What is Hyperion Consulting?

Hyperion Consulting is a boutique AI consulting firm founded by Mohammed Cherifi that helps European companies ship AI that actually works. Unlike traditional consultancies, we combine strategic advisory with hands-on implementation—from AI strategy through production deployment. We specialize in RAG systems, LLM implementation, EU AI Act compliance, and AI product management.

Who is Mohammed Cherifi?

Mohammed Cherifi is the founder of Hyperion Consulting with 15+ years of enterprise AI experience at Cisco Systems (100M+ users), Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance (€75M budgets, Deputy GM), and ABB E-mobility. He's a Forbes Technology Council member since 2021, French Government AI Ambassador for the 'Osez l'IA' initiative, and Berkeley SkyDeck Key Advisor. He built Auralink—a complete EV charging platform with 302+ microservices and 31 AI models—in just 2 months.

Where is Hyperion Consulting located?

Hyperion Consulting is headquartered in Boulogne-Billancourt, France (near Paris), with presence in Athens, Greece and Amsterdam, Netherlands. We serve clients throughout the European Union, with particular expertise in France, Germany, Netherlands, and Greece.

What services does Hyperion Consulting offer?

Hyperion Consulting offers four main service categories: (1) AI Strategy Sprint - vendor-agnostic AI roadmap and strategy in weeks, (2) Pilot-to-Production Sprint - 90-day engagement to ship stuck AI projects, (3) Production AI Systems - RAG optimization, fine-tuning, and LLMOps infrastructure, (4) AI Development Training - the 10x methodology behind building 1M+ lines of production code in 2 months.

What is the DEPLOY Method?

The DEPLOY Method™ is Hyperion's proven framework for shipping AI: Diagnose the real problem, Engineer for production (not demos), Pilot with clear graduation criteria, Launch to real users, Optimize continuously, and Yield measurable business impact with capability transfer. Built on 15 years of shipping AI at Cisco, Renault-Nissan-Mitsubishi, and ABB.

What is a RAG system and how can Hyperion help?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) is an AI architecture that combines large language models with your organization's knowledge base to provide accurate, contextual responses. Hyperion helps design, build, and optimize production RAG systems—fixing common issues like hallucinations, latency problems, and cost overruns that plague demo-quality implementations.

Why do 70% of AI pilots never reach production?

Most AI pilots fail due to: (1) No clear graduation criteria—'pilot' becomes a permanent state, (2) Demo-quality architecture that breaks under real-world load, (3) Gap between technical teams and business stakeholders, (4) Missing production requirements like security, compliance, and monitoring, (5) Consultant dependency without capability transfer. Hyperion's DEPLOY Method addresses each of these failure modes.

How can I fix my stuck AI project?

Hyperion's Pilot-to-Production Sprint is designed exactly for this. In 90 days, we diagnose why your project is stuck, define clear graduation criteria, address production requirements, and ship to real users—or pivot with purpose. The key is embedded AI leadership with one mandate: ship, not advise indefinitely.

What is EU AI Act compliance and do I need it?

The EU AI Act is the world's first comprehensive AI regulation, with high-risk requirements taking effect August 2026. Fines reach €35 million or 7% of global turnover. If you operate in the EU and use AI for hiring, credit decisions, law enforcement, education, or critical infrastructure, you likely need compliance. Hyperion helps with system inventory, risk classification, documentation, and governance implementation.

How is Hyperion different from big consulting firms like McKinsey or Accenture?

Three key differences: (1) You work directly with senior expertise—not junior teams supervised by partners who show up for presentations, (2) We both advise AND build—from strategy presentations to production code, (3) Vendor-agnostic with no partnerships or kickbacks—recommendations are based on what's right for you. Plus, our goal is to transfer capability and work ourselves out of a job.

What industries does Hyperion Consulting serve?

Hyperion has deep expertise in: (1) Automotive & Mobility—connected vehicles, EV charging, software-defined vehicles (experience at Renault-Nissan-Mitsubishi and ABB), (2) Technology & Enterprise—platform strategy, AI infrastructure, production systems (experience at Cisco), (3) European SMEs & Scale-ups—AI strategy, EU AI Act compliance, practical AI adoption (Berkeley SkyDeck advisor to 30+ startups).

How do I book a consultation with Hyperion Consulting?

Book a free 30-minute call at hyperion-consulting.io/book. No pitch, no pressure—just an honest conversation about your AI challenges and whether we can help. If we're not the right fit, we'll tell you and point you in a better direction. Response within 24 hours.

What languages does Hyperion Consulting support?

Mohammed Cherifi speaks English, French, and Arabic fluently. The Hyperion website is available in 7 languages: English, French, German, Dutch, Greek, Arabic, and Japanese. Services are primarily delivered in English and French.

How much does AI consulting cost?

