こんにちは、IT・DX教育サービスの株式会社サートプロ 近森満です。

当社では「DX推進人材教育プログラム」として初回無料のコンサルティングを提供しています。DX推進や人材育成のご相談をお待ちしています。（DX推進人材教育プログラム）

生成AIの話題は、ここ数年で一気に日常の会話へ入り込んできました。ChatGPT、Claude、Gemini、AIエージェント、Agentic AI。言葉だけを追いかけると、もう十分に社会実装が進んでいるようにも見えます。

ところが、現場に立ってみると、まだまだ違う景色があります。ツールはある。情報もある。研修講座・eラーニングも増えている。なのに、会社の業務が本当に変わったか、利益構造が変わったか、お客様への提供価値が上がったかと聞かれると、少し口ごもってしまう場面があるのではないでしょうか。

今回お話ししたテーマは、まさにそこです。AIを知っている人ではなく、AIを使って成果を出す人。生成AIを触れる人ではなく、AIエージェントを現場に実装し、業務や顧客課題に合わせて動かし、結果を作る人。私はこのような人材を、これからのAI時代の「成果創出人材」と呼んでいます。

その人材像を制度として定義するために、IoT検定制度委員会で新たに立ち上げたのが、FDE検定制度です。FDEとは、Forward Deployed Engineerの略です。直訳すれば、前線に配置され、実装し、成果を生み出すエンジニアという意味合いです。ただし、ここでいうエンジニアは、狭い意味でのプログラマーだけではありません。現場に入り、課題を聞き、技術を組み合わせ、実装し、改善し、成果まで伴走できる人材です。

正直に言うと、「現場に行って、お客様とやり取りしながら実装する人材」と聞くと、日本にも昔から似たような職種はありました。フィールドエンジニア、システムエンジニア、セールスエンジニア。私自身も、こうした現場型の仕事の重要性はずっと見てきました。

では、なぜいまFDEなのか。ここが大事です。

生成AIやAIエージェントは、従来のIT導入と少し性質が違います。まず、アップデートの頻度がとんでもなく速いです。昨日までの最適解が、来月には古くなることがあります。さらにセキュリティの考え方も必要です。社内データをどう扱うか、外部サービスに何を渡すか、生成結果をどこまで信じるか。ここを雑にすると、便利な道具がそのままリスクになります。

そして何より、AI活用はテーラーメイドに近いのです。部長が「ここまでは自分で判断したいが、この後は自動化したい」と言うかもしれません。営業部門は提案書作成を支援してほしいかもしれません。製造現場では検査記録や改善提案に使いたいかもしれません。人事部門では、デジタル人材のスキルセットを可視化し、リスキリング計画に結びつけたいかもしれません。

つまり、AIは単に導入すれば終わりではありません。現場ごとに「何を成果とするか」を決め、それに合わせてAIエージェントを設計し、動かし、直し続ける必要があります。ここにFDEの価値があります。

中小企業の現場に行くと、社長自らが数字を見ながら、Excelに入力し、管理計算をし、夜遅くまで手を動かしている場面があります。もちろん、それは悪いことではありません。会社の数字を自分の手で見ることは大切です。けれども、社長がいつまでも入力作業に張り付いていると、現場に行く時間、新商品を考える時間、顧客と話す時間が削られてしまいます。

ここでFDE的な人材が入ると、単に「AIを入れましょう」とは言いません。まず、どの数字を毎日見ているのか、どの判断が社長にしかできないのか、どこから先をAIエージェントに任せられるのかを一緒に分解します。月次の数字整理、異常値の検出、報告書のたたき台作成、在庫や受注の見通し。こうした作業を自動化・半自動化できれば、社長は本来やるべき意思決定に時間を戻せます。

これが、私の言う成果創出です。ツールを入れたことではありません。社長の時間が戻り、現場の判断が速くなり、利益につながる活動が増えることです。FDEは、その成果まで見に行く人材でなければならないのです。

今回のFDE検定制度で特に大切にしたのは、知識だけで終わらせないことです。検定、認定、認証。この三層モデルで人材を見える化しようとしています。

まず、検定は知識や理解を確認するものです。生成AIの仕組み、AIエージェントの考え方、データ活用、セキュリティ、業務設計、DX推進の基礎。こうした土台がなければ、現場での実装は危うくなります。勘だけでAIを使うと、便利に見えても、後からトラブルになることがあります。

