自社業務
自社で使い、改善する
プロパゲート自身が使うAIデスクを開発・改善し、実際の利用データと現場の声で検証します。
仕事を知る
FDE（Forward Deployed Engineer）
現場の課題を、 動く仕組みに変える。
プロパゲートのFDEは、顧客の現場・帳票・実データから課題を捉え、生成AIとソフトウェアで業務の仕組みを設計・実装する仕事です。
PoCで終わらず、本番導入、現場定着、効果測定まで担い、毎日使われる状態をつくります。
ROLE
FDE（Forward Deployed Engineer）とは
仕様書を受け取って、実装するだけの仕事ではない。
株式会社プロパゲートのFDE（Forward Deployed Engineer／フォワードデプロイドエンジニア）は、顧客の現場・帳票・実データを観察し、曖昧な業務課題を構造化して「何を作るべきか」を決めるところから始めます。
ヒアリング、課題発見、要件定義から、PoC、フルスタック開発、本番導入、運用定着、効果測定、継続改善までを一気通貫で担います。
AIが「導入された」状態ではなく、現場で毎日使われ、業務成果が数字に表れる状態まで責任を持つ仕事です。
現場で使われ続ける状態まで、顧客とともにつくる。
MISSION
本番へ届け、定着させ、数字で改善する。
作業時間、処理件数、対応時間、ミス、集計日数などを導入前後で比較し、重要な判断を人に残しながら安全に自動化します。
現場で得た知見を、共通部品・AIワークフロー・評価方法へ還元することもミッションです。
※ PoC（Proof of Concept／概念実証）とは、新しい技術やアイデアが実現可能かを、本格導入前に小規模な試作・検証で確かめることです。プロパゲートのFDEは、PoCに加えて、本番導入・現場定着・効果測定・継続改善まで担います。
活動フィールド
顧客と自社、二つの現場で学びを回す。
自社業務で確かめた仕組みを顧客ごとに応用し、顧客の現場で得た知見を自社と共通の仕組みに戻します。
自社で磨いた仕組みを、顧客へ応用
顧客で得た知見を、自社の改善へ還元
自社で磨いた仕組みを、顧客へ応用
顧客で得た知見を、自社の改善へ還元
顧客業務
顧客へ実装し、定着させる
顧客の業務と既存ツールを理解し、仕組みの本番導入から定着・成果測定まで伴走します。
二つの現場で再利用できる知見だけを抽象化
両方で使える共通資産へ
- 設計
- 共通部品
- AIワークフロー
- 評価方法
- 運用ルール
PROCESS
業務理解から、本番定着・改善まで
- 01
現場を理解する
経営者・実務担当者へのヒアリングに加え、業務観察、帳票・実データの確認を行う
- 02
業務と成果を構造化する
登場人物、データ、状態、判断ルールを整理し、導入後の成功条件を顧客と合意する
- 03
AIと人の役割を設計する
AIに任せる処理、人が判断・承認する範囲、例外時の対応を設計する
- 04
実データで素早くつくる
LLM・SaaS・データをつなぎ、実際の業務を想定した動くプロトタイプを短い周期で試す
- 05
本番へ届ける
認証・権限、ログ、監視、手動切替、利用説明まで整え、現場へ導入する
- 06
数字で改善し、知見を残す
利用状況と業務成果を測り、共通部品・AIワークフロー・評価方法へ還元する
APTITUDE
FDEに必要な5つの力
すべての職種ですべての力を使いますが、FDEでは、特に「対話力」「分析力」が重要です。
対話力
5/5
経営者・現場担当者との対話から、言葉になっていない課題や判断ルールを引き出す力です。
瞬発力
4/5
実データをもとに素早く試作し、動くものを見せながら課題と要件を更新する力です。
確動力
4/5
要件定義から開発、本番導入、定着、効果測定までを着実に前へ進める力です。
分析力
5/5
業務の登場人物、データ、状態、例外を分解し、本当に解くべき課題と成果指標を見極める力です。