Hyperion offers three engagement models: (1) Sprint engagements (2-4 weeks, fixed-price) for strategy and assessment, (2) Project engagements (4-12 weeks, scoped milestones) for pilot-to-production and implementation, (3) Embedded advisory (monthly retainer) for fractional AI leadership. All engagements are fixed-scope, fixed-price—no ballooning timelines or change orders. Contact us for specific pricing based on your needs.

What is the ROI of AI consulting?

ROI varies by engagement type: AI Strategy Sprints typically save 6-12 months of wasted effort by avoiding wrong technology bets. Pilot-to-Production Sprints save €500K+ on average by ending pilot purgatory. Production AI Systems engagements deliver measurable improvements—one client reduced support costs 30% with a RAG-based customer service system. We define success metrics before writing code, so ROI is measurable, not theoretical.

What is the difference between RAG and fine-tuning?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) keeps your data separate and retrieves relevant context at query time—best for knowledge bases, documents, and frequently updated information. Fine-tuning modifies the model's weights with your data—best for specialized behavior, consistent formatting, or domain-specific language. Most enterprise use cases benefit from RAG first, with fine-tuning added for specific tasks. Hyperion helps determine the right approach based on your data, latency requirements, and cost constraints.

How long does it take to build a production AI system?

Timeline depends on complexity: A focused RAG system or chatbot can reach production in 4-8 weeks. Multi-model AI agents with tool use typically take 8-16 weeks. Enterprise-wide AI infrastructure (MLOps, monitoring, governance) takes 3-6 months. The biggest time sink is usually not the AI itself—it's data preparation, integration with existing systems, and organizational alignment. Hyperion's DEPLOY Method™ compresses these timelines by addressing production requirements from day one.

Should we use open-source or proprietary AI models?

It depends on volume, data sensitivity, and customization needs. Proprietary APIs (GPT-4, Claude) are best for experimentation and low-volume use. Open-source models (Llama, Mistral, Qwen) are better for high-volume production (10M+ requests/month), data sovereignty requirements, or heavy customization. The cost crossover point where self-hosting becomes cheaper than APIs is typically 100K-1M monthly requests. Hyperion provides vendor-agnostic guidance to find the right fit.

What does an AI consulting engagement look like?

A typical engagement starts with a free 30-minute discovery call to understand your challenges. If we're a fit, we propose a scoped engagement: (1) Week 1—deep-dive discovery and stakeholder interviews, (2) Weeks 2-3—analysis, architecture design, and recommendation development, (3) Final week—executive presentation with prioritized roadmap, ROI estimates, and implementation plan. For implementation engagements, we work embedded with your team 2-3 days/week, with weekly progress reviews.

Do you help with EU AI Act compliance?

Yes. The EU AI Act's high-risk requirements take full effect August 2026, with fines up to €35 million or 7% of global turnover. Hyperion helps with: AI system inventory and risk classification, gap analysis against Articles 9-15 requirements, technical remediation (bias testing, explainability, human oversight), compliance documentation, and ongoing monitoring. We use established frameworks like Fairlearn, SHAP, and MLflow rather than building from scratch.

Can you help if we have no AI experience?

Absolutely. Many clients come to us at the beginning of their AI journey. Our AI Strategy Sprint is designed for exactly this—cutting through vendor noise to identify where AI creates real value for your specific business. We assess your data readiness, team capabilities, and organizational context, then deliver a practical roadmap with clear ROI estimates. No prior AI experience required. We also offer a risk-free AI Diagnostic: if we don't identify at least 3 high-ROI AI opportunities, you pay nothing.

What makes a good AI use case for enterprise?

The best enterprise AI use cases share four characteristics: (1) High volume—the task happens frequently enough to justify automation, (2) Clear success criteria—you can measure if the AI is working, (3) Available data—quality training or retrieval data exists or can be created, (4) Human fallback—errors can be caught and corrected without catastrophic consequences. Common high-ROI starting points include customer service automation, document processing, knowledge management, and sales intelligence.

What is Hyperion Consulting?

Hyperion Consulting is a boutique AI consulting firm founded by Mohammed Cherifi that helps European companies ship AI that actually works. Unlike traditional consultancies, we combine strategic advisory with hands-on implementation—from AI strategy through production deployment. We specialize in RAG systems, LLM implementation, EU AI Act compliance, and AI product management.

Who is Mohammed Cherifi?

Mohammed Cherifi is the founder of Hyperion Consulting with 15+ years of enterprise AI experience at Cisco Systems (100M+ users), Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance (€75M budgets, Deputy GM), and ABB E-mobility. He's a Forbes Technology Council member since 2021, French Government AI Ambassador for the 'Osez l'IA' initiative, and Berkeley SkyDeck Key Advisor. He built Auralink—a complete EV charging platform with 302+ microservices and 31 AI models—in just 2 months.

