CDLEひろしま主催　第14回勉強会「流行そうなので今のうちになっておこうぜ、FDE(Foward Deployed Engineer)!」

15分LT ／ CDLEひろしま ／ 2026.07.16 FDE // 00 Forward Deployed Engineer ── AI時代の「現場に入るエンジニア」と、その本質 #FDE #Palantir #Ontology #業務設計 #CDLEひろしま speaker: 座禅いぬ ／ x: @zazen_inu 01 / 37

FDE // 01 自己紹介 x: @zazen_inu // 生成AIと自己との統合を目指したい Python / AWS / Difyで業務システムを構築 ▸ ObsidianとClaude Code、Codexが僕の脳みそです ▸ マナビDXQuest修了生コミュニティ運営チーム ▸ CDLEひろしま ／ CDLE講師 ▸ 自分的トレンド：行動デザイン（行動エンジニアリング） ▸ // 資格・検定 // 越境する学びこそが楽しみ ▸ ▸ G検定 2025#1 ▸ ITパスポート ▸ DS検定 ▸ 医療系資格 ／ 博士 FDEという働き方を今日は掘ってみます ▸ AIエージェント勉強会、オンラインは7月中に開催。現地は8月予定 ▸ MDXQ本編、SIGNATEもSAMURAIもやる！ ▸ 地域貢献を加速したい！ → 新たなDXチャレンジをすべく暗躍中 02 / 37

はじめにお断り FDE // 02 私はFDEやPalantirの専門家ではありません。 ▸ 本LTは、私が自分なりに調べてまとめた 調査結果 です。 ▸ そのため、実態とは 異なる可能性 があります。 ▸ もし間違いがあれば、ぜひ指摘してください。それが私の一番の学びになります。 03 / 37

FDE // 03 今日の流れ 01 なぜ今FDEが話題なのか（2026年の動き） 02 FDEとは何をする人なのか 03 由来としてのPalantir 04 Palantirの歴史と業務理解 05 本質はAIではなくOntology 06 役割分担：FDSE × Deployment Strategist 07 AI時代のFDEとは何か 08 まとめ 04 / 37

なぜ今FDEが話題なのか 日付 05/04 05/11 06/30 07/02 07/12 動き Anthropic × Blackstone / Goldman / H&F で実装会社を設立 OpenAI Deployment Company 発足 ＋ Tomoro買収 AWS Forward Deployed Engineering 組織 Microsoft Frontier Company TCS がFDE構想を公表 FDE // 03 規模 約15億ドル 40億ドル超 / FDE約150名 10億ドル 25億ドル / 6,000人 最大8,900人 巨額の資本が示す答えは一つ。AIのボトルネックは「モデル」ではなく「導入」だと、業界が金で認めた。 05 / 37

FDE // 03 もう一つの証拠：労働市場 800%+ 2025年1月〜9月で、FDEの月次求人が800% 以上増加した。 OpenAI、Anthropic、Cohere が顧客対応エンジニ ア組織を拡大している。 Financial Times ── The new hot job in AI: forward-deployed engineers (2025-11-02) 06 / 37

なぜ今FDEなのか これまで 良いAIモデルを作れば価値が出る FDE // 03 これから AIを現場の業務に埋め込める会社が価値を 出す AIのボトルネックは、モデル性能だけではなく、 業務理解・データ接続・権限・運用・評価へ移っている。 07 / 37

なぜ「現場で効く」のは難しいのか ① 現場からは無数のデータがAPIを目指して伸びる。しかし実際に接続できるのはごく一部で、 残りは届かないまま消えていく。 FDE // 03 08 / 37

なぜ「現場で効く」のは難しいのか ② SAP・SharePoint・Excel・社内DB・写真・メール・図面——形式も場所もバラバラ。伸びて きたラインは、どれに繋げばいいか判断できずに消えていく。 FDE // 03 09 / 37

FDEとは何をする人なのか FDE // 04 FDE = Forward Deployed Engineer 意味としては ── 顧客の現場に深く入り、業務課題を理解し、技術で解決策を作り、本番稼働まで 持っていく人。 10 / 37

FDEがやること 現場ヒアリング ユースケース設計 顧客との検証 FDE // 04 業務フロー整理 プロトタイプ作成 権限・運用・評価設計 データ構造の把握 本番実装 学びをプロダクトに戻す = コンサル ＋ エンジニア ＋ PM。ただし最終的にコード／システムまで持っていくのが肝。 11 / 37

