「Forward Deployed Engineer（フォワードデプロイエンジニア、以下FDE）」という職域の名前を、最近見かけるようになった方もいるかもしれません。
米国発の概念で、顧客の現場に深く入り込み、課題を発見し、その場でAI・ソフトウェアを作り、成果が出るまで改善し続けるエンジニアを指します。日本ではまだ言葉自体が広がっていませんが、この記事を書いている最中にも、採用市場やスタートアップの資金調達といった異なる角度から、この職域が立ち上がりつつある兆候を見かけるようになりました。
この記事では、FDEとは何かを整理した上で、医療機関向けにAI導入支援を行うgiverthの実際の働き方が、この概念とどう重なるかを具体的にお伝えします。
FDEとは何か
FDEを一言で表すと、顧客と直接コミュニケーションを取り、要望を言語化し、そのまま開発・実装まで行うエンジニアです。
- フォワード（forward）：サッカーで言うところの最前線に立つFWのイメージ
- デプロイド（deployed）：顧客の前に配置されているという意味合い
つまり、後方でコードだけを書く存在ではなく、最前線で顧客と向き合いながら手も動かすエンジニア、という役割を表しています。米国では建設・産業流通・物流といった「地味だが不可欠」な業界向けにAIを活用したFDE型のサービスを提供するスタートアップが、実際に大型の資金調達を実現するといった動きも出てきています。
giverthの実践：個別解決から無料ツールへの一般化
弊社（株式会社giverth）は、FDEという名称を掲げたサービスを提供しているわけではありません。ただし、実際にやってきたことを振り返ると、同じ構造のアプローチを取ってきたと感じています。
giverthの原点は、代表の沼尻自身が病院でシステムを運用していた経験にあります。電子カルテのネットワークが外部から完全に切り離された、閉じたローカルネットワークだったこと。患者情報を扱う以上インターネットに繋がない環境が当たり前で、「AIを使うならクラウド」という世間の常識が医療現場には根本的に合わないと、現場で肌で感じていました。
独立後、複数の医療機関へ個別に対応する中で、算定要件に共通するグレーゾーンが見えてきました。それを「診療報酬改定チェック」「B001-3自主点検AI」という無料診断ツールへと一般化してきたのが、これまでの歩みです。
- 顧客の現場に深く入る：病院でのシステム・医事業務12年の経験に加え、個別の医療機関・企業への直接ヒアリング
- 個別企業の課題を解く：複数の医療機関・法人への個別提案と検証
- 共通するデータ・業務フローを見つける：複数医療機関への対応から、診療報酬の算定要件に共通するグレーゾーンを抽出
- ツールへ一般化する：「診療報酬改定チェック」「B001-3自主点検AI」という無料診断ツールへの一般化
一般的なAI導入支援との違い
パッケージ化された汎用ツールを「導入して終わり」にするのではなく、個別の顧客の現場に深く入り込んで課題を発見し、その場で作り込みながら成果を検証する。この順序の違いが、FDE的なアプローチと一般的なAI導入支援の分かれ目だと考えています。
汎用ツールは幅広い顧客に対応できる反面、個別の現場特有の事情——たとえば医療機関ごとに異なる算定要件の解釈や運用ルール——までは拾いきれないことがあります。FDE的なアプローチは、まず個別の現場に深く入ることで、そうした事情まで含めて課題を発見できる点に強みがあります。
まとめ
FDE（Forward Deployed Engineer）は、顧客の現場に深く入り込み、課題発見から実装までを一貫して担うエンジニアという職域です。日本ではまだ言葉自体が広がっていませんが、生成AIの進化を背景に、この働き方の価値が海外を中心に見直され始めています。
giverthは、FDEという名称を掲げてはいないものの、個別の医療機関の課題を解決しながら、その中で見えてきた共通パターンを無料ツールへ一般化するという、同じ構造のアプローチを実践してきました。
「うちの現場の課題も、こういう形で相談できるか」という段階からで構いません。まずは現状をお聞かせください。
