FDE（Forward Deployed Engineer）は、顧客の現場に入り、業務を理解しながらその場でシステムを作るエンジニアです。Palantir が始めたこの職種を、2025年以降は OpenAI や Anthropic が、国内ではソフトバンクや日立が掲げるようになりました。ただ、FDE に求められることを書き出すと、業務の理解から設計と実装、運用の定着まで、開発の工程がほぼすべて並びます。そんな人材が本当にいるのでしょうか。そこで、国内外11社の FDE の求人を集め、求められる能力を調べました。結論から言うと、求人で定義される仕事内容は8つの分野のほとんどにまたがる一方で、必須要件は3分野前後に絞られ、業務の理解を必須にした求人は1件もありませんでした。ProFab が AI の開発を受託してきた経験も踏まえると、現実的なのは業務側と実装側の役割分担を前提にした体制ではないかと考えています。
FDE の概要
FDE の起源
FDE は、データ分析ソフトの Palantir が2010年前後に作った職種です。同社は、顧客の組織に入って自社のソフトウェアを組み立てるエンジニアを Forward Deployed Software Engineer と呼び、本社で製品を作るソフトウェアエンジニアと分けていました。公式ブログによると、本社のエンジニアは多くの顧客が使える1つの機能を作り、FDE は1社の顧客のために多くの機能を使えるようにします（Palantir Blog、2020-11-02）。
同社では2016年頃まで、FDE の人数が本社のソフトウェアエンジニアより多かったといいます（The Pragmatic Engineer、2025-08-12）。製品の開発者より、現場で導入を支援する人のほうが多かったことになります。
FDE の広がり
この職種が一気に広がったのは、生成 AI の導入が本格化してからです。OpenAI は2025年1月に FDE の部署を立ち上げ、2026年5月には、FDE と導入担当あわせて150人で始める導入支援会社 OpenAI Deployment Company を発表しました。Anthropic も主要顧客の現場に入る FDE を募集しており、2026年7月には投資会社の Blackstone などと組んで、FDE 型の導入支援会社 Ode を立ち上げています。
求人の数も増えています。Fortune によると、2026年1〜8月の FDE の求人は前年同期の10倍を超えました（Fortune、2026-09-03）。国内では、ソフトバンクと OpenAI の合弁会社 SB OAI Japan が FDE による導入支援を掲げ、アクセンチュアは Microsoft と FDE の専門組織を作りました。日立も2026年9月に、工場や設備向けの AI を導入する FDE チームを発表しています。
FDE とコンサル・SIer・開発会社の違い
AI の導入やシステムの開発は、おおむね5つの工程で進みます。世の中でよく使われる「コンサル」「SIer」といった言葉が指す範囲で、どの工程を受け持つかを比べてみます。
| 担い手 | 課題の定義 | 要件定義 | PoC（試作） | 実装 | 運用と改善 |
|---|---|---|---|---|---|
| コンサルティング会社 | ○ | ○ | |||
| SIer | ○ | ○ | ○ | ○ | |
| 開発会社 | ○ | ○ | |||
| FDE | ○ | ○ | ○ | ○ |
コンサルティング会社の受け持ちは要件定義までで、PoC 以降の実装は別の会社が担います。SIer は要件定義から運用までを受け持ち、大規模な開発を請負の形で進めることを得意とします。開発会社は、決まった要件を形にするところを受け持ちます。FDE は、同じ人（あるいは同じチーム）が要件定義から運用まで一定期間支援する形を指す言葉として使われており、契約の形も違います。
アクセンチュアの説明では、客先常駐の SE との違いは契約にあります（ITmedia AI＋、2026-06-01）。人が常駐した時間（人月）で対価を受け取るより、業務の変革と、それによる成果で評価される仕事です。
FDE を構成するスキル
まず、ProFab で定義している FDE のスキルマップを紹介します。
