株式会社エイチ
エイチのエンジニアから、AIエージェントが製造業や小売・ECなど5つの業種の建物に届き、営業・カスタマーサクセス・コールセンター・人事・経理の各フロアに入っていく様子を表した図

Forward Deployed Engineer

株式会社エイチは、FDE（Forward Deployed Engineer）の会社です。エンジニアがお客様の業務の現場に入り、Claude Code・Codex・Kimiを使って自動化を実装し、使われ続ける仕組みになるまで伴走します。

相談する FDEとは

現場に入り、
ＡＩで業務を
自動化する。

作業場でノートパソコンを囲み、一緒に確認するエンジニアたち

現場に入り、一緒に作る。

お客様の担当者の隣で、業務の流れを見ながら自動化を組み立てます。

AIを導入したのに、
仕事が変わらない。

生成AIのツールは揃いました。それでも、多くの現場で業務のやり方は変わっていません。

  • 試験導入で止まる

    PoC（試験導入）では動いたのに、本番の業務に組み込めない。

  • 現場で使われない

    ツールは契約したが、日々の仕事の流れに合わず使われなくなる。

  • 業務を知る人と作る人が別々

    要望を伝えて作ってもらうまでに時間がかかり、出来上がる頃には現場の状況が変わっている。

  • 作り変えられる人がいない

    AIで業務を作り直せる人材を採用するのが難しい。

FDEとは

お客様の現場に入り込み、業務を理解した本人がソフトウェアを実装し、成果が出るまで責任を持つエンジニア。米国のPalantir Technologiesが広めた職種として知られています。5

米国での広がり

AIを実際の業務に定着させる担い手として、米国の大手企業がFDEの体制づくりに投資しています。

  • OpenAIFDEによるAI導入を担う「OpenAI Deployment Company」を設立1
  • Anthropic投資会社との合弁会社で、顧客企業にFDEを送り込む2
  • AWS顧客のチームにFDEを配置する組織に10億ドルを投資3
  • Microsoft顧客企業の中でAIを設計・導入・運用する「Frontier Company」を発表4
コンサルティング、SIer・受託開発、FDEの比較
コンサルティング SIer・受託開発 FDE
ゴール 課題の整理と提案 決まった仕様どおりに納品する 業務で成果が出ること
関わり方 外から分析する 要件を受け取って開発する 現場に入り、担当者と一緒に作る
成果物 報告書・計画 システム 使われ続ける業務の仕組み
変化への対応 再提案 追加の見積もりと改修 その場で作り直す
  1. TechCrunch: Anthropic and OpenAI are both launching joint ventures for enterprise AI services
  2. TechCrunch: Anthropic, Blackstone bet the next trillion-dollar AI business is implementation, not models
  3. About Amazon: AWS invests $1 billion to embed AI forward deployed engineers with customers
  4. GeekWire: Microsoft unveils $2.5B 'Frontier Company' to embed AI engineers inside customers
  5. The Wall Street Journal: AI Startups Have a New (Old) Secret Weapon: Forward Deployed Engineers

エイチのFDEが
大切にしていること

現場の担当者と直接つくる

業務を一番よく知る担当者の隣で、作業の流れを見ながら自動化を組み立てます。

まず一つの業務で、動くものを出す

大きな計画から始めず、効果が見えやすい業務を一つ選んで、早く動く形にします。

Claude CodeとCodexで、作る速さを出す

AIエージェントを開発の中心に置き、試しては直すサイクルを短く回します。

社内で回せる形で引き継ぐ

仕組みと使い方を残し、お客様が自分たちで運用・改善できる状態にします。

対応領域

手順があり、繰り返し発生する業務ほど、自動化の効果が出やすくなります。業種を問わず、次のような現場に入って自動化を進めます。

業種

  • 製造業

    仕様書・手順書・品質記録などの技術ドキュメントの作成

  • 小売・EC

    商品情報の登録、問い合わせ対応、レビューや在庫データの集計

  • 不動産・建設

    物件情報の登録、現場報告書や見積書の作成

  • SIer・システム開発会社

    要件定義書・設計書の作成、テストケースの作成、開発プロセスのAI駆動化

  • BPO・事務センター

    紙やPDFの書類の読み取り、システムへの入力、チェック作業

業務

  • 営業

    商談記録の作成、顧客情報の整理、提案書やメールの下書き

  • カスタマーサクセス

    利用状況の確認、フォローが必要な顧客の抽出、連絡文の下書き

  • コールセンター

    通話内容の要約、問い合わせ種別の判定と記録、回答の下書き作成

  • 人事・採用

    応募者対応、書類選考の準備、面接記録の整理

  • 経理・バックオフィス

    請求書の処理、経費精算のチェック、月次の集計作業

業務システムのAI駆動開発

自動化に必要な業務システムは、仕様づくりから設計・実装・テストまで、Claude CodeとCodexで開発します。

たとえば、コールセンターでは

問い合わせ対応を作業に分け、AIと人の役割を決めます。

  1. 1通話内容の文字起こしと要約エージェント
  2. 2問い合わせ種別の判定と記録エージェント
  3. 3判断が必要な案件の対応担当者
  4. 4回答メールの下書き作成エージェント
  5. 5内容を確認して送信担当者

