2026年10月23日
生成AIの進化によって、企業はこれまで以上に高度なAIを利用できるようになりました。
しかし、AIを導入しただけでは、必ずしも業務改善や生産性向上につながるわけではありません。
そこで注目されているのが、FDE（Forward Deployed Engineering） です。
FDEは、エンジニアが顧客企業の現場に深く関わり、課題の発見からAIの実装、運用、業務への定着までを支援する考え方です。
FDEの先駆的な企業として知られるPalantirに加え、OpenAIやAnthropicなどの主要AI企業も、AIの導入支援や専門人材の育成を重視しています。
日本でもFDEの採用が進み始めています。
本記事では、FDEの基本的な仕組み、従来のシステム開発やSIerとの違い、海外・日本の動向、期待される経済効果、導入上の課題、AIエージェント時代の将来性まで、24枚の図解スライドとともに詳しく解説します。
― 従来のシステム開発との違い、世界と日本の動向、導入効果、今後の可能性まで ―
情報の基準日：2026年10月22日
はじめに：AIを「使う」だけでなく、仕事で成果を出す時代へ
ChatGPTをはじめとする生成AIの登場によって、私たちの仕事は大きく変わり始めています。
文章の作成、資料の要約、プログラムの開発、データ分析など、これまで専門的な知識や多くの時間が必要だった作業を、AIが支援できるようになりました。
さらに、最近では質問に答えるだけでなく、複数のシステムを操作しながら仕事を進める「AIエージェント」にも注目が集まっています。
しかし、企業でAIを導入しようとすると、意外な壁にぶつかります。
「AIの性能は高いのに、実際の業務ではなかなか使えない」
「試作品は完成したのに、本番システムへの導入が進まない」
「既存システムや社内データと、どう連携させればよいのか分からない」
こうした問題は、AIの性能を高めるだけでは解決できません。
企業の仕事を理解し、現場の課題を見つけ、AIを実際に使える仕組みとして組み込むことが必要だからです。
そこで注目されているのが、FDE（Forward Deployed Engineering） という考え方です。
FDEは、エンジニアが顧客企業の現場に深く関わり、課題発見からシステムの実装、業務への定着までを支援する仕事の進め方です。
この考え方は、米国のPalantirなどが以前から発展させてきました。
そして生成AIの普及によって、OpenAIやAnthropicなどの主要AI企業も、顧客の業務にAIを組み込むための技術者や導入支援体制を重視するようになっています。
つまり、AI業界の競争は、単に「高性能なAIを作ること」だけではなく、「そのAIを使って顧客の仕事をどれだけ改善できるか」という段階にも広がっているのです。
この記事では、FDEが注目される背景から、従来のシステム開発との違い、海外と日本の動向、期待される効果とその限界、今後の展望までを詳しく紹介します。
24枚の解説スライドも順番に掲載していますので、図解で概要を確認しながら、本文で詳しい内容を理解していただければと思います。
第1部 FDEとは何か？ なぜ今、注目されているのか
① FDEとは何か？ AI時代に注目される新しいエンジニア
FDEは、一般に「Forward Deployed Engineer」という職種、あるいは「Forward Deployed Engineering」という仕事の進め方を指します。
直訳すると「前方に配置されたエンジニアリング」という意味になりますが、軍事的な意味で使われているわけではありません。
重要なのは、エンジニアが開発部門の中だけで仕事をするのではなく、顧客の現場に近い場所で、実際の課題に取り組むという点です。
例えば、企業が「問い合わせ対応にAIを導入したい」と考えているとします。
通常のシステム開発では、必要な機能を整理し、仕様を決めてから開発を進めることが多いでしょう。
一方、FDEは、そもそも問い合わせ対応のどこに問題があるのかを確認するところから関わります。
担当者が情報を探す時間が長いのか、問い合わせの分類が難しいのか、複数の部署への確認に時間がかかっているのか。
原因によって、必要なAIの仕組みは変わります。
FDEは、こうした業務上の問題を理解したうえで、技術を使った解決策を考えます。
そして、実際に動くシステムを作り、現場の利用者から意見を聞きながら改善していきます。
単にソフトウェアを納品するのではなく、顧客がその仕組みを使って成果を出せるようになることを重視するのです。
さらに、現場で得られた知識を自社の製品開発にも還元します。
この点が、現在のFDEを理解するうえで重要な特徴です。
② なぜ今、FDEが注目されているのでしょうか？
FDEという考え方自体は、生成AIの登場と同時に生まれたものではありません。
それにもかかわらず、今、改めて注目されているのはなぜでしょうか。
大きな理由は、AIで実現できることが急速に増えた一方で、それを企業の業務に組み込むことが難しいからです。
生成AIは、文章の作成や要約だけでなく、プログラミング、情報検索、分析、業務の自動化など、さまざまな用途に利用できます。
さらにAIエージェントが発展すれば、AIが複数のツールを使いながら、一連の業務を進めることも可能になります。
しかし、企業の業務は複雑です。
顧客情報、契約情報、在庫情報、経理データなどが異なるシステムに保存されていることもあります。
また、誰がどの情報にアクセスできるのか、AIにどこまで操作を許可するのか、といった安全性の問題もあります。
AIモデルが高性能であっても、こうした問題が解決しなければ、企業全体の業務改善にはつながりません。
そこで、技術と現場の間をつなぐFDEのような役割が重要になっているのです。
