正しいことを言えば、相手は動いてくれる。技術者として仕事をしていると、ついそう考えてしまいます。

仕様に矛盾がある。手順が非効率である。データの持ち方が悪い。セキュリティ上の危険がある。専門家から見れば、改善すべき点ははっきりしています。ところが、会議で正論を説明しても、翌月には方針が変わり、さらに次の月には元へ戻る。そんな経験はないでしょうか。

私は研修、検定、認定、制度構築などの仕事を通じて、大企業、業界団体、一般社団法人、少人数のプロジェクトまで、さまざまな組織と関わってきました。そこで実感するのは、良いアイデアだけではプロジェクトは進まないということです。

相手の意思決定の仕組みを理解し、その組織で前へ進む方法を選ぶ必要があります。FDE、Forward Deployed Engineerにも同じ力が求められます。技術を持ち込むだけでなく、顧客の現場へ入り、関係者と一緒に成果が出る形まで実装する仕事だからです。

コンサルティングやFDEの仕事には、唯一の正解がありません。扱う技術や制度が同じでも、相手の組織構造、予算、責任者、意思決定の速度によって、有効な進め方は変わります。

新しいプロジェクトには投資が必要です。担当者の人件費、外部専門家への費用、システムや教材の調達費、実証実験の時間もかかります。誰が予算を持ち、誰が最終責任を負い、誰が日々の判断をするのか。この関係を把握しないまま、技術的な正しさだけを説明しても、実行にはつながりません。

私の経験では、顧客の意思決定は大きく三つの型として捉えることができます。もちろん現実の組織はもっと複雑です。しかし、最初の仮説として型を持っておくと、誰へ何を伝え、どこで合意を取り、どの速度で進めるべきかを考えやすくなります。

第一は、社長や経営陣が大きな方針を決めるトップダウン型です。「これからDXを進める」「生成AIを業務へ組み込む」「デジタル人材を育成する」と経営が宣言し、その下でDX推進室、人事部門、社長室、情報システム部門が動きます。

この型の強みは、目的と優先順位が明確になりやすいことです。経営が予算と責任を引き受ければ、部門をまたぐ施策も進めやすくなります。研修だけでなく、任命制度、評価基準、処遇、キャリアパスまで連動させることができます。

一方で、経営の言葉が現場へ届く途中で薄まる危険があります。「AIを活用する」という方針だけが残り、何を改善し、どの成果を目指すのかが曖昧になることもあります。現場にとっては、また新しい施策が上から降りてきたように見えるかもしれません。

事例: DX研修を評価制度までつなげる

経営から「全社員へDX研修を実施したい」と相談されたとします。研修を開催するだけなら、比較的簡単です。しかし受講率だけを追うと、学んだ内容が業務で使われないまま終わります。

トップダウン型では、経営の目的を具体的な仕組みへ翻訳します。どの職種にどのスキルセットが必要か。修了後にどの役割を任せるか。上司は何を評価するか。実務プロジェクトへどう配置するか。人材育成と事業成果を一本の線で結びます。

FDEは経営の大義をそのまま現場へ押しつけるのではなく、現場の制約を経営へ返す橋渡し役になります。トップダウンの速さと、現場の納得を両立させるのです。

第二は、一般社団法人、NPO、業界団体、共同プロジェクトなどに多い合議型です。会長、理事長、副会長、理事、幹事、事務局、会員企業など、多くの人が関わります。

合議型の良さは、多様な知見を集められることです。一社だけでは作れない業界標準、共通資格、共通教材、ガイドラインなどを、関係者が力を合わせて作れます。社会的な信頼を得やすく、成果が業界全体へ広がる可能性もあります。

難しさは、ゴールが動きやすいことです。ある会議ではA案に決まりかけたのに、別の有力者が参加した次の会議ではB案へ変わる。さらに翌月にはA案へ戻る。声の大きさ、所属企業の事情、会員への配慮などが重なり、議論が二転三転します。

事例: 声の大きな人ではなく、合意条件を可視化する

合議型で一番避けたいのは、強い発言へその場ごとに合わせることです。これを続けると、プロジェクトの判断基準が人になります。担当者が替わるたびに仕様も変わり、誰も全体へ責任を持てなくなります。

そこで、最初に合意条件を可視化します。制度の目的、対象者、品質基準、予算上限、公開日、変更できない法的要件、判断権者を文章にします。意見が変わったときは「誰が言ったか」ではなく、「どの条件が変わったのか」を確認します。

事務局や担当理事と一緒に論点を整理し、会議前に選択肢と影響を共有することも重要です。全員を完全に同じ意見へそろえる必要はありません。反対理由を理解したうえで、決定後に協力できる状態を作ることが実務上の合意です。

FDEに必要なのは会議を仕切る技術だけではありません。技術、業務、費用、利用者体験を同じテーブルへ置き、判断可能な形へ翻訳する力です。

第三は、創業者、事業責任者、個人事業主など、一人のオーナーが方向を決める型です。相談相手が少なく、本人が腹を決めれば、意思決定は非常に速くなります。

この型では、専門家へ大きく任せることがあります。「やりたいことはこれです。方法は分からないので一緒に作ってください」という依頼です。方針がぶれなければ、試作、検証、修正のサイクルを高速に回せます。

ただし、速さには注意も必要です。オーナーの頭の中にある前提が共有されていないと、途中で「思っていたものと違う」となります。任せられた側が判断を抱え込み、責任の境界が曖昧になる危険もあります。