Where is Hyperion Consulting located?

Hyperion Consulting is headquartered in Boulogne-Billancourt, France (near Paris), with presence in Athens, Greece and Amsterdam, Netherlands. We serve clients throughout the European Union, with particular expertise in France, Germany, Netherlands, and Greece.

What services does Hyperion Consulting offer?

Hyperion Consulting offers four main service categories: (1) AI Strategy Sprint - vendor-agnostic AI roadmap and strategy in weeks, (2) Pilot-to-Production Sprint - 90-day engagement to ship stuck AI projects, (3) Production AI Systems - RAG optimization, fine-tuning, and LLMOps infrastructure, (4) AI Development Training - the 10x methodology behind building 1M+ lines of production code in 2 months.

What is the DEPLOY Method?

The DEPLOY Method™ is Hyperion's proven framework for shipping AI: Diagnose the real problem, Engineer for production (not demos), Pilot with clear graduation criteria, Launch to real users, Optimize continuously, and Yield measurable business impact with capability transfer. Built on 15 years of shipping AI at Cisco, Renault-Nissan-Mitsubishi, and ABB.

What is a RAG system and how can Hyperion help?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) is an AI architecture that combines large language models with your organization's knowledge base to provide accurate, contextual responses. Hyperion helps design, build, and optimize production RAG systems—fixing common issues like hallucinations, latency problems, and cost overruns that plague demo-quality implementations.

Why do 70% of AI pilots never reach production?

Most AI pilots fail due to: (1) No clear graduation criteria—'pilot' becomes a permanent state, (2) Demo-quality architecture that breaks under real-world load, (3) Gap between technical teams and business stakeholders, (4) Missing production requirements like security, compliance, and monitoring, (5) Consultant dependency without capability transfer. Hyperion's DEPLOY Method addresses each of these failure modes.

How can I fix my stuck AI project?

Hyperion's Pilot-to-Production Sprint is designed exactly for this. In 90 days, we diagnose why your project is stuck, define clear graduation criteria, address production requirements, and ship to real users—or pivot with purpose. The key is embedded AI leadership with one mandate: ship, not advise indefinitely.

What is EU AI Act compliance and do I need it?

The EU AI Act is the world's first comprehensive AI regulation, with high-risk requirements taking effect August 2026. Fines reach €35 million or 7% of global turnover. If you operate in the EU and use AI for hiring, credit decisions, law enforcement, education, or critical infrastructure, you likely need compliance. Hyperion helps with system inventory, risk classification, documentation, and governance implementation.

How is Hyperion different from big consulting firms like McKinsey or Accenture?

Three key differences: (1) You work directly with senior expertise—not junior teams supervised by partners who show up for presentations, (2) We both advise AND build—from strategy presentations to production code, (3) Vendor-agnostic with no partnerships or kickbacks—recommendations are based on what's right for you. Plus, our goal is to transfer capability and work ourselves out of a job.

What industries does Hyperion Consulting serve?

Hyperion has deep expertise in: (1) Automotive & Mobility—connected vehicles, EV charging, software-defined vehicles (experience at Renault-Nissan-Mitsubishi and ABB), (2) Technology & Enterprise—platform strategy, AI infrastructure, production systems (experience at Cisco), (3) European SMEs & Scale-ups—AI strategy, EU AI Act compliance, practical AI adoption (Berkeley SkyDeck advisor to 30+ startups).

How do I book a consultation with Hyperion Consulting?

Book a free 30-minute call at hyperion-consulting.io/book. No pitch, no pressure—just an honest conversation about your AI challenges and whether we can help. If we're not the right fit, we'll tell you and point you in a better direction. Response within 24 hours.

What languages does Hyperion Consulting support?

Mohammed Cherifi speaks English, French, and Arabic fluently. The Hyperion website is available in 7 languages: English, French, German, Dutch, Greek, Arabic, and Japanese. Services are primarily delivered in English and French.

How much does AI consulting cost?

Hyperion offers three engagement models: (1) Sprint engagements (2-4 weeks, fixed-price) for strategy and assessment, (2) Project engagements (4-12 weeks, scoped milestones) for pilot-to-production and implementation, (3) Embedded advisory (monthly retainer) for fractional AI leadership. All engagements are fixed-scope, fixed-price—no ballooning timelines or change orders. Contact us for specific pricing based on your needs.

What is the ROI of AI consulting?

ROI varies by engagement type: AI Strategy Sprints typically save 6-12 months of wasted effort by avoiding wrong technology bets. Pilot-to-Production Sprints save €500K+ on average by ending pilot purgatory. Production AI Systems engagements deliver measurable improvements—one client reduced support costs 30% with a RAG-based customer service system. We define success metrics before writing code, so ROI is measurable, not theoretical.

