フィジカルAIのための意思決定エンジニアリングロボティクス、自律システム、AI搭載産業製品をつくる創業者とプロダクトリーダーのための、産業AI・フィジカルAIプロダクトリーダーシップ。
Physical AI のプロダクトリーダーシップ — 重大な意思決定から、信頼できるプロダクトへ。
ロボティクス、自律システム、産業 AI のための、創業者が担うプロダクト・テクノロジー・AI のオーナーシップ。
17年以上 · フランス政府産業担当AIアンバサダー — Osez l’IAイニシアチブ · Forbes Technology Council Member Leader — Tech Consulting Group
プロダクト責任の空白
動くシステムは、まだ繰り返し提供できるプロダクトではない。
フィジカルAIは、顧客の業務フロー、ハードウェア、ソフトウェア、モデル、現場運用を横断します。これらの間にあるトレードオフを一人の責任者が引き受けなければ、エンジニアリングは前進しても、プロダクトとしての意思決定は宙に浮いたままです。
共通の受け入れ基準がない。モデルやセル単体の性能は測っていても、顧客が購入し、運用し、保守し、信頼できるプロダクト全体は測れていません。
見えない作業がパイロットを支えている。専門家による調整、オペレーターの介入、個別対応の統合、価格に織り込まれていないサポートが、事業性の検討から抜け落ちています。
意思決定が遅すぎる。想定用途、現場での適用範囲、サービス、安全性、ユニットエコノミクスが、コストの高いアーキテクチャ上の決定を下した後に表面化します。
欠けているのはプロダクト責任です。次のコミットメントを行う前に、顧客からのエビデンス、システムの挙動、現場の実態、安全性、経済性を結びつけ、その判断に責任を持つ一人のリーダーが必要です。
パイロット対本番
本番化のギャップを越える。
デモ / パイロット1台のデバイス
本番フリート全体
- 環境
- デモ / パイロット: 管理されたデモ
- 本番: 変動する実環境
- 復旧
- デモ / パイロット: 手動復旧
- 本番: 自動復旧とロールバック
- 安全性
- デモ / パイロット: AI 出力を直接信頼
- 本番: 決定論的安全性で制約された AI
Hyperion Physical AI Product System
ひとつのプロダクトシステム。すべての意思決定がつながる。
5つの意思決定ゲートが、プロダクトを次に進める条件を定めます。6つのレンズが、現在の意思決定に必要なエビデンス基準を満たしているかを、価値、経済性、知能、アーキテクチャ、信頼性、運用の観点から検証します。
ライフサイクルはウォーターフォールではなく循環型です。現場の証拠、インシデント、経済性が、プロダクトを前のステージへ戻します。
- 戦略これは正しい顧客に向けた正しいプロダクト機会であり、価値への確かな道筋があるか？
- ディスカバリープロダクト投資を正当化するに足る顧客・現場・技術・経済のエビデンスはあるか？
- プロダクト化これは完全で、信頼でき、サポート可能で、商業的に成立するプロダクトになり得るか？
- ローンチこのプロダクトは責任を持って販売・設置・受け入れ・サポート・運用できるか？
- スケール顧客価値・展開・経済性は、サイト・機体・顧客・バリアントを越えて再現できるか？
すべてのゲートを貫く証拠のフィールド
顧客とオペレーターの価値
ビジネスモデルとプロダクト経済性
AI・データ・評価・ヒューマンマシンインタラクション
ハードウェア・ソフトウェア・システムアーキテクチャ
安全・サイバーセキュリティ・ガバナンス・コンプライアンス・人的監督
展開・運用・プロダクトファミリー・パートナー・エコシステム
応用AIシステム
モデルは一つの部品。プロダクトはシステム全体です。
Hyperionは、RAG、ファインチューニング、タスク特化の小規模言語モデル、あるいはモデルを使わない選択をする前に、プロダクト意図、システムアーキテクチャ、データセット、評価を結び付けます。
目標はAIを増やすことではありません。現実の運用制約の中でプロダクトの合格基準を満たせる、最も複雑性の低いシステムを選ぶことです。
応用AIプロダクトアーキテクチャ
- エッジ知能
- 統制された知識システム
- データ・評価・学習システム
- ミッションクリティカルアーキテクチャ
- タスク特化SLMと小型マルチモーダル知能
エッジ知能
レイテンシ、プライバシー、電力、接続性、オフライン動作が実現可能性を左右するプロダクトのための、境界を定めた知能です。
- 産業RAG、検索、信頼できる運用知識
