「FDEを送り込めば、会社が変わる」——そんな期待がエンタープライズの世界に広がっている。だが、本当にそうなのか。
その答えは単純ではない。変わることのできる企業には、共通するものがある。業務を深く知っている人の存在。そして蓄積されたデータ。 FDEは、その土壌があって初めて力を発揮できる。
1987年から日本IBMに入り、30年以上エンタープライズの現場を歩んだ後、2020年にGoogle Cloud Japanへ転職。カスタマーエンジニアリング担当の上級執行役員として日本企業のAI活用を支援してきた小池裕幸氏に、率直に聞いた。
また小池氏は、AI Professionalsの運営企業であるHajimari社、および同社が展開するGOAT Cloud事業（※）の戦略顧問にも2026/10に就任している。
※GOAT Cloud: 株式会社Hajimari が運営する Google Cloud / Workspace インテグレーション事業
IBM30年、そしてGoogle Cloudへ
── まず、小池さんのご経歴を教えてください。
小池: 1987年に日本IBMに入社して、30年以上働きました。製造業向けのSEからスタートして、テクニカルセールス、プロジェクトマネージャー、管理職と歩んで、最後はIBMクラウドの立ち上げにも関わりました。
で、2020年の5月にGoogle Cloud Japanに転職して、カスタマーエンジニアリング担当の上級執行役員として6年間やりました。途中、社内でいわゆる「コードレッド」みたいな状況もあって、大変でしたよ（笑）
コードレッド：2022年11月のChatGPT登場を受け、GoogleがAI開発を最優先課題として社内に緊急警戒態勢を宣言したこと。検索ビジネスへの深刻な脅威として、複数部門のチームを再編してAI開発に集中させた。
── ものすごく興味深いですが、そのあたりの話はぜひ別の機会にお願いします！今日はAI活用の最前線として、エンタープライズで注目されているFDE（Forward Deployed Engineer）について聞かせてください。
「FDEが来れば変わる」は本当か——業務理解という壁
── そもそもFDEはもともとどういう経緯で生まれた役割なんでしょうか。
小池: もともとパランティア（※）が生み出した、比較的新しい職種ですね。日本では、今年に入ってから急激に知名度を高めました。「Forward Deployed」は軍用語で「前線に展開する」という意味。前線、つまり客先にエンジニアを配置して、顧客とともに課題解決を図る役割ですね。AIを導入して業務を変革する、その需要に応えるために、今世界中で注目されている職種です。
── なるほど。FDEを雇い入れれば、会社を変えられるのでしょうか。
小池: 率直に言って、FDEだけでは、会社は変えられないと思います。
── それはなぜですか？
小池: AIに限らず、そもそも会社を変えるには、その業界や業務について深く知らなくてはなりません。
でも業務を本当に理解するのに、どれだけかかるか考えてみてください。たとえば製造業なら、販売（需要）計画から生産計画、資材調達、製造指示、実績収集、原価計算——その会社の全体のプロセスを理解し、お客様と対等の知識でディスカッションできるIT人材を育てるには、15年はかかるのです。
── 業務を知るだけで、それだけの時間がかかると。
小池: そうです。だから「AIも分かって、業務も深く知っている」人が、世の中にそんなにいるわけがない。「FDEを送り込みます」と言っても、その人が業務を浅くしか理解していなければ何も変わらない。
SAPのブームでも似たことがありました。SAPコンサルには2種類いたんです。本当にプロセスを理解してフィット＆ギャップ（企業の業務とシステムの機能のずれを分析すること）を判断して業務改革を提案できるコンサルと、言われた通りにコンフィグ（システムの設定作業）を入れるだけのコンサル。
当然、前者のほうが価値が高いわけですが、需要の高まりに人材供給が追いつかず、後者のコンサルがどんどん増えていった。AIの導入でも、同じことが起きつつあります。
── つまり、AIの導入でも「本物の業務理解」が必要だと。
小池: そうです。とはいえ、いきなり15年ぶんの経験を積むことはできない。ということで、業務に詳しい人間と、AIに詳しいIT人材がセットで入る。それが現実解として定着しつつあります。
誰でもパランティアのようになれるわけではないです。パランティアのビジネスモデルは特殊で、元来高価なソリューションであるため、多くのお客様に販売することを想定していない、むしろ良いお客様を獲得するためのコストはFDEを派遣した方が安いというモデルです。
それを他の大手がやろうとしても、ビジネスモデルが違うから、そこまでの経験や業務知識を持ち、かつ、AIに長けたIT人材を揃えることができません。このままではSAPの二の舞になる。だから、業務を深く理解した人間と、AIに長けたIT人材がセットであることが必要なんです。「FDEを流行り言葉にしてはいけない」というのが、私の正直な気持ちです。
※パランティア：AIを活用したデータ分析プラットフォームを提供する米国企業。政府・軍事機関への導入実績でも知られる。
変わることができる企業・変われない企業——業務知識とデータが分岐点
── FDEを受け入れて、変われる企業と変われない企業があるかと思いますが、その差はなんでしょうか？
小池: 重要なのはプロセスのリデザインを意識すること、そして、自社のデータの価値に気づくことです。これができる企業とそうでない企業で、大きな差がつくと思います。
── プロセスのリデザインとはどういうことですか？
