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/ ginのFDE人材
SERVICE / ginのFDE人材
事業要件からセキュリティまで、 全レイヤーを一人で担う。
事業要件から セキュリティまで、 全レイヤーを 一人で担う。
FDEは、経営レベルに踏み込んでビジネス要件を引き取り、
そこから現場の実装までを一人の中で接続できる人材を前提とする職種です。
ginには、経営・事業要件設計から、
AI・ソフトウェアエンジニアリング・インフラ・セキュリティまでを
束ねて動かせるFDE人材が、複数在籍しています。
/ サービス概要
SERVICE / サービス概要
AIを”道具”ではなく、 現場の戦力に。
AIを”道具”ではなく、 現場の戦力に。
ginのAXコンサルティング/FDEは、AIを社内ツールの追加で終わらせず、
業務構造そのものを再設計する手段として、
現場に深く埋め込むサービスです。
FDE（Forward Deployed Engineer）は、Palantirを源流に、
OpenAIやAnthropicをはじめとする先進企業が再評価している職種です。
経営レベルでビジネス要件を引き取り、現場に深く入り込み、
要件定義から実装、運用、ROI測定までを一気通貫で担う
「実装責任者」と位置づけられます。
「コードを書けるコンサル」「コンサルできるエンジニア」を、
ひとりの人材として現場に置く。
提案資料で終わらず、人月で売らず、PoCで止めない。
ginはこの考え方を、AIブーム以前から実践してきました。
/ ginのFDE観
SERVICE / ginのFDE観
肩書きではなく、 現場で動けるかを大切に。
肩書きではなく、 現場で動けるかを大切に。
FDEは、いま注目を集める職種だからこそ、
解像度を持って向き合うべきテーマだと考えています。
提案で完結する関わり方や、フレームワークの提示で終わる支援だけでは、
AIを現場に根づかせることは難しい——私たちはそう捉えています。
ginは、AIモデルそのものの性能差ではなく、
経営レベルで事業要件を引き取り、現場に入り込み、
業務に溶け込ませて成果を出しきれるかで
価値を示していきたいと考えています。
- STANCE 01業務を理解した上で、自らコードを書きます。
資料の作り込みよりも、動くプロトタイプを早く届けることを優先します。 - STANCE 02経営レベルで事業要件を引き取り、現場まで翻訳します。
KGIと現場の不便を、同じ言葉で語れる状態をつくります。 - STANCE 03短い期間で動くものを届け、信頼を積み上げます。
資料ではなく、成果で対価をいただく姿勢を貫きます。 - STANCE 04本物のFDEは希少な存在です。
だからこそginは、実装力で証明することにこだわっていきます。
/ FDEの核心は、速さ
SERVICE / FDEの核心は、速さ
速さは、すべての領域に レバレッジが効く資産。
速さは、 すべての領域に レバレッジが効く資産。
FDEのアセットの中で、ginが最も重視しているのは”速さ”です。
速さは、あらゆる領域にレバレッジを効かせる唯一の資産だと捉えています。
1週間の中で、何回PDCAを回せるか。
どれだけの仮説を、どれくらいの量で検証できるか。
意思決定の合意プロセスを、どれだけ効率的に回せるか。
プロジェクトの最初に、ginがあらためて問い直すのはこの3点です。
速さがあれば、悪い結果も「学習量」として積み上がり、
改善のドライブに変わっていきます。
「正解を一発で当てる」ではなく、「速く回して学習量で勝つ」——
それが、ginのFDEが現場に持ち込む基本姿勢です。
- PDCA1週間で何回回せるか。週次のサイクル数を、KPIの最上位に置きます。
- HYPOTHESIS仮説の質より、量と検証速度で勝負します。質は、量から立ち上がるものだと捉えています。
- DECISION意思決定の合意プロセスを、最初に設計し直します。承認の階段こそが、最大のボトルネックになり得ます。
- LEARNING悪い結果は「学習量」として資産化します。失敗の累積が、最終的な勝ち筋を立ち上げます。
/ 支援の2つの型
SERVICE / 支援の2つの型
既存プロダクトを活かすか、 構造から作り直すか。
既存プロダクトを 活かすか、 構造から作り直すか。
ginのFDEは、お客さまの状況に応じて2つのモードを使い分けます。