次に、認定です。これは実践能力を認める領域です。プロンプトを書ける、ワークフローを組める、業務課題を分解できる、現場と対話できる。こうした力を、単なる筆記試験ではなく、実務に近い形で確認していく必要があります。

そして最後が、認証です。ここが今回の大きなポイントです。人材育成の世界では、知識を測る検定や、能力を示す認定は比較的あります。しかし、成果実績まで含めて評価する認証は、そう簡単ではありません。なぜなら、成果は現場によって違うからです。売上かもしれない。工数削減かもしれない。顧客満足度かもしれない。現場の安全性や品質改善かもしれません。

それでも私は、ここまで踏み込みたいと考えています。なぜなら、AI時代に本当に必要なのは「資格を持っている人」だけではなく、「お客様から評価され、成果を出した証拠を持つ人」だからです。

日本企業の多くは中小企業です。大企業であれば、専門人材を採用し、自社で教育体系を作り、先端ツールの検証部隊を置くこともできます。もちろん大企業にも難しさはありますが、採用力や予算の面では選択肢があります。

一方で、中小企業ではそうはいきません。「AIエージェントができる人を採用したい」と思っても、そもそも候補者が来ない。来ても報酬が合わない。社内で育てようとしても、誰が教えるのか、何から学ぶのかが見えない。こうした現実があります。

だからこそ、FDE検定制度の目的は、人をふるい落とすことではありません。私は常日頃から、検定を「人を評価して終わるもの」にしたいとは思っていません。できる人を可視化したいのです。そして、これからできるようになりたい人に、キャリアパスを示したいのです。

東京や大阪には、AIやDXに詳しい人がそれなりにいます。ところが、地方に行くと急に見つからない。サイバーセキュリティでもIoTでも、同じようなことが起きてきました。IoTをやりたい企業はたくさんありました。でも、本当に現場でIoTを実装できる人は限られていました。製造業の中に技術者はいても、その人たちが中小企業支援に回れるわけではありません。

AIエージェント時代は、ユーザー企業自身が動かなければならないステージです。「何を学べばいいのか」「どう使えばいいのか」「効果はどう出せばいいのか」という問いを、いつまでも外側に投げているわけにはいきません。だから、評価システムを通じた人材育成・教育支援が必要になります。

地方の製造業やサービス業で相談を受けると、最初の言葉はたいてい「AIを使いたい」です。とても自然な入り口です。ただ、そのままだと話が広がりすぎます。生成AIで何でもできます、という言い方は、一見すると夢がありますが、現場では逆に迷いを増やします。

そこで大切なのは、まず小さく成果を定義することです。たとえば、問い合わせ対応の下書きを作る。日報から改善のヒントを拾う。熟練者の判断を若手に伝えるための教育コンテンツを作る。採用面談の振り返りを整理する。こうした一つひとつの業務に対して、AIエージェントをどう使うかを設計します。

このとき、FDEは「AIに詳しい先生」では足りません。現場の人が何に困っているのかを聞き、言葉になっていない課題を拾い、使える形に落とし込む必要があります。いわば、デジタル３兄弟とマインド３姉妹をつなぐ仕事です。技術、データ、業務のデジタル側だけでなく、マインドセット、マインドシフト、マインドチェンジを扱う必要があります。ここまで含めて、初めてマインド・トランスフォーメーションが進みます。

FDEと聞くと、独立系のコンサルタントやAI導入支援会社の話に見えるかもしれません。もちろん、それもあります。私の周りにも、AI時代に自分で独立してやりたいと会社を離れた人がいます。そういう人たちが「この先生なら信頼できる」と言ってもらえる証明を持つことは、仕事を広げる上で大きな支えになります。

ただ、FDEは外部コンサルタントだけのものではありません。むしろ、社内のユーザー企業側にも必要です。人事、製造、営業、経理、経営企画。どの部門にも、業務を理解し、AIを使い、成果を設計できる人が必要になります。

技術人事の立場で見れば、これは非常に重要なテーマです。これからのデジタル人材育成では、単にプログラミングができる、データ分析ができる、生成AIを触れるというスキルセットだけでは足りません。自社の事業課題を理解し、AIエージェントを活用して、成果につながる業務変革を進められるか。ここがキャリアパスの分岐点になります。

スキルチェンジも同じです。従来のSEがFDEに近づくこともあるでしょう。営業経験者が、顧客課題の理解力を武器にAI導入支援へ進むこともあるでしょう。人事担当者が、リスキリング設計とAI活用を組み合わせて、社内の人材育成を再構築することもあるはずです。

