生成AIとAIエージェントの話をしていると、最近よく出てくる言葉があります。FDE、Forward Deployed Engineerです。直訳すれば、前線に配置されたエンジニア。もう少し現場の言葉で言えば、お客様の目の前に立って、課題を聞き、技術を選び、動くものを作り、成果が出るところまで一緒に進める人です。

ただ、ここで注意したいのは、FDEを「何でもできるスーパーエンジニア」として神格化しすぎないことです。そういう人は確かにいます。でも、そんな人が日本中の中小企業に何万人もいるわけではありません。皆さんの会社でも、生成AIも業務も経営も顧客折衝も全部わかっていて、さらに現場に入ってくれる人をすぐに採用できますか。なかなか難しいですよね。

だから私は、FDEを一人の天才像としてではなく、役割とチーム構造として考える必要があると思っています。ここでは、FDEをサッカーのフォーメーションにたとえて整理してみます。前線に立つフォワード、守りを固めるディフェンス、全体をつなぐミッドフィルダー、後ろから指示を出すゴールキーパー。FDEも、こうした役割分担で考えると、日本のIT業界にかなりなじみやすくなるのです。

海外で語られるFDEのイメージは、優秀なエンジニアがお客様の現場に入り、プロダクトと業務をつないで成果を出すというものです。ところが、音声でも少し冗談めかして話しましたが、海外では優秀なエンジニアほど現場に行きたがらない、という話もあります。もちろん一概には言えません。ただ、日本の文化とは少し違うのです。

日本では、IT企業のコンサルタントも、SIerも、SESのエンジニアも、お客様先に行って、膝を突き合わせて、泥臭く仕事をしてきました。これまでのSES文化には課題もありました。人月商売、下請け構造、技術者の評価の難しさ。私もそこはきれいごとで済ませるつもりはありません。

でも、今の生成AI時代に見方を変えると、この「現場に行く文化」は大きな資産にもなります。お客様の目の前で話を聞く。曖昧な悩みを拾う。業務の流れを見ながら、どこにAIを入れれば効くのかを考える。これまで当たり前にやってきたことが、FDEの土台になり得るのです。

FDEを理解するには、サッカーのポジションで考えるとわかりやすいです。少し脱線っぽく聞こえるかもしれませんが、私はこのたとえがかなり使えると思っています。なぜなら、FDEは単独の職種名でありながら、実際には複数の機能を持つからです。

まずフォワードです。ここはまさに前線に立つ人です。お客様の現場に行き、課題を聞き、生成AIやAIエージェントをどう使うかを具体化します。きれいな提案書だけを作る人ではありません。時にはその場でプロトタイプを作り、時には担当者の横に座って、業務の詰まりを一緒にほどく人です。

次にディフェンスです。ここは守りの部分です。最新のAIをただ入れればよいわけではありません。セキュリティ、個人情報、失敗パターン、幻覚リスク、社内ルール、権限管理。こうしたものを下支えしなければ、生成AI導入はすぐに危うくなります。現場で「使える」と「安心して使える」は違います。ここを守る人がいなければ、前線は無理をしすぎます。

そしてミッドフィルダーです。私はここが特に人数として多くなると思っています。業務テンプレート、カスタムGPT、プロンプト、ナレッジ、FAQ、業務分担、教育コンテンツ。こうしたものを整理し、現場と技術者をつなぐ役割です。表には出にくいですが、ここが機能しないとFDEチームは空回りします。

最後に司令塔です。ゴールキーパーやボランチのように、後ろから全体を見る人と言ってもよいかもしれません。プロジェクト全体、顧客の期待値、リスク、コスト、育成方針を見ながら、どこに人を置くか、どこを強化するかを判断する役割です。FDEを一人で背負わせるのではなく、こうしたフォーメーションとして設計する。ここが日本企業にとっての現実解だと思います。

音声の中で、私はSESの話をしました。担当者が現場にいて、月額の委託費をもらいながら、コツコツと仕事をしたり、時にはゴリゴリと進めたりする。昔ながらの言い方をすれば人月商売です。そこだけを切り取ると古く見えるかもしれません。

しかし、生成AIの導入現場では、この現場密着が急に意味を持ちます。たとえば、お客様が「議事録をAIで楽にしたい」と言ったとします。でも実際に現場へ行くと、困っているのは議事録そのものではなく、会議後のタスク化、関係部署への共有、過去資料との照合だったりします。表面の要望だけを聞くとツール導入で終わりますが、現場にいる人は違和感に気づけます。

