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プロダクトとアーキテクチャのケイパビリティ

一つのPhysical AIプロダクト。すべての重要レイヤー。

Physical AIは一つのモデルでも、ベンダー製品の積み重ねでもありません。ハードウェア、ソフトウェア、データ、AI、制御、人、運用を横断する一つのプロダクトシステムです。Hyperionは、プロダクト、ソリューション、システム、ソフトウェアアーキテクチャの深さで各レイヤーを接続します。

Hyperion は汎用のエンジニアリング体制として位置づけていません。技術的な理解は、より良いプロダクト判断、前提の検証、エビデンスの定義、そして案件に必要な専門家の調整のために用います。

シニアプロダクトリーダーが担えること

Physical AIプロダクトを形づくる、すべての意思決定を横断して。

限定的な専門家介入、マイルストーン・ミッション、Fractional CPOによる継続責任、Interim Head of Productによる移管のいずれにも対応します。これらは能力領域であり、追加サービスではありません。

  1. 戦略・機会

    顧客課題、市場・競争ポジション、ビジネスモデル、プロダクト仮説、ポートフォリオ選択、投資ロジック、次に必要なエビデンスを定義します。

  2. ディスカバリー・エビデンス

    顧客、オペレーター、現場のディスカバリーを主導し、不確実性を検証可能な仮説、意思決定に耐える証拠、実行可能なプロダクト境界に変えます。

  3. 開発・製品化

    ロードマップ、アーキテクチャ、AI評価、ハードウェア、ソフトウェア、安全性、経済性、運用をつなぎ、信頼できるプロダクトにします。

  4. ローンチ・Go-to-Market

    ポジショニング、パッケージ、価格ロジック、市場ルート、準備ゲート、ローンチ統括、現場フィードバックを設計します。

  5. プラットフォーム・製品群・エコシステム

    製品、デジタルプラットフォーム、両面市場で共有するものと変えるものを、インターフェース、ガバナンス、経済性、パートナーを含めて決めます。

  6. 移管・プロダクト運営モデル

    優先順位、意思決定権、チーム境界、プロダクト運営リズム、後継計画を安定させ、恒久責任者へ検証可能な仕組みを移管します。

四つのケイパビリティ、目的は一つ

ここでいうケイパビリティとは、判断を下し、それを引き受ける力のことです。販売用の技術カタログではありません。ページ下部の各領域は、この四つが行使される場です。

  • プロダクト判断のオーナーシップ

    重要なプロダクトとアーキテクチャの判断を引き受けること。プロダクトが何をしなければならず、何をしてはならないか、どの選択肢を採るか、そしてどの証拠に基づくか。これがケイパビリティであり、他のすべてはこれに奉仕するために存在します。

  • システム全体のアーキテクチャ理解

    ハードウェア、組込み制御、ソフトウェア、データ、モデル、セーフティ、現場運用からなる Physical AI システム全体を、ある層の選択が別の層でどう制約に変わるかが見える程度に読み解き、専門家の答えをそのまま受け入れず問い返せること。

  • 証拠とレディネスの設計

    システムが次に進んでよいと言うために何が観測されている必要があるかを決めること。受入基準、それを確定させる試験、どの証拠区分を数えるか、そしてどの条件で作業を止めるか。

  • 専門家による実行の編成

    マンデートが必要とする専門家の範囲を定め、ブリーフィングし、調整すること(その役割は開示します)。Hyperion は判断と受入基準を保持し、実装は貴社チームまたは名前を明示したパートナーが担います。

エンジニアリング実行力に根ざす:組込み・エッジシステム、ロボティクスとVLM/VLA、オープンウェイトモデル、産業RAGとナレッジ、安全とセキュリティ — プロダクト化を確かな信頼性で主導する深さ。

Physical AI のフルスタック — 基盤に組込みの土台、その上に知覚・知能・運用を積み上げ、各レイヤーを信頼・安全・サイバーセキュリティの外殻で囲む。

私たちが取り組む知覚・制御・自律性のパターンを、オープンなロボティクス プラットフォームを通じて図解します。

  • 知覚レイヤーを用いてコンベア上の部品を検査するロボットセルのピクセルアート イラスト。

    ロボットセル

    知覚レイヤーによって読み取られる検査・操作セル。

  • 監視レイヤーがエネルギー水準を読み取る、自律フリートの充電グリッドのピクセルアート イラスト。

    フリートと充電

    自律フリート全体でのエネルギーと稼働準備の監視。

  • 前方知覚スキャンでナビゲートする自律地上車両のピクセルアート イラスト。

    地上車両・AGV

    モバイルな地上プラットフォームのためのナビゲーションと前方知覚。

SLM、RAG、それともどちらも不要?

タスク、エビデンス、運用制約から、最も単純なモデル戦略と意思決定ブリーフを作ります。

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