言語化力
4/5
曖昧な現場知識を要件・仕様・運用ルールへ変え、顧客と開発の共通認識をつくる力です。
対話力5・瞬発力4・確動力4・分析力5・言語化力4。顧客の現場を理解し、課題を構造化して、AIで本番稼働する仕組みへ変える仕事です。
AI & HUMAN
AIが実装を速める。 FDEは、何を作り、どう定着させるかを決める。
AIと人を同列に並べるのではなく、任せる作業と、人が判断・責任を持つ境界を明確に設計します。
人が担うこと
FDEが担うこと
- 現場・帳票・実データから、解く課題を決める
- 登場人物・データ・状態・判断ルールを構造化する
- 作るもの／作らないものを決める
- AIに任せる処理と、人の承認点を設計する
- 経営者・現場担当者との合意をつくる
- 例外対応・安全性・最終品質・定着・成果に責任を持つ
AIが担うこと
AIが支えること
- 帳票・PDF・文章を読み取り、構造化する
- 画面・API・ワークフロー・バッチの実装を支援する
- データを集計し、通知や異常候補を抽出する
- テスト作成・デバッグ・コードレビューを支援する
- 調査、複数案の提示、ドキュメントの下書きを支援する
AIに作業を任せるために、現場を理解し、人が責任を持つ境界を設計する。それがFDEの仕事です。
WORK FLOW
仕事の進め方の一例
案件やフェーズにより、顧客理解と開発・改善の比重は変わります。勤務時刻や固定スケジュールを示すものではありません。
現場理解
現場を理解するフェーズ
- 01経営者・現場担当者から、業務の目的と困りごとを聞く
- 02実際の業務を観察し、帳票・画面・実データを確認する
- 03登場人物、データ、状態、判断ルール、例外を整理する
- 04解く範囲と成果指標を顧客と合意する
開発・導入
つくり、届けるフェーズ
- 01業務構造と、AI・人の役割分担を設計する
- 02AIを活用して実装し、実データを想定してテストする
- 03資料ではなく、動く画面や処理で顧客へ提示する
- 04本番導入に必要な権限・監視・例外対応を整える
- 05結果を振り返り、共通部品と次の改善へ還元する
PROJECTS
FDEが携わる「プロパゲートAIデスク」
顧客の業務へAIを実装し、現場で使われる状態まで届ける。この仕事の中心となるサービスが、プロパゲートAIデスクです。プロパゲート自身も利用者として同じ考え方を自社業務へ実装し、日々改善しています。
会社ごとの仕事にAIを組み込み、現場で使われ続ける仕組みをつくる。
プロパゲートAIデスクは、設計・開発から導入、改善までを一つのチームで担うAI導入支援サービスです。
顧客の業務へ実装する
顧客ごとの業務を整理し、必要な画面、データ連携、AIが処理する範囲を設計・開発。現場への導入と、導入後の継続改善までを一つのチームで支援します。
自社でも毎日使い、改善する
AIデスクは、プロパゲート自身の仕事を変えるために生まれました。顧客対応、営業進行、経営管理に実装し、日々の業務で使いながら改善しています。
自社の実業務で検証してきた業務フローと画面設計を土台に、顧客ごとの仕事の流れに合わせて実装します。
自社実践・実際の画面
プロパゲートで実際に使っている、3つのAIデスク
以下は、プロパゲートが顧客対応、営業進行、経営管理で実際に使い、改善している社内画面です。FDEの仕事を具体的に理解するための自社実践として紹介します。
入社後に携わる可能性があるプロジェクトのイメージであり、担当を確約するものではありません。
自社実践 01
顧客対応AIデスク
問い合わせを、次の仕事へつなぐ
メールやLINEを顧客・案件情報と結びつけ、AIの返信案を人が確認。必要な内容を営業や制作へ引き継ぎます。
導入前
1人あたり 約100社
導入後
1人あたり 約1,400社
CS5人で、1日3,000件のメール・LINEに即日対応
