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

FDEは、一般的なソフトウェアエンジニアのように開発だけを担当するのではなく、顧客企業の現場に入り込み、業務課題の把握から要件定義、設計、開発、導入、運用改善まで幅広く携わります。

特に、企業ごとに業務フローや既存システム、データ環境が異なるAI・DX領域では、技術だけでなく「現場を理解して実装する力」が重要です。

本記事では、FDEとはどのような役割なのか、従来のエンジニアやITコンサルタントとは何が違うのか、そしてAI時代になぜFDEが求められているのかについて、わかりやすく解説します。

FDE（Forward Deployed Engineer）とは？

FDEは、Forward Deployed Engineerの略称です。一言で表すなら、顧客企業の現場に入り込み、技術を活用して業務課題の解決まで伴走するエンジニアといえるでしょう。

従来のシステム開発では、企業側が要件を整理し、開発会社がその内容に沿って設計・開発を進めるという進め方が一般的でした。

もちろん、この方法が適しているプロジェクトもあります。

一方で、AIや生成AIを活用したプロジェクトでは、最初から要件を明確に定義することが難しいケースがあります。

「どの業務にAIを活用すれば効果があるのか」

「既存システムとどのように連携するのか」

「AIにどこまで業務を任せるのか」

といった点を、実際の業務を見ながら検討していく必要があるためです。

そこで重要になるのがFDEです。

FDEは顧客とコミュニケーションを取りながら課題を整理し、必要な技術を選定し、実際の開発まで進めます。

つまり、「何を作るか」を考えるところから「実際に使える状態にする」ところまで関わるのがFDEの大きな特徴です。

なぜ今、FDEが注目されているのか？

FDEが注目される背景には、企業におけるAI・DXの進め方の変化があります。

これまでのDXでは、業務システムの刷新やクラウド移行など、比較的要件を定義しやすいプロジェクトが多くありました。

しかし、生成AIの登場によって状況は大きく変わっています。

例えば、

• 社内の問い合わせ対応をAIで効率化したい
• 営業活動をAIで支援したい
• 社内文書をAIで検索・要約したい
• 採用業務にAIを活用したい
• AIエージェントに定型業務を任せたい

など、AIの活用方法は企業によって大きく異なります。

さらに、AIを実際の業務で利用するためには、単純にAIツールを導入するだけでは十分ではありません。

既存システムとの連携やデータの整備、アクセス権限、セキュリティ、社内ルールなど、企業ごとの環境に合わせた設計が必要になります。

そのため、AIの技術知識だけでなく、「顧客の業務を理解し、その環境に合わせてシステムを実装する力」が求められるようになりました。

こうした背景から、技術とビジネスの両方を理解し、現場で実装まで進められるFDEへの注目が高まっています。

FDEはどのような仕事をするのか？

では、FDEは具体的にどのような業務を担当するのでしょうか。

大きく分けると、以下のような流れでプロジェクトに関わります。

課題の把握 → 要件定義 → 設計 → 開発 → 導入 → 改善

1. 現場の課題を理解する

まず取り組むのは、顧客企業が抱えている課題を理解することです。

ここで重要なのは、顧客から伝えられた要望をそのままシステム化することではありません。

例えば、「社内問い合わせにAIを導入したい」という相談があったとします。

詳しく話を聞いてみると、本当の課題は「必要な情報が社内の複数の場所に分散していて、社員が情報を探すのに時間がかかっていること」かもしれません。

この場合、単純なチャットボットを導入するだけでは十分な効果が得られない可能性があります。

FDEは現場の業務フローを理解しながら、本当に解決すべき課題は何なのかを整理していきます。

2. 課題をシステム要件に落とし込む

課題が整理できたら、具体的なシステム要件を検討します。

例えばAIエージェントを開発する場合、

• どのデータを利用するのか
• どのシステムと連携するのか
• AIにどこまで判断させるのか
• 人による確認をどこに入れるのか
• 誰が利用するのか
• どのような権限管理が必要なのか

などを整理します。

この段階では、業務側の要望と技術的な実現可能性の両方を考える必要があります。

FDEには、両者の間にあるギャップを埋める役割も期待されています。

3. 実際に開発・実装する

FDEの大きな特徴の一つが、自ら技術的な実装まで担当することです。

要件をまとめて開発チームに渡すだけではなく、プロジェクトの状況に応じて、自らコードを書き、プロトタイプを作り、システムを改善していきます。

AI・DX領域では、

• AIエージェントの開発
• 生成AI APIの活用
• RAGの構築
• API連携
• データ連携
• クラウド環境の構築
• Webアプリケーション開発
• セキュリティ対応

