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SERVICE 01

前線展開エンジニアリング

FDE — Forward Deployed Engineer
「何を頼めばいいかわからない」
から始まる。
技術顧問でも SES でもない。事業の現場に入り込み、課題の言語化からアーキテクチャ設計・実装まで一貫して伴走します。
Process
01 現状分析・課題整理
02 技術選定・実現可能性調査
03 構想・体制・概算の可視化
04 設計・実装まで前線で伴走
こんな課題を持つ方へ
「どこに相談すればいいかわからない」その状態から始まります
PAIN 01
発注に向けて整理を始めたが、この進め方で合っているか自信がない
発注の経験がなく、何から整理すべきかわからない。ベンダーに相談したいが、どこまで決めてから声をかけるべきかで止まっている。
PAIN 02
「課題はある。でも何を・どう解決するかのイメージが持てない」
PAIN 03
複数ベンダーに相談したが、提案がバラバラで何が正しいか判断できない
この状態でも相談できます。
まず話を聞かせてください →
システムアイのアプローチ
発注前の迷いを、次の工程へ渡せる判断材料に変えます
FDEは、単なるコンサルや「上流だけ担当する人」ではありません。前線に居続け、最後まで責任を持つ。それがFDEのスタンスです。
01
現状分析・課題整理
業務の流れ、痛みポイント、理想状態を整理し、「そもそも何を解決すべきか」を明確にします。発注前に揃えるべき前提条件をここで整理します。
Output
課題マップ / As-Is業務フロー / 非機能要件（仮）/ 制約条件の整理 / 優先順位付け
02
技術選定・実現可能性調査
候補技術を比較し、既存資産の流用可否やAI活用の適用可能性まで検討します。無難な提案ではなく、実行可能で優位性のある選択肢を整理します。
Output
技術比較表 / PoC結果 / AI適用可能性マップ / リスク・トレードオフ整理
03
構想・体制・概算の可視化
アーキテクチャ案、必要スキル、概算工数、妥当工期、プロジェクト推進方針までを一つの構想としてまとめます。
Output
アーキテクチャ概略図 / チーム体制案 / 概算見積 / ベンダー比較軸
04
設計・実装まで前線で戦い抜く
「構想だけ」で終わらない。要件定義・設計・実装を一気通貫で担い、実現するまで前線に居続けます。
What happens next
整理した内容をそのまま次工程に引き継ぎ、必要であればシステムアイのFDEが設計から実装まで担います。「構想だけ」で終わらず、実現するまで前線に居続けます。
他社との違い
発注前の整理と、その後の実装を同じ文脈でつなげやすい
上流だけで終わる体制でも、RFP確定後から入る体制でもなく、構想整理から設計・実装まで判断の前提を揃えたまま進めやすい点が特徴です。
上流特化型コンサル RFP前提型SIer スキル提供型SES システムアイ
参画タイミング 要件整理段階から対応可 RFP確定後に参画しやすい 役割定義後の参画が中心 構想整理前から伴走可
実装まで担うか 上流中心
（実装は別体制の場合あり）		 ○ 体制次第 設計〜実装まで対応
プロジェクト責任 構想整理・提言が中心 ○ 契約形態による 上流から実装まで伴走
技術選定の主体性 案件に応じて変動 案件に応じて変動 体制による 全員エンジニア
技術検討まで深く入れる
AI × このサービス
AIをどう組み合わせているか
ヒアリング〜課題整理
ヒアリング内容の構造化・議事録からのアクション抽出・課題マップの自動生成をAIが担います。人間は「何が本当の問題か」の判断に集中できます。
技術選定・構想立案
無数の技術選択肢をAIが高速にサーベイ・比較。ただし「あなたの会社に最適か」の判断は、エンジニア出身のチームが行います。
設計〜実装
Claude Codeによる実装速度の向上で、同じコストでより多くを届けられます。AIが「作る」、人間が「選択と品質に責任を持つ」構造です。
関連事例
整理から入ると、こう着地しやすくなります
以下の1件はまだ公開可能な元ネタが整っていないため、実際の相談種をもとに構成したモデルケースです。発注前の整理が効く案件像として掲載しています。
株式会社アンビシャス
要件整理から不動産
「何をどう発注すればいいかわからない」状態から基幹システムの刷新を完遂
課題
10年以上前のシステム。ベンダーに相談したがRFP提出を求められ詰まった
成果
要件定義3ヶ月→開発6ヶ月→本番稼働。業務工数を40%削減
MODEL CASE
FDE 活用事例
仮想事例製造 / 基幹刷新
