FDEが当社のビジネスと顧客提供価値を変革させる

NTTデータの新サービス「Data Enablement Suite™」において、顧客の現場に入り込み、データ基盤の整備からAI活用・定着まで伴走支援するFDE（Forward Deployed Engineer）は、AI時代にふさわしい新たなエンジニアキャリアの選択肢として注目を集めています。

本記事では、Data Enablement Suite™の責任者でもある本村さんへのインタビューを実施。デジタルエクスペリエンス事業部におけるFDEの特徴、育成に対する考え方、本村さんが同事業部のFDEに求める3つの要件、FDEのキャリアの広がりなどについて詳しく伺いました。

FDEにとっては現場がすべて。現場を見ることで桁違いに能力値が上がる

―本村さんは、エンジニアのキャリアにおけるFDEをどのように捉えていますか？

本村：FDEは、エンジニアにとっての貴重かつ重要なキャリアステップの一つになり得ます。たとえば開発のような仕事は、いずれAIに取って代わられてしまうでしょう。ただし、事前に「何を作るか」を考える仕事があるからこそAIに作る仕事を任せることができるので、私たちFDEは「何を作るか」の領域で価値を生み出していくことになります。

とはいえ、そのようなFDEの役割は私たちがSIerとして行ってきたことと非常に近いのです。私たちは、お客様のビジネスサイドの要望をシステムに変換する通訳者の役割を果たしてきましたが、FDEの場合は、お客様の言ったことをそのまま通訳するのではなく、私たち自身がエンジニア目線で課題や要件を発見し、「こうしたほうがいいですよ」と率先して導いていくスタンスが不可欠です。

―本村さんは、デジタルエクスペリエンス事業部に所属するFDEの特徴をどのように捉えていますか？

本村：私たちはFDEというロールを作りたいのではなく、あくまでもData Enablement Suite™というビジネスを作り、その中でお客様の成果にコミットすることを目指しています。また、デジタルエクスペリエンス事業部は現場至上主義であり、現場組織であり、利益組織です。つまり、私たちのFDEはコストセンターとしてのFDEではありません。ここは強く主張しておきたいですね。

当然、そのような組織のFDEだからこその難しさもあります。実際の現場では私たちの考えるデータの活用や民主化につながらないことを依頼されることもありますし、そんなお客様に対して「これをやっても意味がないです！」と言い続けなければならないケースもあります。

それでも現場に行かなければ見えないものがあります。また、FDEは現場に行くことで桁違いに能力値が上がります。だからこそ、私はそのような現場をたくさん作っていくつもりですし、会社からもデジタルエクスペリエンス事業部にたくさんの人財を送り込んでもらい、育成の場として大いに活用してもらいたいと考えています。

―デジタルエクスペリエンス事業部には、FDEとしてキャリアを積める場があるということですね。実際の育成に関してはどのように進めているのですか？

本村：FDEの育成プログラムを用意しています。しかし、FDEの本質は『お客様の現場』にあります。そのため、まず現場にいる先輩FDEのプロジェクトに参加し、一緒に経験を積んでいくことから始めてもらうつもりです。

―現在、デジタルエクスペリエンス事業部には、どのくらいのFDEが在籍していますか？

本村：2026年9月末時点で社員5名、BP10名の体制を組んでいますが、野心を持って最終的には100名程度まで増やしていくつもりです。これは社員に限らずBPの出向なども含めての総数であり、社内外から積極的に仲間を募っていく方針です。

「エンジニアであること」「能動的であること」「観察者であること」が重要

―デジタルエクスペリエンス事業部のFDEが取り組んでいる業務について、具体的に教えてください。

本村：データ基盤の整備やAI活用のご提案では、従来のSIと同様に“既存コストの削減”を訴求することが多いのですが、私たちは一歩踏み込んだ「お客様の事業成長」までを見据えた取り組みを進めつつあります。

例えば、大手ガス会社様とのお取り組み事例の場合。

私が初めて大手ガス会社様にお会いした当初、お客様はData Enablement Suite™の導入によってどのような価値が生み出されるのかイメージがついていないご様子でした。

そこで私たちは最初に、地域ごとのガス使用量のデモデータを作り、AIに読み込ませることから始めました。すると時系列の波形グラフで「Aさんは何時ごろ家にいそうだ」というAさんの在宅・不在の平均的な値が見えてきます。

次にノイズの除去を行いました。今年の夏は大雨と台風が非常に多かったのですが、大雨と台風の日は人々の在宅率が上がります。これらをノイズとしてAIに選別させ、データをクリーニングすることで、精度をさらに高めました。

さらに、こうしたデータをGoogleマップのAPIと連携し、在宅率の高い家を効率よく回れる訪問ルートを割り出しました。アポイント獲得率の向上と業務時間の短縮につながるルートを、Googleマップ上で確認できる仕組みをつくったのです。

私たちが「ここまでやりきることが業務適用です」とご説明したところ、お客様にも「なるほど、やってみよう」とご納得いただけたのです。

現場の方々は普段の訪問業務をもっと楽にしたかったのであり、それは単純にデータが見えるだけのダッシュボードでは実現できません。このようにしてお客様に伴走しながらデータを業務に結びつけていくことがFDEのミッションであり、Data Enablement Suite™が提供する価値なのだと考えています。

