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コンサル10万人時代に、中小企業がFDE型人材を育てる現実解

2026年7月5日
CONCEPT

コンサル10万人時代に、
中小企業がFDE型人材を育てる現実解

AI導入支援でコンサル人員は膨張。しかし中小企業は外部に丸投げできません。現場と経営をつなぎ、生成AIを成果へ変えるFDE型人材の育て方を考えます。
10万人超
コンサル日本人員
2026夏
FDE検定制度開始
現場×経営
FDEの立ち位置
📅 2026年7月4日
✍️ 近森 満(株式会社サートプロ 代表取締役CEO)
#FDE #DX推進 #中小企業診断士 #人材育成
SUMMARY
■ 記事概要
AI導入支援を担うコンサルタントが増えています。けれども、全国の中小企業が同じように大手コンサルへ依頼できるわけではありません。ここで必要になるのは、外部専門家に丸投げする発想ではなく、現場と経営をつなぎ、生成AIやAIエージェントを使って成果へ結びつけるFDE型人材です。今回は、コンサル人材10万人時代の意味を整理しながら、DX推進、人材育成、地域コミュニティ、資格によるスキル可視化の現実解を考えます。
✅ この記事でわかること
・コンサル10万人時代に問われる「現場の翻訳力」とは何か
・FDE(Forward Deployed Engineer)を日本の現場でどう捉えるか
・中小企業が「丸投げできない現実」にどう向き合うか
・FDE型人材を育てる最初の一歩(業務棚卸し)と地域コミュニティの役割
SECTION 01

コンサルタントが増えるほど、現場の翻訳力が問われる

📌 ポイント
コンサル7社で日本人員10万人超え。AI導入支援は企業活動の中心テーマに。しかし現場の言葉を経営へ翻訳する人が社内にいなければプロジェクトは止まります。

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。

国内の大手コンサルティング会社で、日本の人員が10万人を超えたというニュースがありました。背景には、生成AI、AIエージェント、DX推進、そして企業のデジタル活用支援への需要があります。いま企業は、自分たちだけで変化を読み切ることが難しくなっています。だから外部の専門家に頼る。これは自然な流れです。

ただ、ここで私は一つ問いを置きたいのです。読者の皆さんの会社は、必要なときに十分なコンサルタントを雇えるでしょうか。あるいは、雇ったあとに現場で成果が出るところまで自社で動かせるでしょうか。

私はコンサルタントを否定しているわけではありません。私自身も、外部の有識者や専門家にかなり助けられてきました。自分一人ですべてを判断するより、専門家の知見を借りたほうが早く、深く、リスクも下げられる場面はたくさんあります。けれども、全部を丸投げすればうまくいく、という話でもありません。ここが今日の大事なポイントです。

コンサル7社で日本人員10万人超えという動きは、AI導入支援が一過性の流行ではなく、企業活動の中心テーマになっていることを示しています。参考:日本経済新聞社の記事でも、AI導入支援でコンサル各社の人員が膨らんでいることが取り上げられています。www.nikkei.com/article/DGXZQOUC28AGJ0Y6A420C2000000/

これは当然と言えば当然です。2020年のコロナ禍以降、企業はデジタル化を避けて通れなくなりました。会社に来なければ仕事ができない企業と、在宅でも仕事が回った企業。この差は何だったのか。そこには、業務プロセス、データ、権限、IT基盤、そして働く人のマインドセットの差がありました。

DXという言葉は、正直に言うと、いまだに少しもやもやしています。私もDX推進を仕事にしながら、あえて言えば「DXの正体は一言では言い切れない」と感じています。デジタイゼーション、デジタライゼーション、業務改革、組織文化、人材育成、事業モデルの変化。いろいろなものが混ざっているからです。

だからこそ、コンサルタントが必要になります。外から見て、整理して、問いを立てて、道筋を作る役割です。しかし、外部の専門家がどれだけ優秀でも、現場の言葉を経営に翻訳し、経営の意図を現場の行動へ落とし込む人が社内にいなければ、プロジェクトは止まりやすくなります。