OpenAIは2026年2月、企業のAI導入を支援するため、複数の大手コンサルティング企業との連携を発表しました。
出典［8］：OpenAI（2026年）「Introducing Frontier Alliances」
URL：https://openai.com/index/frontier-alliance-partners/
この動きからも、AIを提供するだけでなく、実際の業務で利用できる状態にすることが重視されていると分かります。
③ AIを導入しても成果が出ないのはなぜ？
AIを導入した企業が、必ずしも期待した成果を得られるわけではありません。
例えば、社内文書を検索して回答するAIの試作品が完成したとします。
開発担当者が用意した質問には、正しく答えられるかもしれません。
しかし、実際の現場では、質問の仕方が人によって異なります。
古い文書が混在していることもあれば、機密情報を回答に含めてはいけない場合もあります。
さらに、AIが誤った回答をしたときに、誰が確認するのかという問題もあります。
このように、試作品を作ることと、本番業務で安全かつ継続的に利用することの間には、大きな違いがあります。
一般に、技術の実現可能性を確認する段階は「PoC（Proof of Concept：概念実証）」と呼ばれます。
PoCが成功しても、そのまま本番導入できるとは限りません。
実際の業務では、システム連携、運用体制、利用者教育、費用管理、セキュリティ対策などが必要になるためです。
FDEは、こうした問題を開発の後半になって初めて考えるのではなく、早い段階から顧客と一緒に検討します。
AIを試すことだけでなく、実際に仕事で使えるようにすることが重要なのです。
④ FDEは企業のどんな問題を解決するのでしょうか？
FDEが解決しようとする問題の一つは、顧客が求めている機能と、本当に必要な解決策が一致しないことです。
例えば、企業から「新しい検索システムを作ってほしい」と依頼されたとします。
しかし、現場を詳しく調べると、問題は検索機能そのものではなく、部署ごとに情報が分散していることかもしれません。
その場合、検索画面だけを新しくしても、十分な効果は得られないでしょう。
必要なのは、情報の整理やデータ連携かもしれません。
FDEは、こうした本当の問題を見つけることを重視します。
そのためには、技術的な知識だけでなく、業務担当者の話を聞き、実際の仕事の流れを理解する能力も必要です。
また、最初から大規模なシステムを完成させようとするのではなく、小さく試しながら改善することもあります。
実際に使ってみると、当初は気づかなかった問題が見つかるからです。
FDEは、課題発見、解決策の設計、実装、評価、改善をつなぎ、顧客が成果を得られる状態を目指します。
⑤ FDEとは？ 基本的な役割を理解しましょう
FDEの役割は、単に顧客企業に常駐するエンジニアとは少し異なります。
顧客の現場に深く関わることは重要ですが、それだけではFDEの特徴を十分に説明できません。
FDEには、大きく三つの役割があります。
第一に、顧客の業務課題を理解することです。
何が問題になっているのか、どのような成果が求められているのかを整理します。
第二に、技術を使って実際に解決することです。
AIやソフトウェアを活用し、試作品から本番導入までを進めます。
第三に、現場で得られた知識を自社の製品改善につなげることです。
ある顧客で役立った機能が、ほかの顧客にも必要になる場合があります。
そのような場合には、個別に作った仕組みを共通化し、製品全体の改善に生かすことができます。
OpenAIのFDE採用情報でも、顧客との共同開発だけでなく、現場で得られた知見を製品やモデルの改善に反映する役割が説明されています。
出典［10］：OpenAI「Forward Deployed Engineer – Tokyo」
URL：https://openai.com/careers/forward-deployed-engineer-tokyo-tokyo-japan/
つまりFDEは、顧客の成功と自社製品の進化を結びつける役割を持っているのです。
⑥ FDEの仕事はどのように進むのでしょうか？
FDEの仕事は、一般に次のような流れで考えることができます。
まず、顧客の業務を理解し、問題を見つけます。
次に、AIやソフトウェアを使った解決策を設計します。
その後、小さな試作品を作り、実際のデータや業務に近い条件で動かしてみます。
そこで見つかった問題を修正し、本番システムへの導入を進めます。
さらに、現場の利用者が継続的に使えるよう、運用方法を整えます。
最後に、そこで得られた経験を自社製品の改善に生かします。
この流れを整理すると、次のようになります。
| 段階 | 主な活動 | 確認したいこと |
|---|---|---|
| 課題発見 | 業務の調査、担当者への聞き取り | 本当の問題は何か |
| 解決策の設計 | AIやシステムの構成を検討 | どの方法が適切か |
| 試作・実装 | 小さな仕組みを開発 | 技術的に実現できるか |
| 評価・改善 | 現場で試し、問題を修正 | 実際の業務に合っているか |
| 本番定着 | 運用、教育、保守を整備 | 継続して利用できるか |
| 製品への還元 | 成功事例や改善点を共通化 | ほかの顧客にも生かせるか |
ただし、すべてのFDE案件がこの順序で進むわけではありません。
顧客の状況によって、段階を行き来することもあります。
大切なのは、開発作業そのものを目的にするのではなく、顧客の業務成果を確認しながら進めることです。
第2部 従来のシステム開発とFDEの違い
⑦ 従来のシステム開発はどう進められてきたのでしょうか？