約14倍人が担うこと
相手の状況を見て判断し、顧客と対話する
AIが担うこと
問い合わせ受付、顧客・案件特定、対応履歴整理、返信案作成、記録・引き継ぎ
連携するデータ・ツール
- Gmail
- LINE
- kintone
- Salesforce
- Slack
改善すること
- 返答漏れを減らす
- 二重対応を減らす
- 引き継ぎ漏れを減らす
自社実践 02
営業AIデスク
見込み客を、取りこぼさない
問い合わせの優先順位づけから、アプローチ、日程調整、商談前フォローまで。検討中・欠席・失注後も、次のアプローチへつなげます。
導入前
9ツールを探す・転記する
導入後
1画面で問い合わせ〜再アポまで
問い合わせ、架電、予約、追客、商談結果を顧客ごとにつないで管理
9 → 1人が担うこと
提案と商談に集中する
AIが担うこと
問い合わせ・予約連携、架電・アプローチ管理、商談結果記録、追客・再アポ管理、成約率・スキル分析
連携するデータ・ツール
- Googleスプレッドシート
- kintone
- Gmail
- Googleカレンダー
- Google Meet
- Zoom
- Chatwork
- Slack
- Salesforce
改善すること
- 未対応を減らす
- 追客漏れを減らす
- 再アポ漏れを減らす
自社実践 03
経営AIデスク
経営数字を、次の判断へつなぐ
売上・粗利・予算・人件費を一画面に集約。実績と予算の差を見ながら、必要な数字をすぐ把握できます。
導入前
集計を待つ月次決算
導入後
事業別まで見える日次決算
月次決算をリアルタイムの日次決算へ。全社・事業別の売上、粗利、人件費、予実差を一つの画面で把握
月次 → 日次人が担うこと
数字の変化を読み、経営判断と次の改善を決める
AIが担うこと
売上・利益集計、事業別採算把握、予実差分析、コスト構造分析、利益予測
連携するデータ・ツール
- Money Forward
- kintone
- Salesforce
- 人物マスター
- 会計情報
- 予算入力
- SmartHR
- 勤怠管理データ
改善すること
- 集計の手間を減らす
- 予実差に早く気づく
- 判断を速くする
ROLE DIFFERENCE
FDEと隣接職種の違い
FDEは、課題を整理するだけでも、実装するだけでもありません。顧客の現場で課題を見つけ、動く仕組みにし、本番で使われて成果が出るところまでをつなぎます。
役割の中心を理解しやすく単純化した比較です。実際の担当範囲は企業・求人・プロジェクトによって異なります。
| 比較項目 | プロパゲートのFDE | ITコンサルタント | AIエンジニア |
|---|---|---|---|
| 仕事の起点 | 現場・帳票・実データから、変えるべき業務を見つける | 経営・業務課題を整理し、改善構想をつくる | 技術課題やプロダクト要件から設計・開発する |
| 課題定義 | 経営者・現場担当者と直接議論し、解く範囲と成果指標を合意する | 中心的な責任として担う | チームやプロダクトに応じて参加する |
| 実装 | 自らプロトタイプと本番システムをつくる | 開発会社・実装チームと連携する場合が多い | 中心的な責任として担う |
| 本番導入・定着 | 権限・監視・例外対応・利用定着まで担う | 契約や支援範囲によって異なる | リリースとシステム運用を中心に担う |
| 成果の捉え方 | 現場で継続利用され、業務指標が変わること | 提案・計画・プロジェクトの完了 | 品質・信頼性・プロダクト価値 |
VALUE
この仕事で身につくこと
01
課題を構造化する力
人、データ、状態、判断ルール、例外を分解し、曖昧な困りごとを実装できる課題へ変える力を磨きます。
02
本番までつなぐ実装力
画面、API、データ連携だけでなく、認証・権限、監視、例外対応まで含めて、本番で動く仕組みをつくります。
