今後、私はフリーランスのFDEとして、企業の業務課題の整理からシステムの設計・開発、導入後の改善までを支援していきます。
FDEとは、Forward Deployed Engineerの略称です。
決められた仕様に沿ってシステムを開発するだけではなく、顧客の業務に深く入り込み、課題を整理し、必要な仕組みを実際に構築して、現場で使われる状態まで持っていくエンジニアを指します。
私が目指すのは、単に「依頼された機能を作るエンジニア」ではありません。
業務内容や現在の運用を確認し、何を改善するべきかを一緒に考え、必要に応じて生成AI、Webシステム、データ連携、自動化などを組み合わせながら、実際に使える仕組みを作るエンジニアです。
FDEとは
FDEは、顧客の業務現場とプロダクト開発の間に立つエンジニアです。
一般的なFDEは、次のような工程を一貫して担当します。
- 顧客の業務や課題を理解する
- 解決すべき課題を整理する
- 技術的な解決方法を検討する
- プロトタイプを短期間で開発する
- 現場で検証する
- 本番環境へ導入する
- 利用状況を確認しながら改善する
- 得られた知見を再利用できる形にする
OpenAIのFDE職でも、最初のプロトタイプから安定した本番システムまで技術的な提供を担い、顧客チームと密接に連携しながら、必要に応じて自らコードを書くことが役割として示されています。
BoxもFDEを、企業に入り込んでAIワークフローを設計・導入・最適化し、AIの実験段階から実運用への移行を支援する技術者と位置付けています。
つまりFDEは、コンサルタントとソフトウェアエンジニアの中間ではなく、両方の役割を横断する存在です。
課題を説明するだけでも、システムを納品するだけでもありません。
顧客の業務成果につながるところまで、技術と業務の両面から関わります。
なぜフリーランスFDEを目指すのか
これまで私は、Java、Python、TypeScriptなどを使用した業務システムやWebアプリケーションの開発に携わってきました。
要件整理、設計、実装、テスト、運用保守まで経験する中で感じたのは、システム開発では「何を作るか」を決める部分が非常に重要だということです。
技術的に正しいシステムを作っても、現場の運用に合っていなければ使われません。
反対に、現場の課題を正しく理解できれば、大規模なシステムを作らなくても、小さな機能や自動化によって大きく改善できる場合があります。
生成AIによって開発速度が上がるほど、今後は次の能力が重要になると考えています。
- 現場の状況を理解する力
- 曖昧な課題を整理する力
- 適切な技術を選ぶ力
- 短期間で試作品を作る力
- 実際の業務へ組み込む力
- 利用者の反応を受けて改善する力
私は、これまで培ってきた業務システム開発の経験を土台として、こうした役割を一貫して担うフリーランスFDEとして活動していきます。
フリーランスFDEとして支援すること
業務内容と課題の整理
最初から詳細な要件定義書を用意していただく必要はありません。
現在の業務フロー、利用しているExcelやシステム、時間がかかっている作業、発生しているミスなどを確認します。
そのうえで、次の内容を整理します。
- 本当に解決するべき課題
- システム化する範囲
- 既存サービスで対応できる範囲
- 独自開発が必要な範囲
- AIを利用するべき部分
- 現在の運用を見直すべき部分
- 優先して取り組む機能
特定の技術やAIを導入することを前提にせず、課題に適した方法を検討します。
プロトタイプ・PoCの開発
最初から大規模なシステムを開発するのではなく、重要な機能に絞ったプロトタイプを作ります。
実際に操作できる画面を早い段階で確認することで、文章や資料だけでは分からなかった認識の違いを発見できます。
生成AIを利用する場合も、最初に小規模なPoCを作り、次の点を確認します。
- 必要な精度を実現できるか
- 業務時間を削減できるか
- 利用者が無理なく操作できるか
- AIの出力をどのように確認するか
- 機密情報や個人情報を安全に扱えるか
- 導入費用に見合う効果があるか
検証結果を見ながら、本番開発へ進むか、方向を変更するかを判断します。
Webシステム・業務システムの開発
検証した内容をもとに、実際の業務で使用するシステムを開発します。
対応を想定しているシステムには、次のようなものがあります。
- 顧客管理システム
- 在庫管理システム
- 予約管理システム
- 案件・進捗管理システム
- 社内申請システム
- データ集計・可視化システム
- 口コミ投稿・管理システム
- 生成AIを組み込んだ業務システム
- 社内文書を検索するRAGシステム
- AIエージェントを利用した業務自動化
フロントエンド、バックエンド、データベース、外部API連携まで含めて、Webシステム全体を設計・開発します。
生成AI・RAGの業務導入
ChatGPTなどを個人で使用するだけではなく、企業が保有している情報や業務フローと生成AIを組み合わせます。
例えば、次のような活用を想定しています。
- 社内資料やマニュアルの検索
- 問い合わせ回答案の作成
- 営業提案文の作成
- 報告書や議事録の作成
- 文書の分類・要約
- 顧客情報をもとにした文章生成
- 定型業務の自動化
- 社内システムへのAI機能追加
- 複数システムを横断するAIエージェント
ただし、生成AIは導入するだけでは十分ではありません。
回答精度、データ管理、権限、利用料金、誤回答への対処、担当者による確認方法まで含めて設計する必要があります。
業務で安定して使える状態を目指し、検証から本番導入まで段階的に進めます。
既存システムや外部サービスとの連携
すべてを新しく作り直す必要はありません。