FDE // 04 普通のエンジニアとの違い 普通の開発 FDE的な開発 要件定義 現場に入る ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ 設計 実装 納品 業務を観察する 曖昧な課題を構造化する 小さく作って使ってもらう ↓ 業務とプロダクトを同時に変える 12 / 37

由来としてのPALANTIR FDE // 05 情報機関・防衛・企業向けに、データ統合と意思決定支援のプラットフォームを提供してきた。 Gotham Foundry Apollo AIP 政府・情報機関・防衛向けの分析基盤（最初の製品） デプロイ・運用基盤（クラウド〜エアギャップ対応） 民間企業・行政向けのデータ統合基盤（後で詳述） LLMをOntologyに接続し業務のActionへつなげる 13 / 37

PALANTIRの初期 FDE // 05 初期の仕事は ── 情報分析官の隣に座り、ばらばらの機密データをつなぎ、分析・捜査・作戦に使えるソフ トを一緒に作ることだった。 原型はPayPalの不正検知。AIが全部判断するのではなく、人間の分析能力を拡張する（intelligence augmentation）思想。 14 / 37

PALANTIRの歴史 PayPalの不正検知 FDE // 05 → 人間＋ソフトで → 対テロ・情報分析に応用 → 現場でプロトタイプを改善 → 関係性を見つける Gothamとして共通化 S-1（2020）：2003年創業、情報コミュニティ向けに開発 ／ Gothamが最初の製品 ／ 現場で手作業だったネットワーク分析を支援。※Gotham 「2008年公開」は二次資料 15 / 37

初期PALANTIRが解いていた問題 人物 組織 電話番号 FDE // 05 口座 住所 車両 渡航記録 通信記録 捜査記録 問題は「データがない」ではなく、部署・システム・形式ごとに分断され、人間が関係性を発見しにくいこと。 S-1：「1つではなく何千もの干し草の山から針を探していた」 16 / 37

PALANTIRが作ったもの データ接続 共同分析 FDE // 05 エンティティ解決 権限管理 関係性の可視化 監査ログ 時系列・地理分析 分析→行動の受け渡し 機密情報を扱うがゆえに、権限管理と監査ログが製品の中核だった。 17 / 37

ここで重要 FDE // 05 現場で問題を解く → 似た問題が何度も出る → 共通機能を抽出する → Gotham / Foundryとして製品化 最初から完成したFoundryがあったわけではない。 FDEが現場で見つけたパターンが、プロダクトになった。 18 / 37

本質はAIではなくONTOLOGY FDE // 06 Data ↓ 本質は、組織内のばらばらなデータを、業務上の意味を持った 世界として扱えるようにすること。 Ontology ↓ Application ↓ Action 19 / 37

本質はAIではなくONTOLOGY FDE // 06 現実の業務世界を、データとソフトウェアが扱える形に翻訳すること。 それが ── Ontology。 Palantirはこれを「組織のデジタルツインを作る運用レイヤー」＝自社の堀(moat)と説明する。 20 / 37

ONTOLOGYとは何か FDE // 06 顧客 DBのテーブルをそのまま見せるのではなく、現場の人間 が理解している概念に対応させる。 例：工事会社なら └─ 案件 ├─ 現場 ├─ 見積 ├─ 工程 ├─ 資材 ├─ 作業員 └─ 請求 21 / 37

ONTOLOGYは「名詞」だけではない // 状態 State 引合い → 現場調査 → 見積作成 → 受注 → 施工中 → 完了 → 請求済み FDE // 06 // 行動 Action 見積を承認する ▸ 資材を発注する ▸ 担当者を割り当てる ▸ 工程を変更する ▸ 22 / 37

なぜONTOLOGYが重要なのか データだけある → AIは意味が分からない FDE // 06 Ontologyがある → AIは「何を見て、何をしてよいか」が分かる Ontologyは、AI Agentのための業務地図である。 23 / 37

役割分担：FDSE × DS FDE // 07 Forward Deployed Software Engineer Deployment Strategist FDSE DS 「スタートアップのCTOに近い責任範囲」 顧客の分析官と並んで座る問題解決者 顧客の中で設計・実装し、動かす。 業務課題を構造化し、何を作るべきかを決める。 FDEは1つの役職名ではなく、この2つが組んで現場に入るモデル。 24 / 37

