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。

最近、私はFDE検定の立ち上げにかなり深く関わっています。FDE検定、IoT検定制度委員会のメンバー、パートナーの皆さんと一緒に、日々ごりごり実装している感覚です。生成AIやAIエージェントを使うと、アイデアを形にする速度は本当に上がりました。インターネット時代に「ドッグイヤー」と言われていた変化の速さが、生成AI時代にはさらに濃く、短く、身近になっていると感じます。

ただ、ここで私は強く思うのです。人間の時間も命も、限りある資源です。だからこそ、やりたいこと、求める未来、現場で変えたいことに向かって、遠慮せず仕掛けていく時代になりました。誰かが完璧な正解を定義してくれるわけではありません。もちろん法律、マナー、社会のルールは守る必要があります。その前提の中で、何を実行するかは自分たちで決めていくしかないのです。

読者の皆さんはどうでしょうか。生成AIを使えるようになったことで、逆に「何を変えるべきか」が見えにくくなっていないでしょうか。

FDEという言葉は、Forward Deployed Engineerの略です。日本語では、現場伴走型のエンジニア、あるいは事業支援コンサルタントに近い言い方が合うかもしれません。私は少し勝手な造語として、Field Decision Employee、つまり現場で意思決定し、成果へ動かす人という見方もしています。技術を持っているだけでは足りません。現場で見て、聞いて、決めて、動かす。ここにFDEの本質があります。

今回、私があらためて興味深く読んだのが、金融庁の「業種別支援の着眼点」です。これは融資を増やしましょう、補助金を取りましょう、という単純な資料ではありません。業種ごとの収益構造、課題、経営改善支援の視点を整理し、事業性理解の大切さを示している資料です。

ここで大事なのは、企業支援の出発点が「ツール導入」ではなく「事業理解」だという点です。生成AI前のDX支援では、システムを入れる、業務を効率化する、部分最適の改善をする、といった話に寄りがちでした。もちろん、それは大切です。けれども、それだけでは会社全体の成長や変革につながらないことがあります。

経営者は会社の目的、ビジョン、強み、課題を抱えています。現場には業務、人、設備、オペレーション、暗黙知があります。さらに、その会社のお客様、商流、地域の事情、競争環境があります。FDEが見るべきなのは、この全体像です。売上や製品だけを見ても足りません。どこに売っているのか、誰に価値を届けているのか、なぜその会社が選ばれているのか。そこまで見て初めて、事業を理解したと言えるのではないでしょうか。

私は経営コンサルタントそのものを名乗る立場ではありません。IT、DX、IoT、AI、人材育成・教育支援を扱う人間です。ただ、現場で支援をしていると、財務の視点や経営の視点から逃げることはできません。システムだけ、研修だけ、生成AIだけを見ていても、現場の本当の課題には届かないからです。

事例：地域支援の現場で見えた、業種ごとの言葉の違い

私はこれまで、中小企業や地域企業の支援にも関わってきました。石川県加賀市、岡山県、北海道釧路市など、地域のDX推進や人材育成の場に入る機会もありました。そこで毎回感じるのは、参加してくださる方々が一様ではないということです。

飲食業、小売業、卸売業、建設業、製造業、運送業、サービス業、医療、介護、宿泊。業種が違えば、困りごとの言葉も違います。同じ「DXを進めたい」でも、建設業の現場で意味するDXと、宿泊業の現場で意味するDXは同じではありません。製造業でのAI活用と、介護現場でのデジタル化も、当然ながら見ている景色が違います。

何が起きたか。地域の支援に入ると、「生成AIの勉強会を開いてほしい」「DXの相談に乗ってほしい」という声はたくさんいただきます。ところが、話を深く聞くと、実際の課題はツール選定ではなく、業務の見直し、人手不足、顧客対応、社内の合意形成、現場リーダーの育成だったりします。

そこで私が気づいたのは、FDEに必要なのは業種別の翻訳力だということです。AIやシステムの言葉を、その業界の現場の言葉に変換できなければ、支援は届きません。リスクは、支援者が自分の得意なテンプレートを押しつけてしまうことです。立派な提案資料を作っても、現場の人が「これは自分たちの話だ」と思えなければ動きません。

読者の皆さんの組織でも、同じことは起きていないでしょうか。人事、開発、営業、現場部門で、同じDX推進という言葉を使いながら、実は違う景色を見ていることはないでしょうか。応用できる行動はシンプルです。まず業種、職種、現場ごとの言葉を聞くことです。最初から解決策を出すのではなく、相手の仕事の構造を一緒に分解する。FDEの目利き力は、そこから始まります。