What is the difference between RAG and fine-tuning?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) keeps your data separate and retrieves relevant context at query time—best for knowledge bases, documents, and frequently updated information. Fine-tuning modifies the model's weights with your data—best for specialized behavior, consistent formatting, or domain-specific language. Most enterprise use cases benefit from RAG first, with fine-tuning added for specific tasks. Hyperion helps determine the right approach based on your data, latency requirements, and cost constraints.

How long does it take to build a production AI system?

Timeline depends on complexity: A focused RAG system or chatbot can reach production in 4-8 weeks. Multi-model AI agents with tool use typically take 8-16 weeks. Enterprise-wide AI infrastructure (MLOps, monitoring, governance) takes 3-6 months. The biggest time sink is usually not the AI itself—it's data preparation, integration with existing systems, and organizational alignment. Hyperion's DEPLOY Method™ compresses these timelines by addressing production requirements from day one.

Should we use open-source or proprietary AI models?

It depends on volume, data sensitivity, and customization needs. Proprietary APIs (GPT-4, Claude) are best for experimentation and low-volume use. Open-source models (Llama, Mistral, Qwen) are better for high-volume production (10M+ requests/month), data sovereignty requirements, or heavy customization. The cost crossover point where self-hosting becomes cheaper than APIs is typically 100K-1M monthly requests. Hyperion provides vendor-agnostic guidance to find the right fit.

What does an AI consulting engagement look like?

A typical engagement starts with a free 30-minute discovery call to understand your challenges. If we're a fit, we propose a scoped engagement: (1) Week 1—deep-dive discovery and stakeholder interviews, (2) Weeks 2-3—analysis, architecture design, and recommendation development, (3) Final week—executive presentation with prioritized roadmap, ROI estimates, and implementation plan. For implementation engagements, we work embedded with your team 2-3 days/week, with weekly progress reviews.

Do you help with EU AI Act compliance?

Yes. The EU AI Act's high-risk requirements take full effect August 2026, with fines up to €35 million or 7% of global turnover. Hyperion helps with: AI system inventory and risk classification, gap analysis against Articles 9-15 requirements, technical remediation (bias testing, explainability, human oversight), compliance documentation, and ongoing monitoring. We use established frameworks like Fairlearn, SHAP, and MLflow rather than building from scratch.

Can you help if we have no AI experience?

Absolutely. Many clients come to us at the beginning of their AI journey. Our AI Strategy Sprint is designed for exactly this—cutting through vendor noise to identify where AI creates real value for your specific business. We assess your data readiness, team capabilities, and organizational context, then deliver a practical roadmap with clear ROI estimates. No prior AI experience required. We also offer a risk-free AI Diagnostic: if we don't identify at least 3 high-ROI AI opportunities, you pay nothing.

What makes a good AI use case for enterprise?

The best enterprise AI use cases share four characteristics: (1) High volume—the task happens frequently enough to justify automation, (2) Clear success criteria—you can measure if the AI is working, (3) Available data—quality training or retrieval data exists or can be created, (4) Human fallback—errors can be caught and corrected without catastrophic consequences. Common high-ROI starting points include customer service automation, document processing, knowledge management, and sales intelligence.

出荷するAI

本番環境に届けるAIコンサルティングあなたのAI施策は停滞している。私が解決する。

ほとんどのAIプロジェクトはデモから先に進まない。私は欧州企業がAIを本番環境に届けることを支援します—戦略から本番デプロイまで。取締役会議室でも、工場のフロアでも。

PowerPointで終わらない。私は出荷する。

20+

年のAI経験

100M+

ユーザーに影響

50+

AIプロジェクト出荷

認められたリーダーシップ

Forbes Technology Councilメンバー

フランス政府AI大使

Berkeley SkyDeckアドバイザー

La French Tech Athens理事会

France Num認定アクティベーター

信頼される企業

一行で言えば違い

ほとんどのコンサルタントは資料を納品する。私は動作するシステムを納品する。

マッキンゼーでは、契約は300枚のスライドで終わる。Hyperionでは、本番稼働のコードで終わる。私は両方を経験した—そしてどちらが本当に効果を発揮するか知っている。

戦略+実行。戦略→引き継ぎではない。

現実

思い当たりませんか？

あなたのAIパイロットは18ヶ月間「もうすぐ完成」のまま

デモは印象的だった。経営陣も納得した。そして...何も起きない。McKinseyが「パイロットの煉獄」と呼ぶ状態に陥っている—そして2026年は取締役会が「まだ実験中です」を受け入れなくなる年です。

AIベンダーの売り込みに溺れている

誰もがAIを持っていると主張する。受信トレイはデモで溢れている。チームはChatGPTについて強い意見を持っている。しかし誰もAI戦略が実際にどうあるべきか合意できない。

