今注目の「FDE（Forward Deployed Engineer）」を知る｜AI活用を成果・成功に導く新タイプのエンジニアとは

1. FDEが注目される理由

AIによる業務変革を目指して、PoC（概念実証）に取り組む企業が増えています。しかし、AIの業務への定着や継続的な成果創出に至っている例は多くありません。「AIを導入したものの期待した効果が得られない」「PoCの先へ進めない」といった課題は、多くの企業に共通する悩みとなっています。

こうした中、AI活用の競争軸が「どのAIモデルを選ぶか」から「どのように業務に組み込み、成果につなげるか」へと移りつつあります。言い換えれば、AI活用を巡る企業間競争のテーマが、PoCの壁を乗り越えて業務変革を実現し、実質的な成果を生むことに絞られ始めているということです。

AI活用がPoCで止まってしまう要因は様々ですが、大きな要因の一つは、ビジネス課題を整理して、その解決に向けてAIを業務に組み込むという、上流フェーズの設計が十分でないことです。その課題を解決してくれる存在として注目を集めているのが「FDE（Forward Deployed Engineer）」と呼ばれるエンジニアです。

2. 課題整理から成果創出までを伴走支援

FDEとは、お客様の課題の整理から、それに基づいたAIシステムの要件定義・設計・実装・運用・改善までを一気通貫で支援し、成果創出につなげていくエンジニアのことです。「Forward Deployed（前線展開）」という名が示すように、お客様の現場に深く入り込み、お客様と共に課題を解決することを使命としています。

例えば、「非効率な業務をAIで改善したい」というニーズがあるとしましょう。この場合、ニーズを満たすための適切な施策が、業務を自動化することではなく、情報共有の仕組みや意思決定プロセスを改革することであるケースがあります。そんな時に、FDEは、現場へのヒアリングや業務分析を通じて、根本的な課題を構造化し、「AIで解決すべき問題」を明確にするのです。

一般的なシステム開発では「要件定義→設計→開発→テスト→運用」という流れの中で作業が進行します。一方、FDEが力を発揮するのは、要件定義よりも前の段階になります。すなわち、お客様が抱える課題を整理し、「何をAIで解決すべきか」「業務のどの工程を、AIで自動化すべきか」を特定するところから、関与するのです。

課題を明確にしたのち、FDEは、AI活用の成果・価値を定義する作業である「ゴール設定」「KPI設計」を行います。この工程では「工数を30%削減する」「問い合わせ対応時間を半減する」といった、達成度合いの計測が可能な目標を設定するのがポイントとなります。というのも、成果や価値の基準を明確にしておかないと、AI活用の取り組みの成否が正しく判断できなくなるためです。

さらにFDEは、既存業務にAIを組み込むのではなく、AIの価値を最大限に引き出せるよう業務の在り方やプロセスを見直します。その上で「どの工程をAIに任せて、どの工程を人に担ってもらうのか」「AIエージェントなどのAIシステムと既存システムをどのように連携させるか」の設計を行います。その設計に基づいて、システムを実装し、運用・検証・改善のサイクルをクイックに回しながら、成果へとつなげていきます（図1）。

図1：FDEはAIが価値を発揮できるよう業務プロセスそのものを見直す

3. FDEと従来エンジニアとの違い

FDEはお客様先の現場に入り込んで働きます。その点では、客先常駐型のSES（System Engineering Service）エンジニアと重なる部分があります。ただし、その役割・ミッションは大きく異なります。

客先常駐型SESエンジニアは、お客様が求めるシステムの開発・運用・保守を支える役割を担います。それぞれの専門性を生かして品質の高いシステムを構築・運用することが主なミッションです。

一方のFDEは、システムを開発する前の段階からお客様に伴走しながら支援し、実装したシステム（AIエージェント）によって「お客様の成果を創出する」ということを最も重要な役割としています（表1）。