私はFDEが現場に入るとき、少なくとも4つの視点が必要だと考えています。

1つ目は、経営者を見ることです。会社はどこへ向かいたいのか。何に困っているのか。どの強みを次の成長につなげたいのか。経営者の言葉には、数字だけでは見えない意思があります。

2つ目は、現場を見ることです。業務、人、設備、オペレーション、情報の流れを観察する。現場を見ずにDX推進を語ると、どうしても抽象論になります。現場には、資料には出てこない小さな詰まりや暗黙知があります。

3つ目は、お客様を見ることです。ここで言うお客様は、支援先企業ではなく、その会社のお客様です。誰に売っているのか、どういう商流なのか、なぜ選ばれているのか。支援先企業の先にいる顧客を見なければ、本当の価値は見えてきません。

4つ目は、強みを見つけることです。経営者は日々の資金繰りや短期の課題に追われ、どうしても近視眼的になりがちです。外から入るFDEは、事業の収益構造や競争優位を見つけ、本人たちが気づいていない強みを言語化する役割があります。

そして最後に、DXを設計する。順番としては、AIやAIエージェントの導入はここです。最初からAIありきではありません。事業を理解し、現場を見て、顧客を見て、強みを見つけたうえで、生成AIや研修講座・eラーニング、業務システム、データ活用をどう組み合わせるかを考える。この順番を間違えると、AIは便利な道具ではなく、現場を混乱させる道具になってしまいます。

事例：「どうせ帰るんでしょう」と言われた支援現場で学んだこと

地域支援の現場で、私は何度か厳しい言葉をいただいたことがあります。「どうせお金がなくなったら帰るんでしょう」。これは、外部支援者に向けられるかなり率直な言葉です。補助事業やプロジェクトで外から人が来て、うまいことを言って、期間が終わったらいなくなる。そういう経験をしてきた地域や企業からすれば、当然の反応かもしれません。

何が起きたか。最初は生成AIやDXの話をしても、なかなか本音が出てこないのです。表面的には「いいですね」「必要ですね」と言っていただける。でも、現場の本当の困りごとや、経営者が言いにくい不安は、信頼ができるまで出てきません。

そこで私が気づいたのは、FDEの仕事は提案資料を作ることより、信頼関係をつくることだということです。対話からしか解決策は出てきません。社長が最初に言った一言が本当の課題とは限りません。話を聞いていくと、別のところに問題がある。社員のスキルセット、現場リーダーの不在、業務フローの属人化、顧客との関係、教育の仕組み。深く聞かないと見えてこないのです。

リスクは、AIがあるからすぐに答えが出ると勘違いすることです。生成AIに提案資料を作らせて、「こんなにすごいものができました」と現場に持っていっても、それだけでは人は動きません。現場の人が読み下し、自分たちの業務に引き寄せ、腹落ちするまでには時間がかかります。

読者の皆さんなら、どう進めるでしょうか。私なら、最初にAIの出力を見せるのではなく、現場の話を聞きます。悩みを聞き、違和感を聞き、できれば現場を見ます。そのうえで最後の最後に、「では、ここをAIで補助しましょう」「ここはAIエージェント化できます」と提案する。応用できる行動は、AIを最初の武器にしないことです。AIは関係ができてから、現場の課題が見えてから使うほうが強いのです。

AI時代に価値があるFDEのスキルを挙げるなら、観察力、質問力、仮説構築力、信頼関係構築、支援設計力です。技術力はもちろん必要ですが、それだけでは足りません。むしろ一番大切なのは、質問力と信頼関係構築だと私は考えています。

AIは文章を作れます。資料も作れます。分析も手伝えます。けれども、現場で人の表情を見ながら違和感を拾うこと、言葉になっていない不安を聞き出すこと、暗黙知を発見すること、変革に伴走することは、まだ人間の仕事です。

変革の伴走は本当に大変です。見えていない人に、どう未来のイメージを持ってもらうか。現場で責任を持って成果を出すには、そこに踏み込む必要があります。私はメンターや伴走者として支援することがありますが、ここはきれいごとでは済みません。ごりごりやる場所です。

FDEはAIの代わりに何かを作る人ではありません。AIができない現場の理解、対話、信頼、意思決定支援を担い、そのうえでAIを使って成果を増幅する人です。生成AIの出力をそのまま現場に投げる人ではなく、現場に合わせて設計し直せる人です。

金融庁資料のように、業種別の支援視点を学ぶ意味は、全業種の専門家になることではありません。飲食業、小売業、卸売業、建設業、製造業、運送業、サービス業、医療、介護、宿泊。すべてを完璧に知ることは難しいです。

それでも学ぶ意味があります。業種ごとの収益構造、課題、改善ポイントを知ることで、現場を見る共通OSが手に入るからです。FDEが支援するのは、抽象的なビジネスモデルではなく、現場です。会社ごとに課題は違います。だからこそ、メタ的な改善パターンを持ちながら、実際には現場で社長、管理者、リーダー、社員の方々と一緒に解像度を上げていく必要があります。

