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。

私はこのところ、FDEという言葉について考える時間が増えています。FDEはForward Deployed Engineerの略です。直訳すれば、前線に配置されるエンジニアです。少し軍隊的な響きもありますが、ビジネスの現場で言えば、顧客や現場の中に入り込み、技術を使って成果を出す人材と捉えるとわかりやすいと思います。

ここで大事なのは、FDEを単なる新しい肩書きとして眺めないことです。いま日本の企業で起きているのは、肩書きの流行ではありません。生成AI、AIエージェント、SaaS、クラウド、IoT、フィジカルAIが広がる中で、「誰が最後まで成果に責任を持つのか」という問いが、いよいよ避けられなくなっているのです。

これまでのIT導入では、システムを入れる、ツールを導入する、仕様書を書く、運用を説明する、というところまでは多くの会社がやってきました。SIer、SES、ITコンサル、戦略コンサル、それぞれの役割もありました。私もそれらの仕事を否定しているわけではありません。むしろ、日本のIT化やDX推進を支えてきた大切な仕組みだったと思っています。

ただ、現場で見ると、どうしても一つの壁があります。導入はした。説明もした。研修もした。けれども、成果が出たかどうかは現場の責任です、という線引きです。ここがAI時代には通用しにくくなってきました。

昔ながらのIT導入では、システムを納める側と使う側の役割分担が比較的はっきりしていました。発注者がいて、元請けがいて、協力会社がいて、現場で手を動かす人がいる。いわゆる多重構造の中で、それぞれが自分の担当範囲を守って仕事を進めてきたわけです。

この構造にも意味はありました。大きなシステムを作るには、要件定義、設計、開発、テスト、運用という工程があります。責任範囲を決めないと、逆に仕事が進みません。だから、SIやSESの仕組みがすべて悪いという話ではありません。

しかし、生成AIやAIエージェントが現場に入り始めると、話が変わります。AIは大規模な基幹システムだけで使うものではありません。営業資料、採用広報、研修設計、問い合わせ対応、議事録、社内ナレッジ、現場改善、データ整理など、日々の業務の小さな単位に入ってきます。

小さな単位で業務が変わるということは、現場の人が実際に使い、試し、直し、また使う流れが必要になるということです。ここで「ツールは入れました。あとは御社で使ってください」では成果が出にくい。現場の業務フロー、心理的な抵抗、既存の評価制度、データの持ち方、権限設計まで見ながら、使える形に落とし込む人が必要になります。

参考として、FDEと他モデルの違いを整理した記事も出ています。FDE、SES、SI、戦略コンサルの違いを比較すると、単に技術を持っているかどうかではなく、現場で成果に近づく動き方が問われていることが見えてきます。参考URL: https://fd-x.co.jp/insights/03-fde-vs-ses-si-consul

戦略コンサルタントは、経営者と話し、方向性を決める支援をします。これは非常に重要な役割です。経営の意思決定には、外からの視点や構造化された論点整理が必要です。

一方で、FDEはもう少し泥くさい仕事です。現場に入り、手を動かし、ツールを使える状態にし、業務の流れを変え、成果が出るまで伴走します。資料だけ作って終わりではありません。きれいな方針だけ出して終わりでもありません。現場の担当者と一緒に汗をかく仕事です。

ここで私は、FDEの価値は「技術がわかること」だけではないと考えています。もちろん技術理解は必要です。しかし、それ以上に大切なのは、相手の業務を理解し、現場の言葉で話し、経営の期待と現場の実態をつなぎ、最後に成果へ持っていく力です。

生成AIの導入でよくある失敗は、ツールの機能説明で終わってしまうことです。ChatGPTが使えます、Claudeが使えます、社内データを参照できます、ワークフローを自動化できます。ここまでは説明できます。けれども、その会社の採用業務でどのプロセスを変えるのか、研修講座・eラーニングの設計をどう変えるのか、現場のスキルセットをどう測るのか、評価制度とどう接続するのか。そこまで入り込まないと、DX推進の成果にはなりません。

現場では、決して珍しくない話があります。新しいシステムを導入した。初期費用に200万円、300万円とかけた。月額費用も払い続けている。ところが、実際には少しデータが溜まるようになっただけで、業務成果にはほとんどつながっていない。担当者は忙しく、入力も定着せず、社内では「結局、あれは何だったのか」という空気になる。

