2026年9月18日、東京・品川にあるSPROUNDで、株式会社InsightX主催の勉強会「AI時代、エンジニアの真価はどこで問われるか」が開催されました。ナレッジワーク、Diggle、InsightXのCTOが登壇し、DNX Capitalの小川昌之氏をモデレーターに迎え、それぞれの現場でFDE（Forward Deployed Engineer）が担う仕事や、組織づくりの試行錯誤を語りました。

担当社数は1社から5社。実装に充てる時間は1〜2割から6〜8割。同じ「FDE」という職種名でありながら、3社の現場はここまで違っていました。

FDEはまだ新しく、定義も解釈も定まりきっていない職種です。だからこそ「クライアントの近くで開発するエンジニア」という説明だけが独り歩きしがちですが、技術を手放さずに顧客・事業・成果へ踏み込むこの働き方は、AI時代においてますます重要になっていくはずです。

本イベントが目指したのは、エンジニアが自身のキャリアを考える材料を持ち帰れる場をつくること。そのうえで、「同じFDEでも中身はまるで違う」という違いまで伝えることでした。 技術を使って誰の何を変えるのか。顧客との対話にどこまで踏み込み、個別の実装をどうプロダクトに還元するのか。こういった観点から、FDEの面白さと難しさを掘り下げました。

登壇者

• 川中真耶氏：株式会社ナレッジワーク CTO
• 水上駿氏：ディグル株式会社 取締役CTO
• 岸本陽大氏：株式会社InsightX CTO
• 中沢弘樹氏：株式会社InsightX 共同代表CEO（オープニングトーク）
• 小川昌之氏：DNX Capital Portfolio Success Manager（モデレーター）

オープニング──FDEの面白さを伝え、3社の違いを知る

中沢：私は大学時代から7年ほどエンジニアリングに携わり、その後コンサルティング会社を経て、2021年にInsightXを創業しました。ここ半年から1年はFDE採用にも注力しており、200人近いエンジニアの方と面談してきました。その中で、「FDEの面白さをまだ十分に伝えられていない」と感じたことが、今回のイベント開催につながっています。

FDEという仕事は徐々に広まりつつありますが、その定義や解釈はさまざまです。面談では「要は常駐ですよね」と言われることもありますが、それはもったいない理解だと感じており、率直に言えば悔しくもあります。

私たちはFDEを3つの要素で整理しています。共通のプラットフォームを実装の起点に持つこと。クライアントの最前線に深く入り込んで実装し、成果を出すこと。そして、そこで得た知見や経験をプラットフォームに還元することです。実装だけでなく、顧客との接点や成果まで引き受ける必要がある、難しいからこそ面白い仕事だと解釈しています。

特にお伝えしたいのは、「同じFDEでも役割は異なり、それぞれが面白い」ということです。今回ご登壇いただく3社に事前アンケートを取ったところ、以下のような違いが見られました。

（当日投影資料より）

中沢：担当社数は1社から5社、実装に充てる時間は1〜2割から6〜8割まで。伴走期間にも違いがあり、同じFDEでも働き方は大きく異なります。まずはこの違いを理解したうえで、エンジニアとして何を身につけたいのか、どういったFDEを目指すのかを考えるきっかけにしていただければと思います。

また、この違いについて考えるために、連動するFastGrowの記事ではFDEを区分する2つの軸を置きました。目的が「売上を上げるか、コストを下げるか」と、働きかける相手が「従業員・組織」か、その先の「消費者」かです。

（当日投影資料より）

中沢：この整理では、ナレッジワークをフロント変革型＋AI労働力型、DiggleをAI労働力型、InsightXを顧客体験変革型としています。型を念頭に置きつつ、本日は3社の取り組みやFDEが担う役割の違いについて掘り下げていきます。

ライトニングトーク──異なる課題に挑む現場の「今」

ナレッジワーク：営業活動を起点にAIの力を活用し、「イネーブルメント」を目指す

川中：ナレッジワークのCTO、川中です。大学ではコンピュータ科学を専攻し、IBMの研究所を経て、GoogleでChromeの開発などを経験してきました。

ナレッジワークは2020年に創業した会社で「LIFE WITH ENABLEMENT できる喜びが巡る日々を届ける」をミッションに、イネーブルメント、つまり「できなかったことができるようになること」に取り組んでいます。その最初の領域として選んだのが、課題の奥深い営業です。

営業生産性を向上させるため、主に大手企業のお客様に向けて、顧客の営業業務にカスタマイズしたAIエージェントをつくるコンサルティングのほか、標準的な営業業務に対応するAI商談記録やAI営業ロープレといったプロダクトを提供しています。

