過去18ヶ月間、AIツール、パイロットプロジェクト、ベンダー契約に5万〜50万ユーロを費やしました。数字で何かが機能しているとは言えない状況です。産業オペレーターにとって、この格差はさらに大きくなります：OT/IT境界がマッピングされておらず、センサーデータパイプラインが検証されておらず、安全規制フレームワーク（ISO 26262、IEC 61508、IEC 62443）が評価されていない限り、AIは工場フロア、車両スタック、または変電所に到達することはありません。これはHyperionライフサイクルの発見ステージで、2週間に凝縮され、固定料金で提供されます。30以上のAIイニシアチブを監査し、Auralink（170万行の本番コード、arXiv 2603.08736）を含む10のAIベンチャーを本番稼働させ、自律型物理システムの開発に携わってきました。
OT/IT境界がマッピングされておらず、AIがそれを安全に越えられない状況です。産業オペレーターは、AIの推論トラフィック向けに設計されていない本番ネットワークを持っています。PROFINETリング、分離されたサブネット上の安全PLC、厳格なタイミングバジェットを持つ車両CANバスなどです。ITチームはクラウドAIベンダーを承認しています。OTチームはしていません。両ドメインはデータガバナンスフレームワーク、インシデント対応プロトコル、またはIEC 62443に準拠する規制当局が受け入れるネットワークセキュリティポジションを共有していません。
センサーデータパイプラインはAIトレーニング用に検証されたことがありません。ヒストリアンログは完全に見えます。実際には、ライン3の温度センサーには200msのタイムスタンプオフセットがあり、振動データはデータシートとは異なるサンプリングレートで収集され、ラベリング規則は2022年に移行記録なしに変更されました。このデータでトレーニングされたモデルは、本番稼働後に誰も説明できないバイアスを持ちます。
エッジ推論レディネスが評価されていません。Jetson、Intel NUC、または組み込みECU上でモデルを実行することは、クラウドコンテナで実行するとは異なるエンジニアリング問題です。量子化、レイテンシーバジェット、メモリフットプリント、センサー障害時の決定論的動作、ネットワークパーティション時のグレースフルデグラデーション——これらはいずれも現在のAIベンダーの契約に記載されておらず、実際の本番ハードウェアでテストされていません。
安全規制フレームワーク成熟度が不明です。お客様のセクターには、機能安全またはサイバーセキュリティ基準がある可能性が高いです——自動車向けISO 26262（ASIL）、産業向けIEC 61508（SIL）、OTサイバーセキュリティ向けIEC 62443、ロボット安全向けISO 10218などです。AIパイロットはこれらのいずれに対しても範囲が設定されていません。
これは固定スコープと固定期限を持つ固定料金エンゲージメントです。第1週：発見と技術評価。第2週：統合と書面による成果物。
工場長またはVPエンジニアリング、OT/SCDAリーダー、MLまたはデータチームリーダー、安全または認証エンジニア、毎日本番環境で作業するオペレーションエンジニア2名との60分間の構造化インタビュー。ネットワークアーキテクチャ図、AIパイロット文書、ベンダー契約、既存の安全評価またはIEC 62443/ISO 26262のギャップ分析も確認します。
フィジカルAIの4次元にわたる詳細な評価：(1)OT/IT境界——ネットワークセグメンテーション、IEC 62443ゾーンとコンジットモデル；(2)センサーデータパイプライン——タイムスタンプ整合性、サンプリングレート一貫性、ラベリング起源；(3)エッジ推論レディネス——ターゲットハードウェア評価、レイテンシーとメモリバジェット；(4)安全規制フレームワーク成熟度——適用基準と本番展開のための証拠の有無。
各ギャップを4段階にランク付け：物理展開ブロッカー、安全規制ブロッカー、OT統合ブロッカー、強化バックログ。各項目に工数見積と担当者提案を付記します。
具体的なプロジェクト、オーナー、成功指標を含む90日間ロードマップ——OT/IT境界作業と安全証拠作業がモデル改善作業と並行して進むように設計。リーダーシップチームへの90分間プレゼンテーションで発表。
IT ゾーンでAIパイロットを持っているがOT境界を越えてIT本番ハードウェアに展開できない製造業者、自動車OEM、エネルギー企業、インフラオペレーターの工場長、VPエンジニアリング、オペレーショナルリーダー。MLチームがまだ生成していない証拠についての独立した見解が必要な安全・認証エンジニア。純粋なSaaS企業（物理的な運用なし）向けではありません。
OT/ITチームはネットワークトポロジを理解していますが、AI推論データフロー、モデル更新パイプライン、安全規制証拠要件の観点からは評価していません。この監査はネットワークセキュリティ評価ではなく、OT/ITアーキテクチャが本番規模でフィジカルAI展開をサポートできるかどうかの評価です。
評価はお客様のセクターを規定する規格を対象とします：自動車向けISO 26262とSOTIF（ISO 21448）、産業向けIEC 61508（SIL）、OTサイバーセキュリティ向けIEC 62443、ロボティクス向けISO 10218、高リスク自律・産業システム向けEU AI Act附属書III。サイバー規格（UNECE R155/R156）と機能安全規格（ISO 26262/IEC 61508）を混同しません——それらは異なる故障ドメインを規定しています。
その場合、レポートは具体的なギャップを文書化して書面でそう述べます。産業AIの4回に1回の監査で、OT/IT統合作業がモデルではなくクリティカルパスであるという結論になります。この発見は貴重です：16週間の物理展開エンゲージメントが第8週に構造的ブロッカーに遭遇するのを防ぎます。
ベンダーの評価は次の製品販売のためにお客様を認定するように設計されています。この監査は、ベンダー契約の更新に反対する推奨事項を含む場合でも、フィジカルAI展開が実際に何を必要とするかを伝えるように設計されています。監査後に販売する製品はありません。
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