中央の FDE を、8つの分野が囲んでいます。業務理解・課題発見、要件の言語化・構造化、現場コミュニケーション、プロジェクト推進、AI・LLM 活用、システム設計・実装、データ・検証、品質保証・定着支援です。各分野の周りには、それぞれ8つの具体的なスキルを並べました。たとえば業務理解・課題発見には業務フローの把握や業務の棚卸し、効果の試算が、システム設計・実装には API 連携やデータベース設計、クラウドの構築が入っています。合わせて64個のスキルです。
このスキルマップを作ったときは、コンサルの力と技術の力をすべて1人で提供する形を、FDE として売り出していました。ただ正直なところ、自分で書いておきながら、これを1人で身につけている人がどれだけいるのか、という疑問は当時から持っていました。
求人に見る FDE の能力
FDE に求められる能力を客観的に把握するために、各社が FDE の求人に何を書いているかを調べました。求人は、採用する企業が FDE に求める能力を最も明示的に書いた文書です。
求人の集計方法
2026年9月28日時点で掲載中の FDE の求人を、1社1件ずつ集めました。海外は Palantir、OpenAI、Anthropic、Cohere、ElevenLabs、Databricks、Baseten の7社、国内は JDSC、クラスメソッド、アンドパッド、InsightX の4社です。いずれも各社の公式の採用ページから取得しました。仕事内容、必須要件、歓迎要件の箇条を1つずつ抜き出すと、11件で195項目になり、これを上の8分野に振り分けています。
企業別の分野数
求人に書かれた内容をすべて集計すると、1件の求人は8分野のうち中央値で7分野にまたがっていました。8分野すべてにまたがる求人も、OpenAI、Cohere、Baseten、JDSC の4件あります。
文面にも、1人に複数の職種を重ねる書き方が出てきます。Baseten の求人は、この職種をエンジニアであり、プロジェクトマネージャーであり、プロダクトマネージャーでもある、と書いています。アンドパッドの求人は「あなたは技術者であり、コンサルタントであり、事業家です。」です。FDE の求人からは、私たちのスキルマップと同じく、1人で多くの分野を担う人材を求めていることが分かります。
ところが、必須要件だけで数えると分野数は大きく減ります。11社のうち10社で、必須要件の分野数が求人全体を下回り、中央値は7分野から3分野に下がりました。差が最も大きいのは JDSC（8分野から2分野）で、Palantir（7分野から2分野）と Baseten（8分野から3分野）が続きます。求人全体では1人に多くの分野を求めていても、採用の条件として課しているのはその一部です。求人全体は入社後に任せたい仕事の広さを、必須要件は採用の時点で求める能力を表していると見ています。
分野ごとの求人数
では、どの分野で差が開いているのか。先ほどの11件の求人の中で、分野ごとに、その分野を書いた求人の数を集計しました。
差が最も大きいのは業務理解・課題発見です。11件のうち9件の求人に出てくるのに、必須にした求人は1件もありません。一方で、システム設計・実装は11件すべての必須に入り、現場コミュニケーションも9件の必須に入っています。
採用の条件は、顧客と話せて、作れる人にとどまっています。業務の理解は、入社してから現場で身につけるものとして扱われていると見ています。Anthropic はすべての要件を満たしていなくても応募してほしいと書き、クラスメソッドは入社後に FDE へ育てる「候補」の枠で募集しています。
各社の体制に見る FDE の分担
求人の数字だけでは、業務の理解や課題の発見を誰が担っているのかは分かりません。そこで次に、各社が FDE をどういう体制で現場に出しているかを、公式ブログや報道から調べました。
業務側と実装側を分ける会社
FDE を始めた Palantir は、FDE とは別に Deployment Strategist（以下 DS。業務側の担当）という職種を置いています。社内では FDE を Delta、DS を Echo と呼びます（Palantir Blog、2022-03-08）。DS の仕事は、顧客の業務を理解して効果が出る場所を見つけること、顧客との関係をつくること、日程と成果物を管理すること、顧客の経営層に向けて説明することです。2026年9月28日時点の採用ページでも、FDE の求人29件と DS の求人26件が別の部署として載っており、東京にも DS の求人が2件、FDE の求人が1件あります。
