話題の職種「FDE」、実際何をやってるの？　OpenAIの現役2人に聞いた

解説

近年、OpenAIなどのAI開発企業において、「Forward Deployed Engineer（FDE）」という役割が注目されています。これは、単にツールを使うのではなく、顧客の現場課題から起点となり、本番環境で動くAIシステム全体を設計・構築する専門職です。

これまでは、一般的な汎用AIサービスやSIerによる要件定義だけでは対応しきれない、高度な業務特化型の問題を解決することが求められています。特に、長年運用されてきた基幹システムの「モダナイゼーション」など、技術的な難易度が高い領域が主な支援対象となります。

このような傾向を受け、今後のAI活用はPoC（概念実証）で終わらず、現場に根付いた業務プロセス全体の変革という視点が必要になります。自社環境では、単なるツールの導入だけでなく、現在のワークフローや既存システムの課題点を再確認しておくことが重要になってくるでしょう。

ポイント

• FDE（Forward Deployed Engineer）は、顧客現場から起点となり、本番環境で動くAIシステムの設計、開発、導入までを一気通貫で支援する専門職である。
• 単なる業務効率化に留まらず、既存モデルでは解決できない高度な課題や、レガシーシステムのモダナイゼーションに取り組む点が特徴的である。
• FDEが持つ現場知見は製品開発の改善サイクルを生み出しつつ、顧客に対してはAI技術と現実的なビジネス導入を結びつける役割を果たす。

情シスへの影響

【システム設計・導入フェーズ】

• 従来型のSIerやコンサルタントとは異なり、単なる要件定義に留まらず、最前線の業務課題（Tip of the spear）に基づいたAIソリューションの構築が求められる。

• ChatGPT Enterpriseのような汎用サービスでの対応範囲を超えた、高度に専門的な独自のAIエージェントシステムの開発・導入が必要になるケースがある。

【レガシーシステムとの連携】

• 20～30年前に作られた基幹システム（レガシーシステム）などに対して、単なるAIによるコード生成にとどまらず、動作検証やセキュリティ脆弱性の修正まで含めた「モダナイゼーション」が必要となる。

【データと運用】

• AI導入後も継続的な運用フェーズが存在し、初期の構築段階から顧客IT部門が徐々に運用を担えるよう体制づくりが求められる。

影響範囲

AIを活用した社内業務システム全般（特にレガシーシステムのモダナイゼーションが必要な基幹システム）。影響範囲は特定のプロダクト機能ではなく、プロジェクト全体のライフサイクルに関わる管理領域。顧客のIT部門や運用チームの設定変更/スキルアップが求められる。

重要度

★★★☆☆

対象者

• セキュリティ担当者
• M365管理者
• システム管理者
• ITコンサルタント

優先度

計画的に対応

優先度の理由

この記事は特定の脆弱性や緊急の機能変更を告知しているわけではありませんが、AI技術の導入フェーズ（PoCから本番運用への移行）に関するトレンドを示しています。今後は単なるツールの利用に留まらず、業務プロセス全体への組み込みが必要となるため、今後の社内AI活用計画において検討すべき概念的な情報です。具体的なシステム変更を伴う可能性が高いため、早めの議論と戦略立案が望ましい。

確認手順

• 現在進行中のまたは計画しているAI活用プロジェクトの要件定義における「課題発見→設計→構築」の流れを確認し、どのフェーズで専門的なエージェント開発（FDE的アプローチ）が必要か判断する。
• 過去の基幹システムや特定の部門業務プロセスについて、技術的にモダナイゼーションが必要なレガシーコードが存在するか棚卸しを行う。
• 既存のAI活用ツール（例：ChatGPT Enterpriseなどの汎用モデル）では解決が難しいと想定される、特有の専門性の高いデータ領域・業務フローを特定する。
• AI導入後の運用フェーズにおいて、どの部門/担当者が最終的な保守・運用責任を持つかの権限移譲計画を確認し、スキルギャップを洗い出す。