など、幅広い技術が必要になるケースがあります。

そのため、FDEにはソフトウェア開発だけでなく、クラウドやAIに関する幅広い知識も求められます。

4. 現場で使える状態まで持っていく

システムを完成させれば、プロジェクトが終了するとは限りません。

特にAIを活用したシステムでは、実際のユーザーが使ってみて初めて見えてくる課題もあります。

「回答の精度をもっと高めたい」

「この業務にもAIを使いたい」

「現場ではこの操作が使いにくい」

といったフィードバックを受けながら、改善を繰り返していくことが重要です。

FDEは、こうした導入後の改善にも継続的に関わります。

そのため、FDEの役割は単なる「システム開発」ではなく、現場で継続的に利用される仕組みを作ることにあるといえます。

FDEと従来のエンジニアは何が違う？

FDEと一般的なソフトウェアエンジニアには、共通する部分も多くあります。

どちらもシステムを設計・開発するための技術力が必要です。

一方で、FDEは開発だけでなく、顧客との距離が近く、課題発見や要件定義の段階から深く関わる点に特徴があります。

例えば、一般的な開発プロジェクトでは、

要件定義 → 設計 → 開発 → テスト → リリース

という流れで進むことが多いでしょう。

FDEの場合は、

現場理解 → 課題発見 → 仮説検証 → 要件定義 → 開発 → 導入 → 改善

というように、より上流から継続的に関わります。

「決められたものを作る」のではなく、「何を作るべきかを考えながら作る」ことがFDEの大きな違いです。

FDEとITコンサルタント・BrSEとの違い

FDEは、ITコンサルタントやBrSEと似ているように見えるかもしれません。

しかし、それぞれの役割には違いがあります。

AI時代にFDEが求められる理由

FDEが特に注目されている領域が、生成AIやAIエージェントです。

AIエージェントは、単純に質問へ回答するだけではありません。

企業内のデータや各種システムと連携しながら、情報収集や判断、業務処理などを支援することが期待されています。

例えば営業部門であれば、

「この顧客との過去の商談内容をまとめて」

という指示に対して、AIエージェントがCRMや社内データを参照し、必要な情報を整理するといった活用方法が考えられます。

しかし、こうした仕組みを構築するには、AIだけでなく、

• 既存システム
• データベース
• API
• セキュリティ
• ユーザー権限
• 業務フロー

などを理解する必要があります。

つまり、AI技術だけではなく、企業の業務環境そのものを理解して実装できる人材が必要です。ここにFDEの価値があります。

FDEに求められるスキルとは？

FDEには、特定の技術だけではなく、複数の領域を横断するスキルが求められます。

エンジニアリングスキル

ソフトウェア開発、クラウド、AI、データ、API、DevOpsなど、プロジェクトに応じた技術力が必要です。

業務理解力

顧客のビジネスモデルや業務フローを理解し、「技術で何を解決すべきなのか」を考える力が重要です。

コミュニケーション力

経営層、現場担当者、IT部門、エンジニアなど、異なる立場の人と共通認識を作る必要があります。

課題解決力

FDEのプロジェクトでは、最初からすべての答えが決まっているとは限りません。

仮説を立て、試してみて、結果を確認し、改善する。

こうした柔軟な問題解決能力も重要になります。

どのような企業にFDEが向いている？

では、具体的にどのような企業がFDEを活用するとよいのでしょうか。

例えば、次のような課題を抱えている企業です。

AIを導入したいが、活用方法が決まっていない

AIありきではなく、現場の課題から活用方法を検討したい場合に適しています。

PoCから本番導入へ進めない

PoCで得られた結果をもとに、実際のシステムへ組み込むところまで伴走できます。

社内にAI・DX人材が不足している

高度なAI・クラウド人材を社内だけで確保することが難しい場合にも、FDEを活用できます。

既存システムとの連携が複雑

企業独自のシステムやデータを理解したうえで、実際の環境に合わせて開発する必要がある場合にもFDEが有効です。

 

AIやDXの導入では、「最新の技術を導入すること」そのものがゴールではありません。

重要なのは、その技術を実際の業務で活用し、継続的な業務改善やビジネス成果につなげることです。

FDE（Forward Deployed Engineer）は、顧客企業の現場に入り込み、

課題の把握 → 要件定義 → 設計 → 開発 → 導入 → 改善

まで一貫して伴走します。

特に生成AIやAIエージェントのように、企業ごとの業務やシステムに合わせたカスタマイズが必要な領域では、FDEの役割は今後さらに重要になるでしょう。

「AIを導入したものの、PoCから先に進まない」

「AIエージェントを自社の業務に組み込みたい」

「DXを進めたいが、必要な技術人材が不足している」

このような課題を抱えている企業にとって、FDEは一つの有力な選択肢となります。

Hatonetでは、AI・クラウドなどの技術力を持つエンジニアが企業の現場に深く入り込み、課題の整理から要件定義、開発、導入、運用改善まで伴走するFDE型のAI・DX支援を提供しています。

AIやDXを「検討する段階」から「実際に使える仕組みとして定着させる段階」へ進めたい企業は、FDEという新しい開発モデルを検討してみてはいかがでしょうか。