RAGシステムはデモでは動くが、本番では失敗する

概念実証は素晴らしかった。そして実際のユーザーが来た。ハルシネーション。レイテンシの問題。コストの高騰。「AIデモ」と「AI本番」の差は、誰も教えてくれなかったほど大きい。

2026年8月が迫っている—準備ができていない

EU AI Act高リスク要件の施行は2026年8月2日に開始される。罰金は3500万ユーロまたは売上高の7%に達する。自社のAIシステムのどれが高リスクに分類されるかさえ分かっていない。

AIパイロットの70%は本番に到達しない。私はあなたが出荷する30%になることを支援します。

あなたの課題

何があなたのAIを阻んでいるか？

すべてのAI課題には解決策がある。あなたの解決策を見つけよう。

戦略

どこから始めればいいか分からない

ベンダーの売り込みに溺れている。分析麻痺。明確なロードマップがない。構造化されたAI戦略スプリントを実施し、ノイズを切り分け、月単位ではなく週単位で明確さを提供します。

AI機会評価
優先順位付けされたロードマップ
Build vs Buy決定

サービスを見る

停滞解消

AIプロジェクトが停滞している

強いスタートを切った。今は停止している。本番への明確な道筋がない。組み込みAIリーダーシップとして参加し、一つの使命を持つ：出荷。90日で本番またはピボット。

パイロットから本番へのスプリント
ブロッカー診断
組み込みリーダーシップ

サービスを見る

本番

AIが本番で動かない

デモは素晴らしかった。本番は災害。ハルシネーション、レイテンシ、コスト。本番AIシステムを構築・修復します—RAGパイプライン、ファインチューニングされたモデル、推論インフラ。

RAG最適化
ファインチューニング
本番インフラ

サービスを見る

コンプライアンス

EU AI Actの準備ができていない

2026年8月の期限。3500万ユーロの罰金。システムの棚卸し、リスク分類、ドキュメント構築、執行開始前のガバナンス実装を支援します。

システム棚卸し
リスク分類
コンプライアンスプログラム

サービスを見る

エージェント

AIエージェントが欲しいが、方法が分からない

誰もがエージェントの話をしている。取締役会は「エージェンティックAI戦略」を求めている。ハイプを切り分け、実際のユースケースを特定し、本番エージェントを安全に構築することを支援します。

エージェント戦略
ガバナンスフレームワーク
最初の本番エージェント

サービスを見る

開発

ソフトウェアを10倍速く構築する必要がある

AIツールは10倍の生産性を約束する。ほとんどのチームは10%しか見ていない。私はAuralink—319 microservices、約20 AIエージェント—を2ヶ月で構築しました。それを実現する方法論をチームに教えます。

AI開発トレーニング
方法論の実装
チーム変革

サービスを見る

AIセキュリティ

私たちのAIシステムは脆弱です

あなたのAIシステムはユニークな脅威に直面しています—プロンプトインジェクション、データポイズニング、モデル窃盗。従来のセキュリティはこれらの攻撃ベクトルをカバーしていません。攻撃者に悪用される前にAIを保護するお手伝いをします。

AI脅威評価完了
LLMセキュリティ強化
レッドチームテスト合格

サービスを見る

セキュリティOps

よりスマートなセキュリティ運用が必要です

セキュリティアラートが山積み。チームは対応しきれない。AI駆動の脅威検知でSOCを近代化し、24時間365日のカバレッジのために実績のあるMDRパートナーに接続するお手伝いをします。

SOC近代化ロードマップ
AI脅威検知導入済み
MDRパートナー選定済み

サービスを見る

Industrial AI

私たちの工場はAI対応できていない

競合他社はDigital Twin、産業用コパイロット、AI駆動の生産を展開しています。あなたはまだスプレッドシートと属人的な知識に頼っています。ギャップは四半期ごとに広がっています。

Industrial AI成熟度評価完了
Digital Twinロードマップ定義
最初の産業用コパイロット導入

サービスを見る

Physical AI

現実世界で動くAIが必要です

クラウドAIはチャットボットには最適。しかしあなたのロボット、車両、エッジデバイスにはミリ秒で応答し、オフラインで動作し、決してハルシネーションしないAIが必要です。異なる問題。異なる解決策。

Physical AIユースケース特定
Edge vs. クラウドアーキテクチャ設計
リアルタイムAI制約解決

サービスを見る

トランスフォーメーション

ハードウェア思考に囚われたハードウェア企業

競合他社は毎週ソフトウェアアップデートを出荷しています。御社は年に一度ハードウェアを出荷するのみ。彼らはデータに基づいて反復しています。御社は勘に基づいて推測しています。Software-Defined革命はすでにテック業界を変革しました—今度は御社の業界の番です。