すでにAIプロダクトがある場合は、それを最大限に活かして
導入と価値化までを高速化します。
適切なプロダクトがない場合や、業務構造そのものを問い直す必要がある場合は、
経営レベルで事業要件を引き取り、
KGI設計からゼロベースで実装を組み立てていきます。
-
PATTERN A既存プロダクトを活かす
既存のAIプロダクトを、
現場に活きる戦力に。自社プロダクト「SPARQX」や、お客さまがすでに導入されているAI製品・SaaSを起点に、
業務へのフィット、現場に合わせたカスタマイズ、
そして使いこなされる状態への定着までを伴走します。「導入はしたが現場で使いこなせていない」「PoCで止まっている」状態を、
本来の価値が引き出される状態へと引き上げていく支援です。
プロダクトを前提に、導入と価値化を高速化することをミッションに据えます。 -
PATTERN B構造から作り直す
業務の構造から、
ゼロベースで組み立て直す。市場に適切なプロダクトがない場合や、
業務の在り方そのものを問い直す必要がある場合に取るアプローチです。
経営レベルで事業要件を引き取り、KGI設計から業務再構築、
必要なAIの内製や既存ツールの組み合わせまで、
前提を置かずに最適解を組み立てていきます。SPARQXの応用実装や、新規プロトタイプの構築もこの領域に含みます。
プロダクトの前段に立ち戻り、構造ごと作り直すことが価値になるケースで力を発揮します。
/ 進め方
SERVICE / 進め方
業務の入力と出力の中身を、 AIで書き換える。
業務の入力と 出力の中身を、 AIで書き換える。
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01STEP
ビジネス要件・KGI設計
ビジネス要件を経営レベルで引き取り、何を最適化するのかを最上流で定義します。
経営指標と現場指標を接続し、AIで動かす数字を一意に決めます。
ここを丁寧に設計することが、後工程を「単なるツール選定」に閉じさせない出発点になります。 -
02STEP
業務構造の解体
既存業務を「AIで効率化する領域」「再構築すべき領域」「人が担い続ける領域」に切り分けます。
AIに置き換える前に、まず業務の構造そのものを問い直していきます。 -
03STEP
プロトタイプ実装と高速反復
既存プロダクトがある場合は、現場に合わせて素早く組み込み、検証を回します。
ない場合は、短い期間で動くプロトタイプを内製し、現場に届けます。
「1週間に何回PDCAを回せるか」を最重要 KPI に据え、
資料ではなく動くもので信頼を得ていきます。 -
04STEP
現場への定着
既存メンバーに「奪われる感」を生まないよう、丁寧な導入を設計します。
役割の再定義、操作の習熟支援、AIに対する不安の解消をセットで進めていきます。
AIの浸透は、技術以上に組織設計の問題だと捉えています。 -
05STEP
運用と複利
測定可能な成果と、現場で得た知見を次の打ち手に還流していきます。
一過性の効果ではなく、組織能力として残る形に。
FDEが離れたあとも、現場が自走できる状態を残すことを目指します。
/ 実績ハイライト
SERVICE / 実績ハイライト
Tier1エンプラから地方企業まで、 現場に届けてきました。
Tier1エンプラから 地方企業まで、 現場に届けてきました。
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/ CASE 01 / Tier1 エンタープライズ
大規模組織における
AI実装と業務再設計生成AI領域の事業会社さまのクライアントワークとして、
業務全体の構造整理から、AIエージェント実装、
現場浸透までを伴走しています。 -
/ CASE 02 / 地方自動車ディーラー
ネッツトヨタ富山さまとの共創による
営業体験の再構築属人化していたヒアリングや接客プロセスを、
音声AIプラットフォーム「SPARQX」で支援。
次世代店舗構想に基づき、業務効率化にとどまらず
「人にしかできない接客」へ集中できる仕組みを実装しています。 -
/ CASE 03 / 多領域への横展開
業務知識×AIの
複数業界における実装人事・教育・不動産・カスタマーサクセスなど、
業務知識とAIを掛け合わせる領域で実装を進めています。
業界横断で蓄積した知見が、次の現場で複利として活きていきます。