読者の皆さんはどうでしょうか。経営会議で決まったAI活用方針が、現場では「また上が何か言っている」で終わっていないでしょうか。あるいは現場の困りごとが、経営には単なる愚痴として見えてしまっていないでしょうか。

SECTION 02

FDEは「現場で成果を出す人材」として考える

📌 ポイント
FDE(Forward Deployed Engineer)は、日本の現場では「現場で成果を出す人材」と捉えると分かりやすい。全員が外部コンサルになる話ではなく、社内で小さなFDE的行動を取れる人を増やすことが重要です。

ここで出てくるのがFDE、Forward Deployed Engineerです。直訳すれば、現場に前線配置されるエンジニアというニュアンスですが、日本の現場で考えるなら、私は「現場で成果を出す人材」と捉えるのが分かりやすいと思っています。

FDEは、単にツールに詳しい人ではありません。生成AIやAIエージェントを知っているだけでも足りません。経営が何を実現したいのか、現場では何が詰まっているのか、どこにデータがあり、どこに人の不安があり、どこから小さく試せるのか。そこをつないでいく人材です。

私は、FDE検定制度の立ち上げにも関わっています。2026年夏に向けて、AI時代に成果を出す人材のスキルをどう可視化するかを形にしようとしています。参考:FDE検定制度のリリースはPR TIMESとIoT検定制度委員会から公開されています。PR TIMESIoT検定制度委員会

ここで誤解してほしくないのは、全員が外部コンサルタントになれ、という話ではないことです。むしろ逆です。社内にいる人が、自分の持ち場で小さなFDE的行動を取れるようになることが重要です。営業、総務、人事、製造、情報システム、教育担当。どの部門にも、現場を動かす人はいます。

CASE STUDY

事例:コロナ禍で見えた「デジタルが分かる部門」と「止まる部門」

📌 ポイント
同じ会社でも、デジタルを理解している部門ほど自力解決が速かった。全員を専門家にする必要はないが、全員が最低限DXの構造を理解する必要があります。

コロナ禍のとき、何が起きたか。会社に来ないと仕事ができない部門と、在宅でも仕事が回る部門がはっきり分かれました。もちろん業種による違いはあります。しかし、同じ会社の中でも差が出たのです。

そこで私が気づいたのは、デジタルを理解している部門ほど、自分たちで解決するスピードが速かったということです。ソフトウェア開発、設計、IT部門のように、仕組みやシステムの考え方が分かる人たちは、問題が起きたときに「どこを見ればよいか」を知っています。ネットワークがつながらない、データが取れない、共有ができない。こうした問題を分解できます。

一方で、全部を情報システム部に聞くしかない部門では、ちょっとしたトラブルも止まりやすくなりました。これは担当者の能力が低いという話ではありません。これまで、業務の中にデジタルを理解する機会が十分になかったということです。

⚠️ リスクと教訓
リスクは、変化のたびに一部の専門部署へ負荷が集中することです。教訓は、全員を専門家にする必要はないけれど、全員が最低限のデジタル・トランスフォーメーションの構造を理解する必要があるということです。読者が応用できる行動は、部門ごとに「自分たちで判断できるIT・AIの範囲」と「専門家へ相談する範囲」を分けておくことです。
SECTION 04

中小企業ほど「丸投げできない現実」がある

📌 ポイント
中小企業は毎月の高額コンサル費が難しく、課題も多岐にわたります。丸投げではなく、壁打ち・伴走・診断・学習・内製化の順で頼り方を変えることが必要です。

大手企業や上場企業なら、外部コンサルティング会社へ大きな予算を投じることができます。もちろん、それでも簡単ではありません。けれども、予算を組み、専門家を呼び、プロジェクトチームを作ることはできます。

