採用情報

Delta形にする

Lead Forward Deployed EngineerLead FDE

大企業のお客様の現場に入り、業務フロー、既存システム、データの流れを理解して、解くべき問題を定めます。Formula AIで解決策を設計し、システムの構成や運用の判断も担いながら、本番稼働とその先の展開までをリードします。

想定年収
800万〜1,500万円
働き方
東京・新宿週2〜3日程度出社のハイブリッド
必須の経験
業務システムまたはWebアプリケーションの開発経験10年以上、顧客折衝経験10年以上

※ 想定年収は固定残業手当を含む金額です。必須の経験は主なものを抜粋しています。

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ミッション

お客様が抱える難問を解く。固有の業務の本質を紐解き、どうシステムに落とし込むのが最適かを考え続ける。

仕事の流れ

  1. 01業務を紐解く

    約1か月

    帳票の様式やマクロを読み解いて動く画面を作り、本来どこに時間を使いたいかまで伺う。

  2. 提案

    02作る範囲を決める

    約3か月

    動く画面をもとに機能の一覧を作り、効果と費用を見比べて、今回やること・やらないことをお客様と絞る。

  3. 受注

    03見て、直して、また見る

    約1か月

    キックオフから本番稼働まで 約2か月

    新しい業務の流れと実際の画面を定例で確かめ、指摘は次回までに反映する。

  4. 仕様確定

    04使える状態にする

    約1か月

    シナリオテスト、利用マニュアル、操作説明会を経て、お客様の受入テストを支える。

  5. 本番稼働

    05使われるまで見届ける

    本番稼働後

    本番稼働後も、使う方々のサポート役としてお客様に伴走する。

  6. 06次へ広げる

    その先

    稼働後の改善や横展開、次の業務課題を提案し、進める。

提案時に作ったものを、土台に育てる

※ ある案件の例です。期間や進み方は、案件によって変わります。

ある1週間

  • 案件A 構築中
  • 案件B 構築に向けた検討
  • お客様と会う

  1. 月曜

    • 案件APlatformチームやほかのFDEと話しながら、お客様と決めた仕様を整理し、画面と裏側の整合を確認。

  2. 火曜

    • 案件Aお客様との定例。その後、構築を進める。

  3. 水曜

    • 案件Aお客様と仕様の調整、Platformチームと打ち合わせ。
    • 案件BほかのFDEと説明資料づくり。

  4. 木曜

    • 案件APlatformチームと連携して構築。
    • 案件B資料の続き。翌日の訪問に備え、現地へ。

  5. 金曜

    • 案件B営業・ほかのFDEとお客様を訪問。今の業務の整理と目標の指標、お願いする資料、当社がやることを相談。
FDEが2つの案件を並行した、ある1週間の例です。中身は、案件の段階によって変わります。

一緒に働く人

お客様

業務部門のご担当者

  • 業務を伺う
  • 仕様を一緒に詰める

意思決定に関わる方々

  • 期待値の調整
  • 意思決定の支援

ある案件では、業務部門のご担当者は4名

Lead FDE

当社

営業（Account Executive）

  • 打ち合わせ前の認識合わせ
  • 訪問も一緒に

ほかのFDE

  • 進め方の相談
  • 資料づくり・訪問

Platformチーム

  • 仕様の確認・環境の整備
  • 画面と裏側の整合

仕事の道具と環境

  1. 作る前
  2. AIが作る AIエージェント 「できました」
  3. 作った後

作る前は、実物で決める

AIなら試作が速く作れるので、言葉で議論するより、実物を見比べて決められます。

作った後は、結果で確かめる

AIの「できました」は、そのまま信用しません。実際の結果で確かめます。

Formula AIで、繰り返し回す

  • 帳票の様式
  • マクロ
  • 業務フロー図

Formula AI

  1. 設計書の生成
  2. 検証
  3. ビルド
  • 画面
  • API

お客様の資料を読み込ませ、設計書の生成・検証・ビルドを繰り返し回して、画面とAPIを作ります。

働き方

東京・新宿

週2〜3日程度出社

リモートワーク併用

フレックスタイム制

コアタイム10:00〜15:00

東京・新宿のオフィスに週2〜3日程度出社する、リモートワーク併用のハイブリッド。フレックスタイム制（コアタイム10:00〜15:00）です。お客様先への訪問もあります。

仕事の例

01

要望の奥の、ありたい姿を描く

システム化で生まれる「判断に充てられる時間」を、どう充実させるか

ある大企業のお客様への提案は、動くものが何もない状態から始まりました。マクロで行っていた業務を、そのままシステムに置き換えるのではなく、その先の「ありたい姿」をお客様と共有。動くものを作って提案の場で見ていただくと、お客様自身が社内に働きかけてくださり、受注につながりました。

02

試作を6版、見比べて決める

規制と、そこから生じる要件や部門のつながりを、図で見せる画面を作ったときのこと。いきなり実装せず、まずAIに見せ方の試作を6版作らせました。システムの核に何を据えるかをAIと議論し、レビューでいただいた意見も反映しながら見比べて、採用する版を決めてからFormula AIに実装しました。

03

画面の裏側まで、確かめる

画面上は問題なく動いて見えるのに、裏側ではデータが意図どおりに扱われていない。そんな見落としが起きたことがあります。そこで、画面からは見えない部分を目で確かめられる検証の仕組みを作り、同じ見落としに早く気づけるようにしました。

面白さと大変さ

面白さ

  1. 01決まった型が、まだない

    何を作るかの決め方にも、AIの成果物の確かめ方にも、まだ型がありません。案件のたびに仕組みを作っては直す。その試行錯誤を楽しめる仕事です。

  2. 02速さが、桁違い

    大手SIerから来たメンバーは、仕事のスピードが桁違いに速いことに驚き、感動したといいます。

  3. 03職種の垣根が低い

    同じメンバーによれば、役割は分かれていても、職種をまたいだやりとりは想像以上に活発。新しい技術を試す場も多いといいます。

大変さ

  1. 01もっともらしいだけのもの

    良くも悪くも、AIで何でも作れてしまう時代です。使い方次第では、もっともらしいけれど何の役にも立たないものができあがります。

  2. 02何十年も変わらない業務

    大企業には、何十年も前から変わっていない業務が数多く眠っています。システム化や刷新がとても難しい案件も、多くあります。

AIにシステムを作らせることは、もう難しくない。時間をかけるのは、何を作るべきかを決める部分と、作ったものが本当に正しいかを確かめる部分。

FDEの社員

向いている人

  • お客様との対話から、本当に困っていることを汲み取れる人
  • 要望をそのまま作らず、解くべき問題を定め直せる人
  • 不確実な中でも仮説を置き、関係者を巻き込んで前に進められる人
  • AIを前提に、自分とチームの仕事の進め方を更新し続けられる人
  • どれだけ難しくても、考え抜き、最後までやり切れる人

一方で、システムを作れることだけを強みにしたい人には、難しい仕事かもしれません。製造業の経験は歓迎しますが、必須ではありません。難問を愛し、ともに立ち向かってくださる方を、心からお待ちしています。

ほかの職種

Growth（合意をつくる）Account Executive Platform（育てる）Platform Product Engineer

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