OpenAI の FDE
事業に組み込まれる実装ロール
事業リーダー・オペレーター・フロントラインチームと協働し、AIのインパクト領域を特定、重要ワークフローを再設計、持続的なシステムへ変える。発見・技術スコープ・システム設計・構築・本番ロールアウトを一貫して担当します。
WHAT IS FDX
AIを提供する会社ではない。AIで変革し続けられる会社をつくる。
FDX（Forward Deployed Transformation）は、企業の内側に「AIで変革し続ける力」を実装する会社です。人を育て、仕事を再設計し、AIを実装し、現場で動かし、成果を測り、改善する。そして最終的に、その変革をお客様自身が続けられる状態をつくります。
Clients
実績の一部
業界横断・規模問わず、AX実装を伴走支援してきたパートナー企業様（敬称略）。
Why FDX
FDXが選ばれる理由。
企業の内側に「AIで変革し続ける力」を実装すると掲げる以上、それをやり切れる根拠が必要です。FDXが選ばれている理由は、次の4つです。
REASON 01
研修と実装を、1社で一続きに提供できる。
研修（FDX Training）、専門人材のアサイン（FDX Expert）、業務の再設計（FDX BPR）、業務の代行運用（FDX BPO）の4つを自社で提供しています。学ぶ、つくる、現場で動かす、改善するを別々の会社に分けず、一続きで設計して、変革が途中で止まらないように支援します。
4つの関わり方を見るREASON 02
人を育て、業界をまたいで導入してきた。
AIリスキリング研修の累計受講者は30,000名を超え、導入企業は金融・製造・物流・小売・自治体まで150社を超えています。業界の異なる研修の現場で、人材育成の知見を積み上げてきました。
導入事例を見るREASON 03
2013年から、現場でつくり続けてきた。
2013年にシステム開発会社として創業し、2015年から自然言語処理を使った事業に取り組んできました。現場で検証し、実装してきたAI機能は、FDX Toolsとして公開しています。
FDX Toolsを見るREASON 04
自分たちで使ってから、届ける。
代表電話の一次受付をAIで運用するなど、FDX自身の仕事をAI変革の実験場にしています。自分たちで使い、検証し、成果が出たものをお客様に提供します。
FDXのAI活用を見る
- 前身アローサル・テクノロジー創業以来、AI実装の現場知見を蓄積
since 2013
- 大手〜中小まで、業界横断での導入実績（一部）
150社+
- AIリスキリング研修の累計受講者数。現場で動くAX人材を育成。
30,000名+
Featured Case｜株式会社新大陸
非エンジニアの6部署すべてで、AXを達成。
株式会社新大陸は、FDXが3年以上伴走してきたお客様です。エンジニアのいない組織で、人事・管理・営業・クリエイティブなど6部署を、半年間にわたり月次の勉強会と1on1で支援しました。各部署の担当者がClaude Code・GAS・freeeの公式MCPを扱えるようになり、業務の自動化を自分たちで実装しています。
達成部署
6 / 6 部署
うち 5 部署で S 評価以上
人事 定常業務
▲ 720 分 / 月
S 達成（目標 150%）
クリエイティブ入稿
▲ 76 時間 / 月
目標▲47h に対し +49% 超過
Instagram 制作時間
▲ 58.29%
5:10 → 2:09 / 件
デザイン 1 案件あたり
▲ 46 分
107 分 → 61 分
営業 2 次商談準備
▲ 25 分 / 件
S 目標▲20 分 超過
Business Impact
営業利益
3倍
※2023年度と比べた2025年度の営業利益。新大陸様からのご報告による数値で、FDXの支援による効果を単独で示すものではありません。
AX完了の5条件で見ると。
5条件の定義は、このページ後半の「AX完了の5条件」で説明しています。
WORK
経費集計・請求・売掛消込・採用・商談準備などを自動化
AI
各部署でAIワークフローが日常的に稼働
PEOPLE
非エンジニアの担当者が自分で組めるように
OUTCOME
部署ごとの時間削減と、営業利益3倍のご報告
CAPABILITY