一方で、日本企業の大多数を占める中小企業、小規模企業ではどうでしょうか。コンサルタントの先生を雇いたくても、毎月大きな費用を払うのは難しい。しかも、相談したい課題は一つではありません。営業、採用、業務改善、補助金、セキュリティ、生成AI、ノーコード、Web、バックオフィス。あれもこれも出てきます。

だから私は、中小企業ほど「外部専門家を使いながら、社内にも小さなFDE型人材を育てる」発想が必要だと考えています。専門家に頼らないのではありません。頼り方を変えるのです。丸投げではなく、壁打ち、伴走、診断、学習、内製化の順番で考える。

ここで重要なのがリスキリングです。新しいツールの操作だけを覚えるのではなく、業務課題を見つける力、AIの出力を検証する力、現場の声を整理する力、キャリアパスとしてデジタル人材へ変わっていく力を育てる必要があります。

SECTION 05

中小企業診断士とIT人材の接点を増やす

📌 ポイント
専門家だけを増やすのではなく、専門家と現場をつなぐ仕組みが必要。商工会議所、診断士ネットワーク、ITコーディネータなどの点を線にしていくことが大切です。

文字起こしの中でも触れていますが、中小企業診断士の先生方は全国に多くいらっしゃいます。その中でITが分かる人は、体感としてまだ限られていると言われます。もちろん、優秀な先生はたくさんいます。大手メーカーやIT企業の出身で、現場も経営も分かる方々に、私自身も支えられています。

ただ、全国の中小企業を支えるには、それでも足りません。10万人のコンサルタントがいたとしても、その全員が中小企業の現場へ届くわけではありません。AI、IoT、セキュリティ、ノーコード、生成AI、AIエージェントまで分かる人材となると、さらに希少になります。

ここで必要なのは、専門家だけを増やすことではなく、専門家と現場をつなぐ仕組みです。商工会議所、地域の支援機関、中小企業診断士のネットワーク、ITコーディネータ、地元のデジタル人材、教育機関。こうした点を線にしていくことが大切です。

読者の皆さんの地域では、DX推進や生成AI活用を相談できる人が見えていますか。もし見えていないなら、存在しないのではなく、見える化されていないだけかもしれません。

CASE STUDY

事例:情報システム部に全部集まってしまう会社

📌 ポイント
「デジタルは全部情シスへ」の状態は三すくみを生む。部門ごとに小さなデジタル担当(FDE的橋渡し役)を置き、月1回の実践型勉強会から始めるのが有効です。

ある会社でよく起きるのは、「デジタルっぽいことは全部情報システム部へ」という状態です。何が起きたかというと、ネットワーク、セキュリティ、業務システム、生成AIの相談、Excelの不具合、SaaSの契約、全部が一つの部署へ集まってしまいました。

そこで気づいたのは、情報システム部が弱いのではなく、周囲の部門がデジタルを自分ごとにする機会を持っていないということです。現場部門が課題を言語化できないまま「何とかしてください」と依頼すると、IT部門は便利屋になってしまいます。これではDX推進にはなりません。

⚠️ リスクと教訓
リスクは、IT部門が疲弊し、現場も待ち時間に不満を持ち、経営は「なぜ進まない」と感じる三すくみです。教訓は、部門ごとに小さなデジタル担当、つまりFDE的な橋渡し役を置くことです。読者が応用できる行動は、各部門から一人ずつ「業務課題をAI・ITで整理できる人」を選び、月1回の実践型勉強会を始めることです。
SECTION 07

AIエージェント時代は、現場の前提整理が価値になる

📌 ポイント
AIへの指示がうまくいかない現場は、たいてい前提が曖昧です。目的・対象・制約・判断基準・責任範囲を整理し、AIと人間の役割を切り分ける人が価値を出します。