企業のシステム開発では、長い間、要件定義、設計、開発、テスト、導入という工程を計画的に進める方法が使われてきました。
一般に「ウォーターフォール型開発」と呼ばれる方法です。
この方法は、最初に作るものが明確で、工程や責任を管理する必要がある大規模開発などに向いています。
例えば、法律や制度によって処理内容が厳密に決まっているシステムでは、計画的な開発が重要です。
一方で、開発の途中で要件が大きく変わる場合には、調整が難しくなることがあります。
ソフトウェア開発の歴史では、Royceが1970年に発表した論文が重要な文献として知られています。
出典［1］：Royce, W. W.（1970）「Managing the Development of Large Software Systems」
URL：原典の直接公開URLは未確認。
ただし、Royce自身が、工程を一方向に進めるだけの単純な方法を無条件に推奨していたわけではありません。
試行やフィードバックの必要性も論じています。
また、開発方法はその後も進化してきました。
試作品を作って利用者の意見を確認するプロトタイピングや、リスクを評価しながら段階的に進めるスパイラルモデルなどが提案されています。
スパイラルモデルについては、Boehmが1988年に発表した論文が代表的です。
出典［2］：Boehm, B. W.（1988）「A Spiral Model of Software Development and Enhancement」
URL：https://doi.org/10.1109/2.59
つまり、従来のシステム開発も、変化や不確実性に対応するために発展してきたのです。
FDEは、こうした歴史の延長線上にある考え方として理解できます。
⑧ 従来型開発で起こりやすい問題とは？
従来型開発の課題としてよく挙げられるのは、最初に決めた要件と実際の業務がずれてしまうことです。
例えば、ある企業が「問い合わせ対応を効率化するシステム」を発注したとします。
仕様書どおりのシステムが完成しても、実際には現場の担当者が使いにくいと感じるかもしれません。
あるいは、システムの機能は問題なくても、必要な情報が別の部署に保存されているため、業務全体の時間は短縮されないかもしれません。
このような場合、仕様書どおりに作ったことと、業務上の問題を解決したことは一致しません。
FDEは、開発の早い段階から現場の利用者と関わることで、こうしたずれを小さくしようとします。
ただし、従来型開発が必ずこのような問題を起こすわけではありません。
優れたSIerや開発チームも、利用者との対話や業務分析を重視しています。
FDEの特徴は、その活動を顧客の現場での実装と製品改善に結びつける点にあります。
⑨ FDEとアジャイル・DevOpsは何が違うのでしょうか？
FDEについて考えるとき、アジャイル開発やDevOpsとの違いを整理しておくと理解しやすくなります。
アジャイル開発は、短い期間で開発と改善を繰り返す考え方です。
2001年に発表された「アジャイルソフトウェア開発宣言」では、顧客との協調や変化への対応などが重視されています。
出典［3］：Beck, K. ほか（2001）「Manifesto for Agile Software Development」
URL：https://agilemanifesto.org/
一方、DevOpsは、ソフトウェアの開発と運用を連携させ、継続的に改善していく考え方です。
では、FDEはこれらに代わる新しい開発方法なのでしょうか。
必ずしもそうではありません。
アジャイルは、主に「どのように開発を進めるか」を考えます。
DevOpsは、「開発したシステムをどのように提供・運用・改善するか」を重視します。
FDEは、「誰が顧客の現場に深く関わり、課題発見から成果の実現まで支援するか」という役割に重点があります。
そのため、FDEがアジャイル開発を採用したり、DevOpsの仕組みを活用したりすることもできます。
| 考え方 | 主に重視すること | FDEとの関係 |
|---|---|---|
| ウォーターフォール | 計画的な工程管理 | 案件によって組み合わせられます |
| プロトタイピング | 試作品による確認 | FDEの活動でも利用できます |
| スパイラルモデル | リスクを確認しながら進めること | 不確実性の高い案件で参考になります |
| アジャイル | 短い周期での開発・改善 | FDEと相性のよい方法です |
| DevOps | 開発と運用の連携 | FDEの本番導入・運用を支えます |
| FDE | 顧客現場での課題解決と製品への還元 | ほかの方法を活用する役割です |
FDEは、従来の開発方法をすべて置き換えるものではありません。
既存の方法を活用しながら、顧客の成果により近いところで活動する役割と考える方が適切です。
⑩ SIerやITコンサルティングとFDEの違い
日本では、企業のシステム開発をSIerに依頼することが一般的です。
SIerは、さまざまな製品や技術を組み合わせ、大規模なシステムを構築・統合・保守する役割を担ってきました。
また、ITコンサルティング企業は、経営課題の分析や業務改革、システム導入の方針づくりなどを支援しています。
では、FDEは何が違うのでしょうか。
実際には、これらの役割には重なる部分があります。
優れたSIerやコンサルティング企業も、顧客の課題を理解し、技術を使って解決しようとします。
そのため、「顧客の課題を解決する」という説明だけでは、FDEの独自性は十分に伝わりません。
FDEの特徴が表れやすいのは、顧客の現場で得られた知見を、自社の共通製品や技術へ戻していく点です。
例えば、ある顧客向けに作ったAI機能が、ほかの顧客でも役立つと分かったとします。
FDEは、その機能を共通化できないか検討し、次の導入をより簡単にすることも期待されています。
