France 2030: 航空宇宙メーカーの産業AI変革

クライアントについて

この方法論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。成果は範囲、開始時の基準、実装条件によって異なります。

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

• 2週間診断＆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。
• 4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。
• 3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。

PyTorch · ONNX Runtime · MLflow · Kubernetes · NVIDIA Jetson（Edge） · Apache Kafka · PostgreSQL · Grafana · Prometheus · SAP Integration · Azure ML

成果＆インパクト

説明シナリオ：停滞していたパイロットを本番AIシステムに変革。コスト削減効果は、顧客の開始時の基準、範囲、実装条件によって異なります。

提供したサービス

AI戦略スプリント · パイロットから本番スプリント · MLOpsインフラ · AI開発トレーニング · 能力移転

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