Software-Definedアーキテクチャ設計
ハードウェア/ソフトウェア分離
継続的デリバリーの実現

サービスを見る

リーダーシップ

AIリーダーシップが必要だがフルタイム採用を正当化できない

御社のAIイニシアチブには責任者がいません。パイロットは停滞しています。取締役会は戦略を求めています。週2-3日チームに組み込まれ、AIをビジョンから本番へ導くCAIO、CPO、またはCTOが必要です。

エグゼクティブAIリーダーシップの組み込み
AI戦略の管理と実行
チーム構築と移行計画

サービスを見る

メソッド

DEPLOY Method™

ほとんどのAI施策はパイロットから本番への移行で失敗する。DEPLOY Methodは、Cisco、Renault-Nissan-Mitsubishi、ABBでの15年間のAI出荷経験に基づいて構築されています—「パイロット」が恒久的な状態ではなく、「本番」がオプションではない組織で。

Diagnose（診断）

解決策を処方する前に、本当の問題を診断する。ほとんどのAI施策は技術ではなく、不明確な目標、ミスアライメント、または非現実的な期待のために失敗する。

Engineer（設計）

本番で動く解決策を設計する—デモだけでなく。Build vs Buy決定、スケールするアーキテクチャ、初日からのセキュリティとガバナンス。

Pilot（パイロット）

素早くテストし、素早く学び、素早く反復する—しかし常に本番への明確な道筋を持って。すべてのパイロットに卒業基準がある。「永続的実験」は私の語彙にはない。

Launch（ローンチ）

出荷する。実際のユーザー、実際のデータ、実際のトラフィック。ここでほとんどのAIコンサルタンシーが消える。ここが私の焦点。

Optimize（最適化）

本番は始まり。継続的改善のためのシステムを構築する—評価フレームワーク、フィードバックループ、時間とともに改善するプロセス。

Yield（成果）

ビジネスインパクトを測定し、能力を移転する。目標はあなたを強くすることであり、依存させることではない。チームが学ぶ。組織が改善する。

私が避けることを支援するもの

これらの一般的な落とし穴がAIプロジェクトの70%を脱線させる。私の方法論はそれらを防ぐ。

パイロットの煉獄

“印象的なデモが本番に到達しない。”

初日から明確な卒業基準を持つパイロットを設計する。

デモ品質のアーキテクチャ

“実際の負荷で壊れるシステム。”

最初から本番要件のために構築する。

コンサルタント依存

“外部の助けなしでは運用できない。”

能力を移転する。依存ではなく、強くなって終わる。

コンプライアンスの混乱

“執行期限前のパニック。”

後付けではなく、初日からガバナンスを組み込む。

私の仕事の進め方

エンゲージメントモデル

戦略的明確さ、ハンズオン実装、組み込みリーダーシップのいずれが必要でも—合うモデルがあります。

戦略スプリント

特定の戦略的成果物を提供する固定スコープ・固定価格のエンゲージメント。

AI戦略スプリント
EU AI Act評価
本番AIオーディット

実装プロジェクト

定義された成果物でAIシステムを構築または改善。

RAG最適化
エージェント開発
LLMOpsインフラ

組み込みリーダーシップ

フルタイム雇用なしの継続的AIリーダーシップ。

フラクショナルCAIO
暫定AI VP
AIエンジニアリングリード

トレーニング＆イネーブルメント

持続する社内AI能力の構築。

エグゼクティブAIリテラシー
テクニカルディープダイブ
AI開発トレーニング

Hyperionの違い

フルスタックAI：戦略からコードまで

ほとんどのAIコンサルタントはアドバイスするか構築するかのどちらか。私は両方やる。エグゼクティブAI戦略から本番RAGシステムまで、一人のパートナーがAIの旅全体を担当する。それは珍しいことであり—だからクライアントは私と仕事をすることを選ぶ。

戦略

ロードマップを形作ってきた

Forbes Technology Councilメンバー
フランス政府AI大使
Berkeley SkyDeckアドバイザー
30+のスタートアップをAI戦略でメンタリング

“AI変革プロジェクトがビジネス指標で成否が決まることを理解している。収益と競争優位に直結する施策を設計する。”

プロダクト

P&Lを所有してきた

Renault-Nissan-Mitsubishi AllianceでDeputy GM
€75M+のプログラム予算を管理
39カ国で4M+ユーザー向けコネクテッドサービス
世界初のGoogle built-inヘッドユニット

“エグゼクティブの椅子に座り、予算を所有し、クロスファンクショナルチームをリードしてきた。ステークホルダーアライメントと組織変革が実際に何を必要とするか知っている。”

コード

システムを構築してきた

Auralink：319 microservices、約20 AIエージェント、2ヶ月で構築
RAGシステム、ファインチューニング、オープンソースLLMデプロイ
Ciscoスケールの本番システム（1億+ユーザー）
最新のAIスタック全体にわたる深い専門知識