ただし、すべてのFDEが同じ働き方をするわけではありません。
企業によって、顧客との関わり方や製品開発への参加範囲は異なります。
また、SIerやコンサルティング企業にも、同様の活動を行っている組織があります。
重要なのは、職種の名称ではなく、実際にどのような役割を担い、どのような成果を生み出しているかです。
第3部 FDEの先駆的企業と世界の動向
⑪ FDEの先駆的企業「Palantir」とは？
FDEの歴史を考えるうえで、代表的な企業として挙げられるのが米国のPalantirです。
Palantirは2003年に設立され、政府機関や大企業などが保有する複雑なデータを統合し、実際の業務で活用するためのソフトウェアを提供してきました。
同社では、共通製品を開発する技術者と、顧客の現場で製品を展開する技術者が連携する体制を発展させてきました。
採用情報などでは、DevとDeltaという役割の違いが紹介されています。
出典［4］：Palantir Technologies「Careers: Students and Early Talent」
URL：https://www.palantir.com/careers/students-and-early-talent/
この仕組みの特徴は、顧客ごとの複雑な問題を解決しながら、その経験を共通製品にも生かしていくことです。
ただし、FDEという職種が厳密にいつ成立したのかについては、統一された資料があるわけではありません。
そのため、Palantirを「すべてのFDEの発明者」と断定するより、現在のFDEにつながる代表的なモデルを発展させた企業と考える方が適切でしょう。
Palantirは、生成AIを業務で活用するためのAIP Bootcampという取り組みも進めています。
短期間で顧客と一緒に利用方法を検討する活動ですが、参加企業の数がそのまま本番導入の成功数を意味するわけではありません。
こうした事例を見る際には、「試したこと」と「継続的な成果が出たこと」を区別する必要があります。
⑫ Palantirの仕組みから学べること
Palantirの取り組みから学べることは、顧客の現場での経験を製品全体の改善につなげるという考え方です。
一般的な個別開発では、ある顧客向けに作った機能が、その顧客だけで利用されることがあります。
もちろん、それ自体が悪いわけではありません。
顧客ごとに業務が異なるため、個別の対応が必要になる場合もあります。
しかし、似たような機能を多くの顧客向けに何度も開発していると、費用や保守の負担が増えてしまいます。
そこで、共通化できる部分を見つけることが重要になります。
例えば、ある製造業の顧客向けに、設備の異常を検知する仕組みを作ったとします。
そこで開発したデータ連携の方法や監視機能が、ほかの製造業でも利用できるかもしれません。
その場合、個別に作った機能を共通製品へ取り込み、次の導入をより簡単にできる可能性があります。
FDEは、顧客の現場で課題を解決するだけでなく、こうした製品改善の循環を生み出す役割も期待されています。
この循環がうまく機能すれば、顧客支援の経験が積み重なるほど、製品の価値も高まる可能性があります。
ただし、すべての個別開発を共通化できるわけではありません。
顧客固有の業務と、ほかの顧客にも役立つ共通機能を見極めることが重要です。
⑬ OpenAIもFDEを重視しています
生成AIの普及によって、FDEの重要性はさらに高まっています。
OpenAIは2026年2月、「Introducing Frontier Alliances」を発表し、BCG、McKinsey、Accenture、Capgeminiなどとの連携を通じて、企業のAI導入を支援する方針を示しました。
出典［8］：OpenAI（2026年）「Introducing Frontier Alliances」
URL：https://openai.com/index/frontier-alliance-partners/
この取り組みでは、AIの技術だけでなく、業務の再設計や組織変革なども重要な課題として扱われています。
つまり、優れたAIモデルを提供するだけでは、企業が十分な成果を得られるとは限らないということです。
さらに同年5月には、OpenAI Deployment Companyの設立を発表しました。
出典［9］：OpenAI（2026年）「OpenAI launches the OpenAI Deployment Company to help businesses build around intelligence」
URL：https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/
同社は、AI導入を支援するTomoroの買収に合意し、買収完了後に約150人のFDEや導入専門家を迎える計画を示しました。
また、40億ドル超の初期投資を伴う構想も発表しています。
ここから分かるのは、OpenAIがAIモデルの開発だけでなく、企業への導入支援にも大きな資源を投入しようとしていることです。
ただし、この投資額は顧客企業が得た利益を示すものではありません。
また、発表時点の買収合意と、買収完了後の実際の組織体制は区別する必要があります。
FDEが今後どれほどの成果を生み出すかは、実際の導入事例を見て判断する必要があります。
⑭ AnthropicもFDE人材の育成を進めています
Claudeを開発するAnthropicも、AIを企業の仕事に組み込むための人材育成を重視しています。
2026年10月には、Claude Frontier Academyに1億ドルを投じ、2027年末までに1万人のFrontier Deployed Engineersを育成する目標を発表しました。