AIエージェントを営業で活用するには、まずお客様先の営業データを整理し、「どうすれば売れるのか」という営業戦略をAIが使える形にしておく必要があります。精度の高いセールスAIエージェントを支えるものとして、「セールスAIエージェントOS」や営業資料やノウハウを扱うデータベースを提供しており、FDEもこれらを共通基盤として使っています。

　このように、コンサルティング、プロダクト、そしてそれらを支えるOSまでを一貫して提供できることが、私たちの強みです。今は営業から始めていますが、この仕組みを生かして、いずれは他の職種にもイネーブルメントを届けていきたいと考えています。

Diggle：経営の意思決定に寄与する強みを、FP&Aエージェント構想へつなぐ

水上：DiggleのCTO、水上です。2016年の創業から関わっており、直近は新規事業のプロダクト開発や、AIに関わるプロジェクトの最初の型をつくることに取り組んでいます。

Diggleは「Dig the Potential―テクノロジーで、企業の成長可能性を掘り起こす」というミッションを掲げ、予実管理プロダクト「Diggle」から歩み始めました。予実管理とは、予算を立て、実績を突き合わせ、将来の見通しや次のアクションを考える業務です。実際の取り組み方は企業ごとにさまざまで、手法を模索している段階のお客様も多くいらっしゃいます。そのため、私たちは単にプロダクトを提供するだけでなく、実務を担うことが多い経営企画部門に伴走し、社内体制や文化の構築まで支援しています。

予実管理では基本的にPLを中心に見ていくのですが、数字は結果でしかありません。「カネ」だけでなく「ヒト・モノ」も含めて全体像を捉えることで、私たちはより踏み込んだ価値提供を目指しています。そのために、人員管理などの領域も含めたマルチプロダクトの展開を進めてきました。

現在は「FP&Aエージェント®」(※)という構想を掲げ、優秀な経営企画の方の仕事をAIが担える世界を実現していきたいと考えています。その先行事例をつくるため、お客様の抽象的な課題から入り、ゼロベースからのソリューション提案やコンサルティングといった取り組みを、地道に進めているところです。

※「FP&Aエージェント®」はディグル株式会社の登録商標です。

コスト削減にとどまらず、経営の意思決定に寄与できることに私たちは最大の強みを持ちます。そこが難しいところでもあり、面白いところでもあるとお伝えしたいです。

InsightX：施策考案から効果検証まで、事業者の情熱を届けるために

岸本：InsightXのCTO、岸本です。楽天での開発業務を経て、2022年にInsightXの1人目のエンジニアとして参画し、以降プロダクトを開発してきました。

InsightXでは、ECサイトにおいて一人ひとりに異なる切り口で最適な商品やコンテンツを届ける『シェルフ型レコメンド®』という仕組みを提供しています。国内のアパレル企業のお客様とPoCを重ね、2025年に製品版をリリースしました。

私たちは「事業者の情熱をユーザーの感動へつなぐ」というミッションを掲げています。私たちが向き合うアパレルを中心とした事業者の皆さまは、いい商品をたくさん作っているにもかかわらず、自社のECサイトからお客様に対して、その魅力を十分には届けられていません。そこで私たちは、次々に商品を見たくなり、新しいものに出会える体験を、AIをはじめとするテクノロジーで実現していこうと考えています。

実際のチームは、FDEとビジネス側のDS（Deployment Strategist）がタッグを組んで動きます。お客様から抽象的なご要望をいただき、そこからコンサルテーションをしつつ、次のアクションを決める議論、実装、A/Bテスト、そして効果検証まで担うのが私たちのチームの特徴です。

ときにはエンジニア自身が商談に入り、その場でいただいたフィードバックをもとに、修正したものを翌週提示する、といったケースもあります。お客様から大きな課題をご相談いただき、それを非常に速い改善サイクルの中で解決していくので、問題解決が好きな方には、これ以上なく面白い環境だと思います。

パネルディスカッション──FDEに求められるスキルと考え方

FDEが担う役割と、実装に充てる時間の違い

小川：ここからは各社の違いを踏まえながら、事業や組織に対してFDEをどのように組み込むと、顧客価値とプロダクトの競争力を同時に高められるのかを伺っていきます。

最初のテーマは「FDEは、どこからどこまでを担うのか」です。顧客課題の整理、提案、実装、導入後の活用・定着支援、そして追加提案まで、一連の流れのうち、どこまでを担当し、どこからほかの職種に委ねていますか。

