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title: AI時代ユーザーとエンジニアの関係はどう変わるのか
tags:  #fde #てくぎゃざ  
author: [シンプレクス株式会社](https://docswell.com/user/Simplex)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 10/29（木）の自社イベント「あなたはFDEになるべきか？https://simplexinc.connpass.com/event/408605/」にて、当社執行役員の望月 英希が登壇時に使用した資料です。
published: November 02, 26
canonical: https://docswell.com/s/Simplex/5E1DWD-2026-11-02-134239
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AI時代、ユーザーとエンジニアの関係はどう変わるのか
2026/10/29
©
© 2024
2026 Simplex,
Simplex Inc.


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自己紹介
シンプレクス株式会社
望月 英希（もちづき ひでき）
•
証券・銀行ホールセール領域 担当執行役員
•
AI CoE（Generative AI コンピテンシー）責任者
2010年4月
新卒でシンプレクスへ入社
<ホールセール領域>
2010年7月〜
株式トレーディングシステムの開発を担当、以降ホールセール領域におけるPM、DX推進
PJを多数経験
2022年4月〜
証券・銀行ホールセール領域 担当執行役員 就任
<AI>
2023年7月〜
AI CoE（Generative AI コンピテンシー）設立
バック部門も含めて活用基盤の整備を行い、全社的なAI活用を推進
2025年4月〜
AIをベースとしたシステム開発業務設計、AI-Native Deliveryの検討開始
2026年4月〜
2025年の成果をベースにAI-Native Deliveryの全社展開開始
<登壇>
2026年9月〜
Agentic Summit
Enterprise Agents会社はAIに、どこまで任せられるのか
AWS 金融サービスフォーラム 2026
開発現場 は AI でどう変わる？ AI エージェント時代の金融機関とパートナーの新しい関係
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2026年AI関連ニュース振り返り(10/27時点)
AI時代の在り方を考える前に、2026年のAI関連ニュースを、個人の好みを多分に含んだ形でざっくり整理します。
時期
3月/5月
分類
出来事
URL
ビジネス/IT
自民党。
決済システム・金融制度×AI・ブロックチェーン両輪でPT新設。
既存の決済システムと金融制度、人工知能(AI)やブロックチェーンの https://www.jimin.jp/news/information/212839.html
進化の両面からアプローチし、日本発の次世代金融モデルを世界へ AIホワイトペーパー2.0 | 重点政策 | 自由民主党
示すための議論を開始。
5月にはAIホワイトペーパーも公開。
富士通とAnthropic、戦略的パートナーシップ契約を締結
「FDE」って結局、客先常駐SEのリブランディングじゃないの？ アク
センチュアに聞いてみた - ITmedia AI＋
日立とGoogle Cloud、FDEによるフィジカルAIの社会実装とセキュリ
ティ領域での戦略的アライアンスを拡大：日立
5月～
ビジネス/IT
世の中的にFDEの注目度が高くなり、各社FDEに対する取り組みな
どの公開が増える。
6月～
ガバナンス/セキュリティ
AI利用料の増加に伴う、AI利用料をどうコントロールしていくか？など
エージェント化が迫るAIコストの二極化 2026年06月15日 | 大和総研 | 新
の議論が活発に。
田 尭之 | 田邉 美穂
7月～
ガバナンス/セキュリティ
OpenAIがAIによるHugging Face侵入への関与を公表。
テスト中のAIが外部システムへ侵入することで、AI利用の安全性が
議論に。
Hugging Face のインシデントと今後の道筋 | OpenAI
※発生が7月、公表が8月
9月
LLM
OpenAIがGPT-6 Astraを発表。
OpenAI幹部のAGIに関する発言が話題に。
GPT-6 Astra：新世代の応答性能 | OpenAI
10月～
ガバナンス/セキュリティ
情報漏洩が今までにないスピードで発生。
Agent活用による攻撃で、サイバーセキュリティ対応の見直しが迫ら
れる。
周知の事実なので、元ニュースは省略
https://aifriends.jp/uber-caps-ai-spending-1500-monthly/
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改めてFDEとは
FDE(Forward Deployed Engineer)とは、Palantir Technologies (パランティア)という会社のビジネスモデルがきっかけで有
名になった言葉です。
Palantir Technologies
企業概要
FDE募集要項
企業や政府機関が、組織内に散在する大量のデータを統合し、
意思決定や現場業務に利用するためのソフトウェア会社。
単なる分析ツールではなく、データを実際の業務・判断・AIへ接
続する「組織のデータ基盤」を提供。
FDEの価値基準として以下が定義されています。
✓ Going where you’re needed most：最も必要な場所に行く、やる
✓ Agency：主体性を持つ、不完全な状態でも意思決定を行う
✓ Embracing the ambiguity：技術者と非技術者が混在するチームで効
果的に活動し、目標が変わるなどの曖昧さも受け入れて推進する
✓ Intrinsic motivations ：難しい技術課題はユーザーの成果のために(タ
スクではない)
✓ Ruthless goal orientation：既存の製品の限界に縛られず乗り越えて
