顧客の現場に入り込み、AIを実際の業務で使える形にするFDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）という仕事が注目されています。新しい職種に見えますが、その中身は、SEやITコンサルとして積み重ねてきた経験と重なる部分が多くあります。この記事では、これまでの経験をFDEにつなげる考え方と、今日から試せる経験の棚卸しの方法をまとめます。
FDEは、自社のプロダクトや技術を持って顧客の現場に入り、課題を一緒に整理しながら、実際に動く仕組みとして届ける役割です。AIの分野では、モデルやツールそのものよりも、それを業務のどこに組み込み、どう使い続けてもらうかが成果を左右します。そのつなぎ目を担うのがFDEです。
開発だけ、提案だけ、と役割が分かれているのではなく、話を聞く、試作する、現場で使ってもらう、直す、という流れを一人あるいは小さなチームで回していくのが特徴です。だからこそ、技術と顧客の両方に向き合ってきた経験が生きやすい仕事でもあります。
SEとして要件定義から設計、開発、テスト、運用まで関わってきた人は、すでにFDEの仕事の多くを経験しています。たとえば、顧客の曖昧な要望を具体的な仕様に落とし込んだこと。既存システムとの連携やデータの扱いで、想定外の制約にぶつかって解決したこと。リリース後に利用者の声を受けて改修したこと。
こうした経験は、AIを現場に導入するときにもそのまま求められます。AIの導入では、データがどこにあり、どんな状態なのかを確かめる作業や、既存の業務フローにどう組み込むかの設計が欠かせません。技術を「動くもの」にしてきた経験は、FDEにとって大きな土台になります。
ITコンサルとして業務改善やシステム導入を支援してきた人は、顧客の課題を構造的に捉え、関係者の合意をつくる経験を積んできています。現場の担当者と経営層とで見ている課題が違うとき、その間に立って優先順位を整理したこと。導入しても使われない仕組みにならないよう、運用ルールや教育まで考えたこと。
AI導入では「何ができるか」より「何を解決したいか」を見極めることが出発点になります。課題の定義と、導入後に定着させるまでの道筋を描く力は、FDEの中心的な役割と重なります。
一方で、SEの方は顧客の事業課題をより深く捉える視点を、ITコンサルの方は自分で手を動かして試作する力を、それぞれ伸ばしたいと感じるかもしれません。またAIそのものについて、どこまで知っていればよいのか不安に思う方もいるでしょう。
すべてを完璧にそろえてから挑戦する必要はありません。生成AIのツールを自分の業務で試してみる、小さな自動化を自分で組んでみる、といった身近なところから始めることで、「AIで何ができて、何が難しいか」の感覚は少しずつ身についていきます。大切なのは、これまでの経験のどこが強みで、どこを伸ばしたいのかを自分の言葉で説明できることです。
これまで関わったプロジェクトを1つ選び、次の3つの観点で書き出してみてください。1つ目は「現場で何を聞き取り、どんな課題を見つけたか」。2つ目は「それをどう形にしたか」。3つ目は「使われ続けるために何をしたか」。
3つすべてがすらすら書ける人もいれば、どれか1つが薄いと気づく人もいると思います。どちらも大事な発見です。書けた部分はFDEとしての強みとして伝えられる材料になり、書きにくかった部分はこれから伸ばしていく方向を示してくれます。日曜日の少し落ち着いた時間に、ぜひ一度試してみてください。
肩書きが変わっても、現場の課題に向き合い、形にしてきた経験は確かに次のキャリアにつながっています。書き出した内容をもとに、どんな環境で生かせそうか一緒に考えたいときは、いつでも気軽にご相談ください。