出典［11］：Anthropic（2026年）「Anthropic invests $100 million to train 10,000 engineers and tackle the enterprise AI talent gap」
URL：https://www.anthropic.com/news/claude-frontier-academy
この取り組みでは、AIを使った試作品の作成だけでなく、セキュリティの確認、本番システムへの導入、運用の引き継ぎなども重視されています。
ここで興味深いのは、AIの技術が進歩するほど、それを企業の現場で活用できる人材も必要になるという点です。
ただし、1万人という数字は将来の育成目標であり、すでに育成を終えた人数ではありません。
また、人材を育成すれば、その人数に比例して企業の生産性が向上するというわけでもありません。
実際の成果を評価するには、育成後にどのような業務改善が実現したのかを確認する必要があります。
OpenAIやAnthropicの動きからは、AI企業がモデルの性能向上だけでなく、顧客企業の実装能力にも関心を高めていることが分かります。
ただし、世界全体でFDEが何人働いているのか、どの国でどれほど普及しているのかを示す統一的な統計は、まだ十分ではありません。
採用情報や企業発表が増えていることは注目度の高まりを示しますが、それだけで普及率や導入効果まで判断することはできません。
第4部 日本におけるFDEの必要性と導入の動き
⑮ なぜ日本企業にもFDEが必要になるのでしょうか？
日本企業でも、AIを業務に活用する動きが広がっています。
しかし、AIを導入する前に、既存システムや社内データの問題を解決しなければならない場合があります。
例えば、部署ごとに異なるシステムを利用していたり、重要な情報が古いシステムに保存されていたりするケースです。
こうした状況では、AIを導入するだけでは十分な効果を得られません。
経済産業省が2025年5月に公表した「レガシーシステムモダン化委員会総括レポート」でも、古いシステムの刷新や、経営層、事業部門、情報システム部門の連携などが重要な課題として挙げられています。
出典［12］：経済産業省（2025年）「レガシーシステムモダン化委員会総括レポート」
URL：https://www.meti.go.jp/press/2025/05/20250528003/20250528003.html
この資料がFDEを直接推奨しているわけではありません。
しかし、業務と技術の両方を理解しながら問題を解決する必要があるという点では、FDEの考え方と共通する部分があります。
特に、生成AIを既存の業務システムと連携させたい企業にとって、FDEのような役割は有効な選択肢になる可能性があります。
ただし、FDEを採用すればレガシーシステムの問題が自動的に解決するわけではありません。
データの整理、システムの刷新、運用体制の見直しなども必要です。
FDEは、こうした取り組みを支える役割の一つとして考えることができます。
⑯ 日本でもFDEの採用が始まっています
日本でも、FDEという職種を明確に位置づける動きが見られます。
OpenAIは、東京でFDEを募集しています。
その採用情報では、顧客企業と共同でAIを使ったシステムを開発し、試作品から本番環境への導入まで担当することが説明されています。
出典［10］：OpenAI「Forward Deployed Engineer – Tokyo」
URL：https://openai.com/careers/forward-deployed-engineer-tokyo-tokyo-japan/
また、ソフトバンクも、SB OAI Japanに関連するFDEの採用情報を公開しています。
出典［13］：ソフトバンク株式会社「Forward Deployed Engineer（FDE）／SB OAI Japan合同会社 出向」
URL：https://www.softbank.jp/recruit/career/positions/detail/004813/
この職種では、顧客の課題を把握し、AIエージェントやRAGなどを活用して、本番環境で利用できる仕組みを構築することが期待されています。
RAGとは、AIが回答する際に、社内文書などの外部情報を検索して参照する技術です。
企業が保有する情報をAIに活用させる際によく利用されます。
こうした採用情報から、日本でもFDEの役割を整備しようとする動きが確認できます。
ただし、採用情報が公開されていることと、多数の企業で導入成果が出ていることは別です。
日本でFDEがどの程度普及しているかについては、今後の調査が必要です。
⑰ 日本のSIerとFDEは競合するのでしょうか？
FDEが広がると、日本のSIerの仕事がなくなるのではないかと考える方もいるかもしれません。
しかし、必ずしもそうとは限りません。
日本のSIerには、大規模なシステム統合、品質管理、長期保守などで蓄積してきた経験があります。
一方、FDEは、AIを使ってどのような業務改善ができるのかを探索し、短い期間で試しながら本番導入につなげる場面に向いています。
そのため、両者が役割を分担する方法も考えられます。
例えば、既存の基幹システムの運用はSIerが担当し、新しいAI機能の検討と導入はFDEが担当するという形です。
さらに、顧客企業の情報システム部門や業務担当者も最初から参加すれば、導入後に自社で改善を続けやすくなります。
日本でFDEを活用する際には、次の五つが重要になると考えられます。
- AIを導入する目的と、期待する成果を明確にすること
- 実際に利用する業務部門が開発に参加すること
- 必要なデータを安全に利用できるようにすること
