最近、AI業界で「FDE（Forward Deployed Engineer）」という言葉がかなり注目されています。
ただ、この言葉、フォワード・デプロイド・エンジニア、、、って言われても、分かりにくいですよね。。
直訳すると「前線に配置されたエンジニア」みたいな意味ですが、個人的には、
「現場に入り込んで、AIを実際の業務に定着させる人」
くらいに解釈すると分かりやすいかなと思っています。
最近では、OpenAIやAnthropic、GoogleなどもFDEを大量採用しており、AI業界全体が、
「AIモデルを作る競争」
から、
「AIを企業に導入する競争」
へ移り始めているように見えます。
OpenAIも「AI導入会社」を始めた
最近かなり驚いたニュースがありました。
OpenAIが「Deployment Company」という新会社を立ち上げ、AI導入支援を本格化するという話です。
しかも、AI導入支援会社「Tomoro」を買収し、150人規模のFDEチームを抱える形になっています。
個人的には、この流れはかなり象徴的だと思っています。
なぜなら、OpenAIですら、
「AIモデルを提供するだけでは足りない」
と考えているわけです。
実際、企業でAIを活用しようとすると、
Excel運用
LINEでの情報共有
属人的な管理
古いシステム
社内ルール
データ整理不足
など、かなり現実的な問題が大量に出てきます。
つまり、ChatGPTを契約しただけでは、会社はそこまで変わらない。変えられない。
重要なのは、
「AIをどう業務に組み込むか」
なんですよね。
実は、私たちも以前から近いことをやっていた
最近FDEという言葉を知って、
「あれ、これって今まで自分たちがやってきたことに結構近いな」
と思いました。
私たちは今まで、
ノーコード／ローコード
AI
小規模MVP
などを活用しながら、中小企業向けのシステム開発を行ってきました。
ただ、実際の現場では、単純に「アプリを作る」だけでは終わりません。
例えば、
どこで無駄な転記が発生しているか
なぜExcelが増えているか
LINE運用がなぜ破綻するか
どこが属人化しているか
誰が本当に困っているか
などを整理しながら、一緒に業務フローを改善していくことがかなり多いです。
実際、
問い合わせ管理
工事報告
シフト管理
顧客管理
日報
マッチング管理
などでも、
「何を作るか」
より、
「どう運用するか」
の方が重要になるケースはかなりあります。
そのために、どうヒアリングして、どう状況を整理して、どういう改善を提案して、どう実際に運用するか、が大事になります。
AI時代は「コードを書くこと」だけの価値が下がっていく
最近、AIによってシステム開発そのものはかなり高速化しています。
以前なら数ヶ月かかっていたようなものでも、今ではかなり短期間で試作できるようになりました。
私自身も、最近は初回打ち合わせの前後で簡単なプロトタイプを作ることが増えています。
ただ、その一方で強く感じるのが、
「結局、お客様は何をシステム化し、どこにAI導入すればいいか分からない」
ということです。
だから今後重要になるのは、
「AIを作れる会社」
というより、
「AIを現場に定着させられる会社」
なんじゃないかと思っています。
私たちが今後やろうとしていること
最近は、
問い合わせ管理AI化
工事報告AI化
LINE運用整理
Excel脱却
社内ナレッジ検索
AI議事録整理
のようなテーマをかなり研究しています。
しかも重要なのは、
「大企業向けの巨大DX」
ではなく、
「中小企業でも小さく始められるAI業務改善」
です。
最近はAIやノーコードの進化によって、以前よりかなり低コスト・短期間でPoC（実証実験）や試作ができるようになっています。
そのため、
まず小さく試す
実際に現場で使う
改善する
必要なら広げる
という進め方が、かなり現実的になってきました。
FDEという言葉は知らなくても、必要とされることは増えている
正直、「FDE」という言葉自体は、まだ一般的ではないと思います。
ただ、
AIを導入したい
でも何から始めればいいか分からない
ChatGPTを入れたけど定着しない
ExcelやLINE運用が限界
小さくDXしたい
という会社は、今後かなり増えていくはずです。
私たちとしても、単純な受託開発だけではなく、
「AIを現場に定着させる」
ところまで含めた支援を、今後さらに強化していきたいと考えています。
特に中小企業向けの、
小規模PoC
AI業務改善
AI導入伴走
AI×現場改善
のような領域は、これからより重要になっていく気がしています。