各部署が自分たちで設計・実装・運用
Recognition
業界とお客様からの評価。
FDXの考え方と実装力は、業界団体での役割と、お客様ご自身の言葉でも確かめていただけます。
Partner
freee株式会社
新大陸様の取り組みについて、freee公式MCPの開発元から「ここまで到達している会社はほぼ前例がない」との評価をいただきました。2026年9月には、freee株式会社と共催でこの事例のセミナーを開催しています。
アーカイブ配信の詳細・申込Industry
一般社団法人生成AI協会（GAIS）の理事として
代表の佐藤は2025年12月にGAISの理事に就任しました。GAISが定期開催するGenAI勉強会でも、国内外のAI動向について講演しています。
理事就任のお知らせを読むCustomer Voice
NECソリューションイノベータ様
4社ほどを比較検討したうえで、現場の課題に合わせて内容を調整できる研修としてFDXを選んでいただきました。研修後は顧客との会話の質が変わり、以前は見送るしかなかった生成AIの相談にも、能動的にアプローチできるようになったと伺っています。
インタビューを読む
AX Completion Check
貴社のAXは、どこまで完了していますか。
業務、AI、人、成果、変革を続ける力。AX完了の5条件を手がかりに、まずは自社の現在地を確かめるところから始められます。
Our Worldview
競争力を分けるのは、
どのAIを導入したかではない。
AIの進化によって、企業が使えるテクノロジーの差は急速に小さくなっています。これから企業の競争力を分けるのは、AIをどれだけ業務にデプロイし、人とAIの働き方を設計し直し、継続的に成果を生み出せるかです。ところが多くの企業では、研修、PoC、システム導入がばらばらに進み、AIが現場で働くところまで届いていません。
AIを導入することに価値はない。AIによって、仕事と人と会社が変わることに価値がある。
AIで圧縮される中流業務、
残る中流業務。
AI時代には、企業活動のスマイルカーブ構造が大きく変わります。中流（制作・開発・運用・作業）の人手作業がAIで圧縮され、上流（戦略・設計）と下流（顧客接点・改善）に価値が集中します。中流が完全に消えるわけではありません。定型作業が上流・下流に吸収されて薄くなり、品質保証・複雑な例外処理・ガバナンス・本番運用責任・現場定着といった高付加価値領域が残ります。
AI Compression of Middle Layer
Before AIAfter AI
従来：上流と下流は高付加価値、中流（制作・運用・反復作業）が薄利の人海戦術
| 中流機能 | 従来の役割 | AIによる変化 |
|---|---|---|
| 翻訳 | 経営課題を現場要件へ、顧客要望を仕様へ変換 | AIが要約・構造化・要件抽出を担う |
| 整理 | 議事録、仕様、マニュアル、FAQ作成 | AIが自動生成し、更新頻度を上げる |
| 制作 | 文章、スライド、コード、教材、帳票の作成 | AIが初稿・改訂・パターン生成を担う |
| 調整 | 依頼処理、進行管理、タスク分解、確認 | AIがタスク化・通知・進捗要約を担う |
| 反復 | テスト、チェック、修正、レポート | AIが自動検証・改善提案・ログ分析を担う |
What We Reject
導入済み ≠ 変革済み。
FDXが向き合う相手は、ほかのAI企業ではありません。仕事や成果が変わっていなくても、導入した時点で完了とみなしてしまう考え方です。FDXはこれを「AI導入完了主義」と呼んでいます。
ChatGPTを契約した
AI導入完了、とは言えないCopilotを導入した
AI活用完了、とは言えないAI研修を実施した
人材育成完了、とは言えないPoCを実施した
AI変革完了、とは言えないシステムを納品した
プロジェクト完了、とは言えないAI専門部署を設置した
AI推進完了、とは言えない
仕事や成果が変わっていなければ、それは導入済みであって、変革済みではありません。
古い世界
- 導入済みで満足する
- 研修で終わる
- PoCで止まる
- ツールから考える
FDXの世界観
- AX完了まで伴走する