AI活用の期待だけが先行していた刷新案件に、FDEとして前線から入り「先に決めるべき論点」を整理
相談の起点
AIを入れたい、基幹も刷新したい、でも部門要望・権限・監査・移行・既存連携が未整理。誰に何を頼めばいいかが曖昧で止まっていた。
FDEとして前線でつくる状態
論点設計・非機能・技術フィジビリティ・概算・ベンダー比較軸を前線で整理。要件定義と実装が破綻なく始められる判断材料を揃える。
事例をすべて見る →
DELIVERABLES
FDEが前線で作る成果物イメージ
FDEとして現場に入り込み、実際にお渡しする資料の構成例です。コンサルの報告書ではなく、次の工程でそのまま使える判断材料として整理します。
DOCUMENT 01 — FDE整理シート（現場ヒアリング・論点整理）
QA表_v1.2_システムアイ.xlsx
現状の課題既存システムのどの部分が問題か。エラー頻度・保守コスト・対応工数
業務フローAs-Is（現状）を図示。どの業務がシステム化されていないか
非機能要件（仮）同時接続数・応答速度SLA・可用性目標・データ保持期間
制約条件予算感・スケジュール・社内の意思決定フロー・既存システム連携
優先順位MoSCoW法で整理。Must / Should / Could / Won't
DOCUMENT 02 — FDEレポート（構想・アーキテクチャ案）
提案アーキテクチャ例 — AI-native Web Stack
配信
Route 53Route 53DNS / failover
CloudFrontCloudFrontCDN / TLS
WAFWAF不正リクエスト遮断
CognitoCognito認証 / IdP連携
入口
ALBApplication LBSSL termination
実行層
ReactNext.js (React)SSR / SSG / API Routes
FastAPIFastAPI / Hono業務 API
LambdaLambda非同期ジョブ
AnthropicClaude / BedrockLLM / RAG
データ
AuroraAurora PostgreSQL主データ + pgvector
DynamoDBDynamoDBセッション / 高頻度
S3S3オブジェクト / アセット
SQSSQS / EventBridgeイベント連携
セキュリティ
SecretsSecrets Manager資格情報の集中管理
観測
CloudWatchCloudWatchメトリクス / ログ
EventBridgeX-Ray / Datadog分散トレース
CI/CD
GitHub ActionsGitHub Actionsbuild / test / deploy
※ ヒアリング内容をもとに技術選定を行い、複数案とトレードオフを説明した上で一つに絞り込みます。
※ 上記は AI-native な Web サービスを想定した一例。バッチ系・モバイル・IoT などの別パターンもご相談ください。
よくある質問
FDE導入についてよくいただく質問
FDEとSESの違いは何ですか？
SES（システムエンジニアリングサービス）は指示に従いスキルを提供する契約ですが、FDE（前線展開エンジニアリング）は課題の発見・整理・技術選定から実装・運用まで責任を持って入り込む点が本質的に異なります。「人を貸す」ではなく「一緒に考え、動く」がFDEの定義です。
要件がまだ決まっていない段階でも相談できますか？
はい、むしろ「要件が決まっていない段階」こそFDEの出番です。「何を作るべきか」「どう整理すべきか」の前工程から入り込み、発注に向けた整理を一緒に行います。RFP作成・ベンダー比較の軸出しも支援します。
1名からでも依頼できますか？最小規模は？
はい、1名のFDEからスタートできます。典型的には週2〜3日から入り込んで課題を整理し、必要に応じてチーム体制に拡張します。まず「どんな状態で困っているか」をお聞かせください。
開発だけでなく、上流工程（要件定義・設計）も担当してもらえますか？
はい、FDEの強みは上流から関わることにあります。現状分析・課題整理・技術選定・アーキテクチャ設計・要件定義を経て、そのまま実装まで一気通貫で担当します。途中で「設計だけ渡す」ようなことはしません。
関連サービス
既存システムの刷新 →
新規デジタルサービス開発 →
アプローチを読む →

まず、前線に入れるかどうか話を聞かせてください。

要件はまだ決まっていなくて大丈夫です。
「何をどう頼めばいいかわからない」段階でも、FDEとしてどう入り込めるかをご説明します。

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