統制された知識システム
流暢な回答で不確実性を隠すのではなく、情報源の権威、権限、来歴、回答を控える振る舞いを維持する知識プロダクトです。
- あらゆる知的挙動を支えるエビデンス基盤
データ・評価・学習システム
データセット、シミュレーション、評価スイート、フィードバックループを、一度限りのモデル入力ではなく、統制されたプロダクト資産として扱います。
- プロダクト、ソリューション、システム、ソフトウェアの設計
ミッションクリティカルアーキテクチャ
ハードウェア、ソフトウェア、AI、データ、制御、安全、セキュリティ、人、エッジ、クラウドを横断し、正常時だけでなく故障時も設計する責任あるアーキテクチャです。
産業・フィジカルAIのプロダクトリーダーシップ
3つの主要市場。5つの隣接セクター。1つのプロダクトシステム。
業界理解は、規格やユースケースの一覧ではありません。物理システムを描き、プロダクトオーナーシップが分断される場所を明らかにし、現場の実態をエビデンスと経済性につなぐ力です。
すべての業界
隣接セクター
隣接セクター
物流、アグリフード、海事、スマートインフラ、防衛はnoindexのセクター資料として残します。プロダクトシステム手法の適用可能性を示しますが、調査上の関連性を顧客、職務、クリアランス、保証のエビデンスとして扱いません。
モバイル自律・フリート運用
混成フリート、施設、介入、移動単位の経済性に関する隣接セクター
セクター資料を読む
アグリフード・施設園芸ロボティクス
生物学的変動、保守性、季節経済性に関する隣接セクター
セクター資料を読む
海事・遠隔フィールド運用
非接続時の自律、遠隔権限、ミッション経済性に関する隣接セクター
セクター資料を読む
スマートインフラ・都市システム
モビリティ、エネルギー、建物、公共空間運用、レジリエントな都市サービスを対象とするシステム・オブ・システムズの隣接セクター
セクター資料を読む
防衛・レジリエンス・デュアルユースシステム
任務対応性、説明責任、維持可能性を備えたフィジカルAIのための非機密隣接セクター
セクター資料を読む
インテリジェントマシンは業界ではなく、システム文脈です。
ロボティクスと自律性は、すべての主要市場を横断します。
インテリジェントマシンを見る協業の方法
意思決定に必要なレベルで、シニアがプロダクト責任を担う。
組み込み型のフラクショナル契約、境界を定めた一つの意思決定、明確に定めた一つのプロダクトマイルストーンから選べます。いずれも単独で完結します。
今すぐシニアなプロダクトリーダーシップが必要だが、常勤の経営人材を採用する段階ではない。
プロダクト・オペレーティングパートナー
フィジカルAIのフラクショナルCPO
戦略、ディスカバリー、プロダクト化、ローンチ、スケールまでを横断する、組み込み型のプロダクト・ポートフォリオリーダーシップ。
プロダクト・オペレーティングパートナー を見る期間
継続的なパートタイム契約。権限、リズム、キャパシティは書面で合意します。
次に何をするかを決める必要がある。
プロダクト意思決定レビュー
重大なプロダクト意思決定を、エビデンスに基づいて一つ下す。
プロダクト意思決定レビュー を見る期間
2〜3週間。
次のプロダクトマイルストーンを担うシニア責任者が必要だ。
プロダクトリーダーシップ・プログラム
一つのプロダクトを、明確に定めたエビデンスゲートまで導く。
プロダクトリーダーシップ・プログラム を見る期間
マイルストーン単位。範囲と受け入れ基準は書面で合意します。
いちばん小さく、意味のある依頼から始めてください。
すべての契約で、意思決定、エビデンスゲート、権限の境界、中止条件、引き継ぎ責任者を書面にします。後続の契約を前提とするものはありません。
実行できる · 検証できる · 公開検証可能
エビデンスに、正しい名前をつける。
デモを動かし、リファレンス実装を確かめ、プレプリントを読んでください。それぞれについて、何を示すのか、どの成熟度にあるのか、どこに限界があるのかを明記しています。
クライアント業務 · 有償案件
範囲を限定したクライアント案件
Software-Defined Platform に関する範囲限定の案件。2024 年 1〜4 月、Innovation & Technology, Energy Management の Tech Leader として。クライアント名の開示は唯一の正典的な場所に掲載しています。
創業者キャリア · 前職での役職
創業者キャリア — エグゼクティブ証跡
