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AIを全社に広げる組織 · 07 / 13

AI定着を支えるFDE(Forward Deployed Engineer)

私たちのシニアエンジニアがチームの隣で働き、AIが本当に役立つ日々の仕事を見つけます。自社のシステムとデータで最初のユースケースを作り、社内の人が運用を続けられるまで教えます。

現場事務所でノートPCを前に笑う若いエンジニアと、のぞき込む灰色の作業服のベテラン2人 AIを全社に広げる組織
「全員分のChatGPTとCopilotのライセンスを買って、研修も1日やった。それから3か月、使っている人はほとんどいない。試験導入はIT部門の外に出ないまま、コンサルタントのロードマップは引き出しにしまったまま」

よくある課題

多くの組織が同じ始め方をします。社員にChatGPT EnterpriseやMicrosoft 365 Copilotのライセンスを買い、ベンダーを呼んで1日研修をして、あとは各自に試してもらいます。社員はメールの下書きに2、3回使ったあと、元のやり方に戻ります。AIからはERPや社内の文書が見えず、顧客データを入れてよいのかをPDPAの観点で誰も示しておらず、各チームが毎日している仕事は研修の内容に入っていなかったからです。IT部門は試験導入を1つ作り、デモではうまく動きました。ところが事業部門に引き受ける人がおらず、ITチームも本来の仕事で手一杯なので、実際のシステムにつながることはありませんでした。

コンサルタントのロードマップは、ユースケースの順位付けとしてはよくできています。ただ、計画を実行するには、コードを書き、システムをつなぎ、チームが実際に使えるようになるまで隣に座る人が必要で、社内にはその時間がある人がいません。ライセンスの更新時期に財務部門から、払ったお金で何が得られたのかと聞かれても、数字で答えられる人はいません。

解決の方法

FDE(Forward Deployed Engineer)は、顧客の組織の中に入り、その仕事を毎日している人の隣で働くエンジニアです。この形はPalantirが企業向けソフトウェアの分野で広め、今ではOpenAIやAnthropicといったAI企業も、企業顧客と働くFDEのチームを持っています。私たちのFDEは、バンコクにあるお客様のオフィスに入るか、チームのチャットやツールの中で働くか、その両方を組み合わせます。まず各チームの仕事を追い、誰が何を繰り返しているのか、データがどこにあるのかを見て、ベースラインを一緒に決めます。たとえば見積書1通の作成にかかる時間や、カスタマーサービスが1日に答える同じ質問の数です。

そのうえで、今お使いのシステムの上に最初のユースケースを作ります。ERPの在庫データを使って在庫の質問に答えるLINE OAのエージェント、SharePointやGoogle Driveから契約書や社内規程を探すアシスタント、購買の稟議書を下書きするCopilotのエージェントなどです。同時に、AIを安全に動かす土台も整えます。役割に応じた権限、監査ログ、どのデータをどのツールに入れてよいかを決めたPDPAに沿ったルール、チームの実際の質問から作って変更のたびに実行する評価セット、チームごとのコストのダッシュボードです。支払い済みのライセンスには各チームの仕事に合わせたプロンプトとエージェントを用意し、各チームの推進役が自分で作って直せるように教えます。

仕事は1か月単位などのブロックで進めます。ブロックの終わりには、誰が何の仕事に使っているか、ベースラインと比べて結果はどうか、うまくいかずにやめたものは何かを、ありのまま報告します。ロードマップを作るコンサルティングと、範囲を固定した開発プロジェクトの中間にあたる形です。社内のチームが自分で運用できるようになった時点で終了でき、コード、運用手順書、評価セットはすべてお客様の手元に残ります。提案するのはFDEで、本番で使うかどうかはお客様側の責任者が決めます。お金、顧客データ、法的な判断に関わるものには、毎回必ず人の承認が入ります。