ここでFDE的な人は、単に「ChatGPTを使いましょう」と言いません。会議の流れを見て、誰が何を入力しているか、どの情報が二重管理になっているか、どこで確認漏れが起きているかを観察します。そのうえで、議事録生成、タスク抽出、社内ナレッジ検索、メール下書きまでを小さくつなげる。これが前線力です。

教訓は明確です。SES文化をそのまま守るのではなく、現場にいる強みをAI時代の成果創出へ変換することです。読者の皆さんの現場でも、ただ常駐している人はいませんか。その人が業務を一番よく見ているなら、FDE候補として育てる価値があります。

今回の音声で私が強調したかったことの一つに、生成AIの使い方の違いがあります。多くの人は、ChatGPTをWebブラウザで使います。これは一番わかりやすい形です。ところが実際には、PCアプリ、スマートフォンアプリ、そしてターミナルやCLIのような黒い画面で使う形もあります。

同じChatGPT、同じ生成AIに見えても、できることが違います。Webでできること、アプリで便利なこと、CLIだからこそ自動化できること。一般の方には、この違いがなかなか見えません。ここで「それ、実は別の使い方ならできますよ」と言える人が必要になります。

皆さんも経験がありませんか。現場の人は「AIで何ができるのか」と聞きます。でも、質問の裏側には「自分の業務のこの面倒な部分をどうにかしたい」という具体的な困りごとがあります。FDEは、ツール名を並べる人ではありません。Web、アプリ、CLI、API、業務システム、ナレッジ基盤を見ながら、現場に合う入口を選ぶ人です。

ここでミッドフィルダー的な役割が効いてきます。プロンプトの雛形、業務テンプレート、カスタムGPT、社内ナレッジ、失敗事例。こうしたものを集約し、必要な人に届ける。前線の人が毎回ゼロから考えなくてもよいようにする。これがチームとしてのFDEです。

ある現場で、生成AIを導入したのに成果が出ないという相談があったとします。担当者はWebブラウザでChatGPTを開き、文章を作らせたり、要約させたりしています。もちろん、それだけでも便利です。でも、毎週同じ資料を読み、同じ形式でレポートを作り、同じ関係者に送る作業をしているなら、Webブラウザで毎回手入力するだけでは限界があります。

ここでFDEは、単に「もっと良いプロンプトを書きましょう」とは言いません。PCアプリならファイル連携が楽になるかもしれない。CLIならフォルダ内の資料をまとめて処理できるかもしれない。APIやワークフローを使えば、定期的な報告作成を半自動化できるかもしれない。使う入口が変わると、業務設計そのものが変わります。

この事例でのリスクは、生成AIを「便利なチャット画面」だけで理解してしまうことです。それでは、個人の小さな効率化で止まります。教訓は、AI活用をツール教育だけにしないことです。読者が応用するなら、自社で使っている生成AIを、Web、アプリ、CLI、API、業務システム連携のどの入口で使っているか棚卸ししてみてください。意外と、伸びしろは入口の選び方にあります。

FDEが必要だと言うと、すぐに「では専門人材を雇いましょう」「高単価で外部に頼みましょう」という話になりがちです。大企業ならそれも一つの選択肢です。しかし、中小企業や小規模企業では、月100万円の人材をずっと置くのは簡単ではありません。

だからこそ、日本型のFDEモデルが必要です。サッカーのフォーメーションで言えば、全部を一人で背負う人を探すのではなく、ある程度わかっている人が現場に入り、後方支援とつながりながら成果を出す形です。前線、守り、つなぎ、司令塔を分けて考える。外部人材、社内担当者、教育機関、業界団体が組み合わさる。これなら現実味があります。

私は、FDEを「一社に一人の特殊人材」としてではなく、「企業を支える新しい役割の束」として広げたいと思っています。もちろん最終的には、個人がFDEとして名乗れるスキルセットやキャリアパスも必要です。ただ、その前に企業側が役割を理解しないと、また資格だけ、研修だけ、ツールだけで終わってしまいます。

音声の中で、私はある業界団体の教育委員会での話をしました。SES、アプリ開発、自社製品開発などを行う会社が集まる場で、FDE検定会を立ち上げようとしている、委員会としてしっかりやろうとしている、とお話ししたのです。

すると、その場にいた会社の社長が「じゃあ僕が受験するよ」「ぜひ私に教育をしてくれ」と言ってくださった。私は正直、すごいなと思いました。普通なら「近森さん、応援するよ」で終わるかもしれません。でもその方は、自分で体験し、会社の中に落とし込もうとしていたのです。

ここで起きたことは、単なる受験の意思表示ではありません。経営者自身が、新しい職種やスキルモデルを外から眺めるのではなく、自分の身体で理解しようとした。これが重要です。FDEを社内に入れるとき、現場担当者だけに任せると、権限の壁にぶつかります。経営者が理解していなければ、業務変更も、投資判断も、人材評価も進みにくいからです。