03
AIと人の境界を設計する力
AIへ任せる処理と、人が確認・承認・判断する範囲を切り分け、安全に運用できる業務フローを設計します。
04
数字から業務を改善する力
作業時間、処理件数、対応時間、ミスなどを導入前後で比べ、使われ方と成果から次の改善を決めます。
05
知見を共通資産へ変える力
一つの現場で得た設計や評価方法を抽象化し、共通部品やAIワークフローとして次の開発へ活かします。
FIT
FDEに向いている人
顧客との対話と実装の両方に向き合いたいか、確かめてください。
○この仕事が向いている
- 仕様書より先に、現場・帳票・実データを見たくなる
- コードを書くことと、顧客と議論することの両方を楽しめる
- 顧客成果から逆算し、何を作らないかまで決められる
- 見栄えのよいデモより、本番で使われ続ける仕組みに責任を持ちたい
- 一社で得た知見を、再利用できる形へ変えることが好き
→別の仕事も見てほしい
- 要件がすべて決まるまで、開発に着手したくない
- 顧客や現場との対話を避け、実装だけに集中したい
- PoCやデモの完成を、プロジェクトのゴールにしたい
- 運用、例外処理、セキュリティ、定着は別の担当に任せたい
- 個別要望をすべて受け入れることを、最優先にしたい
REAL
FDEの難しさ
「AIを使えば、すぐ完成する」 仕事ではありません。
顧客ごとに、使っているツール、データの持ち方、業務ルール、例外は異なります。最初から正解が用意されているわけではなく、現場を観察し、実データを確かめながら、解くべき課題そのものを見極めます。
動くプロトタイプができても、認証・権限、監視、エラー時の手動切替、人の承認、利用説明まで整わなければ、本番では使われません。速さと同時に、品質と安全性へ責任を持つ必要があります。
導入後に初めて見える例外や使いづらさにも向き合い、業務指標を見ながら改善を続ける。技術だけでも、提案だけでも完結しないからこそ、業務とソフトウェアの両方を深く理解できる仕事です。
DATA
FDEの基本情報
職種情報
| 会社名 | 株式会社プロパゲート |
|---|---|
| 職種名 | FDE（Forward Deployed Engineer／フォワードデプロイドエンジニア） |
| 職種領域 | 顧客伴走型AIエンジニア／ソリューション開発・導入 |
| ミッション | 顧客の業務課題を、現場で使われ続けるAIとソフトウェアへ変える |
| 主な業務 | 業務理解／課題定義／成果指標設計／要件定義／設計・開発／本番導入／定着／効果測定／継続改善 |
| 主な対象 | 顧客企業の業務改善プロジェクト／プロパゲート自身が利用するAIデスク |
| 主な連携先 | 経営者／現場担当者／コンサルティングセールス／AIエンジニア／データサイエンティスト |
| 使用ツール・業務環境 | TypeScript／Python／React／Next.js／FastAPI／Supabase／LLM API／MCP／n8n／Vercel／GitHub |
| AIの活用領域 | 業務の構造化／画面・API・AIワークフローの実装支援／テスト・デバッグ／調査・文書化 |
| 勤務地 | 東京都渋谷区渋谷2-3-5 コエル渋谷二丁目 8階 |
職種固有情報
| 主なサービス | プロパゲートAIデスク |
|---|---|
| 開発・連携対象 | Webアプリ／社内システム／AIエージェント・ワークフロー／LLM API／MCP／外部API・データベース連携 |
| 成果の捉え方 | 現場で継続利用され、作業時間、処理件数、対応時間、ミス、集計日数などの業務指標が改善すること |
現在の募集条件
| 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|