ここで誤解してほしくないことがあります。私は、資格を持っている人が偉いと言いたいわけではありません。資格取得そのものを目的にしてしまうと、学びは弱くなります。試験に受かることがゴールになり、現場で使うことが後回しになるからです。

FDE検定制度で目指しているのは、もっと現場寄りの証明です。知識を持ち、実践でき、成果実績を示せる人。その人が、お客様から評価される。上司から評価される。会社から評価される。どんな仕事でも、最終的にはそこが一番嬉しいのではないでしょうか。

もちろん、認証を受ければどこでも必ず活躍できる、という単純な話ではありません。AIにはハルシネーションのリスクもあります。セキュリティや個人情報、著作権、社内ルールへの配慮も必要です。AGI（Artificial General Intelligence）やASI（Artificial Super Intelligence）の議論が広がるほど、私たちは「すごい技術」に振り回されない超知性リテラシーを持つ必要があります。

だからこそ、制度設計には慎重さが必要です。知識、実践、成果。この三つを分けて考え、段階的に育て、見える化する。FDE検定制度は、そのための一つの入口です。

今回の制度は、IoT検定制度委員会だけで閉じて作りたいものではありません。AIやFDEに限らず、できることは無限大です。IT業界、製造業、サービス業、服飾、生産現場、バックオフィス。業種によって使い方は違います。現場に入ってきたコンサルタントの方々、研修会社の方々、教育コンテンツを作る方々と連携しなければ、広がりません。

6月中に定義を進め、7月にアルファ試験、ベータ試験を行い、8月ごろから本試験につなげたいと考えています。教育の準備も進めたいです。受験したい方はもちろん、制度づくりに協力したい方、評価基準を一緒に考えたい方、すでに現場で成果創出人材として活躍している方にも、ぜひ関わっていただきたいと思っています。

AI時代は、誰か一人の天才が全部を解決する時代ではありません。現場で成果を出す人を増やし、その人たちを可視化し、信頼できる形でつなげていく時代です。DX推進も、デジタル・トランスフォーメーションも、最後は人が動かします。技術は道具です。使い手の人間力、現場を見る力、学び続ける姿勢が、成否を分けます。

FDE検定制度は、単なる新しい資格名ではありません。AI時代に「成果を出す人」をどう定義し、どう育て、どう信頼につなげるかという問いへの挑戦です。

生成AIを使うだけなら、もう多くの人が始めています。しかし、AIエージェントを現場に実装し、業務を変え、お客様から評価される成果に結びつけるには、別の力が必要です。課題を聞く力、業務を分解する力、技術を選ぶ力、セキュリティを考える力、そして人のマインドを変える力です。

これからの人材育成では、資格か実務かという二択ではなく、知識、実践、成果をつなげる設計が求められます。FDEは、その設計を社会に広げるための一つの旗印です。

近森 満（ちかもり みつる） 株式会社サートプロ 代表取締役CEO ／ DXコンサルタント／IT人材育成／検定事業化 IT技術者の教育支援と人材育成を専門とする事業化コンサルタントとして、2006年に株式会社サートプロを創業し、IoT検定・+DX認定・アジャイル検定などの資格制度を創出。独自の技術者向け教育研修の開発に定評があり、実践的なスキル向上を支援。経済産業省DX推進ラボおよびIoT推進ラボのメンターとして自治体や中小企業のDX推進を支援。近年は超知性ASIスキル可視化にも取り組み、次世代技術の普及に注力している。

■所属・役職

・IoT検定制度委員会 事務局長（IoT検定・＋DX認定・超知性ASI検定）
・一般社団法人 IT職業能力支援機構 理事長（Android資格）
・電気・電子系技術者育成協議会 副理事長（E検定）
・組込みソフトウェア管理者技術者育成研究会 メンバー（組込み）
・ET教育フォーラム合同会社 代表（コンテンツ制作）
・経済産業省 地方版IoT推進ラボ ビジネス創出事業メンター（IoT支援）
・経済産業省 地域DX推進ラボ ビジネス創出事業メンター（DX支援）
・デジタル庁 デジタル推進委員（デジタル化支援）
・DX事業共同組合 設立理事（DX推進）
・一般社団法人日本サステナブルビジネス機構 幹事（SDGs認証）
・”一億総活躍社会を実現する”共生日本協議会 理事（DEI支援）
・アジャイル開発技術者検定試験コンソーシアム 事務局長（Agile検定）
・一般社団法人国際サイバーセキュリティ協会 事務局長（IACS認定）

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