France 2030: 航空宇宙メーカーの産業AI変革
代表的プロジェクト：製造業がパイロット停滞から脱出する方法—典型的な結果：90日で本番へ、年間400万ユーロ以上の削減
クライアントについて
このケイパビリティデモンストレーションは、HyperionがFrance 2030プログラムに参加するフランスの製造業者が行き詰まったAIパイロットを本番に移行する支援方法を示しています。
規模: 典型的なクライアント：5,000-20,000名
課題
France 2030のタイムライン内で3つの停滞したAIパイロットを本番システムに変革し、同時に社内AI能力を構築する。
3つのAIパイロットが18ヶ月間稼働していたが、本番への道筋がなかった—典型的な「パイロット停滞」
品質検査AIはラボで94%の精度を達成したが、照明が変動する工場環境では失敗
予測保全モデルは誤検知が多すぎ、保全チームがアラートを無視するようになった
サプライチェーン最適化AIがレガシーSAPシステムとERPインフラに統合できなかった
社内チームに本番MLエンジニアリング経験がなかった—優秀なデータサイエンティストはいたがMLOps能力がなかった
France 2030プログラムでは資金適格性を維持するため2025年Q4までに本番AIの実証が求められていた
ソリューション
UNBLOCK Framework™を適用し、根本原因を診断、本番可能なパイロットを優先順位付けし、完全な能力移転を伴う稼働AIシステムを納品。
体系的な診断により、3つのパイロットすべてが同じ根本的な問題を抱えていることが判明：デモ品質のアーキテクチャ。ラボ環境は本番の現実を反映していない。品質検査システム（最高ROI）を優先し、本番の堅牢性のために再設計、社内チームが維持・拡張できる完全なMLOpsインフラを納品。
実装フェーズ
診断＆優先順位付け
3つのパイロットすべてについて技術監査を実施。品質検査が本番への最も明確な道筋と最高のビジネスインパクト（欠陥削減による年間420万ユーロの潜在的節約）を持つことを特定。「本番対応」のための明確な卒業基準を定義。
2週間本番アーキテクチャ再設計
実際の工場環境向けに品質検査AIを再設計：照明正規化、カメラキャリブレーション、100ms未満のレイテンシのためのエッジデプロイ。ラボで訓練されたモデルを本番を代表するデータセットで置き換え。
4週間MLOpsインフラ
完全なMLOpsスタックを展開：モデルレジストリ（MLflow）、特徴量ストア、自動再訓練パイプライン、ドリフト検出付きモニタリングダッシュボード、モデル更新用A/Bテストフレームワーク。
3週間本番デプロイ＆能力移転
3つの本番ラインにロールアウトし、その後12に拡大。社内チームにMLOpsプラクティスの集中トレーニングを実施。AIモデルライフサイクルのガバナンスフレームワークを確立。
3週間テクノロジー＆アプローチ
成果＆インパクト
18ヶ月停滞していたパイロットを年間420万ユーロの削減を生み出す本番AIシステムに変革。社内チームは現在AIライフサイクルを独自に管理し、同じインフラを使用して2つの追加AIプロジェクトを開始。
“18ヶ月の高額な実験の後、誰かが私たちのAIを本番に移行できるとは懐疑的でした。Mohammedの体系的なアプローチにより、パイロットが失敗していた理由が正確に特定され、実世界で機能するシステムが構築されました。私たちのチームは今や自立しています。”