- 情報システム部門と運用方法を相談すること
- 導入後に自社で運用・改善できるよう、知識を引き継ぐこと
これらは本記事で整理した導入上のポイントであり、五つの条件を満たせば必ず成功するという意味ではありません。
大切なのは、FDEとSIerのどちらが優れているかを決めることではなく、企業の課題に合わせて適切な役割分担を考えることです。
第5部 FDEの導入効果と、その評価方法
⑱ FDEにはどのような効果が期待されるのでしょうか？
FDEには、AI導入の迅速化や業務への定着など、さまざまな効果が期待されています。
例えば、顧客の現場に深く関わることで、本当の課題を早い段階で見つけられる可能性があります。
また、試作品の開発から本番導入までを一体的に進めることで、途中の調整を減らせるかもしれません。
さらに、現場の利用者から意見を聞きながら改善することで、実際の業務に合ったシステムを作りやすくなると考えられます。
そして、成功した仕組みを共通化できれば、次の顧客への導入を効率化できる可能性もあります。
OpenAIは、FDEを活用して顧客の重要な業務を見つけ、AIをデータや社内システムと連携させ、実際の業務成果につなげることを目指しています。
出典［9］：OpenAI（2026年）「OpenAI launches the OpenAI Deployment Company to help businesses build around intelligence」
URL：https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/
Anthropicも、AI導入を主導できる技術者を育成することで、企業の実装能力を高めようとしています。
出典［11］：Anthropic（2026年）「Anthropic invests $100 million to train 10,000 engineers and tackle the enterprise AI talent gap」
URL：https://www.anthropic.com/news/claude-frontier-academy
これらに共通するのは、AIを導入すること自体ではなく、導入したAIを使って仕事を改善することに重点を置いている点です。
ただし、各社が掲げている目標を、そのまま達成済みの成果として扱うことはできません。
⑲ FDEの「実績」と「期待」は分けて考えましょう
FDEについて調べると、AI導入のスピード向上や業務効率化など、さまざまな効果が紹介されています。
ただし、ここでは少し注意が必要です。
例えば、ある企業がAIを導入して問い合わせ対応時間を短縮できたとしても、その成果がFDEだけによって生まれたとは限りません。
AIモデルの性能が高かったこと、業務手順を見直したこと、従業員が使い方を学んだことなど、複数の要因が関係している可能性があります。
そのため、FDEの効果を評価する際には、情報を次のように分けると理解しやすくなります。
| 情報の種類 | 何が分かるのでしょうか | 注意点 |
|---|---|---|
| 独立した比較研究 | FDEによる効果を比較できます | まだ十分な研究がありません |
| 顧客企業の導入事例 | 個別の成果を確認できます | ほかの企業でも同じ結果になるとは限りません |
| AI企業の目標や期待 | 企業が目指す方向性が分かります | 実績を示す数字ではありません |
| 生成AI全般の経済効果予測 | AI市場の可能性を考えられます | FDEだけの効果ではありません |
特に重要なのは、FDEを導入したから何％改善したのかという数字と、AIを導入した結果として何％改善したのかという数字を混同しないことです。
FDEそのものの効果を明らかにするには、FDEを利用した場合と利用しなかった場合を、できるだけ同じ条件で比較する必要があります。
しかし、現時点では、FDEの効果を独立して測定した比較研究は十分ではありません。
そのため、FDEに期待される効果と、実際に検証された効果を区別して考えることが重要です。
⑳ 生成AIには、どれほどの経済効果が期待されるのでしょうか？
ここで、FDEが注目される背景となっている生成AI全般の経済効果も見てみましょう。
McKinsey Global Instituteは2023年の報告書で、生成AIが世界経済にもたらす潜在的な価値を、年間2.6兆～4.4兆ドルと推計しました。
出典［6］：McKinsey Global Institute（2023年）「The economic potential of generative AI: The next productivity frontier」
URL：https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
この推計では、顧客対応、営業・マーケティング、ソフトウェア開発、研究開発など、幅広い業務が対象になっています。
非常に大きな数字ですが、これは実際に生まれた利益ではなく、一定の条件のもとで実現する可能性がある経済価値です。
また、FDEによる効果だけを計算した数字でもありません。
一方、McKinseyが2025年に公表したAI活用に関する調査では、生成AIを利用する組織の回答者の21％が、少なくとも一部の業務フローを根本的に再設計したと回答しています。
出典［7］：McKinsey（2025年）「The state of AI: How organizations are rewiring to capture value」
URL：https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value