―本村さんがデジタルエクスペリエンス事業部で活躍するFDEに求めたいことを教えてください。

本村：私はData Enablement Suite™を立ち上げる際にパランティア社の米国社員にインタビューを行いましたが、その際に彼らが話していたことを参考にして、FDEに欠かせない3つの重要な条件を定めています。

1つ目は「エンジニアであること」。FDEはForward Deployed Engineerの略称です。ベースはあくまでもエンジニアであり、コンサルタントではありません。

エンジニアが横で見ていれば「そんなことは簡単に自動化できますよ」と気づけるような場面でも、それに気づかない方々に寄り添いつつ、自ら提案し、自らツールやプログラムを作るといった働きかけが重要です。そのような意味でもFDEの仕事はNTTデータとの親和性がかなり高いと言えます。

2つ目は「能動的であること」。SIerはどちらかといえば受動的なビジネスであり、お客様に対して「要件を教えてください」「何を作るか教えてください」と聞いていたわけですが、これではFDEの仕事は務まりません。「こうしたらもっと簡単ですよ」「その作業はもっと短い時間でできますよ」といった提案ができるのは、エンジニアであり、かつ能動的だからこそです。そのため、能動的であることは非常に重要な条件であると考えています。

3つ目は「観察者であること」。これはパランティア社の方々も話していませんでしたが、私にとってはとても思い入れのある条件です。

FDEを目指す人には「他人の家で冷蔵庫を開けられる図々しさ」を求めたい

―なぜ、本村さんは「観察者であること」に特段の思い入れがあるのでしょうか？

本村：私は「DILO」という手法を特に好んで実践しています。DILOはDay In the Life Ofの略であり、かつて日産自動車の経営者だったカルロス・ゴーン氏も実践していたプロセス改善の手法です。よくあるBPRとは少し違っていて、対象者の1日の作業をじっくりと追跡・観察することで、その業務の無理・無駄・ムラを抽出する方法です。

BPRでは非常に綺麗な業務フローを描きますが、実際に観察してみると人間の業務はそんなに綺麗なフローどおりには動いていないのです。並行して動いている案件もあれば、いきなり差し込まれる連絡もあるし、上司から急な催促を受けることもあります。さらには、よくよく見ると違和感や無駄のある行動をたくさんしていることに気づけます。

ただし、観察する人間の能力によっては、この違和感をスルーしてしまうことがあります。だからこそFDEは、「この人は何をやっているのだろう」「この作業は何のために必要なのだろう」と感じることが重要であり、違和感を見過ごさない観察者であり続けてほしいと思っています。

ちなみに私はDILOを通常業務で実践した事例をもって、社内の生成AIコンテストで優勝したことがあります（笑）。

―その生成AIコンテストでは、どのような取り組みが評価されたのでしょうか？

本村：まず、自分のプロジェクトでBPRを行ってもうまくいかない状況がありました。BPRを行うとタスクが細かく見えてくるので、そこにAIを適用していったのです。ただし先ほども言ったとおり、人間の実際の行動はフロー通りには動いていないため、効果が上がりませんでした。そこでさまざまな人たちに壁打ちをしてもらっていたところ「実際に人の業務に張りついて観察してみたらどうなの？」と助言を受けました。要はDILOですよね。

そこで私は実際に、ある営業メンバーのPC画面を自分のPC画面と連動させて1日中観察していたところ、違和感のある行動や無駄な作業を見つけることができ、「そんな作業は全部生成AIでやってあげるから、もう気にしなくていいよ」ということで、業務プロセスを解体した上でAIを活用する手法を提案しました。生成AIコンテストといえば「精度の高い高度なAI」が評価されるイメージもありますが、私は「AI活用は業務プロセスから見ていかないと上手くいかない」と思っており、その点を訴求したことが評価につながりました。

―本村さんは、エンジニアがFDEとして働くことでどのようにキャリアが広がるとお考えでしょうか？

本村：先ほど話したことと重なりますが、AIの進化により、これからの時代のエンジニアは単純に技術力が高いだけでは、キャリアを広げていくことが難しくなるでしょう。しかし、ビジネスの最先端を見渡すと、まだまだ技術が届いていない業務や領域が数多く存在していることも確かです。私は、このようなギャップを埋める力を持っている存在こそがFDEであると考えます。FDEはエンジニアが目指すべき次なるロールです。当然、市場価値が大きく上がるロールでもあるといえるでしょう。

―最後に、これからFDEを目指す方へのメッセージをお願いします。

本村：「観察者であること」の話と重なりますが、重要なのは相手の行動の違和感を検知する力です。

他人の業務をただ漫然と眺めるのではなく、「なぜこんなことやっているの？」「変なメモを取っているな」「同じ内容を転記して報告しているだけだな」といったように違和感を敏感に察知し、そこにハテナを感じられるか否かが勝負です。

さらに言えば、「なぜ」を図々しく追求していくスタンスも大切です。最近よく例えに使っているのは「他人の家にいって冷蔵庫を開けられる図々しさ」です。FDEとして活躍し、成果を挙げるには、このくらいの図々しさが必要なのだと思っています。