このとき、ベンダー側は「導入は完了しました」と言えます。研修も実施した、マニュアルも渡した、問い合わせ窓口もある。契約上は仕事を果たしているかもしれません。

しかし、経営者から見れば、本当に欲しかったのは導入完了ではなく成果です。売上が上がる、工数が下がる、採用の歩留まりが改善する、問い合わせ対応が速くなる、現場の判断が速くなる。こうした成果が出なければ、ツールは費用であり、場合によっては負債になります。

FDE的な人材は、ここで踏み込みます。なぜ使われないのか。どこで詰まっているのか。入力項目が多すぎるのか。現場にメリットが見えていないのか。評価制度と逆行しているのか。AIエージェントで補助できるのか。そもそも導入目的が曖昧だったのか。こうした問いを現場でほどき、実装と定着をやり直します。

私は、ここにFDEの本質があると思っています。

FDEというモデルが注目される背景には、Palantirのような海外企業の動きがあります。自社のソリューションを単に売るのではなく、顧客の現場に深く入り込み、成果を出すところまで関わる。そうしたモデルが、AI時代の企業活動と非常に相性が良いのです。

海外の大手テクノロジー企業、AI企業、クラウド企業も、自社のツールを使ってもらいたいだけではなく、顧客の業務で成果を出してほしいと考えています。だからこそ、FDE的な働き方が広がります。

日本企業にとって怖いのは、また外圧で変わらざるを得なくなることです。これまでは「うちはこの商流でやっています」「ここから先はお客様側の責任です」「現場の定着は別契約です」と言えていたかもしれません。しかし、AIエージェントを持った海外勢が、直接現場に入り、成果まで出してしまうと、従来の分業モデルは相対的に弱く見えてしまいます。

だからこそ、私は日本企業こそFDEを自分たちの文脈で捉え直す必要があると考えています。単に海外の言葉を輸入するのではありません。日本の現場、日本の雇用、日本の人材育成、日本の顧客関係に合わせて、現場で成果を出す人材像を設計する必要があります。

参考として、たいろーさんのVoicyでもAIで需要が高まる人材について語られています。こうした議論が増えていること自体、FDEが一部のIT業界だけの話ではなくなっている証拠だと見ています。参考URL: https://voicy.jp/channel/1232/8100817

Forward Deployed Engineerという言葉には、Engineerが入っています。ここで多くの人が身構えます。自分はエンジニアではない。コードは書けない。PythonもC言語もわからない。だからFDEには関係ない、と。

私は、ここを少し広く考えたいのです。

プロとしてFDEを名乗るなら、当然、技術理解や実装力は必要です。相手がある仕事ですから、IT、データ、AI、セキュリティ、業務設計、コミュニケーションの基礎がなければ、責任ある支援はできません。生成AIの出力をそのまま信じてしまうようでは危険です。ハルシネーションのリスクもありますし、個人情報や機密情報の扱いもあります。

ただし、FDE的に動く人は、エンジニアだけに限られません。現場で成果を出す従業員、つまりForward Deployed Employeeと考えてもよいのではないか。私はそう感じています。

たとえば、人事部門で採用プロセスを改善する人。研修担当として、生成AIを使ったリスキリング設計を進める人。製造現場でIoTデータを見ながら改善活動を進める人。営業部門で顧客対応のAIエージェントを作り、現場の使い勝手を見ながら改善する人。こうした人たちは、肩書きがFDEでなくても、FDE的な働き方をしています。

大手インターネット企業の技術人事を想像してみます。元エンジニアで、いまは人事として採用、育成、配置、キャリアパス設計に向き合っている人です。

従来であれば、採用広報の改善、スカウト文面の改善、面接官研修、エンジニア向け研修の企画が主な仕事だったかもしれません。もちろん、それだけでも重要です。

しかし、FDE的に動くなら、もう一段踏み込みます。採用データをAIで分析し、候補者体験のどこに詰まりがあるかを見る。オンボーディングのナレッジをAIエージェント化し、配属直後の不安を減らす。エンジニアのスキルセットを見える化し、スキルチェンジやキャリアパスの選択肢を提示する。研修講座・eラーニングを受けて終わりにせず、実務で使った成果まで追う。

この人は、コードを書いていないかもしれません。しかし、現場に入り、AIを使い、組織の成果に責任を持とうとしています。私は、こういう人材こそ、これからのデジタル人材の中心になると考えています。

全国にいるITエンジニアの数には限りがあります。すべての中小企業、すべての現場、すべての部署に外部の高度なエンジニアが来てくれるわけではありません。待っているだけでは、DX推進もAI活用も進みません。