同じ呼び方は Databricks にもあります。同社の DS の求人は、DS を顧客の課題のプロダクトマネージャーとし、なぜ・何を作るかを DS が、どう作るかを FDE が担うと書いています（Databricks 採用ページ）。OpenAI が2026年5月に立ち上げた導入支援会社も、150人を FDE と導入担当（Deployment Specialist）の組み合わせとして発表しました。
分け方は会社によって違います。投資会社の Insight Partners が FDE を置く企業を調べたところ、FDE は常に複数人のチームで組まれ、単独の FDE で組む例はありませんでした（Insight Partners、2026-07-21）。Databricks などは FDE と戦略担当の2人組、Workato は顧客担当が窓口を持ち、FDE の専門家を案件ごとに入れ替えます。国内では日立が、FDE には1人でスーパーマンのように動くイメージがあるが、1人で全ては担えない、として FDE をチームで組み、FDE チームとは別に、最新の技術を FDE に届ける組織を設けています（ITmedia エンタープライズ、2026-09-07）。
| 会社 | 業務側の担当 | 分け方 |
|---|---|---|
| Palantir | Deployment Strategist | FDE と別の職種。顧客ごとに4〜5人のチーム |
| Databricks | Deployment Strategist | DS がなぜ・何を、FDE がどう作るかを担う |
| OpenAI Deployment Company | Deployment Specialist | FDE と組にして150人で開始 |
| Workato | 顧客担当 | FDE の専門家を案件ごとに入れ替える |
| 日立 | チームで分担 | FDE チームとは別に、最新の技術を届ける組織を置く |
ただし、職種の境目ははっきりしていません。Palantir の公式ブログは、建前では DS はプロダクトマネージャー寄り、FDE は技術寄りだが、実際にはどちらの仕事も混ざっていて、境目はよく大きくぼやける（blur heavily）と書いています。DS の中には1日中コードを書く人も、コードに触らない人もいるそうです。元社員の Nabeel Qureshi は、顧客ごとのチームは4〜5人ほどの小さなものだったと振り返っています（Reflections on Palantir、2024-10-15）。
業務側と実装側を1人に任せる会社
反対に、業務側と実装側を1人に任せる例もあります。元 Palantir の FDE の中には、自分のいたチームでは3つの役割を1人が兼ねていた、と語る人がいます（Aced）。Anthropic が Blackstone などと作った Ode は、技術の難題を解きながら全体にも責任を負える人を集めていると報じられました（TechCrunch、2026-07-15）。半数以上が起業経験者で、大勢の FDE より少数精鋭で臨むといいます。
分業への反論もあります。アクセンチュアの保科学世氏は「戦略に詳しいが実装は分からない人と、実装は得意だが戦略視点がない人にチームを組ませても、互いに重なる部分がないのでうまく機能しない」と述べています（ITmedia AI＋、2026-06-01）。同社は、顧客の支援に必要な知見を一通り身につけたうえで専門を磨いた人でチームを組んでいるそうです。
1人で完結させる会社も、全員に同じ業務内容を任せているわけではなく、選ばれた少数の人を対象にしています。分業への反論も、分業そのものより、重なりのない分業に対して言っていると見ています。
2つの調査を踏まえると、求人で FDE の必須に含めていない業務理解・課題発見を、多くの会社は DS のような別の職種に割り当てているようです。
ProFab の場合
ProFab での DS と FDE の分担
ProFab で DS と呼んでいるのは、使う相手の IT リテラシーがどの程度であっても、そのシステムが仕組みとして成り立つことを説明しきれる状態まで進める役割です。抽象的な構想にとどめず、実際には PoC の半分くらいまで具体的に進めます。
