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What is Forward Deployed Engineer

Forward Deployed Engineerとは

顧客の経営・業務の状況を理解し、解くべき課題・原因を見極め、顧客環境に合うAI・ソフトウェアを設計・実装し、成果を創出する人材です。本番環境への導入、現場での利用定着、成果の検証、継続改善までを一貫して担います。

Business × Engineering

ビジネスとエンジニアリングを、自ら担う

業務側では、現場の状況を整理し、解決する課題と原因、成果指標を定めます。技術側では、解決策を設計・実装し、安定して運用できる状態を整えます。FDEはこの両方を自ら実行し、現場での利用と成果の確認につなげます。

Business

業務を理解し、価値を定める

  • 業務の流れと現場の状況を把握する
  • 解くべき課題と原因、あるべき業務・ロードマップ・成果指標を定める
  • 利用定着と事業上の効果を確認する

Engineering

自ら実装し、運用まで整える

  • AIを使わない手段も含めて比較し、顧客環境に合う解決策を設計する
  • 要件定義・設計・構築・統合・テスト・運用設計まで自ら行う
  • 本番環境での品質・監視・改善を担う

顧客の現場や専門家と対話しながら、業務上の目的と技術的な制約をすり合わせます。自ら設計・実装し、利用者の反応や実際の結果を確かめて、次の判断と改善につなげます。

Seven Phases

仕事の流れ — 7フェーズ

現場の状況を理解し、解決策を動かし、現場での成果を確かめる。FDEの仕事全体を7つのフェーズで紹介します。実際の仕事では、検証結果や現場の状況に応じて、各フェーズを行き来します。

ここではFDEの職能全体を紹介しています。7つのフェーズは、どの認定のFDEも担います。各認定で求める案件の規模と判断の範囲は、資格ごとに異なります。

成果物・記録は、仕事内容を理解するための例です。認定審査の必須提出物を示すものではありません。

  1. PHASE 01

    Discover本当に解くべき課題を見つける

    顧客から聞いた要望だけで判断せず、現場の事実を確認することから始めます。経営層・現場・関係部門に聞き取り、業務を観察して、業務の流れと現場の状況を把握します。工程ごとの目標と現状の差から課題のある箇所を特定し、その原因を突き止めます。扱う案件の候補を絞り込み、解決したときの価値を改善前の数値で示します。

    主な責任

    • 顧客・経営層・利用者への聞き取り
    • 業務の観察・同行
    • 現状の業務フローの可視化
    • 困りごとと根本原因の特定
    • 改善前の数値の把握
    • 関係者と意思決定の流れの整理
    • AIを適用する機会の評価

    到達する状態

    なぜこの課題を解く必要があり、解決するとどのような価値が生まれるのかを、事実と定量的な根拠に基づいて説明できる。

    成果物・記録の例

    • 関係者のKPIの表
    • 現状業務フロー
    • 課題と原因の整理
    • 案件候補の判定表
    • 改善前の計測記録
  2. PHASE 02

    Design業務の課題を、実装できる解決策に変える

    AIありきで解決策を考えません。原因を前の工程で防げるかを先に問い、あるべき業務を描きます。工程ごとに廃止・自動化・支援・人に残すを決め、AIに任せる範囲と人に戻す条件を定めます。AIを使わない手段も含めて比較し、構成と、買うか作るかを選びます。実現できるかを判定し、受入基準・成果指標・投資対効果と、段階的に広げるロードマップを顧客と合意します。

    主な責任

    • あるべき業務フローの設計
    • 人とAIの境界の設計
    • 解決策の仮説の策定
    • 構成の選択肢の比較
    • 作る・買う・設定する・ノーコード・コードの比較
    • 範囲と対象外の定義
    • 受入基準の定義
    • セキュリティ・法令・運用上の制約の整理
    • KGI・KPIと計測計画の初期設計

    到達する状態

    技術から逆算するのではなく、業務の課題から必要な解決策を導き、なぜその選択が適切かを説明できる。

    成果物・記録の例

    • 改善後の業務フロー
    • 人とAIの役割分担
    • 構成図・技術選定の理由
    • 受入基準・成果指標
    • ロードマップ
  3. PHASE 03

    Build自ら動くものを作る

    提案書や画面の試作だけでは終わらせません。仕様を先に書き、AIを活用してソフトウェア、AIエージェント、業務フローを本人が実装し、既存のAPIやツールと統合します。ノーコード・ローコードとコードを使い分け、テストとレビューで不具合を直します。顧客が価値を確かめられるものを、実際のデータで動かします。

    主な責任

    • AIを活用したコーディング
    • フルスタックの開発 (画面・サーバー・データ)
    • LLM・API・ツールの統合
    • AIエージェント・スキル・データパイプラインの開発
    • ノーコード・ローコードでのAIエージェントの開発
    • 仕様駆動開発 (仕様を先に書き、AIに実装させる)
    • テスト・不具合の修正・レビュー

    到達する状態

    顧客にとっての価値を実際に検証できるソフトウェアが動いている。

    成果物・記録の例

    • 仕様書
    • 動作する実装
    • 本人の変更・判断の記録
    • テスト結果
    • レビューの記録
  4. PHASE 04

    Productionize「動くもの」を「安心して使い続けられるもの」に変える

    試作と本番環境の間にある、品質と運用の差を埋めます。セキュリティ、性能、信頼性、既存システムとの連携を整え、AIの出力の品質を評価データと回帰テストで測ります。監視と費用の管理を組み込み、障害時の動き、復旧、切戻しの手順を確かめます。既存システムや企業固有の制約にも対応し、変更と運用まで設計します。

