FDEとは、ビジネスと技術の両方を理解し、AIシステムを通じて事業成果を生み出すことに責任を持つエンジニアです。FDEには技術的なスキルに加え、コンサルティングスキルを兼ね備えることが求められます。しかしこれまでのソフトウェアエンジニアの多くは、そうしたスキルを必要とされてきませんでした。
FDEの役割について詳しく解説した記事はこちらです。
従来のソフトウェアエンジニアがFDE（Forward Deployed Engineer）として活躍するために必要なスキルを育成します。クライアント現場で課題を特定し、迅速に小規模なMVPを構築してデータに基づいて価値を実証し、信頼関係やスコープを損なうことなく、導入を成功に導く力を身につけます。
現在のエンジニアのスキルセット
十分なプログラミング能力
開発における知識と経験
プロジェクトマネージメント力
社内での調整力
FDEに必要なスキルセット
課題発見力
スコープを定義する力
クライアント固有の状況への理解と調整力
信頼関係を構築するコミュニケーション力
ROIを生み出すAIシステムを構築する力
モデルの評価指標を事業成果へ結びつける力
FDEのスキルギャップがコーディング力にあることはほとんどありません。むしろ課題発見、信頼構築、スコープ定義、社内調整、そしてモデルの指標をビジネス指標に変換する力にあります。本コースは技術スタックではなく、現場から始めます。
受講者はそれぞれ自社のスタック（OpenAI、Anthropic、Google、Azure、AWS、オンプレミス）を持って参加します。本コースで扱うのは、特定ベンダーの製品ではなく、共通の設計原則や技術標準（ツール利用、エージェント、MCP、RAG、評価）です。
受講者は中堅エンジニアを想定しているため、CRUDのチュートリアルやReactの基礎は扱いません。各モジュールはプロダクトエンジニアには通常求められない、FDEに必要なスキル（迅速なプロトタイピング、制約の多いエンタープライズ環境への対応、LLMOpsなど）に絞って設計されています。
各モジュールは、実際に納品可能なレベルの成果物を作成するための演習で終了します。
各モジュールにはハンズオン研修が含まれます。
動画
各5分／合計約7時間20分
週次演習
4 回
個別セッション
オプション（推奨）
週次
対面 or オンライン
1
ビジネスが実際にどのように動いているかを深く理解することから始める
2
AIで解決すべきワークフローを特定する
3
AIが担うこと、人間が担うこと、使用するデータ、成功指標を決定する
6
AIエージェントのパフォーマンス、ハルシネーションを改善しユーザー定着率を高める
5
実際のユーザーが利用する本番環境で動くAIをリリースする
4
既存データ・システム・セキュリティ・インフラに適合したソリューションを開発する
Francisco Soares（フランシスコ・ソアレス）
Head of Client Solutions and AI Innovation
奈良先端科学技術大学院大学で自然言語処理を専攻し、修士号を取得。CyberAgent、クックパッド、Google、Unityなどの企業で経験を積み、技術戦略やカスタムソリューション開発で成果を上げる。Retail AIでは、40名以上のチームを指揮し、リアル店舗向けIoTソリューションの設計からリリースまでを担当。当時 400万人以上の月間ユーザーを獲得。同社のソリューションに機械学習を設計、実装を実現。AIに対する強い情熱から、AI技術の専門トレーニングを提供する Furious Green LLCを設立し、大手企業にAIトレーニングを提供。
FAQ
ご不明点はありませんか？よくある質問をご紹介します。
IchizokuのFDEプログラムは、ソフトウェアエンジニアがFDEとして業務を遂行するために必要な中核的な能力を身につけることを目的としています。特に、AIシステムのデプロイにおいて多くのソフトウェアエンジニアが抱えるスキルギャップを埋めることを重視しています。
受講者は、クライアントとのFDE案件を進めるために必要なツール、知識、プレイブックを身につけ、以下6つのステップを実行できるようになります。
4週間のオンラインプログラムです。eラーニングプラットフォームを通じて、88本の動画を提供します。オプション（推奨）として、プログラム設計者と質問、進捗、課題について話し合える、週1回のオンラインまたは対面でのオフィスアワーもご用意しています。
本プログラムは、クライアント向けのプロジェクトに携わった経験があり、単独またはチームでクライアント向けアプリケーションを開発したことのある中堅エンジニアを対象としています。実際にクライアント向けのコードを書き、リリースした経験が必要です。エンジニアとして2〜4年程度の実務経験がある方を想定しています。
受講者1名ごとの料金に加えて、講師とのオフィスアワーには追加料金がかかります。
自然言語処理（NAIST）の修士号を持ち、Google、サイバーエージェント、クックパッド、Unity、Retail AIなどで豊富な実績を積んできたフランシスコ・ソアレス（Head of Client Solutions and AI Innovation）が設計を担当しています。
グローバルAIプラットフォーム企業と国内大手事業者による戦略的アライアンスにおけるFDEプログラム構築など、実際の現場で培われた実践的ノウハウをベースに設計されています。
従来のエンジニアリング教育の多くは、コード記述や確定的なロジックの構築に偏りがちです。本カリキュラムでは、以下2つの領域を統合的に網羅します。
AIの検証（PoC）の最大70%が本番運用に達しない原因は、従来のソフトウェア開発の思考にとどまっている点にあります。本プログラムでは、課題特定からテスト、段階的デプロイ、運用モニタリングに至る「6段階のクライアントライフサイクル」全体を主導するための実践的なプレイブックを提供します。
各週の最後に、学んだ内容を実践するハンズオン演習があります。さらに、週1回のオフィスアワーでは、講師からほぼリアルタイムでフィードバックを受けながら、実践的に学ぶことができます。
はい、受講できます。AIの深い専門知識は必須ではありません。
Module 4では、エンタープライズのセキュリティレビューを通過するためのステップとして、権限、データ境界、監査ログ、脅威領域について扱います。また、プロンプト、モデル、ツールの変更管理、段階的なロールアウト、本番環境へのリリース準備チェックリストについても解説します。
AIパイロットの70%が本番環境で失敗しています。原因の多くは、従来のソフトウェア開発手法にあります。競合他社に遅れをとらないために、AI時代に向けたエンジニアチームのアップデートは必要不可欠です。
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