表1：FDEと客先常駐型SESエンジニアの違い

4. FDEに求められるスキル

FDEが担う役割は、業務課題の整理から、AIエージェントなどのAIシステムの設計・実装・検証・改善・成果創出までと多岐にわたり、特定分野の専門知識・スキルを有するだけでは務まりません。求められる主なスキルとして、以下が挙げられます（図2）。

4-1. コンサルティング力：業務を理解し、課題を構造化するスキル

FDEに求められる第1のスキルは「何を解決すべきか」を明らかにする能力です。お客様の業務を理解し、現場へのヒアリングを通じて課題を構造化し、ゴールを設定します。さらに、経営層と現場、IT部門など、多様なステークホルダの認識を合わせることも役割の一つです。

こうした業務ヒアリングや課題整理、ゴール設定、合意形成といった能力は、従来はコンサルタントに求められてきました。FDEにはそれだけではなく、解決すべき課題が何かを把握した上で、それをシステム（AIエージェント）の実装につなげていく技術スキルも求められます。何を作るべきかを正しく定義できなければ、高性能のAIモデルを導入しても期待する成果には結び付きません。

4-2. AI実装力：AIシステムを設計し、業務へ組み込むスキル

第2のスキルは、明確になった課題を解決する仕組みを自ら設計・実装できる技術スキルです。FDEには、生成AIを活用したシステムやAIエージェントを開発できるスキルだけでなく、「AIシステムと既存の業務システムをどう連携させるか」「AIに学習・参照させるデータの基盤をどう整備するか」「AIシステムのセキュリティ、あるいはガバナンスをどのように確保するか」を適切に定めて、設計し、実装できる能力が必要とされます。ただし、業務の中身はお客様側でなければ分からない知識も多くあります。そのため実際には、1人で全てを担うのではなく、お客様の業務有識者や各領域の専門家と連携して対応することもあります。

上で触れたように、従来は、「コンサルタントが構想し、SE・開発エンジニアが実装する」という役割分担が一般的でした。FDEは、そうしたコンサルタントとエンジニアの境界を越えて、AIシステムの構想作りから設計・実装までを一気通貫で担います。業務課題を理解した人材が開発現場と一体となって進めることが、AI導入を成果に結び付ける重要なポイントとなります。

4-3. スピーディな検証・改善：AIを活用し、改善プロセスを実行するスキル

何らかの業務を担うAIエージェントなどのシステムは、設計・実装・運用・検証・改善のサイクルをスピーディに回しながら、成果創出へとつなげていかなければなりません。

言い換えれば、最初から完璧なシステムを目指すのではなく、仮説を素早く形にして現場で検証し、その結果を踏まえて改善を重ねることが重要になるわけです。つまり、こうした開発のPDCAを効果的に素早く回せるプロセスを、お客様の現場で実行する力が求められます。

4-4. 協働力：チームで総合力を発揮できるスキル

先にも触れたとおり、以上に示したスキルを、1人のエンジニアが高いレベルで全て備えているとは限らず、逆に、そうでないほうが一般的です。それゆえにFDEには、自分とは異なる専門スキルを持った人員がチームを組み、効果的に協働（コラボレート）するスキルも必要とされます。

実際、FDEの役割は、得意分野をそれぞれ持った少数の人員で担うことが多くあります。要するに、少数精鋭のFDEチームのメンバーが、互いに足りないスキルを補完し合いながら、お客様のAI活用プロジェクトを推進していくわけです。ここで大切なのは、コンサルティングの役割とシステム開発の役割を分断することなく、両者を高いレベルで統合できる能力をチームとして保持することです。

図2：FDEに求められる主なスキル

5. 社内でFDEを育成することの難しさ

AI活用を自社の市場競争力向上につなげようとした時に、社内にFDEのような人材を抱えたいと考えるのが自然です。ただし、FDEを社内で育成・定着させるには、いくつかの障壁を乗り越えなければなりません。