    主な責任

    • セキュリティ
    • 性能
    • 信頼性
    • 既存システムとの連携
    • 可観測性 (監視・ログ・処理の追跡)
    • AIの評価 (評価データ・正解データ・回帰テスト)
    • 費用の最適化
    • 切戻しと運用手順書
    • 既存システムや企業固有の制約への対応

    到達する状態

    正常時に動くだけでなく、障害時の動き、監視、復旧、変更、運用まで設計されている。

    成果物・記録の例

    • 評価結果
    • セキュリティの確認結果
    • 監視設計
    • 復旧・切戻しの手順
    • 運用設計
  5. PHASE 05

    Deploy顧客の実際の業務に組み込む

    顧客環境へ展開し、認証・データ・ネットワーク・既存システムとつなぎます。展開の計画と新しい業務の手順を定め、利用者への教育、問い合わせと引き継ぎの経路、運用の責任者を決めて、関係部門と合意します。利用の状況を測り、定着まで確かめます。

    主な責任

    • 顧客環境への展開
    • 認証・データ・ネットワーク・既存システムとの統合
    • 展開計画の策定
    • 利用者への教育と支援
    • 新しい業務の手順の定義
    • 問い合わせと上位への引き継ぎの経路の設計
    • 運用の責任者の明確化
    • 利用の定着の測定

    到達する状態

    システムが顧客の実際の業務で使われ、利用者、運用の責任者、運用の手順が明確になっている。

    成果物・記録の例

    • 展開計画
    • 新しい業務の手順
    • 利用手順・教育資料
    • 運用の役割分担
    • 利用状況
  6. PHASE 06

    Measure生み出した価値を数字で確かめる

    導入前と導入後で、KGI・KPI、業務の運用指標、AI・システムの指標を比べます。投資対効果・総費用・回収期間を算定し、売上・費用・利益率・資金への影響を分析します。継続・拡大・改善・停止を判断できる材料を、経営層に報告します。

    主な責任

    • 導入前と導入後の比較
    • KGI・KPIの測定
    • 業務の運用指標の測定
    • AI・システムの指標の測定
    • 投資対効果・総費用・回収期間の算定
    • 売上・費用・利益率・資金への影響の分析
    • 経営層への報告

    到達する状態

    顧客が、投資を継続するか、拡大するか、改善するか、あるいは停止するかを判断できるだけの材料がそろっている。

    成果物・記録の例

    • 指標の推移
    • 計測方法
    • 費用と効果の整理
    • 投資対効果の算定
    • 経営への報告
  7. PHASE 07

    Improve本番環境から学び、価値を高め続ける

    本番環境のデータと利用者の声から失敗の原因を分析し、評価データを更新して、プロンプト・モデル・業務フロー・構成を改善します。費用・応答時間・品質を最適化し、利用の定着とKPIの目標との差を改善します。次の案件の機会を探し、知見を型にして次の展開に反映します。

    主な責任

    • 失敗の原因の分析
    • 評価データの更新
    • プロンプト・モデル・ツール・AIエージェント・業務フローの改善
    • 構成の見直し
    • 費用・応答時間・品質の最適化
    • 利用の定着の改善
    • KPIの目標との差の分析
    • 次の案件の機会の探索
    • 知見の型 (Playbook) 化

    到達する状態

    本番環境で得られたデータと利用者の声が、システム、業務フロー、運用、次の案件の改善に反映されている。

    成果物・記録の例

    • 改善の履歴
    • 再評価結果
    • KPIの目標との差の分析
    • 次の改善計画
    • 知見の型 (Playbook)

Certifications

FDEの職能と、認定資格の関係

AX認定協会は、案件の規模・複雑性、課題の不確実性、判断の自律性、失敗時の影響、成果への責任範囲に応じて、FDEの実務力を3段階で認定します。どの段階のFDEも、課題の発見から成果の検証・改善までを一貫して担います。段階で違うのは、担える案件の規模と、変えてよい業務、判断と成果に責任を持つ範囲です。各資格の役割と説明は、「認定を探す」ページで確認できます。

Associate
限定された小規模案件を、本番環境への導入と効果測定まで完遂する。
Professional
中・大規模案件を、要件の具体化から運用定着まで主導する。
Principal
経営・事業戦略とAXの実行をつなぎ、重要サービスと全社の変革を主導する。
Forward Deployed Engineer 認定の段階比較
段階案件の規模・対象範囲変えてよい業務判断の自律性成果への責任
Principal事業継続に関わる重要サービスや、全社・部門横断のAX複数の業務プロセス・事業・取引先にまたがる変更全体の技術方針と判断基準を定め、難所は自ら実装しながらチームを通じて実現する重要サービスや全社AXの事業成果と、組織の継続的な改善能力
Professional業務・利用範囲が広く、複数のシステムや部門の依存関係を持つ中・大規模案件1つの業務プロセスの中で、工程・規則・データを変える (関わる部門は複数でもよい)要件と制約に応じて技術・連携方式・構成を選び、設計から本番環境への導入まで主導する案件全体の業務効果・品質・総費用
Associate対象業務・利用範囲・連携が限定された小規模案件。中・大規模案件では切り分けられた担当領域業務の流れは変えず、作業の担い手と手段を置き換える合意した構成と基準の範囲で設計・実装し、必要なレビューを受ける小規模案件または担当領域の品質と業務KPIへの寄与
  • 小規模でも、非機能要件への考慮が必要なものと、複雑・大規模・ミッションクリティカルなサービスはFDEが担います。どちらにも当てはまらない小規模なアプリ・ツールは、Engineer認定の対象です。ビジネスに軸足を置く人材は、Forward Deployed Director認定の対象です。

審査の進め方や必要な資料は、申請後に協会から別途ご案内します。