DS と FDE の境目は、要件定義と技術選定の間に置いています。DS が責任を持つのは要件定義までです。DS の範囲は、一般には業務要件で切られることが多いのですが、ProFab では業務要件に加えて、機能要件（画面と操作）とデータ要件（どのデータをどう持つか）も含めたシステムの要件定義まで責任を持つ形として定義しています。そこまで決まっている前提で、FDE はその要件を受けて、技術選定から責任を持って担当します。
境目を明確にしているのは、要件まで書けていれば、技術選定から先は FDE や SIer が決められるからです。要件が曖昧だと、FDE がさらに上流へ遡る必要があり、1人で全工程を担当する形に戻ってしまいます。
ProFab のこれまで
ProFab も、最初は1人の FDE が全工程を担当する形を目指していました。ただ、実際に案件を進めると、1人ですべての工程を担当するのは難しいと感じるようになりました。
もう1つの理由は、クライアント先で見てきたことです。バイブコーディング（AI に自然言語で指示してコードを書かせる開発）が広まり、クライアントの社内でも、1人ですべての工程を作ろうとする動きが出てきました。ただ、私たちが見てきた範囲では、長期的に使い続けられたものはほとんどありません。
ProFab のメンバーで言うと、コンサルティング会社出身の DS は、経営に近い課題を扱ってきたので、設計まではなんとか担当できます。ただ、エンジニアリングやクラウドの構築までを1人で担当するのは難しい。一方で、ProFab の機械学習エンジニアは、ハードウェアとソフトウェアの両方の経験に加えて独立の経験もあり、とても優秀で上流の話も相当できますが、経営に近い課題の定義まで見るのは難しい。
2人とも、深さだけでなく幅についてもかなりの経験を積んできたメンバーです。それでも、全体を1人でカバーするのは難しい。そう考えると、ある程度のところで重なりを持たせることを前提に、役割を分担することが大事だと考えています。
FDE を確保するには
FDE の定義を広く取った場合、求められる水準の人材はほぼ存在しないと考えています。人材紹介会社 Christian & Timbers の推計では、米国の FDE は約1万7,000人で、顧客の投資に見合う成果を出せる人はそのうち約2,000人だといいます（TechCrunch、2026-07-30）。報酬も高く、Anthropic の FDE の求人は年収28万〜32万ドル（4,200万〜4,800万円）、国内でも InsightX の求人は850万〜1,500万円です。
こうした人材を確保するには、高い報酬でフルスタックの人材を採用するか、そうした人材が独立して担うかのどちらかになります。もう1つの道は、案件を見極めて、1人で成り立つ案件や手法を選ぶことです。業務が小さく、既存のツールを組み合わせれば済む案件がこれにあたります。どの案件にどちらを当てるかは、別の記事で書きます。
一方で、人材に依存しない方法として、毎回ゼロから作らないことが挙げられます。Palantir の公式ブログは、コンサルとの違いを、部品の大半を既製品で組めるので顧客ごとに一から作り直さなくてよい点だと説明しています。前に触れた元社員の Qureshi も、FDE が現場で急いで書いたコードを本社の製品開発チームが製品にしていたと書き、企業に長く続く価値を生むには両方が要る、と振り返っています。日立が FDE チームとは別に、最新の技術を届ける組織を設けているのも、同じ考え方です。案件ごとに作ったものを基盤として残せば、次の案件で FDE が作る範囲は小さくなり、1人に求める能力の幅も狭くなると見ています。
まとめ
FDE の求人と各社の体制を調べると、求人で定義される仕事は1人で多くの分野を担う姿でしたが、採用の条件と実際の体制は、どちらも業務側と実装側の役割分担を前提にしていました。要件定義で重なる DS と FDE を組むことが現実的な体制だ、というのが今回の結論です。
すべてを担える人材を探すより、役割の分け方を決め、案件ごとの成果を基盤として積み上げていく。日本全体で AI とソフトウェアの開発力を高めるには、こうしたやり方に変えていかざるを得ないと考えています。
ProFab では、業務側と実装側で役割を分ける形で、AI の導入と開発を支援しています。自社の業務で試したい方は、お問い合わせからご連絡ください。