小池: AIの導入を、既存プロセスの「自動化」だと考えている企業がとても多い。RPAと同様に捉えてしまう。
RPAは現行業務の自動化です。今やっていることをそのまま一部自動化する。一方でAIエージェントは、データを活かし、プロセスの速度を上げる契機になりうる。単なる自動化ではなく、プロセスのリデザインができるかどうかが本質的な違いです。
RPAと一番違うのは、AI導入は「自動化」を超えた「分業」が行なえることです。その分業を突き詰めていくと、AI前提のプロセスの中で人間がその役目を果たす、いわゆる**「Human in the Loop」**（AIの判断に人間が介在し、適切な箇所で人間が確認・修正を行う仕組み）という形に最適化されていく。
── そうした、プロセスのリデザインはどのように行っていけばいいのでしょう？
小池: 欧米の企業には「プロセスオーナー」と呼ばれる、各プロセスの責任者がいることが多いので、オーナーの裁量でプロセスを改善していくことができます。
一方日本では、プロセスは、そのプロセス内タスクを担当する（＝働く）みなさんで作り上げていくのが普通で、プロセス自体に責任を持つ人物がいないことも多い。なので現場主導で変えていくことになりがちですが、そうなると「現行の業務をそのまま自動化したい」という、「改革ではなく改善」という発想から抜け出せないことも多いです。
── ビジネスの文化的なところも大きく関わってくる、と。
小池: そうですね。特定のプロセスの一部分でもいいので、データを活かしてAIで自動化してみることが大事です。まずは始めてみることが大事ですからね。
ただ注意が必要なのは、AIはトークン（AIが言語を処理する際の単位。使用量に応じてコストが発生する）費用が高いので、自動化だけを目的にすると、コストと効果が見合わないこともあります。だからこそ、最終的にはプロセス全体を見直す視点が必要になってきます。
自社のデータの価値に気づく
── では、先ほどおっしゃっていた「自社のデータの価値に気づく」というのはどういうことでしょうか？
小池: まず、良質なデータがあればあるほど、AIは良い働きをするということを理解しなくてはなりません。逆に言えば、データが未整備で十分な価値を産まないなら、AIで自社を変革すると言っても限界があります。
で、ここで言う「データ」というのは大きく2つあると思っています。
まず、社内の情報を「AIが使えるデータ」に変えていくことです。
例えば、社内に大量の写真データがあるとします。通常それらに付いているタグとしては、撮影日くらいです。でもそれをデータとして活用するなら、画像に更なるタグ付けなどを行ったほうが、データとしてより扱いやすい。今の時代なら、AIを使えばタグ付けも容易です。まずそういうことに気づいて、「AIが使えるデータ」に変えていけるかどうかということです。
もう一つは、人間、特にベテランが持つナレッジですね。例えば50代のベテラン社員が持っている知識というのは、実は膨大です。ただ今までは、それが暗黙知のままで終わってしまっていた。そういうナレッジを、AIが使えるデータとして形式知化する。
── データの価値はどんな会社にも眠っているということでしょうか。
小池: そうなのです。どんな会社にも独自のデータ資産がある。 自社のデータの価値に気づき、価値創造にチャレンジできる会社——そういう会社が、AI時代に変われるのだと思っています。
── AIに長けたIT人材とコンサルのセットが効くのも、これらのデータがあってこそ、ということですね。
「失敗してもいいから1回チャレンジ」——今すぐできること
小池: ただ、もう一つ大事なことがあります。それは、新しい事にチャレンジするのが下手な会社は変われない、ということです。
そういう会社は、RPAのような現行業務の改善なら得意。でもリーンスタートアップとかイノベーションとか言われると、「今ちゃんと業務が回っているのに」という話になってしまう。
── そういうチャレンジができる会社に生まれ変わるには、心理的安全性やカルチャー変革が必要、という話もよく聞きます。
小池: もちろんそれがベストだと思います。しかし、企業風土を急に変えるのは難しい。
だからこそ「今回のAIのチャレンジだけはやってみよう」と誰かが言ってあげることが大事なんです。完璧なカルチャー変革や全社レベルでのデータ整備ができていなくても、始めて良いのです。SAPの導入と違って、そんなにお金がかかる話じゃないんですから（笑）
── 具体的にはどこから始めればいいでしょう？
小池: まずは自分で使ってみることですね。AIで自社の課題を壁打ちしてみる。それだけでも見えてくるものがある。完璧なデータ整理を待つ必要はありません。「失敗してもいいから1回チャレンジしてみよう」くらいのトーンで始めれば良い——それだけで、見えてくるものが変わります。
ファーストペンギンになりたがる人が、日本には少ないですからね。CxO層の誰かが「失敗してもいいからやってみよう」と言える環境があれば、それだけでいい。
まずAIのパワーを自分たちで実感してみる。そして、自社には面白いデータが沢山眠っていることに気づく——そこから始めてほしいですね。
プロフィール
小池 裕幸（こいけ・ひろゆき）
株式会社Hajimari / GOAT Cloud戦略顧問
元Google Cloud Japan 上級執行役員 カスタマーエンジニアリング担当
1987年に日本IBMに入社。製造業向けSE、テクニカルセールス、プロジェクトマネージャーを経て、IBMクラウド立ち上げや役員職を歴任。2020年5月にGoogle Cloud Japanへ転職し、カスタマーエンジニアリング担当の上級執行役員として日本企業のAI・クラウド活用を推進。
