記事 · FORWARD DEPLOYED ENGINEER
Forward Deployed Engineerとは。
AIを本番稼働させるために、顧客のチームの中で働くエンジニア。Palantirで生まれ、OpenAIをはじめとするAI研究機関に広まった呼び名です。
何をするのか
動いているシステムを届ける。
提言でもデモでもありません。本番で動く成果を届けます。社内で働く人が実際に使うものです。
コードを書く前に、現場の担当者と一緒に業務を可視化する。
既存のシステムや実データにモデルを組み込む。ERP、CRM、Excel、社内データベースなど。
コスト、応答時間、誤り、合意した事業指標を本番で測る。
引き継いで、役目を終える。コードは会社のリポジトリに残し、チームが保守できる状態にする。
なぜ広まったのか
ボトルネックが移った。
どの会社も半日でClaudeやChatGPTを契約できます。いま難しいのは、会社を動かしているシステムの中でモデルを働かせることです。
まさにその段階で、ライセンスは文章チャットのまま終わり、PoCは実データで止まり、LovableやReplitで作ったアプリはスケールしなくなります。足りないのはツールではなく、人です。AIを本番で動かした経験があり、結果に責任を持つ人が、チームの中に必要です。
FDE、コンサルティング、要員提供
実際に何が変わるのか。
依頼する前に
5つの質問。
目標は何で、達成をどの指標で判断しますか。
計画はコードの前に自社チームが承認しますか。
作った人のほかに、誰がレビューしますか。
コードもデータもAIサービスも自社のアカウントに残りますか。
支援が終わったあと、自社チームだけで何を保守・運用できますか。
ブラジルで
TDIAがこの仕事をします。
TDIAのエンジニアが明確な目標を持って貴社のチームに加わり、AIを本番稼働させます。TDIAは同じやり方で、monitore.aiを運用し続けています。
TDIAのFORWARD DEPLOYED ENGINEERを見る >直接のご相談はcontato@tdia.com.brまで。AI活用がこれからの方は初期診断へ。
よくある質問
この役割について。
AIエンジニアと同じですか。
重なる部分はありますが、重心が違います。AIエンジニアはモデルの開発や学習を中心とすることが多いのに対し、FDEは既存のモデルを顧客のシステムや業務に組み込み、本番で成果を出すことに重点を置きます。
モデルを作っている会社の人である必要がありますか。
いいえ。独立したFDEは、課題と会社のデータポリシーに合わせてツールを選びます。
どのくらいの期間いますか。
期間は工数ではなく目標で決めます。支援の終了も、あらかじめ契約で定めます。