（当日投影資料より）

水上：前提として、私たちはまだやり始めたばかりなので、「おそらくこうなるだろう」という仮説をもとに上記の数字を出しています。現状は私一人でコンサルティングも含めてやっているので、参考になるとは限りません。

それを踏まえて、FDEが担う役割について説明します。まず課題をどう解くか提案し、お客様との間で合意を取るまでのプロセスがあります。次に、現地に足を運び、実際の業務において誰がどのようにツールを使っているのか、そして最終的には誰がそれを確認しているかまで深く追っていかなければなりません。それ次第で何をつくるかが決まっていきます。これらのプロセスを、コンサルティングやセールスと分けて考えるのであれば、ゆくゆくは1人3社ほど担当していくことになるだろう、という感覚があります。

実装に充てる時間については、できるだけ個社の実装に時間を割きたくないため、「1〜2割」は希望といったところです。なので案件によっては、多くの時間がかかる可能性もあります。実装したものをモジュールなどに還元しつつ、次の案件では同じものを使えるようにしていきたいですね。それよりは前段の整理やコミュニケーションに時間を割くイメージを持っています。

川中：FDEはForward Deployed Engineerの略称で、日本語に訳すと「前線にデプロイされたエンジニア」です。従来は営業が前線に出ていましたが、エンジニアも前線にデプロイされるということですね。この名称に基づくと、FDEは整理した案件を受け取るだけでなく、お客様の前に自ら出て、提案にも関わることが一番重要だと考えています。

本当はすべて一人で顧客折衝も開発も担えたらいいのですが、そんなスーパーマンはいません。だから、主に顧客折衝はエージェントストラテジスト(※)に、開発はFDEに、エージェントの要件定義は双方にというように、エージェントストラテジストとFDEが組んでお客様に向き合っています。FDEは実装のほうに寄っていくので、実装に充てる時間「6〜8割」という数字にあらわれています。

※顧客ごとのカスタムAIエージェントの構築・導入をする職種。業務理解から納品まで一気通貫でリードする

岸本：InsightXでは、初回商談からFDEが入るケースもあります。そこからヒアリングして課題を見つけ出し、解決方法を実装する。さらには検証した売上効果についてお客様に報告し、稟議を通す手前くらいまで関わるのがFDEの基本の役割です。最近は「営業をやりたい」「クロージングまでやりたい」というFDEがいれば、そこまでやることもあります。

小川：事前アンケートでは一人5社を担当し、実装の比率は「2〜4割」という回答でしたが、最も時間を使う業務にも「実装」と回答されています。ここについて詳しくお聞かせください。

岸本：実装といっても、裏でCodexが動いている時間がかなり含まれています。FDE本人は、お客様と話している時間が多いですね。週3〜4日くらい、お客様とのミーティングが入っていることもあります。

専門性を深めることと、仕事の範囲を広げること

小川：川中さんは、異なる専門性を組み合わせる組織づくりを重視されていたと聞いてます。一方、FDEには顧客理解など、専門外の力も求められます。どこまで専門外の範囲を広げるべきだと考えていますか？

川中：考え方が以前と少し変わりました。以前はそれぞれの専門領域を担当した方がいいと考えていたのですが、今は、専門外の領域でもAIによって50〜60点くらいの成果が出せるようになりつつあります。そのためAI時代においては、専門性の間にある隙間も埋めていくような組織のほうが適していると考えています。

岸本：InsightXのFDEも、最初からすべてできていた人はいません。機械学習が専門の人もいれば、フロントエンド専門だった人もいます。そこからFDEとして打席に立ってみて面白さに気付き、自身の領域を広げている印象です。FDEとして活躍する人には、共通して好奇心があると感じます。

水上：エンジニアが越境していくという話は、FDEが出てくる前からありましたよね。エンジニアリングの中に閉じて提供できる価値には、もともと限界があったのです。そこから先に進むことができれば、提供できる価値の幅も広がるという話なのだと捉えています。

川中：エンジニアが管掌する範囲は広げられるなら広げた方がいいけれど、能力の限界がこれまで制約になっていました。AIによってできる範囲が広がったなら、どんどんやっていこうという流れが来ているのかもしれません。

個別案件対応と共通化のバランス感

小川：次のテーマは、個別案件で生まれた実装や知見の還元についてです。この還元も、FDEの役割のひとつだと思いますが、実際プロダクトや共通基盤に何を還元しているのでしょうか。あえて共通化しないものや、共通化したくても難しいものも伺いたいです。