第1の障壁は、FDE育成に要する労力の大きさです。上で触れたとおり、FDEには、業務課題を整理するコンサルティング力と、AIを実装する技術力の双方が求められます。さらに、業界知識や業務知識、コミュニケーション力も欠かせません。こうしたスキルは短期間で身に付くものではなく、実際のプロジェクト経験を重ねながら習得していく必要があります。また、生成AIを取り巻く環境は急速に変化しています。新しい技術をキャッチアップしながら、人材育成に数年単位の時間をかけるのは容易ではありません。

第2の障壁は、人材が力を発揮できる環境を整えることの難しさです。FDEは、様々な事業部門のビジネス現場で、課題整理からAIエージェントの設計、実装、改善まで一気通貫で関与します。その作業を会社としてバックアップするためには、部門横断で意思決定できる体制や、検証・改善を迅速に繰り返せる環境が必要です。しかし、大手企業では組織が縦割りだったり、意思決定プロセスが複雑だったりすることが少なくありません。また、FDEには、与えられた要件を形にするだけでなく、お客様の成果と自社のノウハウ蓄積を共に見据えて自ら提案していく働き方が求められるため、それを支える環境をあわせて用意することが大切になります。

さらに、FDEは新しい専門職務であるがゆえに、そのキャリアパスや報酬制度も新たに設定しなければなりません。プロジェクトベースで職務をこなすFDEについて、社員としての適正なキャリアパス・報酬制度を確立させるのは簡単ではなく、AI活用のプロジェクトが社内で継続的に立ち上がる保証もありません。ただ、キャリアパスや処遇、挑戦できる環境を整備しなければ、優秀なFDEを育成できたとしても、その人材に継続的に活躍してもらうことはできないといえます。

第3の障壁は、人材の定着です。FDEに求められるような、コンサルティング力と技術実装力、調整力を兼ね備えた人材は、国内外で需要が高まっています。ゆえに、育成したFDEが他社へ流出してしまうリスクは大きいといえます。

以上の障壁から、自社でFDEを育成して確保するよりも、外部のパートナーによる支援を必要に応じて仰ぐほうが、非IT系の事業会社にとっては現実的な選択肢といえるかもしれません。そのパートナーを選ぶ際の重要なポイントは、FDEのシステム開発能力だけを評価対象にせず、課題の整理から成果創出までを伴走できるのかどうか、中長期的な信頼関係を築けるかどうかをしっかりと見極めることです。

6. 広がるFDEとCTCの一気通貫支援

日本を含むグローバルのAI市場では、有力ベンダーによるFDE体制の整備・強化の動きが活発化しています。例えば、2026年5月には、OpenAIがFDEを中核とする新会社OpenAI Deployment Companyを設立しました（※1）。また、「Claude」の開発・提供元として知られるAnthropicも、コンサルティングファームなどと共同で、企業のAI実装を支援するAIサービス会社を設立しています（※2）。

こうした動きの中心にいるのが、いずれも自社でAIモデル・製品を持つ企業である点は見逃せません。FDEはもともと、現場で得た知見を製品開発へ還流させ、製品を磨き込む「現場と製品をつなぐフィードバックループ」の担い手だからです。

一方で、コンサルティングやシステム開発を担う企業では、自社の役割に合わせて枠組みや呼び名を組み替える例も見られ、FDEの解釈は各社でまだ揺れています。ただ、共通しているのは「お客様の現場に入り込み、課題整理から実装・改善、成果創出までを一気通貫で担う」という働き方そのものです。

CTCは既に、業務課題の構造化からAIシステムの設計・実装・運用・改善、既存システムとの連携、セキュリティガバナンスを考慮したシステム構築まで、一気通貫で支援できるスキルと体制があります。AI導入をPoCで終わらせることなく、成果へと結び付けていくためのパートナーとして、CTCにお気軽にご相談ください。

※1 参考：OpenAI launches the OpenAI Deployment Company to help businesses build around intelligence（2026年5月11日）（リンク先： https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/）

※2 参考：Building a new enterprise AI services company with Blackstone, Hellman & Friedman, and Goldman Sachs（2026年5月4日）（リンク先：https://www.anthropic.com/news/enterprise-ai-services-company）