FDE（Forward Deployed Engineer）という職種が、日本でも少しずつ語られるようになってきた。「FDEとは何か」を解説する記事は増えたが、そのほとんどは海外——主にPalantirやOpenAI界隈——のFDE論の紹介だ。 私は日本企業のクライアント先で、FDEとして働いている。企画段階から現場に...

「AIって100%正確じゃないんですか」。クライアント先で、この質問には何度も向き合ってきた。 エンジニアにとって「LLMの出力は確率的で、たまに間違える」は当たり前の前提だ。しかし非エンジニアの顧客にとっては、そうではない。従来のシステムは「決められた通りに動く」ものだったので、「たまに間違える」という性質自体が直感...

AI導入案件のスコープを決めるとき、多くの現場で最初につまずくのがここだ。「完成させます」と請負的に約束するのは危険なのに、かといって「時間だけ提供します」という準委任の建て付けでは、依頼する側が不安になる。 以前の記事で、FDEとSESの違いは「工数提供」か「成果責任」かにあると書いた。この記事では、その成果責任を実...

「要件が固まっていないと開発に入れない」。これは正しいが、AI導入案件では話が逆になることが多い。要件は、動くプロトタイプを見せて初めて固まる。 とはいえ、ヒアリングもなしにいきなり作り始めていいわけではない。ここでは、私が実際に使っている「顧客ヒアリングからプロトタイプまでを最短で回す型」を書く。 なぜ「要件を固めて...

「デモでは完璧に動いたのに、本番投入したら思ったように動かない」。LLMアプリを作っていると、これは驚くほど頻繁に起きる。 原因の多くは、モデルの性能不足ではない。デモを通す評価と、本番で求められる評価が、そもそも別物であることに気づかないまま作り進めてしまうことにある。ここでは、私がクライアントワークで実践している評...

前回の記事で、FDEとSESの違いは「工数提供」か「成果責任」かという契約の性質にある、という話をした。では、その成果責任を果たせる動き方は、どうやって身につけるのか。 私自身、最初からFDE的に動けていたわけではない。実装は問題なくできても、稟議の通し方や情シスの巻き込み方は、現場で失敗しながら学んだ。ここでは、その...

「FDEって結局、SESと何が違うんですか」。この職種について話すと、必ずと言っていいほど聞かれる。 私は日本企業のクライアント先でFDE（Forward Deployed Engineer）として働きながら、SESの現場も経験している。両方の現場を知る立場から言うと、この2つは似ているようで、契約の建て付けから単価、...

Claude CodeのようなAIコーディングエージェントを個人開発で使うのと、クライアントワークで使うのとでは、気をつけるべきことがまったく違う。個人開発なら多少雑に扱っても自分が困るだけだが、クライアントワークでは、コンテキストに何を読み込ませるか、何を書き込ませるかが、そのままセキュリティ・契約上のリスクになる。...

「AI導入案件の多くはPoCで止まる」。この指摘自体は、もう目新しくもない。コンサルの資料にも、ベンダーのセミナーにも、同じ言葉が並ぶ。 だが、そこで語られる原因——「目的が曖昧」「経営のコミットが弱い」——は、現場にいる立場からすると表層的だと感じる。目的が明確で、経営が乗り気でも、PoCは止まるときは止まる。私は実...