（当日投影資料より）

川中：一般的な常駐やSIとの大きな違いは、FDEの裏側に必ずプロダクトがあることです。そのため、プロダクトの共通基盤に還元していくことは非常に重要です。例えば、私たちは営業というドメインでプロダクトを提供しているので、汎用的な営業の進め方を見出すことができれば、それをデータモデルやスキーマに還元できます。

小川：共通化すると個社への最適化が足りなくなり、個社最適にすると保守が重くなるというジレンマもあると思います。その判断については、どう考えていますか？

川中：そこは非常に難しく、現状はケースごとに判断している部分も多いです。判断するのは、FDEやエージェントストラテジストであることが多いです。普通に進めるとすべてが個社最適になるので、意識して共通化していく方向に寄せないといけません。

岸本：InsightXも、データやモデルのスキーマを共通化しています。お客様のデータを取り込み、施策を立てるプラットフォームをつくっている一方、いわゆるラストワンマイル……最後にどう見せるかという部分はAIで生成できるため、あまり共通化の必要を感じていません。つまりすべてを共通化するより、内部データを共通化するメリットのほうが大きいと考えています。

ただ、最初から共通化していくのは、やはり難しいものです。InsightXは現状6名のエンジニアで数十社を支えているので、ときにはレコメンドのプラットフォームを1人で1カ月かけて刷新するようなこともあります。現状を考えると、気合いが大事ですね。

小川：エンドユーザーについての知見も、組織に還元していますか？

岸本：はい。A/Bテストなどで得られた知見が、担当者の中だけに閉じないようにしています。あるお客様から得られた知見は、他のお客様の課題解決にも役立つことが多く、その中には普遍的に使える知見もあれば、アパレル独自の季節性やトレンドなどによって左右される知見もあります。

川中：知見の横展開については、慎重さが求められます。営業のノウハウはお客様にとって競争力そのものなので、一般化された実務の知見を共通化しています。

岸本：そこは業界の違いかもしれません。アパレル業界では、お客様同士が情報を共有しあう場面をよく見ます。もともと業界全体を盛り上げるための情報交換をする文化が強くあるためかもしれません。

水上：共通化自体は、もともとSaaSでやってきたことだと考えています。データモデルや機能を汎用化し、パッケージとして提供することで効率よくスケールさせるという意味では、同じことですよね。

それを前提として、私たちが扱う経営管理領域では、会社のビジネス構造によってモデルが大きく変わります。メーカーの場合は取引先や商品が重要である一方、受託系の会社なら人員が重要になるので、扱うテーブル自体が違ってくるんです。

そのため、会社ごとにモデルをカスタマイズできる汎用的な基盤を用意しています。ただ、カスタマイズできるからこそ「この会社はどういう設定だったっけ？」と毎回思い出さなければならず、頭がパンクする問題も起き始めています。なので、なんでも汎用化すればいいとも言い切れません。

デモでは喜ばれても、使い続けてもらえるとは限らない

小川：3つ目のテーマは、FDEならではの難しさです。成果を出すうえで、何が一番難しいのでしょうか。事前アンケートでは、皆さん「現場への定着・行動変容」を挙げています。

（当日投影資料より）

岸本：私たちの仕事は、お客様の売上を上げることと、工数を下げることの2つがあります。後者の工数削減においては、特に現場への定着が難しいと感じています。例えば、機能をつくってデモを見せた日にはとても喜ばれたのに、その1週間後には全然使われていないなんてことがよくあります。どうしたら使ってもらえるのかは、日々試行錯誤しています。商談で出た要望を1〜2日以内に実装してお客様に見せるなど、接点を増やしながら進めていくことが大事ですね。

また、A/Bテストの結果を理解してもらうところでも難しさを感じています。例えば、ある施策を利用した人のCVRが高いからといって、それだけで施策による売上増加を示せるわけではありません。比較した差分を見ないとわからないのですが、そのことを担当者の方と、稟議を通す先の上司の方、双方に理解していただく必要があります。データを分析して、わかりやすく説明し、理解を深めてもらうところまでが、FDEの役割として求められています。

小川：InsightXは「課題の見極め」も挙げていますね。お客様の先に消費者がいる、正解の見えにくい領域ならではの難しさでしょうか？

岸本：お客様が喜ぶことと、その先のエンドユーザーが満足することは、必ずしも一致しません。例えば「AI検索」はキャッチーですし、デモをつくるとお客様にはいい反応をいただけると思います。一方で、それがエンドユーザーにとって本当にいい体験なのかA/Bテストをしてみると、シビアな結果になることもあるんです。お客様の満足と、エンドユーザーにとっていい体験をつくることのバランスには、ある種アートのような部分もありますね。