仕組みの流れ

業務の入口
  • 各チームの日々の仕事
  • 支払い済みのAIライセンス
  • ERP、LINE OA、文書の保管場所
  • 止まっているロードマップや要望
AIが行うこと
  1. チームと並びベースラインを決める
  2. 実際のシステムで最初のユースケースを作る
  3. 権限・ログ・PDPA・評価セットを整える
  4. 推進役を育てて引き渡す
結果の届け先
  • チームが毎日使うユースケース
  • ベースラインと比べた利用状況と結果
  • 各チームの推進役
  • 自社のコード・運用手順書・評価セット

導入前と導入後

導入前
導入後
全員にライセンスを買ったのに、3か月後にはほとんど誰も使っていない
チームごとに自分の仕事用のプロンプトとエージェントがあり、利用状況も見える
試験導入がIT部門で止まり、実際のシステムにつながったことがない
最初のユースケースが実際のERPと文書で動き、ベースラインと比べて測れる
コンサルタントのロードマップは引き出しの中で、作る人がいない
社内の推進役が運用と修正を担い、コードと運用手順書も手元にある

導入で得られるもの

  1. 01

    チームと並んで働くFDE。バンコクのオフィスと、チームが使うチャットやツールの中で日々の仕事を追い、AIが本当に役立つ仕事を今かかっている時間とともに一覧にします

  2. 02

    LINE OA、ERP、文書の保管場所、Microsoft 365など、自社のシステムとデータの上で動く最初のユースケース。チームと合意したベースライン(導入前の基準値)と比べて効果を測ります

  3. 03

    AIを安全に動かす土台:役割に応じた権限、監査ログ、タイの個人情報保護法(PDPA)に沿ったデータの扱い、回答を採点する評価セット、ガードレール、コストのダッシュボード

  4. 04

    ChatGPT Enterprise、Microsoft 365 Copilot、Google WorkspaceのGeminiなど契約済みのライセンスで動く、チーム別のプロンプトとAIエージェントと利用状況の報告

  5. 05

    自分で作って直せるまで私たちが教えた各チームの推進役(チャンピオン)と、引き渡すコード、運用手順書、評価セット。私たちがいなくても続けられます

立場ごとのメリット

経営者

ライセンス代とチームの費用で何が得られたかが毎月わかります。誰がどの仕事に使っているか、何を試してやめたかも見えます。社内の人で運用できるようになれば、すぐに終了できます。

IT責任者

FDEはITが発行したアカウントで、お客様の権限ポリシーのもとで働きます。公式APIで接続し、読み取り専用から始め、既存のシステムは置き換えません。呼び出しはすべて監査ログに残り、コードはすべて自社のリポジトリに置きます。

毎日使う現場のチーム

実際の仕事でAIを試すときに隣に人がいて、つまずいたらその場で聞けます。顧客への返信の下書きや長い文書の要約など、繰り返しの仕事を片付けるプロンプトとエージェントも手に入ります。

向いている業種

社員にAIライセンスを導入済みの企業社員が数百人規模の組織部署とシステムが多い企業グループ病院・銀行・保険会社メーカー・多店舗の小売業AIロードマップはあるが作る人がいない組織

お使いのシステムと連携

Microsoft 365 CopilotChatGPT EnterpriseGoogle WorkspaceとGeminiLINE OASAPなどのERPSharePointとGoogle Drive社内データベース

開発プロセス

  1. 1

    ヒアリング

    要件・ユーザー・成功指標を定義し、着手前に範囲と価格を確定。

  2. 2

    設計

    UXとアーキテクチャを設計。プロトタイプ承認後に開発へ。

  3. 3

    開発

    AIで加速したスプリント。毎週デモ、シニアがレビュー。

  4. 4

    テスト

    合意した範囲に対してQA・セキュリティ・性能を検証。

  5. 5

    公開・保守

    本番リリース、チームトレーニング、月次保守プラン。

ビジネス課題を、動くシステムに変える

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