エージェントが担う作業人が担う作業

取り組み事例

コールセンター

問い合わせの記録と一次対応を自動化

課題
通話ごとの記録や振り分けに時間がかかり、対応件数が増えるほど担当者の負担が大きくなっていた。
取り組み
通話の要約、問い合わせ種別の判定、回答の下書きまでをClaude Code / Codexで作ったエージェントが担う仕組みを、現場の担当者と一緒に作った。
変化
記録などの定型作業が減り、担当者は判断が必要な問い合わせへの対応に時間を使えるようになった。

カスタマー
サクセス

顧客フォローの準備作業を自動化

課題
フォローすべき顧客の確認や連絡文の準備に時間を取られ、顧客と話す時間が十分に取れていなかった。
取り組み
利用状況の確認から、フォローが必要な顧客の抽出、連絡文の下書きまでをまとめて処理する仕組みを作った。
変化
準備作業の手間が減り、担当者が顧客との対話に時間を使えるようになった。

製造業構想中の取り組み

技術ドキュメントの作成を自動化

課題
仕様書や手順書などの作成に多くの時間がかかり、担当者の経験に頼っている。
取り組み
社内に蓄積された情報をもとに、ドキュメントの作成を支援する仕組みを検討している。

コラム

AIを業務で使うときに役立つ調べものや検証の結果を、noteで公開しています。

noteの記事一覧へ

進め方

  1. ヒアリング

    業務の流れと、困っていることをお聞きします。

  2. 対象業務の選定と分解

    自動化の効果が出やすい業務を選び、作業単位に分けて、AIが担う部分と人が担う部分を決めます。

  3. 現場での実装

    担当者と一緒に、実際の業務で試しながら自動化を作ります。

  4. 運用・改善と引き継ぎ

    使われ方を見て改善を続け、社内で運用できる形で引き継ぎます。

契約形態

伴走型

月単位でFDEが入り、対象業務を広げながら改善を続けます。

継続的に自動化を進めたい場合に

プロジェクト型

対象業務・期間・成果物をあらかじめ決めて進めます。

まず一つの業務で効果を確かめたい場合に

料金は、対象業務と体制に応じてお見積りします。

よくある質問

コンサルティング会社やSIerとは何が違いますか？
提案や決められた仕様での納品ではなく、業務で成果が出ることをゴールにしています。現場に入り、担当者と一緒に作り、使われる状態まで責任を持ちます。
どんな業務が対象になりますか？
問い合わせ対応、顧客フォロー、文書作成、書類の入力など、手順があり繰り返し発生する業務が特に向いています。対象になるかどうかは、ヒアリングで一緒に確認します。
常駐が必要ですか？
立ち上げの時期は現場に伺い、業務の流れを直接見ながら進めることをおすすめしています。仕組みが動き始めた後は、リモートを中心に改善を続けることもできます。
社内のデータやセキュリティはどう扱いますか？
着手前に、扱うデータの範囲・作業する環境・AIサービスへの送信可否を確認し、取り決めた範囲の中で作業します。必要に応じて秘密保持契約を結びます。
Claude CodeやCodexの契約は、こちらで用意する必要がありますか？
運用を社内に引き継ぐことを考えると、お客様側でのご契約をおすすめしています。導入時の設定や使い方もあわせて支援します。ご契約前の検証段階では、エイチの環境で試すこともできます。

自動化できる業務があるか、
一緒に確かめませんか。

業務の内容をお聞きし、どこから始めるのがよいかをご提案します。

相談する

現場に入り、作りきる
エンジニアを募集しています。

エイチのFDEは、お客様の業務の現場に入り、課題を見つけるところから、Claude CodeとCodexで実装し、使われ続ける状態にするまでを一人ひとりが担います。業種を問わず、AIで仕事のやり方そのものを変える経験を積めます。

エイチで働くということ

  • 現場で課題を見つける仕様を渡されるのを待つのではなく、担当者と話し、業務を見て、自分で課題を定義します。
  • 最初から最後まで担う設計・実装・運用改善まで、一つの業務の変化に責任を持ちます。
  • AIエージェントと一緒に作るClaude CodeとCodexを開発の中心に置き、作る速さを武器にします。
  • 業種をまたいで経験を積むコールセンター、製造業、SIerなど、さまざまな現場の仕事に触れられます。

こんな方を求めています

  • 業務の話を聞いて、仕組みで解決する方法を考えるのが好きな方
  • 自分で手を動かして、動くものを早く出せる方
  • AIコーディングツールを日常的に使っている、または使いこなしたい方
  • お客様と直接話しながら仕事を進めたい方

働き方や契約形態は、ご経験とご希望に応じてご相談します。

会社情報

会社名
株式会社エイチ
代表者
代表取締役　林田幸一
設立
2015年7月7日
所在地
〒104-0061
東京都中央区銀座1-22-11 銀座大竹ビジデンス2階
法人番号
1030001109448
インボイス登録番号
T1030001109448

お問い合わせ

ご相談は以下のフォーム、または info@eitch.co.jp で受け付けています。

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