32本の記事
FDEとは？仕事内容・必要なスキル・向いている人を具体例で解説
FDE（Forward Deployed Engineer）は、顧客の現場に入り込み、業務の課題を見つけるところから実装・定着までを担うエンジニアです。仕事内容、求められるスキル、向いている人の特徴を具体例で解説します。
市場・動向FDEの市場と求人動向：海外での広がりと日本の状況、増えている理由
FDE（Forward Deployed Engineer）の求人はなぜ増えているのか。Palantirから始まった働き方が、OpenAI・Anthropic・AWSなどに広がった経緯と、日本のIT人材不足の状況を、出典つきの事実で整理します。
キャリア実装エンジニアからFDEになるキャリアパス：身につける順番と今の現場でできること
実装はできるが上流の経験が浅いエンジニアが、FDE（Forward Deployed Engineer）になるまでのキャリアパスを解説。身につけるスキルの順番、今の現場で経験を積む方法、つまずきやすい点を具体例で紹介します。
スキルシステム開発の見積もりの出し方：明細・松竹梅・すり合わせで顧客が選べる状態を作る
見積もりのゴールは金額を出すことではなく、顧客が納得して「自分で選んだ」と思える状態を作ることです。業務フローから量を数える方法、明細の砕き方、松竹梅の組み方、提示後のすり合わせと出し直しまでを例付きで解説します。
スキルデータから業務を推測する方法：CSVを見て業務フローの仮説を立てる
受注や出荷のCSVには、誰がいつどんなきっかけで業務をしているかが表れています。ヒアリング前にデータを見る3つの観点、ヒストグラムで分けて比べる手順、仮説への確信度の付け方を工具卸の具体例で解説します。
スキル業務フロー（ASIS）の書き方：現状の業務を描く手順と書くときの注意点
ASIS業務フローは、ロール×時系列の形で、各ステップのINPUT・OUTPUTと確信度まで書いて初めて使えるものになります。書く目的の決め方、描く手順、ロールの境界で起きる要件漏れの防ぎ方を具体例で解説します。
スキル業務AI化のアルゴリズムの選び方：LLM・機械学習・最適化・ルールの使い分け
業務をAI化するとき、何でもLLMで解こうとすると精度も運用も崩れます。ルールベース、機械学習、数理最適化、LLM、RAGの向き不向きと、業務フローのどこに人の確認を入れるかを、判断フローと具体例で整理します。
キャリア生成AIで実装が速くなった時代、エンジニアの価値はどこに移るか
生成AIでコードを書く時間が短くなると、エンジニアの価値は「何を作るかを決める」と「正しく動くかを確かめる」に移っていきます。実装の前後で何が問われるようになるのかを、業務システムの具体例で解説します。