AI業界を中心に、FDE（Forward Deployed Engineer）という言葉が注目を集めています。
米国では高額報酬の希少人材として語られることもあり、日本でもAI系企業やシステム開発会社、コンサルティング会社がこのポジションに言及し始めています。
しかし、「FDEとは何か」「自社の組織に関係があるのか」を具体的に理解している企業は、まだ多くありません。
今回は、このトレンドをdeeptierがどう見ているのか、そしてAI時代におけるシステム開発会社の役割や、エンジニアのキャリアの変化について、ファウンダーの武内と、エンジニアの本田に話を聞きました。
FDEとは何か——定義と背景
FDE（Forward Deployed Engineer）とは、顧客企業に深く入り込み、業務課題を特定したうえで、自ら解決策を設計・実装するエンジニアのことを指します。
コンサルタントが成果物を納品して離れるのとも、営業同行するソリューションエンジニアとも異なり、FDEは、契約後も顧客の現場に入り、課題の発見から実装、改善までを継続的に担う点に特徴があります。
また、単なる受託開発者とも異なります。自社が保有するプロダクトやAIツール、技術資産を活用しながら、顧客固有の課題に合わせて解決策を組み立てていくことが、FDEの重要な役割です。
このモデルを広めた企業の一つが、パランティア（Palantir）だと言われています。情報機関や政府機関など、顧客が自社のニーズを通常の形で開示しにくい環境において、エンジニアを直接顧客環境に送り込み、現場で課題を理解しながらシステムを構築するアプローチが発展していきました。
そして近年、このアプローチはAIブームを背景に再び注目されています。OpenAIやAnthropicなどのAI企業もForward Deployed Engineerに近いポジションを設けており、日本でもFDE的な動き方への関心が高まりつつあります。
ごく一部の優れたエンジニアはずっと前から自然にやっていた
このトレンドについて、本田は冷静に見ています。「ごく一部の優れたエンジニアはずっと前から自然にやっていたことではないでしょうか。やっと立ち位置として名前が認識されたというか、ポジションとして市場に出てきた印象があります」（本田）
本田がそう語る背景には、エンジニアリングの本質についての考え方があります。「エンジニアリングは実現手段に過ぎないんですよ。何を作るかを決める業務知識があって初めて、エンジニアリングが活きる。どちらが欠けても成立しない」（本田）
この視点から見ると、FDEが新しいのは名称や職種としての見え方であって、やっていることの本質は変わりません。
優れたエンジニアは、技術力と業務理解を両立させながら、顧客の現場で価値を出し続けてきました。それがFDEという言葉によって、あらためて可視化されているのではないか、というのが本田の見立てです。
ただし、誰でもできるわけではありません。「コーディングが好きなだけのエンジニアには難しい部分があると思います。プロダクトの知識に加えて、顧客の業務課題を引き出す経験がないと、”何を作ればいいか”という問いに答えられない。技術力があっても、それだけでは機能しない」（本田）
なぜ今注目されるのか——AIが「実装」の価値を変えた
FDEが今になって注目される理由の1つは、AIの登場によってエンジニアリングの価値構造が変わりつつあるからです。
武内はこの変化を、パッケージシステムが普及した時代と重ねて見ています。「パッケージシステムが出てきた時、スクラッチでコードを書くSIerよりも、業務整理をするコンサルタントの方が現場に出るようになりました。フィットギャップ（業務要件とシステム機能のずれを整理する作業）ができるのは、業務知識を持つ人間だったからです。あの時と同じ構造変化が、今AIで起きていると思います」（武内）
生成AIの登場により、「コードを書く」という作業の多くはAIが担えるようになりつつあります。一方で、「何を作るか」を判断すること、AIに何を指示するかを設計すること、そしてAIが出力したものを評価する力は、依然として人間が担う必要があります。「コードを書くという部分がAIに移っていくほど、顧客の業務課題を特定し、それをAIと適切につなぐ設計力の希少性が浮き彫りになってくる。その価値が、FDEという言葉で表面化してきているのではないでしょうか」（武内）
つまり、AI時代において人間の仕事は、単に手を動かして実装することから、課題を見極め、AIを使って実装可能な形に落とし込み、現場で機能する状態まで持っていくことへと移りつつあります。
FDEは、その変化を象徴する職種の一つだと言えます。
上流と下流の逆転現象——AIがエンジニアリングを戦略に引き上げた
FDEに求められるのは、顧客の業務知識とエンジニアリングの両立です。ではなぜ今、その両立がこれほど求められるようになったのか。武内はその背景に、AIによって起きた構造的な変化があるといいます。
「これまでは戦略や設計などの上流工程をコンサルタントが担い、実装などの下流工程をエンジニアが担うという役割分担が一般的でした。エンジニアリングはあくまで実現手段で、戦略を描くコンサルタントが決めたことを形にすることが多かった。でもこれからは、AIで何が実現できるかを知らないと、戦略自体が描けない時代になってきている」（武内）
AIの登場によって、これまで下流工程であったエンジニアリングが、戦略に直接影響を与えるレイヤーに浮上してきました。「この業務はAIに任せられるか」「どこまで自律化できるか」——こうした判断は、実装の肌感覚なしには正確に下せません。上流だけやっていても、下流だけやっていても、どちらも単独では機能しなくなってきているのです。「単純にコードが書けるだけでもだめ、業務がわかっているだけでもだめ。FDEというポジションのニーズがクリアになったことで、その両方を持っていないと戦略が描けない、という事実がより鮮明になったと思っています」（武内）