“技術についてアドバイスするだけでなく—構築する。このエンジニアリングの深さにより、技術的実現可能性を評価し、開発チームの言語で話すことができる。”

トランスフォーメーション

変革をリードしてきた

Renault-Nissan-MitsubishiでのSoftware-Defined Vehicle
Schneider ElectricでのSoftware-Defined Power戦略
AuraLinkOSによるSoftware-Defined Charging
同じ方法論で3つの業界を変革

“ソフトウェア定義への移行についてアドバイスするだけでなく—私自身がその変革を何度も実行してきた。隠れた障害がどこにあるかを知っているのは、私自身がそれらにぶつかってきたからです。”

この360°の視点—そして実践的な変革経験—により、純粋なテクノロジストや純粋なコンサルタントにはできない方法で、技術的可能性とビジネスの現実の間を翻訳できる。

なぜHyperionか

典型的なAIコンサルタントではない

コンサルタンシーのオーバーヘッドなしのシニア専門知識。ベンダー非依存のガイダンス。実際に出荷するAI。

15+

年のエンタープライズAI

シニア専門知識、直接

私と直接仕事をする—プレゼンテーションに現れるパートナーに監督されるジュニアチームではなく。すべての時間がシニア専門知識：Cisco、Renault-Nissan-Mitsubishi、ABB。Forbes Technology Council。仕事は委任されない。

319

Microservices

フルスタック：戦略からコードまで

ほとんどのコンサルタントはアドバイスする。私は構築もする。Auralink—319 microservices、約20 AIエージェント—を2ヶ月で構築した。AI戦略プレゼンテーションから本番RAGシステムまで、一人のパートナーがすべてを担当する。

€0

ベンダーキックバック

ベンダー非依存

パートナーシップなし。キックバックなし。バイアスなし。プロプライエタリよりオープンソースを、buyよりbuildを推奨するとき、それはあなたにとって正しいから—商業的関係があるからではない。

100%

能力移転

依存ではなく独立

私の目標は自分を不要にすること。すべてのエンゲージメントには知識移転、ドキュメンテーション、トレーニングが含まれる。永遠に外部の助けに依存するのではなく、強くなって終わる。

約束ではなく証拠

AIについてアドバイスするだけでなく—構築してきた。8つの本番ベンチャーを出荷済み：EVチャージングプラットフォーム（Auralink）、AIビジネス・オペレーティングシステム（Athena AI）、EU AI Actコンプライアンスエンジン（Aegis AI）、AIコードセキュリティスキャナー（Achilles AI）、VCデューデリジェンスプラットフォーム（Kairos VC）、クリエイティブAIスタジオ（Techne AI Studio）、車両インテリジェンスシステム（Vectis AI）、そしてSMEコンプライアンスナビゲーター（EU AI Navigator）。すべて構築された—想像されただけでなく。これがAIについてアドバイスすることとAIを構築することの違いだ。

Auralink →Athena AI →Aegis AI →Achilles AI →Kairos VC →Techne AI Studio →Vectis AI →EU AI Navigator →

