今、注目を集めるFDEとは何か？
AIがどんどん世の中に浸透する中で、今、注目を集めているのが、FDE（Forward Deployed Engineer：フォワード・デプロイド・エンジニア）という新たな職種です。
FDEとは文字通り、客先という最前線（＝フォワード）で、AIの実装（＝デプロイ）を手掛けるエンジニアのことです。
FDEが注目を集める背景として、ChatGPTやジェミニ、あるいはクロードといった生成AI（AI）は世の中に普及するものの、それらを必ずしも正しく使いこなせない顧客が多いこと。その結果、その顧客に入り込んで生成AI（AI）の実装支援を行うエンジニア（FDE）に注目が集まっているのです。
今や本場の米国では最も年収が高いエンジニアとしてFDEは人気を集めており、また日本国内でもFDEを専門に手掛ける会社もでてきています。
もちろん、私たち、船井総合研究所でもFDE支援を手がけています。
それでは、具体的にこのFDEは、どの様なAI実装を手掛けるのでしょうか？
FDE支援（AI実装支援）の具体的な中身とは？
船井総合研究所で行っているFDE支援の説明をする前に、特に一般的な中堅・中小企業における、あるべきAI実装の姿をお伝えできればと思います。
一般的な中堅・中小企業におけるAI実装は大きく次の３パターンが想定されます。
＜AI実装のパターン＞
１）既存のデータソースと生成AIを連携して「AI営業部長」「AI工場長」「AI〇〇長」をつくる
２）生成AIで業務アプリをつくって業務改革を進める
３）AIエージェントをつくって業務改革を進める
「AI営業部長」「AI工場長」「AI〇〇長」をつくる方法
ご存じの通り、AIを駆動させるためにはデータが必要です。
この、AIを駆動させるデータ源のことをデータソースまたはラグといいます。
ここで、ポイントとなるのは、今、自社にこうしたデータソースとなり得る「情報」が蓄積されているか、どうか、ということになります。
例えばAIフレンドリーなSFAまたはCRMに商談情報が蓄積されていれば、そのSFA・CRMと生成AIを連携させることにより、その生成AIは御社の「AI営業部長」になり得ます。
例えば千葉県浦安市に本社工場を置く株式会社カネコ様では、Zoho（ゾーホー）を導入して、ここ数年来はZohoで顧客管理を行っていました。
その結果、現在では生成AIをZohoにつなぐことで、この生成AIが「AI営業部長」になっています。例えば、
・受注率の高い商品の一覧、逆に受注率の低い商品の一覧を出して
と、指示すると、自社の受注率が高い商品の一覧を生成AIが教えてくれます。
つまり同社が得意な商品はこれ、と、いうことです。
そして次に
・今、フォローした方がよい、その商品の商談の一覧を出して
と指示すると、該当する商談の一覧を生成AIが教えてくれます。
さらに生成AIは「お客様に送付するメールをつくりましょうか？」と、問いかけてくれて、送信ボタンを押せば、それだけで顧客フォローができてしまいます。
また、同様に数年前からSFA・CRMとしてZohoを導入している生産財商社の吉岡興業株式会社様（兵庫県神戸市）でも、Zohoと生成AIをつなぐことにより、「AI営業部長」を実現しています。例えば、
・高額案件を多く抱えている営業担当者と、その理由は？
・逆に、案件が少ない営業担当者と、その理由は？
と、いった質問に的確に回答してくれます。また、
・今、フォローするべき案件のベスト３０と、その理由を出して
と指示すれば、同様に生成AIが回答してくれます。
前述のケースではデータソース（ラグ）がSFA・CRMであったため「AI営業部長」でしたが、例えば会計システムとつなげば「AI経理部長」になりますし、人事評価制度につなげば「AI人事部長」になります。
つまり自社内で、いかに有効なデータを蓄積していくかが重要なのです。
AIを活用して簡単に業務アプリをつくる方法
今や生成AIを活用してGAS（＝グーグル・アップ・スクリプト）や、HTMLでプログラムをつくり、容易に業務アプリをつくることができます。
ただし前述の方法だと、業務ごとに独立したアプリをつくってしまい、データを統合管理することができません。また作成した後、必要ができて修正することも難易度が上がります。
その点、はじめから業務アプリをつくることが前提で開発されているZohoクリエイターであれば、内蔵されているAI「Ziaエージェント」によって簡単に業務アプリをつくることができます。
具体的には「会議室の予約アプリをつくって」「営業車の管理アプリをつくって」といった具合に、複雑なプログラミング無しに文章の指示や、音声指示により業務アプリをつくることができるのです。
こうした技術のことを「バイブコーディング」といいます。
Zohoクリエイターが優れている点は、この「バイブコーディング」に対応している点もそうですが、アプリごとにデータが細切れにならず、全てのアプリ間のデータが自社統合データとして“つながって（横ぐしをさして）”管理することができる、という点です。
またZohoクリエイターは、おおもとがローコード・ノーコードのプラットフォームであるため、開発した後の修正や変更も容易に行えます。
AIエージェントをつくって業務改革を進める方法
前述のデータソースと生成AIをつないで「AI〇〇部長」をつくる、あるいはZohoクリエイターで様々な業務アプリを開発する、といったプロセスを重ねていると、AIエージェントの開発も容易に行うことができます。
例えば前述の生産財商社のケースでいうと、
・フォローするべきタイミングで、それができていない案件のアラートを営業担当者に出す
・さらにフォローのメール文面まで自動で作成する
と、いったAIエージェントをつくることができます。
なお、船井総合研究所では、こうしたAIエージェントの開発基盤として「プライム」をリリースしており、既に多数のAIエージェントの「型」を持っています。
例えば営業担当者のやり取り情報や商談情報をもとに、もっと最適な営業プロセス（営業トーク）をアドバイスしてくれるAIエージェントや、営業ロールプレイング、あるいは１ｏｎ１をベテラン担当者の代わりに行ってくれるAIエージェントです。
この様に、FDEによるAI実装のパターンには様々なパターンがあります。
いずれにせよ、重要なことは、AIを駆動させるデータソースを自社でしっかりと構築することであり、前述の通りZohoはそれを容易に実現するツールです。
Zohoの導入については、ぜひ、下記URLから詳細をご確認ください。
こちらのコラムは平日毎日、以下のメールマガジンにて配信しております。
ぜひご登録ください。
