社内FDEは誰が担う?SE・人事の経験をAI実装へ生かす
社内にFDE型の役割を置くなら、SE、人事、業務部門のどの経験を生かせるでしょうか。大切なのは、候補者を一人の万能な担当へ変えることではなく、今ある強みに必要な学習と支援を足すことです。社内候補の見つけ方と、任せる仕事の区切り方を整理します。
本文更新:2026年10月15日
候補者を探す前に、社内で必要な役割を決める
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。
本稿の社内FDE型の役割には、業務と技術の間に立つ改善活動も含めます。エンジニア職として設計や開発を担う場合は、その仕事に必要な技術力を別に確認します。
最初に「誰をFDEと呼ぶか」を決めるより、改善したい業務、作るもの、確認する人、運用の担当を決めます。その仕事に近い経験がある人を候補として考えます。
| 候補となる経験 | 生かせる強み | 追加する学習・支援 |
|---|---|---|
| 社内SE | データ・接続・運用 | 現場の目的を聞き、利用後に確かめる |
| 技術人事 | 技術と学習・配置の接点 | 実践課題の設計と試作の経験 |
| 業務部門 | 手順・例外・利用者の事情 | 実装・情報管理の専門家との協働 |
SEの経験を、現場の課題と利用後の確認へ広げる
社内SEには、システムの接続、データ、運用、情報管理を知る強みがあります。その知識に、利用者の目的を聞き、どこを変えれば助かるかを確かめる経験を足します。
例えば社内文書検索を扱うなら、検索機能だけでなく、誰がどの判断のために資料を探すか、資料の更新と権限をどう保つかまで、業務担当と一緒に考えます。
ただし、既存の運用業務を抱えたまま改善を上乗せするだけでは続きません。管理職が時間と優先順位を調整し、相談できる現場担当を置く必要があります。
技術人事の経験は、学習と業務の接続へ生かせる
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。
これは役割を考えるための仮定の例です。元エンジニアの人事担当なら、研修を開催するだけでなく、配属後に使う手順や学習資料を整え、現場の疑問を教材や演習へ戻す仕事が考えられます。
社内のオンボーディングを題材にするなら、公開可能な社内案内の整理、情報の更新者、回答を確認する人を決め、小さく試します。個人の評価や配置の判断をAIへ任せる話とは分けます。
業務部門の経験を、技術の支援者と組み合わせる
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。
業務を知る人は、例外、確認の理由、使いにくい箇所を説明できます。技術の担当は、その条件を実装へ落とし、試作とテストを進めます。どちらも相手の判断が必要な点を明らかにします。
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。
小さな担当範囲から、学習と任せる仕事を見直す
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。
候補者には、試せる題材、利用できる資料、相談相手を用意します。試作が終わったら、何を自分で説明でき、どこに支援が必要かを本人と確認します。
人事が研修全体を組む方法は「FDE人材育成で人事が見るべきこと」、業務棚卸しから外部支援を選ぶ方法は「中小企業でFDE型人材を育てるには?」に分けています。本稿の到達点は、候補者の強みと不足、最初に任せる仕事、支援する担当を一枚にすることです。
よくある質問
社内FDEは誰を任命すればよいですか?
対象業務を決め、その課題に近い経験がある人を考えます。一人を任命するだけでなく、実装、確認、運用の支援も決めます。
人事担当も社内FDE型の仕事を担えますか?
業務と技術をつなぐ経験を生かせます。実装に必要な技術を学び、担当する範囲と専門家の支援を具体的に決めます。
社内SEなら追加学習は不要ですか?
既存の技術力に加え、対象業務の目的、利用者との対話、AI出力の検証などを、担当する仕事に合わせて確認します。
現場の詳しい人へ全て任せてよいですか?
業務知識だけで技術や運用を全て担えるわけではありません。必要な専門性と既存業務の負担を見て分担します。
最初の仕事はどの程度に区切りますか?
一つの業務で、使える資料と確認者が決まる範囲を選びます。結果を振り返ってから、任せる仕事を見直します。
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著者紹介
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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