いく
主なソリューション
ソリューション名
概要
Gotham（ゴッサム）
異なる情報源を統合し、捜査・防衛・作戦立案などを支援。
Foundry
（ファウンドリー）
販売、在庫、工場、物流などのデータをまとめ、分析や業務
改善を実現。
AIP（Artificial
Intelligence
Platform）
生成AIや大規模言語モデルを、企業データや実際の業務に
安全に接続するプラットフォーム。権限管理や監査、AIエー
ジェントの構築も対象。
Apollo（アポロ）
開発者、セキュリティ チーム、オペレーターを1つにつなぐことで、
DevSecOpsを完全に自動化および統合した自律デプロイメ
ント(Autonomous Deployment)を実現
ソフトウェア プラットフォーム | Palantir
https://www.palantir.com/jp/platforms/
Palantir Technologies - Forward Deployed Software Engineer
https://jobs.lever.co/palantir/5168e8fd-fec1-4fea-b7a1-81bdaea65850
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FDEとFDEモデル
FDE(Forward Deployed Engineer)はロールであり、 このFDE(FDEと表現されたビジネスモデル)の定義は語る人によって様々
な意味合いが包含されるケースがあると感じます。
そのため、FDEというロールの話ではなく、FDE人材を用いたビジネスモデルという観点で考えると、3パターンに分けることが可能だ
と考えます。
※以下は私の理解であり、一般的な定義ではありません。
ビジネスモデル
企業イメージ
ビジネスイメージ
Product型 FDEモデル
Palantir Technologies
OpenAI
などのAIサービス提供企業
自社プロダクトを用いて課題解決を実施。
得られた知見は自社プロダクトへ反映し、ユーザー課題を解決しながら、自社プロダク
トの成長も実現。
Ecosystem型 FDEモデル
主にSIerやITコンサルティング企業等※
他社プラットフォームを使って顧客課題解決を実施。
知見や再利用可能なナレッジを蓄積。
Delivery型 FDEモデル
SES企業※
個別案件の実装・定着支援が中心。
プロダクトへの還流は基本無し。
※同一企業であっても、サービスの特性などにより複数の型を取り得ます
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AIの進化により何が起きているか？
単純に技術を利用することに対するハードルは下がり、「その技術を使って何をするか？何を実現するか？」
まで考えることが重要な世界へ
1
ビジネス/IT
AIによってコーディングを含む開発の効率化が進む中、エンジニアには、単にシステムや機能を作るだけでなく、ユーザーの課題やニー
ズを理解し、価値あるプロダクトやサービスの実現につなげる力がより重要になる。
2
ガバナンス/セキュリティ
ただ作るのではなく、今まで以上にセキュリティに対する知識も持ったうえで開発する必要有。
もちろん、AIにより自動チェックして高速化していく必要はあるが、その前提としては人間がチェック内容を状況に応じて判断を行うこと
が現時点においては必要と考える
ビジネス/IT：収益増 ガバナンス/セキュリティ：ビジネス継続性
「ただ言われたものを作る」、ということに対する価値は、今後下がり続けていく前提で考えるべきだと思っています。
AIにより、「開発」、また「開発」以外の領域にチャレンジするハードルが下がった今、双方向に染み出して価値創出をしていく必要があります。
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AI時代、ユーザーとエンジニアの関係はどう変わるのか
AIの進化により、ユーザーとエンジニアの対応領域が広がり、両者の垣根はどんどん小さくなると考えます。
これまでのスキルセットは、得意領域＋αの「T型」が中心でしたが、これからはAIの力を借り、価値提供に必要な幅広いことを自
ら実現できる人材が重要になります。
一方、特定領域を極めるキャリアを選ぶ場合は、AIや他者では容易に代替できない突出した専門性が一層求められます。
今まで（イメージ）
凡例
ユーザーの実現力
これから（イメージ）
エンジニアの実現力
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各スキルにおける業務遂行に必要な最低ライン
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AI時代、ユーザーとエンジニアの関係はどう変わるのか
変わる必要があるのは、ハードスキルだけでなく、ソフトスキルも含まれます。
技術面のハードルが相対的に下がったからこそ、 パランティアの募集要項のような、総合的な課題解決力/実現力が最大の価値
になると考えます。
課題解決力とは
実現力とは
目の前の事象だけでなく、本質的な課題を捉え、その原
因を明らかにしたうえで、最適な解決策を考える力。
ユーザーが目指す成果を起点に、その実現に必要な手
段を考え、実行に移す力。
「ユーザー」「エンジニア」という役割や担当範囲にとらわれ
ず、課題解決に必要なことを自ら考え、主体的に行動す
ることが重要となる。
既存の手法や前例にとらわれず、最適な方法を柔軟に
選択し、関係者を巻き込みながら、主体性を持って最後
までやり遂げることが重要となる。
重要なことは、今までの「ユーザー」と「エンジニア」という役割の違いを、課題解決の制約にしないことです。
ユーザーとエンジニアは、得意領域の異なるメンバーとして、最高の成果のために一体となって進める関係性になると考えます。
その時にエンジニアに求められることは、
「ただ作る」ことではなく、「エンジニアリング」以外にも自ら踏み込んで、主体的に成果を出しに行き、
自分の立ち位置における成果ではなく、ビジネスに対しての成果にコミットすることだと考えます。
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