エッジ知能
タスク特化SLMと小型マルチモーダル知能
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。
解くべき判断
- 対象タスク、モデルなしの基準線、測定可能な合格基準
- 基盤モデル、適応、蒸留、量子化の選択経路
- レイテンシ、メモリ、電力、コスト、更新、ロールバックの制約
想定される判断成果物
- モデル・デプロイ判断記録
- エッジ評価・ロールバック仕様
応用AIシステム
プロダクトに採用する価値を証明できる知能。
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。
Hyperion は汎用のエンジニアリング体制として位置づけていません。技術的な理解は、より良いプロダクト判断、前提の検証、エビデンスの定義、そして案件に必要な専門家の調整のために用います。
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
接続された4本の柱
モデルは一つの部品。プロダクトはシステム全体です。
各柱は異なる本番化リスクを解決します。モデル挙動、データ品質、アーキテクチャ、現場運用が互いに影響するため、一体で設計します。
統制された知識システム
産業RAG、検索、信頼できる運用知識
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。
解くべき判断
- コーパスの権威、所有権、アクセス権、変更管理
- 検索、ハイブリッド検索、再ランキング、引用、回答保留の挙動
- オフライン、エッジ、多言語、オペレーターワークフローの境界
想定される判断成果物
- 知識・検索アーキテクチャ
- 根拠性、権限、回答品質の評価計画
データ・評価・学習システム
あらゆる知的挙動を支えるエビデンス基盤
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。
解くべき判断
- シナリオ網羅性、データ来歴、権利、品質、バージョン管理
- オフライン、シミュレーション、HIL、現場評価の組み合わせ
- 回帰、インシデント学習、監視、リリース閾値
想定される判断成果物
- データセット・評価仕様
- 受入マトリクスと学習ループ設計
ミッションクリティカルアーキテクチャ
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
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。
解くべき判断
- システム境界とAI対決定論的機能の責任分担
- ハードウェア、エッジ、クラウド、インターフェース、供給者、統合経路
- 故障時挙動、人の権限、サイバーセキュリティ、運用性
想定される判断成果物
- システムコンテキスト、インターフェース、アーキテクチャ判断
- 故障、保証、運用境界の仕様
最小複雑性ソリューション・ラダー
複雑性はエビデンスによってのみ認める。
合格基準を満たし得る最も低い段から始めます。測定された失敗が追加のデータ、インフラ、保証、運用負荷を正当化した場合にだけ上へ進みます。
ワークフロー、ルール、決定論的制御
使用条件
学習モデルなしで挙動を仕様化、試験、保守できる場合。
次へ進む条件
測定された変動により、境界を定めたルール群では不足する場合。
生成より先に検索
使用条件
課題が、信頼できる情報、記録、手順を見つけることである場合。
次へ進む条件
検索と決定論的ワークフローでは利用者の判断ニーズを満たせない場合。
統制された文脈を持つ汎用モデル
使用条件
既存モデルと統制された検索で、タスク、根拠性、リスク範囲を満たす場合。
次へ進む条件
文脈では解消できない体系的なタスクまたはドメインの失敗が評価で示された場合。
既存モデルを適応
使用条件
ファインチューニングまたはパラメータ効率のよい適応で、限定され実証された能力差を補える場合。
次へ進む条件
適応後もデプロイ、コスト、レイテンシ、制御の制約を満たさない場合。
タスク特化SLMを蒸留・最適化
使用条件
小型モデルが、より厳しいエッジ、プライバシー、コスト制約内で必要な挙動を維持できる場合。
次へ進む条件
利用可能なモデル群が適応や蒸留では実証済み要件を満たせない場合。
ゼロからモデルを学習
使用条件
要件が戦略的かつ十分に差別化され、正当なデータ、資本、ライフサイクル責任で支えられる場合。
次へ進む条件
これは例外的な最終段であり、既定の目的地ではありません。
実装前に責任を確定
一人の判断責任者。明確なデリバリー境界。
Hyperionはプロダクトとアーキテクチャ判断の一貫性に責任を持ちます。実装を暗黙には約束せず、Hyperionが直接担う範囲、顧客エンジニアリングが担う範囲、専門パートナーが必要な範囲を契約で明示します。
Hyperionが直接主導
意思決定システムを一貫して管理します。
- プロダクト意図、用途、非目標、システム境界
- ソリューション、システム、ソフトウェアのアーキテクチャ判断
- データ戦略、評価設計、合格閾値
- AIと決定論的機能の分担、人の権限境界
- ベンダー、モデル、プラットフォーム、実装経路の判断
- エビデンスレビュー、リリースゲート、変更統制
着手前に範囲を明示
実装責任は要件、エビデンス、利用可能なチームに従って定め、包括的には約束しません。
- プロトタイプ、検索、評価ハーネスの実装
- モデル適応、蒸留、量子化、エッジパッケージング
- データエンジニアリング、ラベリング運用、合成データパイプライン
- プラットフォーム、MLOps、フリート、クラウド、企業システム統合
- 独立した安全、セキュリティ、コンプライアンス、認証業務
- 本番引き渡し、サポート、継続運用責任
作業開始前に、提案書で責任者、環境、受入エビデンス、引き渡し条件、モデル・データ・変更に対する継続責任を明記します。
判断可能な成果物
範囲を定めた契約で作成し得るもの
成果物は対象となる判断に合わせて選定します。各契約の汎用的な約束ではありません。
プロダクト・アーキテクチャ判断パック
用途、システム境界、代替案、アーキテクチャ図、インターフェース、判断記録、構築・購入・提携・中止の推奨。
データセット・評価仕様
シナリオ分類、データ要件、来歴、評価スイート、合格閾値、回帰方針、現場エビデンス計画。
技術保証パック
故障モード、脅威・誤用ケース、人の監督、根拠性・回答保留の挙動、ロールバック条件、エビデンス不足。
運用・変更管理計画
リリースゲート、モデル・データの版管理、可観測性、インシデント学習、供給者責任、引き渡し、ライフサイクル所有。
モデルより先にシステムを選ぶ。
プロダクト判断、運用制約、現在のエビデンスをお持ちください。最初の仕事は、最も簡潔で信頼できる前進経路を見つけることです。