こうした課題を解決する方法として、近年注目されているのが FDE（Forward Deployed Engineer） です。

FDEは、単なるソフトウェアエンジニアではありません。顧客の現場に入り込み、ビジネス課題の理解からAIシステムの設計・開発・導入・改善までを伴走することで、AIプロジェクトを「実際に使えるシステム」へとつなげる役割を担います。

本記事では、AIプロジェクトにおけるFDEの役割や必要なスキル、従来の開発体制との違い、そしてFDEを活用するメリットについて解説します。

1. FDE（Forward Deployed Engineer）とは？

FDEとは 「Forward Deployed Engineer（フォワード・デプロイド・エンジニア）」 の略称です。

従来のエンジニアが主に「決められた要件に基づいてシステムを開発する」のに対し、FDEは顧客企業や現場に近い場所で、ビジネス課題の発見から技術的な解決策の設計、開発、導入、改善まで幅広く担当します。

特にAIプロジェクトでは、最初から要件が明確になっているケースは多くありません。

「社内業務に生成AIを活用したい」

「AIエージェントを導入して業務を自動化したい」

「社内データをAIで検索・分析できるようにしたい」

といった大まかな課題からスタートし、PoCを実施しながら最適なユースケースやシステム構成を見つけていく必要があります。

そのため、ビジネスと技術の両方を理解し、現場と開発チームをつなぐFDEの存在が重要になっています。

2. なぜAIプロジェクトにFDEが必要なのか？

AIプロジェクトが難しい理由の一つは、通常のシステム開発とは異なり、最初から「正解」が決まっているとは限らないことです。

例えば、生成AIを活用した業務効率化を検討する場合、

• どの業務にAIを適用するのか

• どのデータを利用するのか

• どのLLMを選択するのか

• RAGは必要なのか

• AIエージェント化するべきなのか

• どこまで自動化するのか

• AIの回答精度をどのように評価するのか

• セキュリティや権限管理をどうするのか

など、多くの判断が必要になります。

単純にAIモデルを導入するだけでは、業務で継続的に利用できるシステムにはなりません。

PoC止まりになるAIプロジェクト

企業のAI導入では、以下のような状況が起こりがちです。

PoC → 技術的には成功 → 本番導入できない

その背景には、

• 現場の業務フローとのミスマッチ

• 本番環境を想定した設計不足

• データ品質の問題

• セキュリティ・権限設計の不足

• AIの精度評価方法が決まっていない

• 社内にAIを運用できる人材がいない

といった問題があります。

FDEは、こうした「技術だけでは解決できない問題」にも入り込み、AIを実際の業務で使える状態まで導くことを目的とします。

3. AIプロジェクトにおけるFDEの主な役割

FDEの役割は、単純な開発作業だけではありません。

AIプロジェクトでは、主に以下のような役割を担います。

3-1. ビジネス課題・現場課題を理解する

まずFDEが行うのは、企業が抱えている課題を理解することです。

例えば、

「問い合わせ対応に時間がかかっている」

という課題があった場合、単純に「チャットボットを作る」という結論にするのではなく、

• どのような問い合わせが多いのか

• 誰が対応しているのか

• 1件あたりどれくらい時間がかかるのか

• 既存のFAQやマニュアルはあるのか

• AIによる自動回答が適しているのか

などを分析します。

そして、AIを導入すること自体ではなく、AIによってどのKPIを改善するのかを明確にします。

3-2. AIユースケースを設計する

次に、ビジネス課題をAIで解決可能なユースケースへ落とし込みます。

FDEは、企業の業務フローを理解した上で、「どこにAIを使うと最も大きな効果が得られるのか」を考えます。

3-3. PoCの企画・開発を行う

AIプロジェクトでは、いきなり大規模なシステムを開発するのではなく、まずPoCによって技術的な実現可能性を検証することが重要です。

FDEは、

• PoCの目的設定

• 技術選定

• AIモデル・LLM選定

• データ準備

• RAG構築

• AIエージェント設計

• API連携

• 評価方法の設計

などを行います。

ここで重要なのは、単に「AIが動くか」を確認するだけではありません。

本番導入した場合に、本当に業務上の価値があるのかを検証することが重要です。

3-4. 本番環境への導入を支援する

PoCが成功した後には、本番導入という大きな壁があります。

本番環境では、

• セキュリティ

• 権限管理

• データ管理

• システム連携

• パフォーマンス

• コスト

• 可用性

• 運用体制

などを考慮する必要があります。

FDEはPoC段階から本番環境を意識して設計することで、「PoCで終わるAI」から「実際に利用されるAI」への移行を支援します。

3-5. 導入後の改善・運用を支援する

AIシステムは、導入して終わりではありません。

実際にユーザーが利用すると、

「回答精度をもっと上げたい」

「この業務も自動化したい」

「コストを削減したい」

「別のシステムと連携したい」

といった新しい課題が発生します。

FDEはユーザーからのフィードバックや利用データをもとに、AIシステムを継続的に改善します。

つまりFDEは、AIプロジェクトの「開発者」であると同時に「伴走者」でもあるのです。

4. FDEと一般的なソフトウェアエンジニアの違い

FDEと一般的なソフトウェアエンジニアには、役割に大きな違いがあります。

FDEの大きな特徴は、「何を作るか」だけではなく、「なぜ作るのか」から考えることです。

5. FDEに求められるスキル

AIプロジェクトで活躍するFDEには、幅広いスキルが求められます。

