方法論デモ：DEPLOYメソッドを適用して行き詰まったパイロットをトリアージし、12週間で本番稼働する方法
このケーススタディは、行き詰まったAI取り組みを救済するDEPLOYメソッドを示します。シナリオは中規模製造業で繰り返し見られるパターンを反映しています。顧客詳細は匿名化済み。
規模: 典型的な契約：従業員200〜2,000名のメーカー
6つのAIパイロットが18か月間稼働しているが本番への道がない — 製造業でよく見られるパイロット煉獄の典型例。
18ヶ月間稼働した6つのAIパイロットは本番化の見通しがなく、80万ユーロを費やしても成果はゼロ
MLOpsインフラが皆無：モデルはローカルでトレーニングされ、再現性・バージョン管理・デプロイメントパイプラインが存在しない
工場フロアのセンサー、ERPシステム、品質管理データベースにわたる深刻なデータ品質問題
本番アーキテクチャが存在しない：パイロットはJupyterノートブックやFlaskデモとして構築されており、本番システムではない
各パイロットが異なるベンダーによって構築され、統合計画なし・互換性のない技術スタック・データのサイロ化という問題を抱えている
新任CTOは1四半期以内にAI ROIを取締役会に証明しなければ、AIバジェット全体を失うリスクがあった
DEPLOYメソッドを活用して12週間で4つのAIシステムを監査・トリアージし本番環境へ移行——実現不可能な2つのパイロットを廃棄し、共有MLOps基盤を構築。
6つのパイロット全てを「リリース」「ピボット」「廃棄」のカテゴリに体系的にトリアージ。共有MLOpsパイプラインとデータ品質レイヤーを基盤として構築し、標準化されたデプロイメントパターンを用いて4つの本番システムを並行してリリース。
6つのパイロット全てを本番稼働準備基準で監査。「リリース」（実用的なモデルと明確なROIを持つ4つのパイロット）と「廃棄」（データまたはビジネスケースに根本的な欠陥がある2つのパイロット）にトリアージ。誠実な評価により数ヶ月分の無駄な作業を回避。
2週間モデル用CI/CD・モデルレジストリ・自動再トレーニングトリガーを備えた共有MLOpsパイプラインを構築。クリーンで信頼性の高い入力を確保するため、工場センサーとERPシステムにわたるデータ品質レイヤーを実装。
2週間4つのシステムを並行して本番環境へ移行：(1) CNC機械の予知保全、(2) コンピュータビジョンによる品質検査、(3) ERPと統合した需要予測、(4) 工場全体のエネルギー最適化。
8週間説明シナリオ：DEPLOYメソッドを適用して0から12週間で4つのAIシステムを本番稼働。