現在利用しているシステムやクラウドサービスを生かしながら、APIやデータ連携によって業務を改善できる場合があります。
- 会計システム
- 顧客管理サービス
- Google Workspace
- Microsoft 365
- Slack
- 各種SaaS
- Excel・CSV
- 外部API
- 社内データベース
既存環境を確認し、費用と運用負担を抑えられる構成を検討します。
本番導入と運用改善
システムは、公開した時点で完成ではありません。
実際に業務で使用すると、開発前には分からなかった課題や改善点が見つかります。
利用状況を確認しながら、次のような改善を行います。
- 操作しにくい画面の修正
- 入力項目の見直し
- 処理速度の改善
- エラーや不具合への対応
- AI出力の評価・改善
- 新しい業務への対応
- 通知や自動化の追加
- 権限・セキュリティの見直し
単発の納品で終了するのではなく、必要に応じて継続的に改善できる関係を目指します。
一般的な受託開発との違い
一般的な受託開発では、発注者が要件を決め、開発会社が仕様に沿ってシステムを作る形が中心です。
フリーランスFDEとしての支援では、要件が固まる前の段階から関わります。
| 項目 | 一般的な受託開発 | FDE型の支援 |
|---|---|---|
| 開始地点 | 要件が決まった後 | 課題が曖昧な段階 |
| 主な役割 | 仕様に沿った開発 | 課題整理から実装まで |
| 開発方法 | 完成形をまとめて開発 | 小さく作って検証 |
| 顧客との関係 | 発注者と開発者 | 同じチームとして推進 |
| 納品後 | 保守契約がなければ終了 | 利用状況を見ながら改善 |
| 成果 | システムの完成 | 業務で成果が出る状態 |
要件どおりに作ることだけではなく、「その機能が本当に必要か」「もっと簡単な方法はないか」まで含めて考えます。
コンサルタントとの違い
ITコンサルタントは、課題分析、戦略策定、製品選定、導入計画などを担当することが一般的です。
FDEは、提案や計画だけで終わらず、自らシステムを設計し、コードを書き、本番環境へ導入します。
私自身も、資料や提案書だけを納品するのではなく、実際に動くプロトタイプやWebシステムを作ることを重視します。
次の工程を分断せず、一人の担当者として横断的に関わります。
業務ヒアリング
↓
課題整理・要件定義
↓
プロトタイプ開発
↓
検証・改善
↓
本番システム開発
↓
公開・運用
↓
継続的な改善
私が提供できる強み
業務システム開発の経験
業務システムやWebアプリケーションの開発に約5年間携わり、要件整理から設計、実装、テスト、運用保守まで経験しています。
単一の機能だけではなく、フロントエンド、バックエンド、データベースを含めて、システム全体を考えられます。
業務側と開発側をつなぐ経験
業務担当者が話す内容を、そのままシステムの仕様にできるとは限りません。
背景や目的を確認し、必要なデータ、処理、画面、運用ルールへ落とし込む必要があります。
業務上の要望と技術的な実現方法の間に立ち、双方の認識を整理しながら開発を進めます。
複数の技術を組み合わせた実装
主に次の技術を使用しています。
- Java
- Python
- TypeScript
- React
- Next.js
- PostgreSQL
- Oracle
- Supabase
- AWS
- Vercel
- Docker
- 生成AI・LLM API
特定の技術だけに限定せず、課題や規模に合った構成を選択します。
実際に操作できるプロトタイプ
これまで、在庫管理、予約管理、口コミ投稿・管理などのWebシステムを開発しています。
新しいご相談でも、必要に応じて重要な画面や機能を先行して作り、完成後のイメージを共有しながら進めます。
このような企業・プロジェクトを支援します
- 生成AIを導入したいが、具体的な用途が決まっていない
- AIのPoCを作ったが、本番導入まで進んでいない
- Excelや紙による業務をWebシステム化したい
- 既存の業務システムへAI機能を追加したい
- 自社データを活用したRAGを構築したい
- 複数のSaaSやシステムを連携したい
- エンジニアと業務担当者の間に入れる人材が必要
- 要件定義から実装まで一貫して任せたい
- 専任エンジニアを採用する前に小さく始めたい
- システム導入後も継続的に改善したい
要件が明確に決まっていない段階でも問題ありません。
現在の業務、解決したい課題、利用しているシステムなどを確認し、取り組む内容を整理します。
フリーランスFDEとして目指すこと
FDEとして重視するのは、最新のAIや技術を導入すること自体ではありません。
技術を使って、実際の業務をどのように変えるかです。
- 作業時間が減った
- 入力ミスが減った
- 情報を探す時間が短くなった
- 顧客対応が早くなった
- 担当者しか分からなかった業務を共有できた
- 新しいサービスを短期間で検証できた
こうした具体的な変化につながるシステムを作りたいと考えています。
業務内容を理解し、課題を整理し、実際にコードを書き、現場で使われるまで改善する。
その一連の工程を担うフリーランスFDEとして、企業のAI導入と業務改善を支援していきます。
FDE・AIシステム開発のご相談
次のような段階からご相談いただけます。
- 何をAI化できるか相談したい
- 業務を整理してほしい
- プロトタイプを作りたい
- 生成AIを組み込んだWebシステムを開発したい
- 既存システムを改善したい
- FDEとしてプロジェクトに参加してほしい
- 業務委託で継続的に支援してほしい
まだ要件がまとまっていなくても、現在の状況を伺いながら、実現方法と進め方を整理します。