AI時代のFDEは、両方を担う 役割 FDSE Deployment Strategist AI企業のFDE FDE // 07 重心 現場に入り、実装し、動かす 業務を構造化し、何を作るかを決める 1人で両方をかなり担う なぜなら、AI企業にはFoundryのような完成プラットフォームがまだないから。 ＝ 顧客ごとに「ミニFoundry」を建てている。 25 / 37

証拠：ANTHROPICの求人 MCPサーバー FDE // 07 サブエージェント Agent Skills これは、本番ワークフローに組み込まれる部品。 Anthropic Careers ── Forward Deployed Engineer, Applied AI ／「再現可能なパターンを型にしプロダクトへ還元する」 26 / 37

AI時代のFDEとは何か FDE // 08 置き換わる（実装作業） コード生成 SQL生成 テスト作成 データ変換 置き換わらない ドキュメント化 UI試作 現場で「そもそも何が問題か」を発見すること。 Excelが残る理由、承認が止まる理由 ── データには出てこない。 だから各社は「AIで代替」ではなく「人を6,000人送り込む」と判断した。AIはFDEのレバレッジを上げる存在。 27 / 37

これから価値が上がる能力 FDE // 08 業務理解 → Entity抽出 → Ontology設計 → Action設計 → AI / Agent実装 → 運用・評価設計 戦略コンサルだけでも、実装屋だけでも足りない。この掛け算が希少で、報酬も高い。 28 / 37

FDE // 08 実践するなら：最初の型 業務フロー 5 Action 1 Entity 6 Pain 2 Link 7 AIで支援できる箇所 3 4 State 1〜6 = Deployment Strategist の仕事 ／ 7 = FDSE の仕事。順番が大事。 29 / 37

FDE // 08 例：地域貢献で考えるなら // Entity // Action 住民 観光客 港 航路 学校 補助金 運航会社 便 船 バス 病院 増便する 減便する 需要を予測する 接続を改善する 補助金を配分する 住民へ通知する 「減便」はコスト削減ではなく、通院・通学・観光・災害移動に影響するAction。※Foundryは英国NHS等 行政でも稼働 30 / 37

例：企業協働で考えるなら FDE // 08 顧客 → 案件 → 見積 → 受注 → 作業 → 納品 → 請求 どこで情報が途切れ、どこで判断が属人化しているかを見る。 Excel転記・紙・口頭確認・二重入力・承認待ち ── AIより先に、業務モデルを作る。 31 / 37

まとめ FDE // 09 現場に入り、業務を理解し、データとAIを使って、実際に動く仕組みを作る人。 ただしAI時代のFDEは、PalantirがFDSEとDeployment Strategistに分けていた仕事を、1人で、土台が ない状態からやることになる。 32 / 37

今日の結論 FDE // 09 最近FDEが話題なのは、AI企業が「モデル企業」から「導入企業」へ進化しているから。 2026年、その進化に数千億円規模の資本がついた。 Palantirの歴史が示す順番 現場に入る → 業務を理解する → 共通パターンを見つける → Ontologyを作る → Actionを作る → Platformになる 33 / 37

FDE // 09 最後に：私たちがやるなら 業務フローを書く Actionを定義する Entityを拾う 小さく実装する Linkをつなぐ 使ってもらう Stateを見る 学びを型にする これが、FDEの第一歩。 34 / 37

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実際にチャレンジしたいのであれば FDE // 10 01 自分の生活や仕事でチャレンジ → LTで発表してみる！ 02 CDLEひろしまで一緒に課題解決してみる 03 マナビDX Quest 企業協働プログラムに応募する 一緒に勉強しましょう！ 36 / 37

FDE // 11 参考資料 // 一次情報 // 報道 ▸ ▸ OpenAI Careers: Forward Deployed Engineer, Tokyo ▸ Anthropic Careers: Forward Deployed Engineer, Applied AI ▸ Palantir Careers: FDSE / Deployment Strategist ▸ OpenAI: Deployment Company 発表（2026-05-11） ▸ AWS: Forward Deployed Engineering 発表（202606-30） ▸ Palantir S-1 filing, SEC（2020） FT: The new hot job in AI（2025-11-02） ▸ CNBC: Anthropic × Goldman / Blackstone、15億ドル （2026-05-04） ▸ TechCrunch: Ode with Anthropic（2026-07-15） ▸ CNBC / TechCrunch: Microsoft Frontier Company （2026-07-02） ▸ Reuters: TCS、最大8,900人（2026-07-12） ▸ Forbes, Andy Greenberg: Palantir（2013）／ Wired UK（2012.9） 37 / 37