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。

FDE、Forward Deployed Engineer という言葉を耳にする機会が一気に増えてきました。新しい職種として期待されている一方で、私は少し危うさも感じています。なぜなら、言葉だけが広がると、現場ではすぐに「それは営業なのか」「コンサルなのか」「SEなのか」という呼び替えゲームが始まるからです。

今回、元Palantir責任者による警鐘として、FDEを営業職扱いする流れへの問題提起が話題になっていました。（参考：「元Palantir責任者が警鐘、『FDEを営業職扱い』IT企業に広がるその大きな誤解とは」ビジネス＋IT／Yahoo!ニュース。顧客企業に入り込んでAI導入を支援する「FDE」の採用が広がる中、米PalantirでFDE育成制度を設計したヴィヌー氏による指摘。）

私はこの話を、単なる職種分類の問題としては見ていません。むしろ、AI時代に人材育成・教育支援やリスキリングを考えるうえで、かなり本質的なテーマだと思っています。FDEは名前に Engineer と入っています。だから技術がわかること、実装できることは重要です。しかし、技術だけで完結する仕事でもありません。顧客の現場に入り、業務を理解し、関係者と向き合い、最後は成果につなげる。そこまで含めて初めて、FDEという仕事の輪郭が見えてきます。

ここで大事なのは、FDEを立派な横文字として消費しないことです。現場で成果を出す人材とは何か。AIを使えるだけの人と、AIを実装し成果につなげられる人は何が違うのか。読者の皆さんも、自分の組織に置き換えて考えていただきたいのです。

日本には昔からSE、システムエンジニアという呼び方がありました。実際にはその中に、要件定義をする人、仕様書を書く人、設計する人、実装する人、現場調整をする人まで、かなり幅広い役割が含まれていました。フィールドエンジニア、セールスエンジニア、プリセールス、ITコンサルタントなど、似たような境界線の仕事も多くありました。

だからこそ、FDEが出てきたときに「昔から日本にも似た仕事はあった」と言いたくなる気持ちはわかります。私も現場を長く見てきた立場として、まったく新しい概念だけで語るのは違うと思っています。ただし、似ていることと同じであることは別です。

FDEで問われるのは、技術を説明する力だけではありません。顧客の事業課題を理解し、業務プロセスの奥に入り、必要ならその場でプロトタイプを作り、AIエージェントや業務ツールを組み合わせ、成果が出るまで粘る力です。営業のように期待を作るだけでも、コンサルのように提言だけで終わるのでも、SEのように仕様書の範囲だけに閉じるのでも足りません。

一方で、営業力やコンサルティング力が不要という話でもありません。むしろ必要です。顧客の言葉を聞き、課題を整理し、関係者の温度差を読み、導入後の使われ方まで考える必要があります。問題は、これを営業職の延長としてだけ捉えると、FDEの E、つまり Engineer の重みが薄くなることです。

事例: 名前だけFDEになったチームで起きること

たとえば、ある企業が「これからはFDEだ」と言って、既存の営業チームにFDEという肩書きを付けたとします。提案資料はきれいになり、AI導入やDX推進の言葉も並びます。ところが、顧客の現場で実際に業務フローを分解し、データの所在を確認し、APIやSaaS連携を試し、生成AIの出力を検証する段階になると止まってしまう。

なぜ今、FDEがこれほど注目されるのでしょうか。私は、生成AIとAIエージェントが現場の前提を変え始めているからだと考えています。

これまで、システム開発や業務改善は多くの人が関わる仕事でした。担当者によって進め方が違う。管理の仕方も違う。頭から組み立てる人もいれば、最後の成果物から逆算する人もいる。人が集まれば、やり方も方向性も変わります。それが現場の面白さでもあり、難しさでもありました。

ところがAIが入ると、ある程度の作業は一人でも前に進められます。調査、整理、設計案、コード、テスト、文章化、運用手順の作成まで、AIを使えばスピードが変わります。もちろん万能ではありません。AIには幻覚リスクがありますし、社内情報や顧客情報を安易に外部サービスへ入れてはいけません。検証しないまま使えば、むしろ事故を起こします。

それでも、AIを使う人と使わない人の差は開きます。大企業では情報流出への不安や既存プロセスへのこだわりから、AI活用が慎重になりがちです。その慎重さは大切です。ただ、慎重さが「何もしない理由」になると、現場のスキルチェンジは進みません。

FDEに求められるのは、AIを道具として使い倒す軽さと、出力を検証する重さの両方です。速く作る。小さく試す。現場で見せる。相手の反応を見る。データと業務に照らして修正する。こうした一連の動きができる人材は、AI時代にますます価値を持ちます。

事例: 一人とAIエージェントで業務改善を始める

中小企業の現場で、受発注業務が属人化しているとします。従来なら、現場ヒアリング、要件定義、ベンダー選定、見積もり、開発、導入という長いプロセスを組んだかもしれません。もちろん大規模な基幹システムならそれも必要です。

しかし、最初の一歩はもっと小さくできます。FDE的に動ける人なら、まず現場の入力帳票やExcel、メールの流れを観察し、AIに業務フローを整理させ、例外処理を洗い出し、ノーコードや簡単なスクリプトで試作品を作ります。担当者に触ってもらい、「ここは違う」「この順番では使いにくい」という声をすぐ取り込みます。