Renault-Nissan-Mitsubishi での 64 名のプロダクトマネジメント機能、最大 40 名の直接マネジメント、96 名のプロダクト組織、2,500 万ユーロのプログラム予算。キャリア証跡であり、Hyperion のクライアント成果ではありません。
公開技術プレプリント · 公開検証可能
arXiv:2603.08736
Mohammed Cherifi の公開技術プレプリントを読み、その論旨、アーキテクチャ、引用の根拠を直接ご確認ください。 ジャーナルの査読は経ておらず、結果は統制された環境での評価です。
プリプロダクション · 自社所有のリファレンス実装 · 社内R&D
Auralink
Auralink は Hyperion が所有するプリプロダクションのリファレンス実装です。この手法を支えるアーキテクチャ、制御境界、運用上の判断、評価アプローチをご確認ください。
実測 · シミュレーション · 社内R&D
Reachy Mini + SO-101 模倣学習ベンチ
ベンチの背後にある計測された実現可能性の検証をご確認ください — 物理的なセンシング、テレオペレーション、評価、学習された振る舞い。すべての数値に実測・シミュレーション・ドライランのいずれかが明記されています。
これらは Hyperion が所有する研究・エンジニアリングの成果物です。顧客への導入事例でも、商業的成果のエビデンスでもありません。
Mohammed Cherifi
Mohammed と直接仕事をします。コネクテッドプラットフォーム、モビリティ、産業システム、AIにまたがるプロダクトリーダーであり、現在はフィジカルAIプロダクトに注力しています。
Cisco → RNM Alliance → ABB → Hyperion
- 1億規模以上で展開された NDS/Cisco の映像プラットフォーム · Renault-Nissan-Mitsubishi アライアンスのコネクテッドサービス事業（Renault OpenR Link、NissanConnect）におけるプロダクト統括
- 17+ years の経験
創業者の経歴 — Hyperion の顧客ではありません
これらのマークは創業者の職歴、無償のアドバイザリー活動、会員資格および所属を表します。Hyperion の顧客を表すものではありません。
アドバイザリー活動であり、Hyperion の顧客ではありません
会員資格と所属。
Mohammed が所属する任命職・団体です。顧客との関係ではありません。
適合性
具体的なプロダクトと意思決定があり、必要な権限があるときに、適した協業です。
適しているのは、次の条件がある場合です
- ロボティクス、自律システム、産業用ビジョン、またはインテリジェント機器のプロダクト
- 3〜12か月以内に重要な意思決定またはマイルストーンがある
- 経営スポンサーと、指名された社内のカウンターパートがいる
- 顧客、オペレーター、保守担当者、現実的な現場エビデンスにアクセスできる
- 意思決定権限を明確にする意思がある
- 明文化できる受け入れ基準がある
- プロダクト責任を引き継ぎ、保持するチームがある
適していないのは
- 一般論のAIアイデア出し
- プロダクト化や現場導入の意図がない純粋な研究
- 繰り返し提供できるプロダクトを目指さない単発のインテグレーション
- 方向づけを伴わない人員補強
- プロダクト権限を伴わない実装
- 法的助言、認証、適合性評価、または成果の保証
私が担う実装と、委任範囲の外に残るもの
Hyperion が担うのは、プロダクトリーダーシップの責任と、範囲に明記された実務のみです。プロダクトに対する継続的な責任と、より広いデリバリーは、お客様のチームが担います。法的助言、適合性評価、ペネトレーションテスト、機能安全に関する包括的な作業は、資格を有する専門家の担当です。
なぜ採用ではないのか？
任務が安定し、役割が恒久的で、適任者を待てるのであれば、採用してください。目前の意思決定が待てないとき、恒久的な役割がまだ定まらないとき、あるいは長期の人員を増やす前にエビデンスが必要なときに、Hyperion をお使いください。契約の中で、チームが持ち続ける意思決定権限と採用要件を定めることもできます。
責任者不在のままにはできない意思決定を、ご相談ください。
30分の適合確認では、その意思決定、不足しているエビデンス、Hyperion に適した依頼かどうかを確認します。適していなければ、率直にそうお伝えします。
すべての契約を Mohammed が自ら主導します。範囲と対応余力を確認してから、仕事をお引き受けします。
30分 · 義務なし