- Learn → Build → Deploy → Improve
- 本番で稼働させ、定着させる
- 業務から考える
AIを「導入する」ことから、変革を「実現する」ことへ。FDXのゴールは、持続的な変革の実現です。
7 Beliefs
FDXが信じている、7つのこと。
FDXのサービスと発信は、次の7つの考え方を起点にしています。
BELIEF 01
AIは目的ではない。成果を生み出す手段である。
導入したモデルやツールの数では評価しません。時間削減、品質向上、売上向上、コスト削減、意思決定の速さ、顧客体験で評価します。
BELIEF 02
AIは「使うもの」から「働くもの」になる。
チャットで質問するだけでなく、調査、分析、資料作成、CRM入力、問い合わせ対応、ナレッジ更新をAIが継続的に担います。
AIを使う会社から、AIが働く会社へ。
BELIEF 03
研修と実装を分けてはいけない。
学ぶ、つくる、現場で動かす、改善する。この4つを一続きで設計します。研修は知識を得る場であると同時に、業務変革の入口です。
Learn → Build → Deploy → Improve
BELIEF 04
AIは人を減らすためだけの技術ではなく、人を進化させる技術である。
AIと人の役割を設計し直し、人がより価値の高い仕事へ移れるようにします。
Human Upgrade
BELIEF 05
変革能力は、企業の内側に残すべきである。
最終的にお客様の中に残すのは、人材、AIワークフロー、データ、ナレッジ、運用方法、そして改善を続ける力です。
変革を代行する会社ではなく、変革できる会社をつくる会社。
BELIEF 06
AI導入は、技術起点ではなく業務起点で始める。
最新のAIで何ができるかより先に、どこに時間がかかっているか、どこが属人化しているか、どこがボトルネックかを見ます。
BELIEF 07
小さく動かし、成果から広げる。
業務を選び、小さくつくり、実データで試し、KPIを見て改善する。成果が出たものを標準化し、横展開します。
AX Completion
FDXが考える、
AX完了の5条件。
AIが実際の仕事を担い、人とAIの働き方が変わり、事業の成果が生まれ、その変革を自社で続けられる。5つがそろった状態を、FDXはAXの完了と定義しています。
01
WORK
業務が変わっている
実際の業務プロセスが変わっている。
02
AI
AIが働いている
AIが継続的に、業務の一部を担っている。
03
PEOPLE
人が進化している
社員がAIを使い、自分で業務を改善できる。
04
OUTCOME
成果が出ている
時間・品質・売上・コストなどの成果が生まれている。
05
CAPABILITY
変革を続けられる
外部ベンダーがいなくても、社内で改善を続けられる。
AIを導入することではなく、企業の内側に「AIで変革し続ける力」を実装すること。これがFDXの考えるAXです。
AX Factory｜Operating Model
AX Factory｜AXを完了させる仕組み。
FDXが何者かを表すのは「企業の内側にAIで変革し続ける力を実装する会社」という定義です。その実現方法がAX Factoryで、目指す到達点がAX完了です。AX Factoryでは、各職種・各業務に対してAI教育・AIワークフロー・AIエージェント・業務テンプレート・運用設計を社内で使い続けられる形で組み込み、AXを社内で量産できる状態をつくります。
定義式
FDX = Education × Solution × AX Factory
- Education：AIで業務を変えられる社員を顧客社内に育てる
- Solution：各職種に合ったAIワークフロー・AIエージェント・業務テンプレートを社内で使い続けられる形で組み込む
- AX Factory：顧客社内で変革を継続的に設計・実装・改善できる仕組みを社内に組み込む
5フェーズの提供モデル。
診断・教育・実装・定着・内製化の順で進めます。研修と実装を分けず、小さくつくって成果が出たものから広げます。
Phase 1
AX診断
目的中流業務の棚卸しとAI化余地の特定
成果物業務一覧、工数マップ、AI化優先順位、ROI仮説
Phase 2
職種別教育