この調査は、AIを導入するだけでなく、仕事の進め方そのものを見直すことの重要性を考える材料になります。
ただし、ここでもFDEによる効果が直接測定されたわけではありません。
これらの調査から読み取れるのは、AIには大きな可能性があるものの、その価値を実際の業務成果に変えるには、技術以外の工夫も必要だということです。
FDEは、その課題を解決するための一つの方法として期待されています。
㉑ FDEの導入効果は、どう測ればよいのでしょうか？
FDEを導入する企業にとって重要なのは、「AIを使った」という事実ではなく、導入前と比べて仕事がどう変わったかです。
例えば、問い合わせ対応の業務なら、次のような指標が考えられます。
- 問い合わせ1件あたりの平均対応時間
- 最初の対応で問題を解決できた割合
- 誤回答や確認ミスの発生率
- 顧客満足度
- 担当者の確認作業にかかる時間
導入前の状態を記録しておき、導入後に同じ条件で比較すれば、改善の程度を確認しやすくなります。
可能であれば、FDEを利用しなかった部門や、従来型の開発方法を使ったチームとも比較すると、さらに参考になります。
また、費用も忘れてはいけません。
FDEの人件費、AIの利用料、システム連携、セキュリティ対策、保守などを含めて考える必要があります。
たとえ作業時間が短縮されても、そのために非常に大きな費用がかかっていれば、投資として適切だったかどうかは別の問題です。
FDEの評価では、導入の速さだけでなく、継続的な成果と費用のバランスを見ることが重要です。
第6部 FDEの課題とAIエージェント時代の展望
㉒ FDEにはどのような課題やリスクがあるのでしょうか？
FDEには多くの可能性がありますが、課題もあります。
まず、高度な技術と業務理解を持つ人材を確保するには費用がかかります。
また、顧客ごとに独自のシステムを作り続けると、開発や保守の負担が増えてしまいます。
そのため、個別の案件で得られた経験を、共通の機能やツールとして再利用できるようにすることが重要です。
OpenAIの東京FDE採用情報でも、現場で得られた成功パターンを、ほかの場面でも使えるツールや構成要素に整理することが求められています。
出典［10］：OpenAI「Forward Deployed Engineer – Tokyo」
URL：https://openai.com/careers/forward-deployed-engineer-tokyo-tokyo-japan/
もう一つの課題は、特定のAI企業や製品への依存です。
FDEが顧客のシステムに深く関わるほど、その企業の製品から別の製品へ移行することが難しくなる可能性があります。
そのため、導入時には、データの管理方法、システムの移行方法、契約終了後の運用体制なども考えておく必要があります。
また、顧客の重要な情報を扱う場合には、アクセス権限の管理や情報漏えいへの対策も欠かせません。
FDEに任せればすべて解決するのではなく、顧客企業自身も仕組みを理解し、改善できる状態を目指すことが大切です。
㉓ AIエージェント時代、FDEはどう変わるのでしょうか？
これまでの生成AIは、質問への回答や文章作成など、人間の作業を支援する用途が中心でした。
しかし、AIエージェントの活用が進むと、AIが複数のシステムを操作しながら仕事を進める場面が増える可能性があります。
例えば、顧客から問い合わせが届いたときに、AIが契約情報を確認し、社内規則を調べ、回答案を作成し、必要に応じて担当者に引き継ぐという仕組みです。
便利な一方で、考えなければならないことも増えます。
AIにどこまで操作を許可するのでしょうか。
誤った判断をした場合には、誰が確認するのでしょうか。
重要な情報を外部に送信しないようにするには、どのような対策が必要でしょうか。
このような問題は、AIモデルの性能だけでは解決できません。
業務の内容を理解し、システムの仕組みを設計し、安全に運用できるようにする人材が必要です。
FDEには、こうした役割を担うことが期待されています。
また、FDE自身の仕事にもAIが活用される可能性があります。
プログラム作成やテスト、システム構築の一部が自動化されれば、FDEは業務課題の発見や顧客との調整などに、より多くの時間を使えるようになるかもしれません。
さらに、標準的なAI導入が簡単になれば、FDEは特に複雑な案件を担当するようになる可能性もあります。
例えば、医療、金融、製造業など、安全性や専門的な知識が強く求められる分野では、引き続き高度な実装支援が必要になるでしょう。
ただし、これらは今後の可能性を考えたシナリオであり、確定した未来ではありません。
AIの性能、規制、企業の内製化能力などによって、FDEの役割は変化していくと考えられます。
㉔ まとめ：AIを「導入する時代」から「成果を出す時代」へ
ここまで、FDEが注目される背景や、世界と日本の動向を紹介してきました。
改めて考えると、FDEの特徴は、エンジニアが顧客の近くで仕事をすることだけではありません。
重要なのは、顧客が何に困っているのかを理解し、技術を使って解決し、その成果を確認するところまで関わることです。
さらに、その経験を自社の製品や技術にも反映していきます。
この考え方は、アジャイル開発やDevOps、SIer、ITコンサルティングとも組み合わせられます。
FDEが登場したからといって、これまでのシステム開発が不要になるわけではありません。
むしろ、それぞれの強みを生かしながら、顧客の業務成果により近いところで開発を進めることが重要になるのでしょう。
特に日本では、古いシステムの刷新とAI導入を同時に進めなければならない企業もあります。
そのような場面では、業務を理解する担当者、既存システムを知る技術者、AIを実装するFDEが協力することに意味があります。
