FDE、Forward Deployed Engineerという言葉を耳にする機会が増えました。少し前までは一部のAI企業やスタートアップ界隈の言葉だったものが、いまは大企業のDX推進、AIエージェント導入、デジタル人材戦略の文脈でも語られ始めています。

ここで大事なのは、FDEを「新しい流行語」として眺めないことです。私は、FDEは単なる職種名ではなく、これからの仕事のつくり方そのものを映す言葉だと考えています。生成AIを使える人が増えた結果、技術の価値は「知っている」から「現場で成果に変えられる」へ移りました。

今回のテーマは、なぜ時代はSI・SESだけではなくFDEへ向かうのか、です。SIerやSESの仕事を否定したいわけではありません。むしろ、日本のIT化やデジタル・トランスフォーメーションを支えてきた重要な仕組みです。ただ、AI時代の現場課題に対して、従来の人月型、分業型、受託型だけでは届きにくい領域が増えてきたのも事実です。

参考として、たいろーさんのVoicyでもAIで需要が爆発中の人材としてFDEが取り上げられていました。米国ではFDE関連の求人需要が大きく伸びているという話もあります。さらに、FDEとSESの違いについて田端信太郎さんの投稿が話題になり、FDX株式会社の記事でもFDE、SES、SI、戦略コンサルの違いが整理されています。こうした議論が一気に出てきたこと自体が、現場に新しい役割が必要になっている証拠だと思います。

SIerやSESは、日本のIT現場において非常に大きな役割を果たしてきました。大きなシステムを設計し、チームで開発し、運用まで支える。これは一人のエンジニアだけではできない仕事です。大規模な基幹システム、金融、製造、行政、通信のような領域では、分業と統制がなければ品質も安全性も保てません。

一方で、中小企業や現場部門から見ると、「ちょっと相談したい」「この業務をAIで少し楽にしたい」「まずプロトタイプを作って試したい」というニーズがあります。ところが従来型のSIやSESは、どうしても人月、契約期間、体制、見積もり、要件定義というプロセスが必要になります。小さな困りごとに対して、いきなり月100万円、200万円の単位で人を入れることは、多くの企業にとって現実的ではありません。

私はここに、日本企業のDX推進が止まりやすい構造があると見ています。課題はある。現場も困っている。経営もデジタル化の必要性は理解している。でも、頼む相手がいない。頼むには高すぎる。社内にできる人もいない。結果として、「いつかやりましょう」で止まってしまうのです。

たとえば議事録作成、予約管理、売上集計、問い合わせ対応、社内FAQ、営業資料の下準備。こうした業務は、ひとつひとつを見ると地味です。しかし、生成AIやAIエージェントを使えば、数時間かかっていた作業が数十分になることがあります。大企業であれば、この小さな改善が全社に広がったとき、効果は非常に大きくなります。

四国電力のような大きな組織で、AI活用による収益改善が語られるのも、こうした積み上げの先にあります。現場の業務を理解し、AIで置き換えられる部分、残すべき判断、仕組みにするべき流れを見極められる人がいれば、改善は単発では終わりません。業務そのものの再設計になります。

ここで必要なのは、単なるツール紹介ではありません。「この部署では何に困っているのか」「どの判断は人間が持つべきか」「どこまでAIに任せてよいか」「どのデータを使うと危ないか」まで考えられる人です。これがFDE的な働き方の中心です。

DXやAXは、しばしば手段の話として語られます。デジタルツールを入れる。AIを導入する。業務を自動化する。もちろん、それは大事です。しかしFDEは、道具の名前ではありません。私はFDEを、現場の前線に立つキャリアそのものとして捉えています。

エンジニアと聞くと、プログラムを書く人、システムを作る人、技術仕様を理解している人を思い浮かべるかもしれません。もちろん、その力は重要です。ただFDEに求められるのは、それだけではありません。顧客や現場の隣に立ち、業務を聞き、仮説を立て、AIやアプリやデータを使って、実際に成果が出るところまで一緒に進む力です。

従来の分業型では、営業、コンサル、設計、開発、運用が分かれていました。大きな案件ではそれでよいのです。しかしAIエージェント時代は、現場で小さく作り、すぐ試し、直しながら成果に近づける仕事が増えます。ここでは、前線で判断できる人の価値が高まります。

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: AI時代に必要な人間OSのアップデート』も、必要に応じて手に取っていただければと思います。FDEに必要なのは技術だけではなく、仕事の見方、学び方、責任の取り方を変えるマインドセットでもあるからです。

印象的なのは、エンジニアではない人が自分の現場課題をAIで解決し始めていることです。たとえば鍼灸院を運営している人が、予約、顧客管理、売上管理のような自分の業務に合わせて、AIを使いながらアプリを作る。最初は自分のための仕組みだったものが、同じ業界の他の人にも使えるサービスになる。

ここには、DXの本質があります。外から立派なシステムを持ってくるのではなく、現場の困りごとから始まり、使う人の感覚に合った形で仕組みが生まれる。しかも、生成AIを使えば、これまで専門会社に頼まなければ難しかったことを、かなり小さなコストで試せるようになっています。

もちろん、すべてを個人で完結できるわけではありません。セキュリティ、個人情報、運用保守、法令、品質管理、AIのハルシネーションリスクは必ず考える必要があります。だからこそ、現場を知る人と技術を知る人の間に立ち、成果とリスクを両方見られるFDE的な人材が必要になるのです。