生成AIやAIエージェントが進化すると、仕事はもっと自動化されます。資料作成、調査、要約、問い合わせ対応、コード生成、ワークフロー設計。できることは増えます。

ただし、AIへの指示がうまくいかない現場では、だいたい前提が曖昧です。目的、対象者、制約条件、判断基準、責任範囲が見えていない。するとAIはそれらしい答えを出しますが、業務に使えない。ハルシネーションの問題もありますが、それ以前に人間側が何を達成したいかを整理できていない場合があります。

FDE型人材は、ここで価値を出します。AIを操作するだけではなく、現場の前提を整理し、業務プロセスを分解し、AIに任せるところと人間が判断するところを切り分けます。これはまさにスキルセットであり、スキルチェンジです。

AGI(Artificial General Intelligence)やASI(Artificial Super Intelligence)の時代を語る前に、いま目の前のAIをどう使い、どう検証し、どう組織に定着させるか。ここを避けて通ることはできません。

SECTION 08

地域コミュニティがFDE人材の受け皿になる

📌 ポイント
一人のスーパー人材より、10人・100人の小さな力を束ねるほうが地域のDXに効きます。資格・検定は「何ができる人か」を見える化する共通言語になります。

私は今後、地域コミュニティがかなり重要になると考えています。分かる人が、分からない人を支える。少しできる人が、これから学ぶ人の背中を押す。企業の中だけで完結しない学びの場が必要です。

IoT検定やDX認定を進めてきた経験から見ても、スキルを持っている人は各地にいます。ただ、その人たちが「自分は支援できます」と手を挙げる仕組みがないと埋もれてしまいます。一人のスーパー人材を探すより、10人、100人の小さな力を束ねるほうが、地域全体のDX推進には効く場面があります。

ここで資格や検定が役立ちます。資格は万能ではありません。しかし、何ができる人なのかを見える化する道具にはなります。FDE検定も、まさにそこを目指しています。人材育成・教育支援、研修講座・eラーニング、実務伴走を組み合わせて、現場で成果を出す人を増やす。そのための共通言語が必要なのです。

SECTION 09

FDE型人材を育てる最初の一歩は、業務棚卸しです

📌 ポイント
いきなり高度なAI研修ではなく、まず業務の棚卸しから。「成果が出ない原因になっている業務」を三つ出すと、必要なスキルと相談テーマが見えてきます。

FDE型人材を育てようとすると、すぐに高度なAI研修や専門資格から始めたくなります。もちろん学習は大切です。しかし、現場で最初にやるべきことはもっと地味です。自分たちの業務を棚卸しすることです。

どの作業に時間がかかっているのか。誰の確認で止まっているのか。Excel、メール、チャット、紙、口頭のどこで情報が分断されているのか。AIを入れる前に、この流れを見ないと、AIは単なる便利ツールで終わります。逆に言えば、業務の詰まりが見えていれば、生成AIもAIエージェントも使いどころが見えてきます。

私は研修や教育支援の現場で、いきなりツールの使い方を教えるより、まず受講者に「自分の業務の中で、面倒だけれど重要な作業は何か」を書き出してもらうことがあります。ここで出てくる答えは、組織によってかなり違います。議事録、問い合わせ対応、提案書、見積もり、社内説明、教育資料、報告書、採用面談の記録。どれもAIで支援できる可能性がありますが、目的が違えば設計も違います。

ここで大事なのは、AIに置き換える仕事を探すのではなく、成果を出すために人間とAIの役割を分けることです。人間が判断すること、AIに下書きさせること、AIエージェントに定型処理させること、最後に人間が確認すること。この分解ができる人が、現場のFDE型人材になっていきます。

読者の皆さんも、明日から一つだけ試すなら、部門内で「AIに任せたい業務」ではなく「成果が出ない原因になっている業務」を三つ出してみてください。そこからスキルセット、研修講座・eラーニング、外部専門家への相談テーマが見えてきます。

まとめ:外部専門家に頼りながら、自社の中に成果を出す力を育てる

コンサルタントが増えることは悪いことではありません。むしろ、AI導入支援やDX推進が本格化している証拠です。ただし、それだけで日本全国の企業、とくに中小企業の課題が解けるわけではありません。

