【FDE完全入門 2/8】なぜ今FDEが注目されるのか？AI導入の変化を解説

「FDE完全入門」連載・第2回（全8回）

「AIに質問したら、ちゃんと答えてくれた。でも、会社の仕事ではまだ使えていない」。

FDEが注目される理由は、この差を考えると分かりやすくなります。

FDEは、お客さまの仕事を理解し、技術を使って困りごとを解くエンジニアです。

第2回では、AIを試すだけでは終わらない理由と、企業の取り組みを紹介します。

AIが答えられるだけでは、仕事には使えない

架空のネットショップを例に考えてみましょう。

担当者は毎日、「返品できますか」「送料はいくらですか」といった質問に答えています。

AIが回答の下書きを作れば、文章を書く手間を減らせそうです。

ただ、うまく答えた例を一つ見ただけでは、安心して任せられません。仕事で使う前には、次のような確認が必要です。

• 返品のルールが変わったら、新しい内容で答えられるか。
• 別のお客さまの注文情報を見せてしまわないか。
• 分からない質問を、担当者に回せるか。
• 回答を直す時間まで含めて、手間が減るか。
• 作った人がいなくても、使い続けられるか。

AIの性能を上げるだけでは、これらは片付きません。会社のルールを聞き、使う資料を整理し、人が確認する手順も決める必要があります。

こうした仕事では、現場の人と話しながら、実際に動く仕組みを作れる人が役立ちます。FDEは、その役割を担う仕事の一つです。

企業は、どんな取り組みをしている？

ここでは、公式情報で確認できる三つの例を見ます。

情報の確認日は2026年10月23日です。

各社の取り組みは分かりますが、これだけでFDE全体の採用人数が増えたとは言えません。

Palantir：顧客と一緒に作る仕事は、以前からある

Palantirは2019年4月8日の公式記事で、自社製品を開発するエンジニアと、顧客への導入を担うエンジニアを紹介しています。

後者は、製品を顧客の課題に合わせて使えるようにする仕事です。

生成AIが広く話題になる前から、こうした役割はありました。FDEは、生成AIとともに突然生まれた仕事ではありません。

出典：Palantirの職種紹介（2019年）

OpenAI：東京でも、実際の業務への導入を担う人を募集

OpenAIの東京向けFDE求人には、顧客と課題を整理し、システムを作り、実際の業務で使える状態まで進める仕事が書かれています。

日本でも、FDEが具体的な募集職種になっている例です。

ただし、求人があることと、大勢を採用したことは別です。募集ページだけでは、採用人数や採用済みの人数は分かりません。

出典：OpenAIの東京FDE求人

AWS：導入後に、顧客が自分たちで使えることも重視

AWSは2026年6月30日、10億米ドルの投資を伴うFDE組織の設立を発表しました。

顧客のチームと一緒にAIの仕組みを作り、支援が終わった後も顧客自身で運用できるようにする方針です。

出典：Amazonの公式発表

同日、協力企業向けの取り組みも発表しています。

これはAWSの投資や支援の方針であり、FDE市場全体の売上や採用人数を示す数字ではありません。

出典：AWSの協力企業向け発表

「7割が期待」と「仕事が増えた」は違う

国内では、レバテックがFDEへの関心を調べています。2026年6月30日公表の調査で、興味がある人は68.3％、今後需要が増えると思う人は72.0％でした。

対象は20〜59歳のITエンジニア243人です。同年5月26〜28日にインターネットで調査しています。

出典：レバテックの意識調査

この数字が表すのは、回答した人の関心や予想です。「求人が72％増えた」という意味ではありません。転職を考えるなら、関心の高さとは分けて、実際の求人や応募条件を見ましょう。

AIに任せる範囲を決める仕事もある

先ほどのネットショップで、AIが回答の下書きを作るだけなら、人が送信前に確認できます。

でも、AIが自動で返品を受け付けたり、返金したりするなら、間違いの影響は大きくなります。

その場合は「返金前には担当者が確認する」「誰が何を実行したか記録する」といった決まりが必要です。

FDEだけで決めるのではなく、店の責任者や担当者と相談します。

すべての作業をAIに任せる必要もありません。

決まった条件で送料を計算するだけなら、通常のプログラムで足りる場合があります。目的に合った方法を選ぶことが大切です。

まずは、一つの仕事から考えよう

会社でAI導入を考えるなら、「AIを使いたい」から一歩進めてみましょう。

「返品の回答案を作る時間を減らしたい。送信前は人が確認する」と決めると、作るものも確かめることも見えやすくなります。

エンジニアなら、機能を作った記録だけでなく、何に困っていて、なぜその方法を選び、使った人の意見で何を直したかも残してみてください。

FDEへの注目を理解する鍵は、AIを試すことと、仕事で使い続けることの違いです。

次回は、SEやITコンサルなどとの違いを、具体的な仕事で比べます。