この事例の教訓は、FDE育成は技術者研修だけでは足りないということです。経営者、管理職、人事、現場リーダーも一緒に学ぶ必要があります。読者の皆さんが人材育成やDX推進を担っているなら、まず経営層に「FDEはエンジニア採用の話ではなく、成果創出の組織設計です」と伝えてください。

日本では、ITSS、ETSS、UISSといったスキル標準が整備されてきました。ITスキル標準、組込みスキル標準、ユーザースキル標準。さらに近年では、DX時代の人材像としてデジタルスキル標準も整備されています。これはとても大事な蓄積です。

では、生成AI時代はどうでしょうか。ChatGPT、AIエージェント、Agentic AI、業務自動化、ナレッジ活用、プロンプト設計、セキュリティ、ガバナンス。これらを企業の成果に結びつける人材像は、まだ十分に定義されていません。だからこそ、FDEという考え方が出てきたのだと思います。

ここで大事なのは、適当に資格を作ることではありません。私も検定制度に関わる立場として、そこは強く意識しています。キャリアパス、スキルセット、実務経験、教育内容、評価方法。これらを現場に耐える形で整理する必要があります。資格はゴールではなく、学びと実践をつなぐ入口です。

読者の皆さんに問いかけたいのですが、皆さんの会社では「生成AIを使える人」をどう定義していますか。プロンプトが書ける人でしょうか。ツールに詳しい人でしょうか。業務を変えられる人でしょうか。私は、最後の「業務を変えられる人」まで含めて考えるべきだと思っています。

FDEという名前にはEngineerと入っています。ですから、どうしてもエンジニア向けの職種に見えます。しかし、日本でこの役割を広げるなら、エンジニアだけに閉じないほうがよいと思っています。

たとえば、業務に詳しい人事担当者、研修設計者、営業企画、カスタマーサクセス、情報システム部門、DX推進担当。こうした人たちが生成AIの基礎を学び、AIエージェントの使い方を理解し、現場で業務を変える力を持てば、FDE的に動くことができます。もちろん、深い開発が必要な場面ではエンジニアの力が要ります。しかし、入口はもっと広くてよいのです。

むしろ、現場を知っている非エンジニアがFDE的なマインドを持つことは、日本企業にとって大きな意味があります。現場の言葉を技術の言葉に翻訳し、技術の可能性を現場の行動に落とす。ここにマインド・トランスフォーメーションがあります。単なるマインドセットではなく、仕事の見方そのものを変えることです。

音声の最後のほうで、私は「あるものを使え」という感覚を話しました。これまでの日本のIT業界には、子会社、別会社、SES、人月モデル、業界団体、教育委員会、検定制度など、いろいろな仕組みがあります。昔は古いと言われたものもあります。私自身も、課題があることはわかっています。

しかし、生成AI時代にゼロから理想論だけを語っても、現場は動きません。すでにある仕組みを使い、再定義し、成果創出につなげることが大切です。SESをただの人月商売で終わらせるのではなく、現場密着型のFDE育成基盤に変える。SIを受託開発だけで終わらせるのではなく、AIエージェント導入の実装支援に変える。業界団体を情報交換だけで終わらせるのではなく、教育と認定の場に変える。

皆さんの会社にも、古いと思っている仕組みがあるかもしれません。でも、それは本当に捨てるべきものでしょうか。生成AI時代の視点で見直すと、むしろ強みに変わるかもしれません。

FDEは、海外から来た流行語として消費するにはもったいない概念です。日本には、お客様の現場に入り、泥臭く支援し、業務を見ながら改善してきた文化があります。その文化を、生成AIとAIエージェントの時代に合わせて再定義すれば、FDEは日本企業のDX推進にとって非常に現実的なキャリアパスになります。

ただし、FDEは一人の天才を探す話ではありません。前線に立つ人、守る人、つなぐ人、司令塔になる人。チームとして設計し、スキル標準として整理し、研修講座やeラーニング、検定、実務経験と結びつける必要があります。

私自身、FDEの教育を作りますし、検定も進めます。みんなで盛り上げていきたいと思っています。生成AI時代に「できる人」を増やすのではなく、現場で成果を出せる人を増やす。そのための新しい人材育成・教育支援として、FDEを育てていきたいのです。

今日の問いは一つです。皆さんの会社で、前線に立ち、現場とAIをつなぎ、成果まで責任を持てる人は誰でしょうか。その人を、明日からFDE候補として見てみてください。そこから、組織の変化は始まります。

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。

■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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