目的対象職種がAIを使って業務を変えられる状態をつくる
成果物職種別カリキュラム、演習、ユースケース、実務課題
Phase 3
ソリューション実装
目的教育で見えた業務課題に対してAIワークフロー・エージェントを実装
成果物プロンプト、ワークフロー、エージェント、テンプレート、連携設計
Phase 4
現場定着
目的日常業務で使われる状態をつくる
成果物運用ルール、FAQ、ナレッジ、利用率レポート、改善会議
Phase 5
AX Factory化（内製化完了）
目的AXを社内で量産する仕組みを残し、FDXが居なくても顧客社内で完結する状態にする
成果物横展開モデル、社内CoE設計、社内FDX Expert育成、KPI管理、運用ガバナンス
AI Workforce
AIを使う会社から、AIが働く会社へ。
チャットで質問するだけのAI活用から、調査、分析、資料作成、CRM入力、問い合わせ対応、ナレッジ更新をAIが継続的に担う状態へ。FDXは職種ごとに、AIが担う仕事と人が担う仕事を設計し直します。職種ごとに最適なAIの働かせ方を社内に残す。これがFDXの「Role-Based AX」です。
| 職種 | 教育テーマ | AIが担う仕事の例 |
|---|---|---|
| 営業 | AI商談準備、提案書作成、CRM活用 | 商談録要約、提案書生成、SFA/CRM自動更新、フォロー文生成 |
| 人事 | 採用・評価・育成へのAI活用 | 職務経歴書分析、候補者要約、評価コメント補助、研修設計支援 |
| 管理部門 | 定型処理・証憑・契約周りのAI活用 | 請求処理支援、契約書要約、稟議ドラフト、月次レポート生成 |
| CS / サポート | 問い合わせ分析、FAQ改善、VOC活用 | 問い合わせ分類、FAQ自動更新、VOC分析、改善提案 |
| 開発 / PMO | 要件整理、テスト設計、進捗管理へのAI活用 | 議事録から課題抽出、仕様書生成、テスト項目作成、進捗ダッシュボード |
| 経営企画 | 市場分析、意思決定支援、資料作成 | 調査要約、競合比較、会議資料ドラフト、KPIレポート |
Human Upgrade
Human Replacementではなく、
Human Upgrade。
AIで圧縮されるのは、中流の定型作業です。FDXはAIと人の役割を設計し直し、人がより価値の高い仕事へ移れるように支援します。
職務の進化
AIが担える定型作業を切り出し、人の仕事を判断、例外処理、品質保証へ寄せていきます。
組織能力の向上
AIを使って業務を変えられる社員を職種ごとに育て、改善が一部の専門家に偏らない組織にします。
高付加価値業務への移行
空いた時間を、ガバナンス、本番運用の責任、現場への定着支援、顧客との接点に振り向けます。
Roots｜From FDE to FDX
FDEから、FDXへ。
FDE（Forward Deployed Engineer）は、顧客の現場に入り、技術を業務成果へ変える役割として発展してきました。FDXが共感したのは、技術をつくるだけで終わらせず、現場で成果が出るまでデプロイするという考え方です。FDXの思想が先にあり、それがFDEの考え方と深く一致していました。
FDE（Forward Deployed Engineer）とは何か。
FDEは、Palantirが2010年代に体系化し、OpenAIが2026年5月に「OpenAI Deployment Company」として組織化したことで一気に注目された職種・組織モデルです。「顧客現場に常駐し、AI・ソフトウェアを業務成果に変えるエンジニア」を指します。
Palantir の FDE
Ontologyとデータ連携の橋渡し
自然言語の依頼を Foundry 上の操作に変換、データ変換・コードリポジトリ管理・Ontology構築などを行う。最近では、人間のFDE的な実装行為そのものがAIエージェント化されつつあります。
FDEの本質機能。
FDEの定義をブレイクダウンすると、次の5つの行動になります。
現場に入る
経営・IT部門だけでなく、業務が発生する前線で課題を見る
課題を発見する
抽象的なAI活用ではなく、業務上のボトルネックを特定する
AIで実装する
ワークフロー、アプリ、エージェント、データ連携を実装する