業界

深いドメイン専門知識

本番での失敗が許されないセクターで15年間AIを構築。

自動車＆モビリティ

コネクテッドビークル、EV充電、ソフトウェア定義車両

提供サービス

コネクテッドビークルAIプラットフォーム

EV充電ソフトウェア＆UX

Android Automotive統合

フリート管理AI

認められたAIリーダーシップ

エンタープライズ経験。機関からの認知。欧州でのプレゼンス。

Forbes Technology Council

2021年からメンバー。AI戦略とプロダクトについて10万+読者に届く発信を行うソートリーダー。

フランス政府AI大使

フランス全土で産業AI導入を加速する国家「Osez l'IA」イニシアチブに選出。

Berkeley SkyDeckアドバイザー

2022年からキーアドバイザー。30+のAIとブロックチェーンスタートアップをプロダクトと成長戦略でメンタリング。

La French Tech Athens理事会

フランス・ギリシャのテックエコシステムを橋渡しする理事会メンバー。欧州テックコミュニティを構築。

Senior Executive AI ThinkTank

Senior Executive AI ThinkTankのメンバー。AI戦略とプロダクトリーダーシップのアドバイス。

France Num認定アクティベーター

フランス政府のFrance Numイニシアチブが認定するデジタルトランスフォーメーション専門家。中小企業のデジタル化加速を支援。

エンタープライズスケールでの経験

Hyperion vs. 代替案

Hyperionの比較

AIコンサルティングニーズに最適な選択をする

従来のコンサルティング

Hyperion

戦略資料 → 引き継ぎ → あとはお任せ

戦略 → アーキテクチャ → コード → 本番環境

推奨で終了

デプロイされたシステムで終了

「こうすべきです」

「これが私の作ったものです」

伝統的コンサルティング

Hyperion vs. Big 4 / McKinsey / BCG

Hyperionの優位性

ジュニアアナリストモデルなしの直接シニア専門知識。私と直接仕事をする—パートナーが四半期ごとに現れるチームではなく。3-5倍のコスト効率で10倍速いデリバリー。

代替を選ぶべき時

大規模チームを必要とする50+の並行ワークストリームを持つ全社的変革が必要な場合。

テクノロジーベンダー

Hyperion vs. AIベンダー（Microsoft、Google、AWS）

Hyperionの優位性

100%ベンダー非依存の推奨。商業的パートナーシップがないため、適切な場合はオープンソースを含め、あなたのユースケースに実際に正しいものを推奨する。

代替を選ぶべき時

すでにプラットフォームにコミットしており、その特定のベンダーの深い実装専門知識が必要な場合。

内部構築

Hyperion vs. 社内チーム構築

Hyperionの優位性

6-12ヶ月の採用サイクルなしの即座のシニア専門知識。能力移転が含まれているため、チームは自立できるようになる。未検証のAIリーダーシップを雇うよりリスクが低い。

代替を選ぶべき時

長期的なAIニーズがあり、フルタイムのシニアAIチームの予算がある場合。

小規模ファーム

Hyperion vs. ブティックAIコンサルタンシー

Hyperionの優位性

15年以上のエンタープライズスケール経験（Cisco、Renault-Nissan-Mitsubishi）とハンズオン構築能力。ほとんどのブティックはアドバイスのみ—私は構築もする。319 microservices。約20 AIエージェント。デリバリー済み。

代替を選ぶべき時

プロジェクトにフルタイムで取り組む複数の専任リソースが必要な場合。

コスト最適化デリバリー

Hyperion vs. オフショア開発チーム

Hyperionの優位性

GDPRネイティブの理解を持つ欧州拠点。EU AI Actコンプライアンス専門知識。同じタイムゾーン、文化的摩擦なし、意思決定者への直接アクセス。

代替を選ぶべき時

予算が唯一の制約であり、オフショアチームを管理する強力な社内技術リーダーシップがある場合。

Hyperion Consultingは、伝統的コンサルティングのオーバーヘッドやベンダーパートナーシップのバイアスなしに、戦略と実装を橋渡しするシニアAI専門知識を必要とする欧州の中堅企業およびエンタープライズに最適です。

よくある質問

3つの主な違い：(1) シニア専門知識と直接仕事をする—パートナーがプレゼンテーションに現れる間、ジュニアアナリストが仕事をするのではない。(2) アドバイスと構築の両方を行う—スライドデッキだけでなく、319 microservicesをデリバリー。(3) コスト効率の良い価格設定—Big 4の3-5倍安く、より速いデリバリー。最適な対象：推奨ではなく結果を求める企業。

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2026年8月が迫っている—準備ができていない

何があなたのAIを阻んでいるか？

どこから始めればいいか分からない

AIプロジェクトが停滞している

AIが本番で動かない

EU AI Actの準備ができていない

AIエージェントが欲しいが、方法が分からない

ソフトウェアを10倍速く構築する必要がある

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私たちの工場はAI対応できていない

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ハードウェア思考に囚われたハードウェア企業

AIリーダーシップが必要だがフルタイム採用を正当化できない

DEPLOY Method™

Diagnose（診断）

Engineer（設計）

Pilot（パイロット）

Launch（ローンチ）

Optimize（最適化）

Yield（成果）

パイロットの煉獄

デモ品質のアーキテクチャ

コンサルタント依存

コンプライアンスの混乱

エンゲージメントモデル

戦略スプリント

実装プロジェクト

組み込みリーダーシップ

トレーニング＆イネーブルメント

フルスタックAI：戦略からコードまで

戦略

プロダクト

コード

トランスフォーメーション

典型的なAIコンサルタントではない

シニア専門知識、直接

フルスタック：戦略からコードまで

ベンダー非依存

依存ではなく独立

約束ではなく証拠

深いドメイン専門知識

自動車＆モビリティ

テクノロジー＆エンタープライズ

欧州SME＆スケールアップ

自動車＆モビリティ

提供サービス

関連実績

認められたAIリーダーシップ

Forbes Technology Council

フランス政府AI大使

Berkeley SkyDeckアドバイザー

La French Tech Athens理事会

Senior Executive AI ThinkTank

France Num認定アクティベーター

Hyperionの比較

従来のコンサルティング

Hyperion

Hyperion vs. Big 4 / McKinsey / BCG

Hyperion vs. AIベンダー（Microsoft、Google、AWS）

Hyperion vs. 社内チーム構築

Hyperion vs. ブティックAIコンサルタンシー

Hyperion vs. オフショア開発チーム

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