これから必要なのは、外部専門家へ頼る力と、自社の中で動かす力の両方です。経営と現場をつなぐ。AIと業務をつなぐ。データと人の判断をつなぐ。地域の専門家と企業をつなぐ。FDE型人材とは、その接点に立つ人だと私は考えています。

読者の皆さんはどうでしょうか。自社の中に、現場の困りごとをデジタルで翻訳できる人はいますか。生成AIを使って、業務改善の仮説を作れる人はいますか。外部の専門家と対等に話し、社内に持ち帰って小さく試せる人はいますか。

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。次回の記事も、どうぞお楽しみに!

FAQ

よくある質問(FAQ)

Q1:コンサルタントが増えれば中小企業の課題は解決しますか?
コンサル人員が増えることはAI導入支援やDX推進が本格化した証拠ですが、それだけで全国の中小企業の課題が解けるわけではありません。10万人のコンサルタントがいても全員が中小企業の現場に届くわけではなく、外部専門家に頼る力と、自社の中で動かす力の両方が必要です。
Q2:FDE型人材とはどういう人ですか?
FDE型人材とは、現場で成果を出すために経営課題、業務プロセス、デジタル技術、生成AI活用をつなぐ人材です。単なるIT担当でも外部コンサルタントの代替でもなく、自社の文脈を理解し、AIエージェントやノーコードを含む手段を選び、小さく試しながら成果に変える橋渡し役です。
Q3:なぜ中小企業は外部に丸投げできないのですか?
中小企業では毎月大きなコンサル費用を払うのが難しく、相談したい課題も営業、採用、業務改善、補助金、セキュリティ、生成AIなど多岐にわたります。だから丸投げではなく、壁打ち、伴走、診断、学習、内製化の順番で外部専門家を使いながら、社内にも小さなFDE型人材を育てる発想が必要です。
Q4:FDE型人材を育てる最初の一歩は何ですか?
高度なAI研修や資格から始めたくなりますが、最初にやるべきは業務の棚卸しです。どの作業に時間がかかり、誰の確認で止まり、どこで情報が分断されているのかを見える化する。AIを入れる前にこの流れを把握しないと、AIは単なる便利ツールで終わってしまいます。
Q5:地域コミュニティはFDE人材育成にどう役立ちますか?
一人のスーパー人材を探すより、10人・100人の小さな力を束ねるほうが地域全体のDX推進に効く場面があります。分かる人が分からない人を支える学びの場を作り、資格や検定で「何ができる人か」を見える化することで、企業の中だけで完結しない人材の受け皿になります。
KEYWORDS

重要なキーワード解説

FDE型人材

📌 一行定義
経営課題・業務プロセス・デジタル技術・生成AI活用をつなぐ橋渡し役。

FDE型人材とは、現場で成果を出すために、経営課題、業務プロセス、デジタル技術、生成AI活用をつなぐ人材です。単なるIT担当でも、外部コンサルタントの代替でもありません。自社の文脈を理解し、AIエージェントやノーコードを含む手段を選び、小さく試しながら成果に変える橋渡し役です。

AIエージェント

📌 一行定義
指示に対して複数の作業を自律的に進めるAI活用の形。

AIエージェントは、指示に対して複数の作業を自律的に進めるAI活用の形です。業務改善では大きな可能性がありますが、前提、制約、責任範囲を曖昧にしたまま使うと、誤った判断やハルシネーションを拡大するリスクもあります。人間が検証する設計が欠かせません。

マインド・トランスフォーメーション

📌 一行定義
判断の前提・学び方・変化への向き合い方を変えること。

マインド・トランスフォーメーションは、ツール導入だけでなく、判断の前提、学び方、変化への向き合い方を変えることです。DX推進では、生成AIやAIを使うスキルだけでなく、現場で試し、失敗から学び、地域や外部専門家と協働する姿勢が成果を左右します。

AUTHOR

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。

近森満
■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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