FDE思考とは？非エンジニアが現場の業務を自動化する4つの手順

FDE（Forward Deployed Engineer）とは、顧客の業務の現場に入り込み、課題の特定から仕組みの定着までを担うエンジニアです。この考え方は、プログラムを書かない社長や管理職にも使えます。

FDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）とは何か

FDEは、1つの顧客に深く入り込んで仕組みを作るエンジニアです。データ分析ソフトウェアのPalantirは、この職種を社内で「Delta」と呼びます。開発職が「1つの機能を多くの顧客に」届けるのに対し、FDEは「1つの顧客のために多くの機能を」組み合わせると説明しています。

この職種は、生成AIを開発する企業も設けています。OpenAIは、試作から本番の安定稼働までを担い、うまくいった型を道具や手順書にまとめる役割と説明しています。Anthropicは、顧客の中に入り込み、Claudeで業務アプリを作る役割としています。

※ Palantirの公式ブログと、OpenAI・Anthropicの採用ページの説明をもとに整理しています。

なぜ、非エンジニアにもFDEの考え方が役立つのか

作る手段が身近になり、成否を分けるのが「何を作るか」の見極めに移ったからです。生成AIやノーコードツールを使えば、定型文の下書きや転記の自動化といった簡単な仕組みは、社内の人でも作れます。一方で、課題を取り違えて作った仕組みは、早く作れても使われません。

見極めに必要な情報の多くは、現場にあります。例外的な処理や、どのファイルが最新かといったことは、打ち合わせにはなかなか出てきません。社内の人は、外部のエンジニアが時間をかけて集めるこの情報を、最初から手にしています。ただし、毎日の作業は慣れるほど手間として意識されにくくなります。社内の人こそ、FDEのように外の目で現場を見直す必要があります。

この考え方は、自分で作るときと外部に依頼するときの両方に役立ちます。

• 自分で作るとき：課題を絞ってから作るので、使われない仕組みを作らずに済みます。
• 外部に依頼するとき：特定した課題と現場の作業時間を渡せるので、要件が伝わりやすくなります。

FDEの考え方で、業務の自動化をどう進めるのか

次の4つの手順で進め、4まで進んだら1に戻ります。

1. 現場に入る

話を聞くだけでなく、作業を横で見せてもらいます。評価のためではなく手間を減らすためだと、先に伝えておきます。可能なら、自分でも一度やってみます。「探す」手間は、説明では省かれがちです。聞き方の基本は「社内DXの始め方｜業務ヒアリングで社員に最初に聞くこと」で紹介しています。

2. 課題を自分で特定する

現場の困りごとを、そのまま課題にしません。作業時間を「作る」「探す」「転記する」「待つ」に分けると、手間の集中する箇所が見えます。原因は道具より、作業の流れにあることが少なくありません。

3. 小さく作って、現場で試す

最初の仕組みは、1つの業務、少人数、短い期間に絞ります。定型文の下書きや転記の自動化といった規模で十分です。完成を待たず、動く試作の段階で現場に使ってもらいます。

4. 回しながら直す

使い始めたら、使われているか、手間が減ったかを現場で確かめます。2で記録した作業時間と比べれば、効果を数字で示せます。繰り返し出る作業は手順書にまとめ、ほかの業務に広げます。定着のさせ方は「業務システムが定着しない・現場で使われないのはなぜ？」で解説しています。 開発スピードがAIによって上がったことで、従来のウォーターフォール型ではなく、アジャイル型の開発フローがより合うようになりました。

非エンジニアが自分で作るのは、どこまでか

自分で作ってよいのは、1つの部署で完結し、止まっても手作業に戻せる業務までです。

※ 線引きの例です。

社内で決めておく生成AIの使い方は「生成AIの社内ルールは何を決める？」、自作の仕組みに潜むリスクは「バイブコーディングのリスクとは？」で解説しています。

まとめ

• 作る手段が身近になり、非エンジニアにも「何を作るか」を見極める力が求められています。
• 進め方は、現場に入る、課題を自分で特定する、小さく作って試す、回しながら直す、の4つです。
• 自分で作るのは、止まっても手作業に戻せる業務までにします。

まずは業務を1つ選び、担当者の横で一度、作業を見せてもらうところから始めてください。