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「作って終わり」ではＡＩに駆逐される！？～成果まで伴走するForward Deployed型という選択
最近、システムエンジニアの世界を中心に「ＦＤＥ（Forward Deployed Engineer）」という言葉を耳にする機会が増えました。
ＡＩの進化によって「人が提供すべき価値」が大きく変わりつつある中、こうした動きはエンジニアの世界に限ったものではなく、さまざまな領域において「現場への展開力」に価値が置かれる考え方が広がってきているように思います。
本コラムでは、なぜ今この考え方が注目されているのか、そして自社の仕事にどう取り入れればよいのかを、具体的に整理してお伝えします。
ソリューション構築ならＡＩでできてしまう時代
これまでビジネスの現場では、課題を調査し、解決策をまとめ、ツールやしくみを構築して納品する、という流れでソリューションが提供されてきました。しかし、こうした「調べる」「まとめる」「提示する」「プログラム化する」といった作業工程において今、ＡＩの活用が急速に進んできています。
「ソリューションは組み立てておきましたから、あとは自分たちで運用してください」という成果物中心のサービス提供の形では、この先、他社との差別化が難しくなってくるでしょうし、それこそＡＩで代替されてしまう恐れもあります。では、私たち「人」は、これからどうやって独自の価値を生み出していけばいいのでしょうか。
ハードやインフラの価値は維持される。問題はソフトの価値
ここであらためて確認しておきたいのが、ソリューションとはさまざまな要素が複合的に組み合わさったものである、ということです。ソリューションとしての価値の構成要素の多くが、ハードウェアやインフラといった物理的なものに帰属する場合、そのソリューションの価値は大きくは下がりません。物理的な領域はＡＩには簡単には代替できないからです。
問題は、そのハードウェアを使いやすくカスタマイズしたり、それをアプリケーション化したり、そこにコンテンツを組み込んだりするような、いわゆる「ソフトウェア」として機能させる価値です。従来ここは、高い付加価値を生み出す源泉だったはずなのですが、ＡＩによって代替できる部分が大きいために、人が関与することによる付加価値を感じてもらいにくくなっています。「ＡＩによるホワイトカラーの失業」が騒がれる理由が、まさにここにあります。
ソフトウェアにも「前工程」と「後工程」がある
ハードウェアを使って成果を生み出すことがソフトウェアの役割だと考えた場合、このソフトウェアはさらに「前工程」と「後工程」に分けることができます。
前工程：課題分析とソリューションの導出
クライアントの課題を分析し、ソリューションに組み上げて提案することです。成果を左右する重要な仕事ですが、ここはまさにＡＩが得意とする領域でもあります。
後工程：ソリューションの実装を通じた成果の実現
導き出したソリューションを実際に現場へ落とし込み、成果として実現させる部分です。現場の事情やそこで働く人たちの感情、制度や慣習といったさまざまな複雑性を引き受けながら進める必要があり、ＡＩでは代替しづらい「人」ならではの価値創出の領域となります。
あらゆる分野での価値提供の形がForward Deployed型になっていく
ここまで見てきたように、必ずしもソフトウェア全体がＡＩに置き換えられていくわけではなく、実装し成果につなげるところは、引き続き人に委ねざるを得ない部分として残り続けるということです。しかも、ここは従来クライアント側で何とかしてきた部分でもあります。そこに、サービスの提供側が踏み込んでいく、それが「Forward Deployed型のビジネス」ということになるのです。
ＦＤＥ（Forward Deployed Engineer）は、もともとエンジニアの領域で広がった考え方ですが、それに限った話ではなく、ソリューション営業やプリセールス、カスタマーサクセスといった幅広い顧客対応職に当てはまるものと考えます。「何が欲しいか」ではなく「何を実現したいか」を見定め、成果まで責任を持って関わっていく姿勢が、職種を問わず求められるようになるのです。
「業者」から「パートナー」への立ち位置の転換
こうして価値の置き場が、モノの提供から成果の実現へとシフトしていくと、顧客との関係性も自然と変わっていきます。注文を受けてモノを納める「業者」ではなく、同じゴールを目指して伴走する「パートナー」としての色合いが少しずつ強まっていくのです。納品した段階ではまだ問題解決の入り口に立ったに過ぎず、現場の抵抗に向き合いつつ、粘り強く浸透を促し、必要に応じて軌道修正しながら、最後は自走する状態まで見届ける。
この一連の関わりこそが、パートナーとして信頼されるための土台となります。「本当に実現したい成果とは何か」は、意外とクライアント側でも認識できていないことが少なくありません。まずは、そこを議論し、目標として見定めるところからスタートすることで、両者の関係の質は確実に変わり始めます。
Forward Deployed型コンサルタント養成研修
こうした考え方を幅広い職種での実務に落とし込むための研修をご用意しています。
成果起点の思考、顧客要望の再定義、現場の複雑性の読み解き、協働での実装、成果までの伴走、そして学びの資産化までを、３つの職種のケースワークを通じて実践的に学べる内容です。価値提供のあり方を見直したい方は、ぜひ下記より詳細をご覧ください。
よくあるお悩み・ニーズ
- 提供した商材やソリューションが顧客先でなかなか浸透しない
- 常駐型での支援サービスが、結果的に人工の提供になってしまっている
- 最近よく耳にする「ＦＤＥ（Forward Deployed Engineer）」について知りたい
本研修の目標
- Forward Deployed型人材とはどういうものかを語れるようになる
- 顧客に成果を手にしてもらうための要件とは何か理解することができる
- 自社の事業において、Forward Deployed型のサービスを考案することができる
セットでおすすめの研修・サービス
ネオゼネラリスト養成研修～ＡＩ時代をリードする構想・横断型人材となるために
ＡＩ時代におけるビジネスリーダーのあり方とはどのようなものか。
従来型のゼネラリストとは異なる、領域を横断し、プロアクティブな動き方をする「ネオゼネラリスト」という働き方について考えていただく研修です。
ＡＩ時代の質問力向上研修～求められる「問題発見力」と「問いを立てる力」
答えを出す仕事は生成ＡＩにどんどんシフトしていく中で、人に求められる「問いを立てる力」の向上を図るための研修です。
ＡＩを使いこなすビジネスパーソンに不可欠な「質問力」を体系的に学んでいただく内容となっており、良質な問いの要件を理解した上で、逆算思考による問いの設計、本質に迫る深掘り技法、ＡＩの回答を検証するクリティカルな質問まで、実践的な質問力を鍛えられる内容となっています。
ＡＩ時代のクリティカルシンキング研修～求められる「疑う力」と「活かす知恵」
ＡＩが出す回答の真偽を疑うことや、質問する際の前提を問い直すことで、ＡＩとの協働をさらにレベルアップさせていくための研修です。
生成ＡＩの特性とその活用シーンを踏まえつつ、どのようにクリティカルな視点をもってチェックし、真に有効なパートナーとしての活用の仕方をお伝えします。
ＡＩ時代の決断力研修～求められる「価値判断」と「背負う覚悟」
ＡＩに任せることのできない、主観的な考え方を決断に反映させることや、その決断を通じてリスクを取る責任の担い方について学ぶ研修です。人とＡＩとの役割分担のポイントを理解したうえで、意思決定の土台となる「前提」の見極め方、「価値判断」という人に固有の役割、「リスク」を背負う覚悟、「利害調整」の実践、そして「説明責任」の果たし方までを体系的に学んでいただきます。