定着させる
現場が日常業務で使える状態にする
成果を見る
採用率、時間削減、品質向上、売上貢献で効果を測る
エンジニアから、
すべての職種へ。
企業変革に必要なのは、エンジニアだけではありません。営業、人事、経理、CS、企画、マーケティング、経営。すべての職種で、AIを自らの仕事へデプロイできる人材が必要になります。そこでFDXは、Forward Deployedという思想を企業全体のTransformationへ広げました。
Forward Deployed Engineer
FDE
Palantir / OpenAI が体系化した、顧客現場に常駐しAI・ソフトウェアを業務成果に変えるエンジニア職。発見・設計・実装・定着・成果計測までを担う。
Forward Deployed Expert
顧客企業の全職種化
AI時代に必要なのは全社員のエンジニア化ではなく、顧客企業の職種ごとに最適化された「AIデプロイ人材」。営業・人事・管理・CSなど、それぞれの業務文脈でAIを使いこなす社員を社内に育てる。
Forward Deployed Transformation
FDX
Forward Deployedという思想を、企業全体のTransformationへ広げる。教育とソリューションを一体化したAX Factoryで、AIで変革し続ける力をお客様企業の内側に実装する。
Forward Deployed Transformation.
FDX
AI Native Company
FDX自身を、AI変革の実験場にする。
自分たちで使い、自分たちで検証し、成果が出たものをお客様に提供する。それがFDXの言葉の裏付けです。この動画も、台本・ナレーション・出演キャラクターまでAIを使って制作しました。
NAVIS · AI Guide
3分でわかる、FDXの物語。再生して、一緒に見ていきましょう。
NAVIS · AI Guide
3分でわかる、FDXの物語。再生して、一緒に見ていきましょう。
※動画と案内役の「NAVIS」は、AIで生成したキャラクターです。
AI Native Proof
FDXの受付も、
AIです。
「教育とソリューションを一体化したAX Factory」と言う以上、 FDX自身がAIをフル活用していなければ説得力はゼロ。
代表電話の一次受付も、社内オペレーションも、AIエージェントで動いています。実際に話して、AIネイティブカンパニーの現在地を体験してください。
Live AI Channels
Talk to FDX AI · Phone
03-4400-1287
AIが直接応対。タップで発信。
※ 通話料はお客様負担です。AIで対応困難な内容は担当者へ引き継ぎます。
Our Purpose
変革する力を、すべての現場に。
AIを一部の専門家だけのものにせず、働く一人ひとりが自ら変革を起こせる力にする。FDXが目指すのは、すべての企業が人とAIで進化し続ける社会です。
FDXが目指すのは、AIに詳しい会社ではない。企業におけるAXとは何かを定義し、実際に完了させる会社である。
- Market POV
- AI導入から、AX完了へ。
- Promise
- AIを、現場にデプロイする。
- Company Definition
- 企業の内側に「AIで変革し続ける力」を実装する会社
- Operating Model
- AX Factory
- Future State
- AIを使う会社から、AIが働く会社へ。
- Human Philosophy
- Human Upgrade
- Purpose
- 変革する力を、すべての現場に。
FAQ
よくある質問。
FDXとは何ですか?
FDX（Forward Deployed Transformation）は、企業の内側に「AIで変革し続ける力」を実装する会社です。教育、業務再設計、AIワークフロー・AIエージェント、データ連携、運用までを一体で提供し、業務が変わり、AIが働き、成果が出て、その変革をお客様自身が続けられる状態をつくります。名前は、Forward Deployed Engineer（FDE）の思想をエンジニア職に閉じず、顧客企業の全職種へ広げたことに由来します。
なぜFDXなのですか?