事例: 丸投げを、速い共同作業へ変える

オーナーから大きく任されたとき、言われたものを一気に完成させるのではなく、小さな判断単位に分けます。目的、対象者、提供価値、最低限の品質、使える予算を確認し、短い周期で試作品を見せます。

不都合が見つかったら、単に「できません」と止めないことです。「この方法ではこのリスクがあります。目的を守るなら、こちらの方法へ変えましょう」と代替案を示します。決断の速い顧客ほど、選択肢と根拠が明確ならすぐに軌道修正できます。

オーナー型の速度を活かしながら、重要な承認だけは本人に返す。このリズムを作ると、丸投げではなく、速い共同作業になります。

一般的な受託開発では、仕様書が出発点になることがあります。何を、どこまで、どの条件で作るかが決まっており、受託側はその仕様へ沿って完成させます。

しかし、新しい研修、検定、認定、認証制度、AI活用の業務設計では、仕様書そのものがありません。顧客も完成形を見たことがなく、何を決めればよいか分からない状態です。0から1を作る仕事では、要求を受け取るだけでは足りません。

まず「誰の、どんな状態を変えたいのか」を定義します。次に、変化を測る指標を決めます。そこから制度、教材、試験、運用、システム、広報、問い合わせ対応までを逆算します。

リリースはゴールではありません。数か月、場合によっては一年運用し、利用者の反応やデータを見て改善し、「これを作ってよかった」と言えるところまで根付かせます。FDEの価値は納品物だけでなく、顧客が自分たちで運用し、改善できる状態を作ることにあります。

顧客の発言が変わると、担当者へ不満を感じることがあります。「前回と話が違う」「またやり直しだ」と思うのは自然です。しかし、人を嫌いになった瞬間、必要な情報が入らなくなり、提案の質も落ちます。

発言が変わる背景には、本人の気まぐれだけでなく、上司の判断、予算、法務、現場の反発、顧客からの要望などがあります。人を原因にすると感情の問題になりますが、仕組みを見れば修正可能な論点に変わります。

事例: 方針変更を「条件変更」として扱う

方針が変わったときは、「なぜ前と言うことが違うのですか」と責める代わりに、「前回からどの条件が変わりましたか」と尋ねます。予算が減ったのか。対象者が増えたのか。公開日が前倒しになったのか。承認者が変わったのか。条件が分かれば、計画を更新できます。

そして、当初のゴールへ戻るための軌道修正を提示します。社会へ標準として提供する制度なら、外せない公平性や透明性があります。AIシステムなら、個人情報、安全性、説明責任があります。変えてよい部分と守るべき部分を分けることが専門家の責任です。

ここで大切なのは、相手の顔色を見ることと、相手に合わせることを混同しないことです。相手の事情は理解する。しかし、目的を壊す要求には根拠を示して代替案を出す。柔軟さと迎合は違います。

生成AIやAIエージェントは、資料作成、調査、要件整理、試作、テストを速くします。技術的な選択肢も増えます。一方で、選択肢が増えるほど、誰が何を決めるかが曖昧になりやすくなります。

トップダウン型では、AIが作った案を経営方針と現場の言葉へ翻訳する必要があります。合議型では、AIが大量に出した案を比較できる判断基準が必要です。オーナー型では、高速な生成に人間の承認が追いつく仕組みが必要です。

AIが賢くなっても、組織の責任、感情、利害、納得まで自動的に整うわけではありません。むしろFDEやコンサルタントには、テクノロジーと人間関係を同時に設計するスキルセットが求められます。

人や組織の変化へ向き合う際の参考として、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。方法を変える前に、人間側の見方やマインドセットをどう更新するかを考えています。

顧客の現場へ入ったら、私は次の五つを確認することが大切だと考えています。

一つ目は、最終的に誰が決めるのか。肩書だけでなく、予算、品質、公開の承認者を確認します。

二つ目は、誰が日々動かすのか。責任者と実務担当者が違う場合、その間の情報経路を作ります。

三つ目は、何を変えてよく、何を守るのか。日程や手段は変えられても、公平性、安全性、顧客価値は守る必要があります。

四つ目は、成功を何で測るのか。完成、受講、合格、利用、業務改善、売上など、成果の定義をそろえます。

五つ目は、意見が変わったときにどう戻るのか。変更履歴、判断理由、未解決事項を残し、感情ではなく条件で議論できるようにします。

読者の皆さんのプロジェクトは、三つのどの型に近いでしょうか。同じ会社でも、案件によって型は変わります。最初から分類を決めつけず、実際の意思決定を観察してください。

正論を言うことは必要です。しかし、正論を成果へ変えるには、相手の組織で動く形へ翻訳しなければなりません。トップダウンには現場への橋を、合議には判断基準を、オーナーには短い承認サイクルを用意する。人を責めず、仕組みを整える。

それが、技術を説明するだけで終わらず、顧客と一緒に成果を出すFDEの仕事です。

２年先の未来を先取り。AI・DX・超知性ASI時代のデジタル戦略を読み解くPodcast「DX企画書のネタ帳」。未来を先取りする実践的なヒントを毎日お届けしています。

今回の音声配信はこちらです。Spotifyで聴く

FDE検定レベル1試験の情報は、発表資料とIoT検定制度委員会のお知らせをご覧ください。AI時代のアップデート勉強会でも実践知を共有しています。

DX推進やデジタル化で道に迷ったら、DX相談・壁打ちもご活用ください。

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。

■株式会社サートプロ 代表取締役CEO
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）

X (Twitter)

Facebook

YouTube

note