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エビデンス

検証可能な仕事に裏づけられた、プロダクト判断。

本番規模のプロダクト経験、直接構築・検証した研究・エンジニアリング成果、そして購入前に確認できる意思決定メソッド。この3つが判断を支えます。

職歴、Hyperion が文書化した研究・エンジニアリング、公開メソッドは分けて示します。

依頼前の確認

エビデンスから何を判断できるか。

それぞれが別の確認事項に答えます。大規模な実務経験があるか、今も自ら構築しているか、意思決定の方法を事前に確認できるか。

これらの区分の読み方

本番
実運用の負荷がかかる本番環境で観測されたもの。
顧客承認済み
顧客が公開記述を承認した関係と範囲。別途の承認がない限り、成果を含意しません。
創業者による確認
Hyperionの創業者が確認した関係と限定された業務範囲です。この表示は、顧客の承認、推薦、成果を示すものではありません。
プレ本番
Hyperion が所有し、端から端まで動作するが、まだ本番負荷は担っていない実装。顧客への導入ではありません。
統制条件
Hyperion が選んだ条件下での測定。再現可能ですが、現場の結果ではありません。
シミュレーション
現場の実機ではなく、シミュレートした環境や負荷に対して測定したもの。
モデル試算
明示した前提から算出したシナリオ。測定でも成果でもなく、事例研究にはなりません。
公開手法
公開検証できる成果物(プレプリント、オープンソースへの貢献、公開手法)。プレプリントは査読済みではありません。
職務経歴
Hyperion 設立前に、創業者が前職で行った業務。これらの組織は Hyperion の顧客ではありません。

創業者のキャリア実績

本番規模で取り組んできた。

  • 職務経歴

    17+ years

  • 職務経歴

    NDS/Cisco video platforms deployed at 100M+ scale

  • 職務経歴

    Deputy General Manager, Connected Car Services at the Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance — product leadership on connected-services programs (Renault OpenR Link, NissanConnect), technology now deployed in 7M+ connected vehicles

創業者の実績を見る

Hyperion が文書化した研究リファレンス

今も自らシステムを構築:Auralink。

  • 統制条件

    32 conformance cases

    ACS v0.1 は、リファレンス、安全、フェデレーション運用のシナリオを対象とします。このスイートはエンジニアリング上の根拠であり、認証やフィールド実績ではありません。

Auralink 技術資料を見る

実際のエビデンスを見る

契約前にメソッドを確認できる。

補足の主張記録を見る
職務経歴

創業者のキャリア実績

元雇用主での創業者の経験——Hyperionのクライアントではありません。

  • product marketing at ABB E-mobility on EV-charging hardware and charging software
  • MIT Professional Education — eight professional course certificates (2016–2017), including Data Science, Systems Engineering, Cybersecurity, and IoT
  • Worked on embedded Linux, Android and open-source integration for production connected-device platforms during his NDS/Cisco career.
プレ本番

Hyperion が文書化した研究リファレンス

手法を検証可能にするため Hyperion が作成・文書化したものであり、外部クライアントのデプロイではありません。

  • in-house AI ventures, including Auralink
統制条件

研究と実験

arXivプレプリント——プレプリントであり、学術誌掲載ではありません。

  • 78% autonomous incident resolution in a controlled-environment evaluation reported in arXiv preprint 2603.08736.
公開手法

外部リファレンス

第三者の公開分析——引用であり、Hyperionの測定ではありません。

  • the majority of AI pilots stall before production

すべてのエンゲージメントは Mohammed Cherifi が直接リードします。明確に定義された作業には専門パートナーを起用し、その役割を開示する場合があります。Hyperion は人材派遣やエンジニアリング受託の体制ではありません。

実績の記載方針

本サイトに名前が挙がる組織は、いずれも五つの区分のどれかに該当します。名称が現れる箇所には必ず区分を明記し、関係性を読者が推測せずに済むようにしています。

公開可能な検証済みクライアント
Hyperion が公に言及できるクライアント関係。委任が文書化されており、適用契約が言及を制限していない場合に限ります。委任内容と役割として記述し、成果としては記述しません。書面による許諾がある場合は証跡登録簿に記録します。
非公開の検証済みクライアント
実在する案件ですが社名を出せないもの。記載する場合も抽象的な記述にとどめます。
パートナーまたは業務委託先
他社と共に、または他社を通じて提供した業務。Hyperion のクライアントとしては提示しません。
見込み客・リード
商談、提案、ターゲット企業。提供済みの実績としては提示しません。
創業者の職務経歴
Mohammed が従業員として在籍した組織。Hyperion のクライアントではなく、ロゴにもその旨を明記します。

委任が文書化され、適用契約が言及を制限していない場合を除き、本サイトにクライアント名を記載することはありません。ロゴの掲載は社名の記載とは別の問題として扱い、上記のいずれの区分からも当然には認められません。

関係性を、正確に明示

職歴、Hyperion が文書化した研究・エンジニアリング、公開メソッドは分けて示します。

  • Forbes Technology Council Member Leader — leads the Tech Consulting Group; Council member since October 2021, with 7 bylined posts + 4 expert-panel contributions

  • French Government AI Ambassador for Industry — Osez l'IA Initiative

  • Berkeley SkyDeck Key Advisor (pro-bono, since October 2022)

  • FranceNum Activateur

  • Board Member, La French Tech Athens

あなたのプロダクトで試す

この判断を評価する最速の方法は、あなた自身のプロダクト意思決定を一つ、目の前に置いてみることです。