理由は4つあります。研修・専門人材のアサイン・業務の再設計・業務の代行運用の4つを自社で提供し、研修と実装を一続きに設計できること。AIリスキリング研修の累計受講者が30,000名を超え、金融・製造・物流・小売・自治体まで150社を超える企業に導入してきたこと。2013年の創業以来、2015年からは自然言語処理を使った事業で現場の実装を続けてきたこと。そして代表電話の一次受付をAIで運用するなど、自分たちで使って検証したものをお客様に届けていることです。代表的な事例として、株式会社新大陸では非エンジニアの6部署すべてでAXを達成し、同社からは、2023年度と比べて2025年度の営業利益が3倍になったとのご報告をいただいています。
AX完了とは何ですか?
FDXは、5つの条件がそろった状態をAXの完了と定義しています。業務プロセスが変わっている（WORK）、AIが継続的に業務の一部を担っている（AI）、社員がAIを使って改善できる（PEOPLE）、時間・品質・売上・コストなどの成果が出ている（OUTCOME）、外部ベンダーなしでも社内で改善を続けられる（CAPABILITY）の5つです。AIを導入しただけの状態は「導入済み」であり、「変革済み」とは区別しています。
FDE (Forward Deployed Engineer) とは何ですか?
FDEは「顧客現場に常駐し、AI・ソフトウェアを業務成果に変えるエンジニア」を指す職種・組織モデルです。Palantirが2010年代に体系化し、OpenAIが2026年5月に「OpenAI Deployment Company」として組織化したことで一気に注目を集めました。現場に入り、課題を発見し、AIで実装し、定着させ、成果を測るところまでが役割範囲です。
OpenAI の FDE は何をするのですか?
OpenAI Deployment Company の FDE は、事業リーダー・オペレーター・フロントラインチームと協働し、AIのインパクト領域を特定し、重要ワークフローを再設計し、持続的なシステムへ変える役割を担います。発見・技術スコープ・システム設計・構築・本番ロールアウトを一貫して担当する点が特徴です。
Palantir の FDE は何をするのですか?
Palantir の FDE は、自然言語の依頼を Foundry 上の操作に変換し、データ変換・コードリポジトリ管理・Ontology構築などを行うエージェントとして説明されています。Palantirでは「人間のFDE的な実装行為そのものがAI化されつつある」という方向性が示されています。
FDX と FDE は何が違うのですか?
FDE は「エンジニア」職の役割を指し、顧客現場でAI・ソフトウェアを実装する人を意味します。FDX はその思想を「顧客企業の全職種・全部門」に拡張した概念です。日本企業ではすべての社員がエンジニアになるわけではありませんが、それぞれの職種でAIを使って業務を変えられる社員を社内に育てる必要があります。営業には営業のAIデプロイ、人事には人事のAIデプロイ、管理部門には管理部門のAIデプロイがあります。
AX Factory とは何ですか?
AX Factory は、FDXがAXを完了させるための仕組み（Operating Model）です。各職種・各業務に対してAI教育・AIワークフロー・AIエージェント・業務テンプレート・運用設計を社内で使い続けられる形で組み込み、AXを社内で量産できる状態をつくります。FDXが何者かを表すのが「企業の内側にAIで変革し続ける力を実装する会社」という定義で、その実現方法がAX Factory、目指す到達点がAX完了です。
FDX の AX Factory は AI-BPO/BPR と何が違うのですか?
FDX BPO/BPR は単なる作業代行ではなく、AIで業務を再設計し、最終的に現場へ変革モデルを移管することを目的とします。短期で代行による成果を可視化しつつ、業務フロー自体をAIネイティブに作り直し、運用ルール・テンプレート・KPIまで残します。
AI導入で人員削減になりませんか?
FDX は人の置き換えだけを目的にしません。中流業務の圧縮を前提に、人の役割を進化させ、再配置し、高付加価値領域へシフトさせる「Human Upgrade」を設計思想としています。これは「人の可能性を広げる（Human Forward）」というFDXの行動原則そのものです。「リストラ支援」ではなく、職務進化・組織能力向上・新規高付加価値業務への移行が支援範囲です。