だから私は、社内にFDE的な人材を育てることが現実的だと思っています。完璧なエンジニアをいきなり育てるという話ではありません。現場の業務を理解している人に、AI、データ、業務設計、コミュニケーション、検証の力を足していく。そうすることで、現場の改善速度は大きく変わります。

ここで重要なのは、生成AIを使えば誰でも簡単にできる、という楽観論に寄りすぎないことです。テキストで指示できるからといって、責任が軽くなるわけではありません。むしろ、誰でも触れるからこそ、前提を間違えたまま広がるリスクがあります。

AIは便利です。AIエージェントはさらに強力です。しかし、業務の文脈、顧客の状況、セキュリティ、法務、倫理、品質保証を無視して使えば、成果どころか事故につながります。だからこそ、FDEには「わからないまま触る勇気」と同時に、「わかったつもりで進めない慎重さ」が必要です。

人や組織の変化で詰まったときの参考図書として、私の著書『マインド・トランスフォーメーション AI時代の思考革命: AI時代に必要な人間OSのアップデート』も、必要に応じて手に取っていただければと思います。

FDEをキャリアとして整備するためには、何を知り、何ができ、どのように成果を証明するのかを整理する必要があります。そこで、IoT検定制度委員会でFDEに関する検定、認定、認証の枠組みを進めています。

私はIoT検定制度委員会に関わってきました。約10年前、IoTという言葉がまだ今ほど一般的ではなかった頃、現場のデータを取得し、分析し、経営や製品改善に活かす人材が必要になると考えました。当時はクラウドも、AIも、今ほど身近ではありませんでした。それでも、製造業をはじめとする現場では、センサー、機械、ロボット、エッジ側のデータ活用が重要になることは見えていました。

いまFDEで起きていることは、その流れとつながっています。生成AIだけを見れば、パソコン上の話に見えるかもしれません。しかし、AIが本当に成果を出すには、現場のデータが必要です。製造、介護、物流、防災、店舗、教育、採用、カスタマーサポート。どの現場にもデータがあり、人の動きがあり、判断があります。フィジカルAIやIoTの理解も、FDEには関係してくるのです。

FDEの枠組みは、大きく3段階で考えています。第一段階はFDE検定です。これは、FDEとして必要な知識、考え方、コミュニケーションの土台を確認するものです。第二段階はFDE認定です。AIエージェントや生成AIツールを使い、現場で実装できる力を見ます。第三段階はFDE認証です。実際に現場で成果を出し、企業や関係者から評価されるところまで含めて証明する考え方です。

合格して終わりではありません。知識を持っているだけでもありません。実装できること、そして成果につながったことをどう確認するか。ここまで踏み込むからこそ、FDEはプロとして意味を持ちます。

FDE検定については概要も公開されています。まずはレベル1のアソシエートから始まり、FD概論、変革、マインド、コミュニケーション、AI前提思考などを扱う予定です。参考URL: https://www.iotcert.org/fdekentei/

私はよく、DX、AX、MXという流れで話をします。DXはデジタル・トランスフォーメーションです。AXはAIを前提にした変革です。そしてMXはマインド・トランスフォーメーションです。

FDEは、この3つをつなぐ人材だと考えています。デジタル化だけでは成果は出ません。AIを導入するだけでも足りません。人のマインドセット、マインドシフト、マインドチェンジまで扱わなければ、現場は変わりません。

デジタル3兄弟とマインド3姉妹という言い方をするなら、技術側の変化と人間側の変化をセットで扱う必要があります。現場に入り、業務を見て、AIエージェントを試し、データを扱い、関係者の不安をほどき、成果を確認する。FDEは、その接続役です。

AGI（Artificial General Intelligence）やASI（Artificial Super Intelligence）の議論も、遠い未来の話ではありません。いまの生成AI活用、AIエージェント活用、Agentic AIの実践が、その入口です。だからこそ、超知性リテラシーを一部の専門家だけの知識にせず、現場のスキルとして育てる必要があります。

FDEという言葉は、これからさらに広がっていくと思います。採用の世界でも、育成の世界でも、DX推進の現場でも、FDE的な人材をどう見つけ、どう育て、どう評価するかが問われるようになるでしょう。

ただ、私は肩書きだけが先に走ることには少し慎重です。FDEと名乗ることよりも大切なのは、現場で成果を出す態度です。導入して終わりにしない。説明して終わりにしない。AIを使って終わりにしない。現場の人と一緒に使い、直し、成果につなげる。そこまでやる人が、これからの仕事を変えていきます。

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。ぜひ一緒に学びを深めていきましょう。

「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。
https://www.certpro.jp/dxconsulting/

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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