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AI実装FDE
AI実装FDEは、AX（AIによる事業の変革）を、現場から実現するサービスです。FDE（Forward Deployed Engineer）が御社の現場に入り込み、変える所を見つけ、AIで作り、変わった業務を御社の仕組みとして残します。
| AIの道具を入れる | AIで事業を変える（AX） | |
|---|---|---|
| 始まり | どのAIの道具を入れるかから考える | どの業務を、どう変えるかから考える |
| 範囲 | 今の業務の中に、道具を足す | 業務の流れと判断のしかたを、AIを前提に組み直す |
| 残るもの | 使える道具 | AIを前提に動く業務と、それを回す御社の仕組み |
Why AX
生成AIの道具を全社に入れ、使い方を教える。それだけでは、業務の流れと判断のしかたは今のままです。AIは今の仕事の一部を手伝うところにとどまり、事業の形は変わりません。
事業の形が変わるのは、現場の業務の流れと判断のしかたを、AIを前提に組み直したときです。どこを、どう組み直すかは、外からは決まりません。現場を理解し、業務の課題を理解して、初めて見えてきます。
AI実装FDEは、その組み直しを、現場から御社と一緒に進めるサービスです。
米MITの研究プロジェクトの調査では、企業の生成AIパイロットの95%が、測定可能な損益効果に至っていないと報告されています。
出典: MIT NANDA「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」
作りたいものが既に決まっているならAI受託開発で、毎月回る1つの業務なら AIエージェント導入・プロダクト・専門業務AI-BPO で、最初から頼めます。
Approach
現場に入り、変える所を見つける。
業務とデータを現場で見て、課題がどこにあり、どこを変えれば事業に効くかを見つけます。全社で目標を掲げたものの手をつける所が決まっていない。業務がいくつもの部署をまたぎ、どこを直せば効くのかが分からない。データはそろっているのに、何が変わるのかが見えない。そうした状態から入ります。
業務の形を、AIを前提に描き直し、作って動かす。
何を作るかを御社と一緒に決め、AIエージェントと、それを動かす仕組みを、御社が既に使っている基盤（NotionやCopilotなど）の上に作ります。作った物は現場で使いながら、業務に合うまで直します。
変わった形を、御社の仕組みとして残す。
使い方の手順と判断の基準を文書にして、御社の中で回る形にします。対訳データの整備の事例では、機種が増えても現場が自分で回せる専用ツールを、運用手順書をつけて残しました。入り込むのは、仕組みになるまでです。
ふつうのソフトウェアエンジニアは、1つの機能を多くの顧客のために作ります。FDEはその逆です。この働き方を生んだ Palantir は、自社の FDE をこう説明しています。
「一つの顧客のために、多くの能力を実現することに力を注ぐ。」Palantir が自社の FDE を説明した言葉（FDSEs focus on enabling many capabilities for a single customer）
OpenAI の FDE の求人も、受け持つ範囲を、見つけるところから本番に出すところまでと書いています（own discovery, technical scoping, system design, build, and production rollout）。
Difference
提案する人（営業）、助言する人（コンサル）、作る人（エンジニア）は、ふつう別々です。FDEは、その境目をまたいで、一つの役割で最後まで受け持ちます。
コンサルとの違い。助言と資料が中心で、作るのは別の担い手です。AI実装FDEは、助言したのと同じ理解のまま、作るところまで受け持ちます。
SIer・客先常駐との違い。作るものが決まってから入り、決まったものを作ります。AI実装FDEは、どこを変え、何を作るかを決めるところから入ります。
AIのツールとの違い。道具を届け、使いこなしは現場に任されます。AI実装FDEは、業務の形を組み直し、現場で動くところまで作ります。
「FDEは、顧客の抱える課題を明確化した上で業務プロセスを再設計し、システムの要件定義をする上流工程に強みを持つ。」日経クロステック『客先常駐と似て非なる「FDE」、上流に強み 少数精鋭で知識集約型』（2026年6月5日）
First step
どこを変え、何を作るかを決める前に、業務とデータを見て、どこから手をつけるかを決める診断です。AI実装FDEはここから始めます。診断だけでも頼めます。
現場でのワークショップとヒアリングから始め、生データを全件分析し、真因と打ち手を特定して、実行計画にまとめます。
業務もデータもあるが、どこから減らすべきか定まっていない現場
現地ワークショップ、生データの全件分析、真因の特定、提言、実行計画（報告書一式）
100万円〜・1週間〜
大手機械メーカーで2件（約1万件の満足度調査の全件分析／約1万件の異常処理の全件再判定）
リモート完結のデータ分析だけが必要な場合は、業務データ分析レポートへ。本診断は現地対応・真因究明・実行計画まで含むフル版です。
Process
社内に要るのは、業務を教えてくださる現場の方と、接続を許可する方です。常駐はせず、週次の現場訪問とリモートを組み合わせます。進めている間のご相談には、ゴムマリがサポートします。
01
業務とデータを棚卸しし、効く場所と始める順番を特定します。
02
診断の結果から、変える業務と作るもの、その順番を御社と決めます。
03
御社の基盤の上に作り、現場で使いながら直します。
04
使い方の手順と判断の基準を文書にして残し、仕組みになったら出ます。
業務データ診断の後の料金と期間は、作るものが決まってから、ご相談して決めます。
Results
大手機械メーカーの、業務時間の削減を全社で掲げるプロジェクトに入り、全社（約50部署）を対象に進めてきました。次の事例は、どれもこのプロジェクトの中でやったことです。
業務を紐解き、事業を理解し、成果の出どころを見極めます。その同じ理解のまま、何を作るかを決め、作るところまで切れずに進みます。
大手企業向けERPの営業と導入コンサルティングで基幹システムの導入を支え、2024年10月からは大手企業の現場で生成AIを自ら実装しています。
Price
業務データ診断
100万円〜
1週間〜
AI実装FDE
要相談
作るものと期間が決まってから、お見積もりします
価格は税別です。
FAQ
※IPA「SECURITY ACTION 二つ星」を自己宣言しています（IPAの宣言事業者一覧で事業者名「ゴムマリ」を検索いただけます）。詳細は情報セキュリティ基本方針・DX戦略へ。
業務データ診断（1週間〜）から始めます。業務とデータを棚卸しし、効く場所と始める順番を特定したうえで、何を作るかを御社と決めます。
必須ではありません。作るのはゴムマリが行います。社内に必要なのは、業務を教えてくださる現場の方と、接続を許可する方です。
いいえ。週次の現場訪問とリモートを組み合わせるなど、御社の体制に合わせます。入り込むのは、仕組みになるまでです。
相談から納めるまで、同じ担当が受け持ちます。実務はAIエージェントの編成が回すため、分業の伝言がありません。この編成は自社の業務で毎日動かしているものです。納品物と運用手順はすべて文書化し、属人化を防ぎます。
秘密保持契約（NDA）を締結のうえ、お預かりしたデータはAIの学習に使われない環境で処理します。接続先の許可リスト・操作ログなど、稟議・監査に必要な整備もセットで対応します。詳細は情報セキュリティ基本方針をご覧ください。
はい。まずはお問い合わせください。現場の状況をうかがい、効きそうな業務と進め方をご提案します。業務データ診断（有料）に進むかは、その後にご判断ください。
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