技術スキル

例えば、

• Python

• API / Web開発

• LLM / Generative AI

• RAG

• AI Agent

• Machine Learning

• Cloud

• Database

• Docker

• DevOps

• System Architecture

• Security

などです。

特に生成AI・AIエージェントの開発では、LLMそのものだけでなく、既存システムやデータとの連携を設計する能力が重要になります。

ビジネススキル

技術力だけでは十分ではありません。

FDEには、

• 顧客とのコミュニケーション

• 課題ヒアリング

• 要件整理

• プロジェクトマネジメント

• 仮説検証

• プレゼンテーション

• 課題解決能力

なども必要です。

つまり、FDEは 「エンジニア × コンサルタント × プロジェクト推進者」 に近いポジションと言えるでしょう。

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6. FDE伴走型のAI開発を成功させるポイント

FDEを活用する場合でも、プロジェクトの進め方が重要です。

STEP 1：ビジネス課題を明確にする

まず「AIを導入したい」ではなく、

「AIによって何を改善したいのか？」

を明確にします。

例えば、

• 作業時間を30%削減する

• 問い合わせ対応時間を半分にする

• 営業資料作成時間を削減する

など、具体的な目標を設定します。

STEP 2：優先度の高いユースケースを選ぶ

すべての業務を一度にAI化する必要はありません。

「効果が大きい」「技術的に実現可能」「データが利用できる」といった観点から優先順位を決定します。

STEP 3：小さくPoCを実施する

最初から大規模な投資をするのではなく、小さなPoCで仮説を検証します。

STEP 4：本番導入を前提に設計する

PoCだけでなく、

• セキュリティ

• 運用

• コスト

• スケーラビリティ

などを考慮します。

STEP 5：継続的に改善する

ユーザーからのフィードバックを収集し、AIの精度やユーザー体験を継続的に改善します。

7. FDEを活用するメリット

FDE伴走型のAI開発には、企業にとってさまざまなメリットがあります。

① AIプロジェクトのスピードを高められる

AIに関する専門人材を社内で一から採用・育成するには時間がかかります。

FDEを活用することで、必要な専門知識を持つエンジニアをプロジェクトに参画させ、AI開発をスピーディーに進めることができます。

② PoCから本番導入まで一貫して進められる

PoCだけを専門会社に依頼し、その後の本番開発を別会社に依頼すると、知識やノウハウが分断される可能性があります。

FDE伴走型であれば、PoCから本番導入、改善まで一貫して支援できます。

③ ビジネスと技術のギャップを埋められる

経営・事業部門と開発チームでは、課題に対する視点が異なることがあります。

FDEが両者の間に入ることで、ビジネス上の課題を具体的な技術要件へ変換しやすくなります。

④ 社内AI人材不足を補える

AI人材の採用競争が激しくなる中、必要なタイミングで外部の専門人材を活用できることは大きなメリットです。

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8. Hatonetが提供するFDE伴走・AIエージェント開発支援

Hatonetでは、AIを活用した新規サービス開発や業務改善を検討する企業に向けて、FDE伴走型のAI開発支援を提供しています。

単純な開発リソースの提供ではなく、

課題整理 → AIユースケース設計 → PoC → AIエージェント開発 → システム連携 → 本番導入 → 継続改善

まで、プロジェクトのフェーズに合わせて支援します。

例えば、

• 生成AIを社内業務に導入したい

• AIエージェントを開発したい

• AIのPoCを実施したい

• PoC後の本番開発を進めたい

• 社内にAIエンジニアが不足している

• 既存システムとAIを連携したい

• AIプロジェクトを推進できる人材がいない

といった課題に対応できます。

特に、AI開発においては「何を作るか」を決めること以上に、「どの課題をAIで解決すべきか」を見極めることが重要です。

Hatonetでは、ビジネス側と開発側の双方を理解した人材がプロジェクトに入り込み、企業ごとの課題に合わせたAI活用を支援します。

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9. まとめ

AIプロジェクトを成功させるためには、最新のAI技術を導入するだけでは十分ではありません。

重要なのは、

「ビジネス課題を正しく理解し、AIを活用して実際の業務価値につなげること」

です。

そのために注目されているのがFDE（Forward Deployed Engineer）です。

FDEは、ビジネスと技術の間に入り、課題整理からAIユースケースの設計、PoC、本番導入、運用・改善まで伴走します。

特に生成AIやAIエージェントのように、技術の変化が速く、プロジェクト開始時点で要件が明確になっていないケースでは、FDEの存在がAIプロジェクトの成否を左右する重要な要素となります。

「AIを試してみたい」から「AIを事業に活用したい」へ。

PoCで終わらせず、実際に使われるAIシステムを構築するために、FDE伴走型の開発支援を検討してみてはいかがでしょうか。

Hatonetでは、AIプロジェクトの企画・PoCからAIエージェント開発、本番導入まで、企業の課題に合わせた柔軟な開発支援を行っています。

AIプロジェクトの進め方やAIエージェント開発についてお悩みの場合は、ぜひお気軽にご相談ください。