日本では長く「DX人材が足りない」と言われてきました。これは間違いではありません。ただ、DX人材とFDE人材を同じ意味で扱うと、少し見誤ります。DX人材は、デジタル化や業務変革を推進する人材という広い言葉です。一方でFDEは、より現場密着で、AIやシステムを使って成果を出す前線の職種に近い言葉です。

言い換えると、DXは変革の目的やプロセスの話であり、FDEはその変革を現場で前に進める人の話です。デジタル３兄弟とマインド３姉妹でいえば、ツールやスキルセットだけではなく、マインドシフト、マインドチェンジ、マインド・トランスフォーメーションまで含めて考える必要があります。

FDE的な人材には、技術スキルだけでなく、業務理解、対話力、仮説構築力、リスク感度、学び続ける姿勢が求められます。AIの出力をそのまま信じず、なぜその回答になったのか、何が抜けているのか、どの前提が危ないのかを点検できることも重要です。生成AIは便利ですが、間違えることがあります。AIエージェントも万能ではありません。だから人間側の責任ある判断が必要です。

技術人事や人材開発の立場から見ると、FDEは採用だけの話ではありません。社内のエンジニア、業務部門、企画職、営業、カスタマーサクセス、研修担当の中から、FDE的に伸びる人をどう見つけるかが大事になります。

元エンジニアで人事に移った方なら、ここは直感的にわかるはずです。技術がわかる人が、必ずしも現場で価値を出せるとは限りません。一方で、現場の困りごとを深く理解している非エンジニアが、生成AIを使うことで一気にスキルチェンジする可能性もあります。キャリアパスは、従来の「開発者か、管理職か」だけではなくなります。

研修講座・eラーニングも変える必要があります。AIツールの使い方を教えるだけでは足りません。課題を分解する、業務フローを描く、プロンプトを検証する、AIの回答を評価する、社内ルールに落とす、成果指標を決める。こうした実践を組み合わせて、超知性リテラシー、AGI（Artificial General Intelligence）、ASI（Artificial Super Intelligence）時代に備える教育設計が必要です。

株式会社サートプロでは、DX推進や人材育成・教育支援の観点から、こうしたスキルセットの整理と学習設計を進めています。FDE検定も、その流れの中で、現場で成果を出す人材をどう可視化するかという問題意識から生まれています。

ここで人材育成の設計も変わります。これまでの研修は、どうしてもツールの操作説明に寄りがちでした。生成AIならプロンプトの書き方、BIツールなら画面操作、RPAならシナリオ作成という具合です。もちろん基礎操作は必要です。しかしFDE的な人材を育てるなら、操作研修だけでは足りません。

必要なのは、現場課題を見つける演習、業務を分解する演習、AIに任せる範囲と人間が判断する範囲を切り分ける演習、そして成果指標を決める演習です。たとえば「議事録をAIに作らせる」だけなら、多くの人がすぐにできます。しかし「会議後の意思決定、タスク化、関係者への説明、次回会議の論点整理まで含めて業務を変える」となると、必要なスキルセットは一段変わります。

FDE育成では、受講者に小さな現場課題を持ち込んでもらい、生成AIで仮説を作り、AIエージェントで処理を分解し、最後に人間が確認すべきポイントを明文化する。こうした流れを研修講座・eラーニングと実地演習で組み合わせると、単なる知識ではなく仕事の変え方が身につきます。

ただし、FDEを語るときに楽観だけで終わらせてはいけません。AIは間違えます。もっともらしく嘘をつくことがあります。社内データの扱いを誤れば、情報漏洩にもつながります。個人情報や契約情報をAIに入れてよいのか、外部サービスに送ってよいのか、社内規程とどう整合させるのか。ここを曖昧にしたまま前線に出るのは危険です。

だから私は、FDEには「作れる力」と同じくらい「止める力」が必要だと思っています。これは使ってはいけない、ここは法務に確認する、ここは人間の承認を必ず残す、ここはログを取る。こうした判断ができる人は、単なるAI好きではありません。現場、経営、技術、リスクの間をつなぐ人です。

AI時代のデジタル人材育成では、攻めと守りを分けずに教える必要があります。成果を出すためのAI活用と、信頼を失わないためのガバナンスは、同じカリキュラムの中で扱うべきです。FDEは前線に立つからこそ、現場の熱量と同時に、組織としての信頼を背負うことになります。

私は、FDEを「現場に戻ってきたDX」だと捉えています。大きな変革構想も大事です。戦略も必要です。けれども、最後に仕事を変えるのは、現場の人が今日の業務を少し違う形で動かす瞬間です。

SIやSESは、これからも必要です。大規模なシステムを支える力は不可欠です。ただ、それだけでは届かない小さな現場課題が無数にあります。そこにAI、AIエージェント、Agentic AIが入り、現場に寄り添うFDE的な人材が動くことで、DX推進はより実践的になります。

読者の皆さんはどうでしょうか。自社の中に、現場の困りごとを聞き、AIで試し、成果まで持っていける人はいるでしょうか。その人はエンジニアかもしれませんし、人事かもしれませんし、営業かもしれません。大事なのは肩書きではなく、前線に立つ姿勢です。

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お役に立てるはずです。

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） ・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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