| 給与 | 月給総額40万1,200円〜100万3,000円（基本給＋固定残業手当45時間分）／想定年収600万〜1,500万円（基本給4ヶ月分の賞与を標準達成で含む理論年収。詳細は募集要項を参照） |
| 勤務時間・働き方 | 9:00〜18:00（休憩60分）／基本は出社、一部リモート可（業務都合により変更の可能性あり） |
| 休日・休暇 | 完全週休2日制・土日祝休み・年間休日126日 |
| 応募条件 | Webアプリまたは業務システムの本番開発経験／Python・TypeScript等の実装経験／顧客・事業部門との要件定義経験 |
給与、勤務時間、休日・福利厚生などの詳しい条件は募集要項をご確認ください。
FDEの募集要項を見る →FAQ
よくある質問
仕事内容、役割の違い、応募条件について回答します。
QFDE（Forward Deployed Engineer／フォワードデプロイドエンジニア）とはどんな仕事ですか？
プロパゲートのFDEは、顧客の現場・帳票・実データを理解し、何を作るべきかを定義するところから、生成AIやソフトウェアの設計・開発、本番導入、定着、効果測定までを一気通貫で担う仕事です。完成した仕様を受け取って実装するだけではなく、業務課題そのものを構造化します。
Q一般的なAIエンジニアやITコンサルタントとの違いは何ですか？
FDEは提案だけ、実装だけに役割を限定しません。顧客と課題を定義し、動く仕組みを作り、本番で使われ、業務成果が測れる状態まで責任を持つ点が中心です。実際の役割分担は企業や求人によって異なります。
QFDEという肩書きの経験がなくても応募できますか？
FDEという肩書きの経験は問いません。フルスタックエンジニア、AI・LLMエンジニア、ソリューションアーキテクト、テクニカルコンサルタント、導入エンジニア、Technical PM・PdM、SIerのプロジェクトリーダーなどの経験を活かせます。詳しい応募条件は募集要項をご確認ください。
QPoCの後も担当しますか？
はい。プロトタイプやPoCの完成をゴールにせず、認証・権限、ログ、監視、例外処理、人による承認工程を整えた本番導入、現場定着、効果測定、継続改善までを担当します。
QAIとFDE本人は、それぞれ何を担当しますか？
AIは実装支援、帳票や文章の読み取り・分類・要約、集計、通知などを支えます。FDE本人は、業務をどの単位で構造化するか、どこに人の判断や承認を残すか、例外をどう扱うか、何を成果指標にするかを顧客と決め、最終的な品質と成果に責任を持ちます。
Qどのようなプロジェクトを担当しますか？
プロパゲート自身の業務を改善する自社開発と、顧客企業の業務課題を解くプロジェクトの両方に携わる可能性があります。自社では顧客対応AIデスク、営業AIデスク、経営AIデスクを開発・運用しています。どちらの現場でも、得た知見を共通部品やAIワークフロー、評価方法へ還元します。担当範囲は案件状況により異なります。
Q仕事はどのような流れで進みますか？
案件やフェーズによって異なります。顧客理解では、ヒアリング、業務観察、帳票・実データの確認、業務の構造化、対象範囲と成果指標の合意を進めます。開発・導入では、AIと人の役割設計、実装とテスト、動く画面や処理の提示、本番に必要な権限・監視・例外対応の整備、成果の振り返りと継続改善を行います。
Q給与や勤務条件はどこで確認できますか？
最新の給与、勤務時間、休日・福利厚生、試用期間、選考フローはFDEの募集求人ページをご確認ください。
現場の課題を、 使われ続ける仕組みへ。
顧客の現場を理解し、何をつくるべきかを考え、自ら実装する。 PoCから本番導入、定着、効果測定まで一気通貫で届ける。 顧客との対話と実装の両方に向き合い、AIで業務を変えたい方を募集しています。
NEXT
自分の強みを、別の役割で活かすなら
FDE以外にも、経営課題の整理と提案に強く向き合う仕事、技術とプロダクト開発を深く追求する仕事があります。