一方で、FDEを導入するだけで成功が保証されるわけではありません。
顧客自身が目的を明確にし、必要なデータを整え、導入後の運用まで考えることが必要です。
また、FDEの効果を客観的に示す比較研究は、まだ十分とはいえません。
今後は、実際の業務改善だけでなく、導入費用、運用負担、顧客側への知識移転なども含めて評価していく必要があります。
おわりに：AI時代に問われるのは、「何を作るか」だけではありません
生成AIの進歩によって、ソフトウェアを作ることは、これまでより簡単になりつつあります。
しかし、企業の仕事を理解し、どこにAIを使うべきかを判断し、安全に運用できる仕組みを作ることは、依然として簡単ではありません。
むしろ、AIでできることが増えるほど、何を実現したいのか、どのように業務を変えるのかという判断が重要になるのではないでしょうか。
FDEが注目されている背景には、こうした変化があります。
FDEは、単に新しい技術を導入するためのエンジニアではありません。
顧客の現場に入り込み、課題を一緒に考え、技術を実際の成果へとつなげる役割を担っています。
もちろん、FDEの導入効果については、今後さらに検証が必要です。
しかし、世界の主要AI企業がFDEや導入支援体制を重視し始めていることは、AIビジネスの競争が「どれだけ高性能なAIを作れるか」だけではなく、「そのAIを使って顧客にどれだけの価値を届けられるか」にも広がっていることを示しています。
これからAIの活用を考える企業にとって、FDEという言葉を知っておくことは、単なる新しい職種の理解にとどまりません。
AIを導入することと、AIによって仕事を変えることは違う。
FDEは、その違いを考えるための重要なキーワードになりそうです。
参考文献
［1］Royce, W. W.（1970）「Managing the Development of Large Software Systems」Proceedings of IEEE WESCON.
URL：原典の直接公開URLは未確認。
［2］Boehm, B. W.（1988）「A Spiral Model of Software Development and Enhancement」Computer, 21(5), 61–72.
URL：https://doi.org/10.1109/2.59
［3］Beck, K. ほか（2001）「Manifesto for Agile Software Development」
URL：https://agilemanifesto.org/
［4］Palantir Technologies「Careers: Students and Early Talent」
URL：https://www.palantir.com/careers/students-and-early-talent/
［5］Palantir Technologies「Careers」
URL：https://www.palantir.com/careers/
［6］McKinsey Global Institute（2023年6月14日）「The economic potential of generative AI: The next productivity frontier」
URL：https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
［7］McKinsey（2025年3月12日）「The state of AI: How organizations are rewiring to capture value」
URL：https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value
［8］OpenAI（2026年）「Introducing Frontier Alliances」
URL：https://openai.com/index/frontier-alliance-partners/
［9］OpenAI（2026年）「OpenAI launches the OpenAI Deployment Company to help businesses build around intelligence」
URL：https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/
［10］OpenAI「Forward Deployed Engineer – Tokyo」
URL：https://openai.com/careers/forward-deployed-engineer-tokyo-tokyo-japan/
［11］Anthropic（2026年）「Anthropic invests $100 million to train 10,000 engineers and tackle the enterprise AI talent gap」
URL：https://www.anthropic.com/news/claude-frontier-academy
［12］経済産業省（2025年5月28日）「レガシーシステムモダン化委員会総括レポート」
URL：https://www.meti.go.jp/press/2025/05/20250528003/20250528003.html
［13］ソフトバンク株式会社「Forward Deployed Engineer（FDE）／SB OAI Japan合同会社 出向」
URL：https://www.softbank.jp/recruit/career/positions/detail/004813/
