォームに取り込むことを可能にしている。516

これに基づき、いくつかの特徴を推察することができる:

  • プラットフォームは、接続するディーラーシステムの多様性およびSaaSとしての位置づけから、確実にマルチテナントクラウド基盤に依存している。EU-Startupsは、ClearOpsをクラウドベースのSaaSソリューションとして明示的に記述している。3
  • コアの論理データモデルは、ディーラーの所在地、OEM、機械、部品、注文、導入基盤などのエンティティを中心に展開しており、ネットワーク全体の分析およびワークフローを可能にしている。
  • 統合レイヤーは、各DMS間で異なるデータ品質やスキーマに対処しなければならない―これは容易ではないエンジニアリング上の課題であるが、スキーマの調和、データの遅延、エラー処理がどのように実装されているかに関する公開技術ドキュメントは存在しない。例えば、ClearOpsがイベント駆動型アーキテクチャ、メッセージキュー、または特定のETLツールを使用しているかどうかの言及はない。

このアーキテクチャは妥当であり、解決すべき問題と整合しているものの、ClearOpsは内部スタックに関して非常に限定的な詳細しか公開していない。主要なクラウドプロバイダー（AWS/Azure/GCP）、プログラミング言語、データストア（リレーショナル、ドキュメント、カラム型）または特定のフレームワークに関する記述はなく、DevSecOpsエンジニア向けの求人広告が近代的なCI/CDおよびクラウドセキュリティ体制を示唆しているものの、スタックの詳細は列挙されていない。11 そのため、スケーラビリティやフォールトトレランスのより深い技術評価は推測の域を出ない。

最適化と分析：ClearOps 対 パートナーエンジン

最も具体的な最適化に関する技術情報は、ClearOps自身のサイトではなく、パートナーであるPTCのServigisticsに関する資料から得られる。

  • PTCは、Servigisticsがサービス部品向けに真の多段階在庫最適化を提供し、高度なアルゴリズム、AI、機械学習を使用して複雑なサービスネットワーク全体の在庫レベルを最適化すると位置付けている。1819
  • PTCとClearOpsの共同ブログは、ClearOpsの貢献を「最先端のデータ統合技術」とし、Servigisticsのものを「最高級のサービス部品最適化能力」と位置付け、これらの技術を融合させることでサービスサプライチェーン全体の可視性とコミュニケーションを向上させることを目指している。17

これは、ServigisticsとClearOpsの両方を利用している顧客にとって、ClearOpsは主にデータおよびコラボレーションの基盤であり、Servigisticsがサービス部品在庫の最適化の中枢として機能していることを強く示唆している。その場合、ClearOpsの役割は非常に重要である（優れたデータがなければ最適化は意味をなさない）が、重い数学的処理は外部に委託される。

ClearOps自身のページでは、オートメーション、推奨、分析に言及しているが、アルゴリズムについて形式的に記述しておらず（例：確率的予測、多段階モデル、確率的最適化、または特定の機械学習技法への言及はない）、このようなドキュメントが存在しないことから、最も安全な解釈は次の通りである:

  • ClearOpsは、おそらくこの分野のほとんどのモダンなSaaSプラットフォームと同様に、ディーラーのワークフロー向けにルールベースの自動化と基本的な分析（例：再注文提案、ABC分類、アラート）を提供している。
  • 洗練された多段階最適化およびAIを活用したサービス部品計画については、ClearOpsはこれらの能力を提供すると明示的にマーケティングされているパートナーエンジン（例：Servigistics、Celonis）に依存している。171819

新たなCelonisとのパートナーシップもこのパターンに合致している。Celonisは、イベントデータを取り込み、プロセス上のボトルネックを発見し、プロセス改善を推奨するプロセスマイニングおよびプロセスインテリジェンスプラットフォームを提供している。20211115 ClearOpsはネットワークデータとドメインコンテキストを提供し、Celonisは成熟したプロセスインテリジェンスエンジンを提供する。改めて、ClearOpsはプロセスマイニングエンジンそのものではなく、オーケストレーターおよびコネクターである。202116

最先端の観点から見ると、このエコシステムアプローチは合理的かつ実践的であるが、これはClearOps自身の独自アルゴリズム（もし存在するなら）が公開資料からはほとんど不透明であることを意味する。したがって、見込み顧客はClearOpsのマーケティングにおける「最適化」または「AI」に関する主張を、実際に展開されるパートナープロダクトに依存していると見なすべきである。

AI、最適化、および「最先端」主張の評価

スケールと産業化の証拠

スケールと産業化の面で、ClearOpsの主張は広く信頼され、複数の独立した情報源によって相互に検証されている:

  • 1日あたり500万部品の計画と1週間あたり30,000件の注文処理が、ClearOpsのマーケティングだけでなく、EU-Startups、The Org、その他複数の企業プロファイルによって引用されている。3474
  • Barkawiのポートフォリオ説明では、プラットフォーム上で2,000以上のディーラー、50以上のDMS統合、及び10億ユーロ以上の価値を持つ500万以上のSKUが運用されていると定量化されている。5
  • グローバルなディーラーネットワークを持つ指名されたOEM（Jungheinrich、Terex、AGCO）および公開ケーススタディは、ClearOpsがパイロットに留まらず実際の生産環境で使用されていることを確認している。310242225

これらの事実は、ClearOpsがアフターセールスの文脈において、接続性およびコラボレーション層として商業的に実戦投入済みであるという結論を支持する。

アルゴリズムの透明性の欠如

しかし、アルゴリズムの精緻さとAIに関しては、ClearOpsの公開ドキュメントは著しく薄い:

  • ClearOpsが古典的な時系列モデル、機械学習モデル、確率的予測、または単純な歴史的ヒューリスティックを用いているかどうかなど、予測手法に関する詳細な解説はない。
  • 在庫最適化ロジックに関する記述はなく、多段階最適化、確率モデル、モンテカルロシミュレーション、あるいは従来の安全在庫公式についての言及もない。これらの用語が現れる場合（例：「多段階最適化」や「産業用AI」）は、ClearOps自身のコードではなくPTC Servigisticsの文脈で用いられている。171819
  • ClearOpsによる学術的共同研究、オープンソースコード、または技術的ホワイトペーパーが公開されておらず、これにより同社のアルゴリズムを独立して精査することができない。

これに対し、PTCやCelonisなどのパートナーは、（多段階最適化、AIによるプロセスインテリジェンスなどの）エンジンについて、比較的詳細な技術解説を公開しているが、これらは依然としてマーケティング色が強い。181921

これを踏まえると、慎重かつ懐疑的な評価は次の通りである:

  • ClearOpsは明確に大規模に運用され、その接続性およびデータモデル層は産業化されている。
  • 先進的な最適化やAIの主張は、ClearOps独自のアルゴリズムではなく、主にパートナーエンジン（Servigistics、Celonisなど）を指していると解釈すべきである。ClearOpsがそれに反する技術文書を提供しない限り、その主張はパートナー依存とみなされる。
  • 最先端の観点から見ると、ClearOpsは自己完結型の最適化エンジンというよりも、アフターセールス向けの、特化した接続性において最先端といえるモダンなクラウドネイティブ統合・コラボレーションプラットフォームに近い。

これは、プロジェクトにおけるClearOpsの価値（優れたデータとワークフローはしばしば最も困難な部分）が損なわれるものではないが、いわゆる「知能」が実際にどこに宿っているか、すなわち主にパートナーエンジンおよび統一されたデータを活用する人間のアナリストにあることを明確にしている。

展開モデルとロールアウト

公開情報は、産業用コンテキストにおける他のB2B SaaSプラットフォームと一致する展開パターンを示している:

  • 統合ハブは、既存のERP/DMSシステムへの比較的迅速な接続を可能にする。ただし、ClearOps自身は、スケジュールがディーラーネットワークおよび基幹システムの規模に依存することに言及しており、容易ではない統合作業を示唆している。16
  • Munich Startupのインタビューによれば、多数のディーラーやシステムを接続し、ステークホルダーに新しいデジタルワークフローの採用を促すことは、大きな実務上の課題であった。67
  • ケーススタディは、初期のディーラー／パイロットグループの後、効果が証明された段階でより広範なネットワーク採用へと移行する段階的なロールアウトを示唆している（例：Terexの場合）。22

実装方法論（プロジェクトフェーズ、一般的な稼働開始までの月数、チェンジマネジメントのプレイブック等）に関する詳細な公開ドキュメントは存在しない。見込み顧客にとって、これはターンキー展開を前提とするのではなく、直接の参照先を通じて実装リスクと作業量を評価すべきことを意味する。

結論

ClearOpsは、産業機械OEMのアフターセールスエコシステムに焦点を当てた、垂直特化型の中期段階のSaaSベンダーとして理解するのが最適である。その中核の強みは、独立した情報源および企業情報によって示されている以下の点にある:

  • 断片化したディーラー及びDMS/ERP環境におけるハイパーコネクティビティとデータ統合。1516
  • OEMと数千のディーラー間での運用上のコラボレーションとワークフローのデジタル化、特にスペアパーツの可用性と機械の稼働時間に焦点を当てている。26102225
  • Jungheinrich、Terex、AGCOなどの指名されたOEMにおける、数百万の部品及び毎週数万件の注文処理という実証済みの生産規模。3542225

技術的な深度の観点から、ClearOpsの公開された機能はより控えめである:

  • 最適化とAIの主張は、明確に特定された社内アルゴリズムではなく、主にパートナーエンジン（多段階最適化およびサービス部品AIにはPTC Servigistics、プロセスインテリジェンスにはCelonis）に依存しているように見える。171819202116
  • アルゴリズムの透明性は低い。 ClearOps固有の最適化を厳密に外部評価するための、公開された確率モデル、ソルバー、または技術的ホワイトペーパーは存在しない。
  • 商業的成熟度は堅実だが大規模ではない。 Barkawiの傘下でインキュベートされた小規模なチームで、いくつかのフラッグシップクライアントを有するが、グローバルなAPSベンダーの規模とは程遠い。57411

公開された確率的予測およびDSLに基づくモデリングを備え、プログラム的な定量的最適化エンジンとして自らを位置付けるLokadと比較すると、ClearOpsは異なるニッチを占めている。すなわち、汎用の最適化エンジンというよりも、ネットワーク化されたアフターセールスアプリケーション層に近い。主要なボトルネックがディーラーネットワークのデジタル化とデータ品質であるOEMにとって、ClearOpsは信頼でき、実績のある選択肢である。サプライチェーン全体で最先端の確率的最適化を求める組織にとっては、通常、ClearOpsは専用の最適化プラットフォーム（Servigistics、Lokad、またはその他のエンジン）によって補完される必要がある。

どのようなデューデリジェンスプロセスにおいても、技術的に懐疑的な買い手は次の点を講じるべきである:

  1. 接続性と最適化を分離し、どの意思決定がClearOps自身によって、どの意思決定がパートナーエンジンによって最適化されているかを明確に尋ねること。
  2. 各コンポーネントがどの利益をもたらしたかを明確に帰属させた上で、具体的かつ定量的なケースデータ（在庫削減、稼働時間の改善、リードタイムの短縮）を要求すること。
  3. 長期的なアーキテクチャを明確にすること：ClearOpsは最適化エンジンにデータを供給するバックボーンとなるのか、それとも完全な最適化層へと進化することが期待されるのか？

2025年後半現在、公開されている証拠は、ClearOpsがアフターセールスネットワークのデジタル化における真剣な専門ベンダーであるという見解を支持しているが、その最先端の最適化機能は、透明な社内アルゴリズムを通じてではなく、むしろエコシステムパートナーシップを通じて主に利用されていることを示している。

出典

  1. ClearOps – OEM ソリューション 製品概要 — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. ClearOps – ドイツホームページ “OEMおよびディーラー向けの稼働時間保証” — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. ClearOps – EU-Startups ディレクトリ — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. The Org – ClearOps 企業プロファイル — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. Barkawi – 持続可能なサプライチェーンのための技術 (ClearOps セクション、ドイツ語) — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. Munich Startup – “Clearops: ‘最小のダウンタイムで最大のサプライチェーンの可視性’” — 2022年7月1日 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. Munich Startup – “続報: ClearOpsの現状は？” — 2024年1月24日 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. ClearOps Blog – “続報: ClearOpsの現状は？” — 2024年1月24日 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. ClearOps – 私たちについて “アフターサービスの未来を築く” — 2025年11月取得 ↩︎

  10. ClearOps – ケーススタディ概要ページ — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  11. Barkawi – コーポレート概要 “持続可能なサプライチェーンのための技術” — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  12. Lokad – “予測＋最適化テクノロジー” — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. Lokad テクニカルドキュメンテーション – プラットフォーム概要 — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  14. Lokad テクニカルドキュメンテーション – “Envision Language” — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  15. Lokad テクニカルドキュメンテーション – “確率的需要予測” — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  16. Munich Startup – “ClearOpsとCelonisが連携” — 2025年10月 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  17. PTC Blog – “PTCとClearOpsが卓越したサービス体験を提供” — 約2022年 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  18. PTC – Servigistics 製品ページ “AI駆動のサービスサプライチェーン最適化” — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  19. PTC Blog – “マルチエシェロン最適化の謎を解く” — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  20. ClearOps Blog – “ClearOps × Celonis: インテリジェントで洞察主導のサプライチェーンの未来を切り開く” — 2025年9月23日 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  21. Process Excellence Network – “CelonisがClearOpsと協力し、インテリジェントサプライチェーンの未来を切り開く” — 2025年9月25日 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  22. ClearOps – Terex ケーススタディ “ClearOpsは我々のアフターセールスビジネスにシンプルさをもたらす” — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  23. Lokad Blog – “M5予測コンペティションで909チーム中6位にランクイン” — 2020年7月2日 ↩︎

  24. ClearOps – Jungheinrich ケーススタディ（アフターセールスプラットフォーム） — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  25. ClearOps Blog – “AGCO 成功事例 [無料ホワイトペーパー]” — 2025年11月取得 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