このとき重要なのは、AIが作ったものをそのまま正解にしないことです。AIは先生のように見えますが、先生として扱いすぎると危険です。現場で動くかどうか、責任を持って確かめるのは人間です。FDEは、AIの速度と人間の責任をつなぐ役割だと私は見ています。

多くの企業は、自社のノウハウや業務の独自性を大切にしています。それ自体は当然です。けれども、世の中にある仕組みやSaaS、業務パターンの多くは、実はかなり共通しています。まったく唯一無二の業務だけで会社が動いているわけではありません。

生成AIは、この共通部分を扱うのがとても得意です。似た業務、似たツール、似た課題、似た意思決定をもとに、かなりよいところまで整理してくれます。そうなると、「うちの業務は特殊だからAIには無理です」という言い方だけでは通用しにくくなります。

もちろん、企業ごとの制約や文化、顧客との関係性、データの品質は違います。だからこそFDEが必要になります。AIに任せられる共通部分と、人が現場で見極める固有部分を分ける。ここにスキルセットが必要です。

私は、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』も、必要に応じて手に取っていただければと思います。AI時代に必要なのは、単なるツール操作ではなく、人間OSそのものをアップデートする発想だからです。

私たちがFDE検定に取り組んでいるのも、肩書きを増やしたいからではありません。AIを使える人ではなく、AIを実装し、成果につなげる力を可視化したいからです。

FDE検定、FDE認定、FDE認証という流れを作るうえで、私は一つ大切にしていることがあります。それは、自分が何をできるのかを責任を持って語れる人を増やすことです。

企業の中で長く働いていると、自分のスキルが外でどう評価されるのかわからなくなることがあります。一社の文脈だけで評価されていると、「自分は何者なのか」が見えにくくなる。これは決して本人だけの問題ではありません。キャリアパスが社内用語に閉じていると、外の市場で通じる言葉を持ちにくくなるのです。

FDE検定は、その人が現場に出て、顧客の業務を理解し、技術とAIを使い、成果に向けて動けることを示す一つの道具です。もちろん検定だけで実力が決まるわけではありません。資格を取れば自動的にFDEになるわけでもありません。けれども、学びの方向性を示し、スキルセットを整理し、リスキリングの入口を作る意味はあります。

事例: 社内SEがFDE的なキャリアへ踏み出す

社内SEとして長く働いてきた人がいるとします。業務システムの運用もわかる。現場部門との調整もできる。けれども、外に出ると自分の価値をどう説明すればよいかわからない。

この人が生成AIやAIエージェントを学び、業務プロセスを分解し、現場課題から小さな実装へつなげる訓練を積むと、単なる保守運用担当ではなくなります。顧客の現場で成果を出す人材として、自分のスキルを再定義できます。これがスキルチェンジであり、マインドシフトです。

私は、こうした人たちが日本全国の中小企業を支援していく未来に期待しています。大企業だけがAIを使いこなすのではなく、地域の現場にも、製造業にも、サービス業にも、実装できる人が入っていく。その第一歩を後押しすることが、私たちの役割だと考えています。

FDEは、きれいな肩書きではありません。むしろ泥臭い仕事です。顧客の現場では、資料どおりに進まないことばかりです。データは揃っていない。担当者ごとに言うことが違う。既存システムは複雑で、誰も全体像を説明できない。AIを入れればすぐ解決する、というほど単純ではありません。

だからこそ、FDEには技術力だけでなく、現場を見る目、聞く力、仮説を作る力、実装する力、検証する力、そして説明責任が必要です。DX推進もデジタル・トランスフォーメーションも、結局は人と組織が変わらなければ進みません。デジタル人材とは、ツールを知っている人ではなく、変化を現場で形にできる人です。

ここにはマインドセット、マインドチェンジ、マインド・トランスフォーメーションが欠かせません。AI、生成AI、AIエージェント、Agentic AI、AGI（Artificial General Intelligence）、ASI（Artificial Super Intelligence）といった言葉が増えるほど、人間側の判断力はむしろ重要になります。超知性リテラシーとは、未来の技術をありがたがることではなく、自分と組織をどう変えるかを考え続ける姿勢だと思います。

FDEを営業、コンサル、SEのどれかに押し込めると、本質を見失います。もちろん、それぞれの経験は役に立ちます。営業経験があれば顧客理解に強くなります。コンサル経験があれば課題整理に強くなります。SE経験があれば設計と実装に強くなります。

しかしFDEに必要なのは、それらを分断せず、現場成果に向けて統合する力です。AI時代には、単独の専門性だけで勝負するより、現場・技術・事業・人をつなぐ力が問われます。

読者の皆さんはどうでしょうか。いまの仕事を、肩書きではなく成果から説明できるでしょうか。自分のスキルセットを、AI時代に合わせて更新できているでしょうか。FDEという言葉を使うかどうかは別として、現場で成果を出す人になる準備は、もう始めてよいと思います。

さいごに、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整理にお役に立てると思います。

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。 ・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） ・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） ・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）

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