水上：Diggleでは、エンタープライズを対象とするからこそ業務・ドメインの理解が大変です。業務が複雑かつ複数部署が関わり、しかも全体を把握している人がいないので、現地に行って各部署の人に話を聞かないと、実情がわかりません。シンプルに工数がかかります。

FDEとしての定着支援はこれからの部分もありますが、既存のSaaSにAI機能を出す中では、一度触って「いまいち」という感触だと、そのまま使われなくなってしまうんです。なので、最初から「まず使ってみて、フィードバックをください」と、改善のサイクルを回す前提でコミュニケーションしておかなければなりません。また、行動変容を起こすためには強制力をどう持たせるかが重要だと感じています。組織のトップを巻き込んで、継続して使う前提をつくるということです。

川中：業務理解の難しさについては、水上さんと同じです。エンタープライズは難しいですよね。その難しさに加えて、エンジニアは営業をやったことがない人が多いので、私たちの場合は「営業って何をするのか」から始まります。しかも、ひとくくりに「営業」という仕事があるわけではありません。保険の営業、食品の営業、旅行代理店の営業は全部異なります。まずは担当する会社や業界について、深く調査をするところから始めなければならないところに、難しさがあると思います。

理想は「1人で全部」。組織のつくり方は模索の途中

小川：最後に、理想のFDE組織を、どのように描いていますか？現在の体制とのギャップも伺いたいです。

川中：本当の理想を言えば、誰か一人が現場に行って、その会社を一番よくしてくれることです。現状それができないのはわかっているので、コンサルティングに強みがある人、エンジニアリングに強みがある人など、必要な力を持つ人たちでチームを組んで、改革を実現する、そういう組織をつくりたいです。

水上：私も今、全部やろうとしていますが、無理です。シンプルにパンクします。やってみて特に難しいと感じるのは、抽象と具体の間をつなぐところです。エンジニアは具体になってから先が得意で、コンサルタントは抽象的な課題と向き合うところが得意なのだとすれば、その間をつなぐことが今後の組織づくりの肝になってくると感じています。

岸本：今後はエンジニア出身でFDEになる人もいれば、ビジネス側からFDEに近い職種に就く人もいると思います。そうして組織の中で境界が溶けていくと、みんながFDEのような仕事をしている状態になっていくのかもしれません。ビジネス出身の人もコーディングをするし、エンジニアもコンサルティングや営業をする。そういった越境の中で、双方が「やってみたら楽しめる」組織にしていきたいです。

クロージング──技術を知る人が顧客課題に向き合う意義

小川：最後に、イベントのタイトルに立ち返ります。AI時代、エンジニアの真価はどこにあると思いますか？

川中：価値を出すことは、どんな仕事でも共通する大前提です。そのうえで、FDEにはエンジニアとしてのバックグラウンドがあることが大事です。システムをきちんと動かせるのか、できたコードやシステムは美しいのか。それらを理解できることは、エンジニアの強みだと思います。

水上：CTOをやっていると、もはや自分がエンジニアかどうかは、あまり気にならなくなってきます。それよりも自分の価値をどこに置くのかが重要です。抽象と具体をつなぐところは、やはり難しいところです。抽象的な課題がわかっていても、エンジニアリングでどんな方法を取れるか知らなければ、具体に落とし込めません。そう考えたとき、具体を知っているエンジニアが、抽象的な課題も理解して、その間をつなぐスキルを伸ばすことは、市場価値を高める一つの方向ではないかと思っています。

岸本：コードを見て良し悪しを判断できる、エンジニアの審美眼は、やはり強みだと思います。料理人に例えると、もしも調理できるAIエージェントが現れたとすれば、料理人は調理をAIエージェントに任せて、お客様に「今はどういう気分ですか」「どんなものが食べたいですか」と聞く役割に回ることができます。そこで出てきた要望に対して適した料理を考えられるのは、料理人としての経験があるからです。

それと同様に、エンジニアもお客様の相談を直接聞き、「その課題なら、こうすれば解ける」と最適な答えを見つけ出すことができます。その土台となる技術力や審美眼を高めておくことに、意味があると思っています。

小川：FDEをテーマにお話を伺いましたが、そこからエンジニアとしての在り方にも話が広がりました。今回は改めて、素敵なお話を聞かせてくださり、ありがとうございました。