本田も同様の見解を持ちながら、FDEの立ち位置をこう表現します。「ただ、適性による部分も大きい。エンジニアリングだけしたい人にとっては、FDEの立ち位置は少し外れた方向に感じるはずです。技術を突き詰めたいのか、業務課題を解決したいのかで、向いている方向が違う」（本田）
どちらの方向性が正解というわけではありません。ただ、エンジニアリングが戦略レイヤーに影響を与えるようになった以上、技術と業務の両方に目を向けられる人材の需要は、今後さらに高まっていくと二人は見ています。
deeptierとFDEの関係
deeptierはFDEというポジションを明示的に掲げているわけではありません。しかし、顧客の現場に入り込み、課題を整理し、AIやエンジニアリングを使って解決策を実装していくという意味では、FDEに近い動き方を重視しています。「顧客企業内の改善ニーズを拾い、大部分を一人で前に進められる。大きな仕組みが必要になった場合には、必要に応じて社内の開発チームと連携したり、自社で保有する技術資産を活用したりする。そういう取り組みが、一定規模以上のクライアントをしっかり支援するうえでは有効だと思っています 」（武内）
deeptierが重視しているのは、単に開発を請け負うことではありません。
顧客の業務を理解し、課題を構造化し、AIやシステムをどのように組み込めば成果につながるのかを設計すること。そして、必要な場合には自ら手を動かし、実装まで責任を持つことです。
この考え方は、deeptierが掲げるHuman-AI Hybrid Development Methodとも通じています。人間が業務課題や意思決定の構造を捉え、AIを実装プロセスに組み込みながら、より速く、より確実に成果へつなげていく。FDE的な働き方は、その実践形の一つとも言えます。
FDEはエンジニアのキャリアをどう変えるのか
本田は、エンジニアのキャリアという観点からこの話を捉えています。「FDEのレベルに到達できる人は極めて少ない。だからこそ高単価で契約できる。エンジニアとして貴重な存在になりたいなら、一つの方向性としてはっきりしていると思います」（本田）
また、市場における認知という観点でも、このトレンドには意味があると武内は見ています。「FDEという言葉が広まることで、そういう動き方をするエンジニアの価値が第三者にも認知されやすくなる。単価が上がるのは、能力が上がったからだけじゃなくて、その価値が市場に認知されたからでもあります」（武内）
AIが実装を担う時代の、人間の仕事
FDEという言葉は新しくても、その本質は古くからあります。業務を深く理解し、技術でそれを解決する。これは、優れたエンジニアが常にやってきたことです。
ただし、AIの登場によって、その価値はより明確になりつつあります。
AIがコードを書き、実装の一部を担うようになるほど、人間に求められるのは「何を作るべきか」を判断する力です。顧客の業務課題を見極め、AIをどのように使えば成果につながるのかを設計し、現場で機能する形に落とし込む力が重要になります。
FDEは、その行き着く先の一つの形です。エンジニアリングとビジネス理解の両立を求める流れは、今後さらに強まっていくと考えられます。
「コードが書けることよりも、何を作るべきかを正確に判断できることの方が、これからは価値を持つ時代になっていく。FDEという言葉は、それを象徴していると思います」（武内）
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なぜdeeptierはAI×人間のハイブリッド開発に行き着いたのか——独自の開発手法「Human-AI Hybrid Development Method」の裏側にある思想
【deeptierのシステム受託開発】現状の課題やビジネスゴールについて、壁打ちベースからご相談を承ります。
【本記事の監修者】
武内 開作
株式会社deeptier ファウンダー
2006年、IBM Business Consulting Services KKに新卒入社、戦略コンサルティング部門に所属。その後、OmnicomグループのグローバルPR会社のFleishman Hillard Japanを経て、戦略コンサルティング&投資会社である株式会社グルーツを創業。2014年、サイバーセキュリティ会社スプラウトを創業、2016年10月退任。
2021年にグルーツの事業再編に伴い、株式会社deeptierを創業。ファウンダーとして政策シミュレーション領域へのAI活用や、大手企業との共同プロジェクト等をリードしている。
本田 哉樹
株式会社deeptier マネージャー
Web系企業での開発経験を通じて、日本のシステム開発が抱える構造的な問題を肌で感じ、フリーランスとして独立。 独立後は、炎上・崩壊寸前のプロジェクトへの参画を主戦場とする。
曖昧な責任体制、形骸化したプロセス、意思決定の停滞——こうした状況を「前提条件」として受け入れ、機能しないものを整理し、成果が出る構造に組み直すことをキャリアを通して積み重ねる。顧客折衝・設計・実装・進行管理を統合することで、情報の分断による遅延を排除し、様々な技術・環境においても再現性のあるシステム開発をリード。
「エンジニアの価値は知識量ではなく、未知を即座に戦力化して成果につなげられるか」が持論。各現場で得た知見を共通構造として抽出・再構築することで、Human-AI Hybrid Development Methodの設計思想に至る。
※この記事について
本インタビューは2026年6月に実施いたしました。肩書や所属はインタビュー実施当時のものであり、インタビュー時点の一般的な開発情報に基づいて執筆されています。技術トレンドの変化により、推奨されるツールや手法は変わる可能性があります。
記事／構成：deeptier マーケティングチーム