ここで生成AIは役に立ちます。業種別の論点整理、質問リストの作成、仮説の整理、研修コンテンツのたたき台、eラーニング化、現場ヒアリング後の議事整理。こうした作業はAIで速くできます。ただし、AIの回答にはハルシネーションのリスクがあります。金融庁資料や一次情報を確認し、支援先の現場情報と照らし合わせることが欠かせません。AIを信じるのではなく、AIを使って人間の確認力を高める。この姿勢が大切です。

2030年頃を考えると、FDE的に動ける人材の価値はさらに高まると思います。OpenAIやAnthropicのような企業も、顧客の現場に入り、技術と事業を接続できる人材を重視しています。これは海外だけの話ではありません。日本でも、フィールドエンジニア、現場SE、業務改善担当、DX推進担当、情報システム、人事・育成担当の中に、FDE的なキャリアパスが生まれていくはずです。

私は、FDEは特別な一部の天才だけの職種ではないと考えています。もちろん高度なスキルセットは必要です。事業理解、現場観察、AI活用、データ理解、コミュニケーション、研修設計、変革伴走。簡単ではありません。けれども、これらは学び、実践し、スキルチェンジしていけるものです。

IoT検定制度委員会で構築しているFDE検定でも、レベル1、レベル2、レベル3という考え方があります。レベル1は合格型、レベル2は自己申告と能力評価を含む認定型、レベル3は顧客成果のエビデンスを重視する認証型です。最終的には、「この人は私たちのために本当に良い活動をしてくれた」「成果が出た」とお客様に言っていただけることが大切です。

資格はゴールではありません。ただ、成果を出す人材を定義し、育成し、証明する仕組みは必要です。DX推進やデジタル人材育成が属人的なままだと、組織に残りません。FDE検定のような枠組みは、人材育成・教育支援の現場にとって、ひとつの共通言語になると考えています。

私は以前、外の人に頼ることをあまりしてきませんでした。自分たちで何とかできるだろうと思っていた時期が長かったのです。でも最近は、外部のコンサルタントや専門家の方に意見をいただいたり、支援してもらったりすることが増えました。そして思います。気づくのが遅かったな、と。

国や自治体、地域の支援制度には、優秀な専門家が関わっていることがあります。無料や低負担で相談できる機会もあります。使わない手はありません。外に頼むことは、弱さではありません。自分たちにない視点を得るための、極めて現実的な経営判断です。

ただし、外部支援を受ける側にもスキルが必要です。何を相談するのか。どこまで情報を出すのか。どの課題を一緒に解くのか。社内で誰を巻き込むのか。ここにもマインドセット、マインドシフト、マインドチェンジ、そしてマインド・トランスフォーメーションが必要になります。

FDEは、外から来る専門家だけを指す言葉ではありません。ユーザー企業の現場にいる人がFDE的に動くことも重要です。困ったときは外部FDEやコンサルタントに相談しながら、自分たちの現場を自分たちで改善していく。これが、AI時代の現実的なDX推進だと思います。

FDEに求められる目利き力とは、単に良い技術を選ぶ力ではありません。事業を理解し、経営者の思いを聞き、現場の暗黙知を見つけ、顧客の価値を読み取り、AIやAIエージェントを適切な場所に配置する力です。

生成AIは、実装のハードルを下げました。AIエージェントは、業務の一部を自律的に進める可能性を広げました。AGI（Artificial General Intelligence）やASI（Artificial Super Intelligence）の議論も、これからさらに現実味を帯びてくるでしょう。だからこそ、人間側には超知性リテラシーと、現場で判断し続ける力が必要になります。

読者の皆さんは、いま自分の組織でどの役割を担っているでしょうか。エンジニアでしょうか。人事でしょうか。DX推進担当でしょうか。経営企画でしょうか。どの立場であっても、これから必要になるのは「現場を理解し、AIを使い、成果につなげる」力です。

本日の内容が、あなたの「シンギュラリティ時代への準備」に向けた、わずかながらでも気づきや次の一歩のヒントになれたなら幸いです。10年先の超知性ASIやAGIが当たり前になる未来に向けて、私たち自身をアップデートし続けることが、今最も重要です。

「社員のDXマインドをどう高めるか？」「実践的なITスキル教育が進まない」など、DX推進担当者の育成やIT教育研修でお悩みでしたら、ぜひ一度お聞かせください。初回無料の「DX推進人材教育プログラム」コンサルティングにご応募いただければ、あなたの組織の課題解決に必ずお役に立ちます。

次回の記事も、どうぞお楽しみに！

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。

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■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）