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FDE

現場に入り込むAIエンジニア

業務の理解から、AI・システムの実装、社員への定着、そして貴社だけで回せる状態(内製化)まで、一気通貫で伴走します。

ISSUES

こんなお悩みはありませんか

AIをやりたいが、何から始めればいいか分からない

ツールは増える一方で、自社業務のどこに効くのか判断できない

IT・AIに詳しい人材がいない

情報システム担当が0〜2名。新しいことに手が回らない

社内のデータを外部に出したくない

顧客情報や設計データをクラウドAIに渡すのは不安

ツールを導入したが、使われずに終わった

契約したのに現場に定着せず、費用だけが残った

こうした壁の原因は、ツールではなく「現場を理解して伴走する人」の不在です。実際、国内の中小企業の約6割はまだAIを業務で活用できていません。裏を返せば、いま定着させた会社から差がつきます。

WHAT IS FDE

FDE(Forward Deployed Engineer)とは

FDEとは、米国Palantir社が確立し、いま世界のAI業界で最も注目される支援モデルです。エンジニアが貴社の現場に入り込み、業務の理解から、AI・システムの実装、社員への定着、そして貴社だけで回せる状態(内製化)まで、一気通貫で伴走します。

FDEの進め方4ステップ 業務を理解する、その場で作る、定着させる、卒業する、の4段階で内製化まで伴走します。 01 業務を理解する 現場に入り、実際の 業務フローと課題を確かめる 02 その場で作る 要件書を待たず、効果が 見込める業務から実装する 03 定着させる 社員が使いこなせるまで 教育とサポートを行う 04 卒業する 貴社だけで回せる状態を作り 必要な時だけの関係に切り替える
業務を理解する、その場で作る、定着させる、卒業する、の4段階で内製化まで伴走します。
COMPARISON

従来の外注との違い

比較項目 システム会社への外注コンサルシンオンFDE
進め方 要件書どおりに開発提言・報告書まで現場で課題を見つけ、その場で作る
成果物 納品物報告書動く業務改善 + 使いこなせる社員
ゴール 検収提案採用貴社の自走(内製化=卒業)
SERVICE

提供内容(4本柱)

01

AI導入・活用支援

生成AI(Claude等)を貴社の実務に組み込み、社員教育まで伴走します。社内で完結するローカルAIの構築にも対応します。

02

常駐型の開発支援

週1〜5日、貴社に入り込み要件定義から実装・運用まで担当します。

03

データ・システム連携

freee・kintone等のクラウドサービスや基幹システムをつなぎ、データを業務で使える形にします。

04

業務システムの設計・構築

貴社の業務に合わせたシステムを、AI駆動開発でスピーディに形にします。

SECURITY

「社内データは社内のみ」— セキュリティ設計

AI活用で最も多いご不安が「データを外に出したくない」です。私たちは自社でも実践している運用モデルを、そのまま貴社に導入します。

社内で完結するAI環境の構成図 業務システムのデータと社内サーバー上のAIエンジン、利用者が社内ネットワーク内で完結し、外部のインターネットやクラウドサービスとは境界線で隔てられていることを示す図。 社内ネットワーク(貴社環境) 業務システム ・データ AIエンジン (社内サーバー) 利用者 (社内) 境界線 外部(インターネット /クラウド) 機密データは送信しません
機密性の高いデータは社内サーバー上のAIだけで処理し、インターネットに出しません。「気をつける」ではなく「そもそも出せない」構成にします。
  • 社内データは貴社内に設置した小型サーバー上で構築・保管し、外部クラウドには保存しません
  • AI自体も社内で動かします。小型サーバー上にローカルAI(ローカルLLM)を導入し、機密性の高いデータはインターネットに一切出さずに要約・分類・チェックまで処理できます
  • 機密度でデータを区分し、AIに渡してよい範囲を明文化します(利用ガイドライン・承認フロー・ログ管理)
  • 議事録・ナレッジはローカルのナレッジベースに一元蓄積し、社内だけで検索・共有します

社内で動くAI(ローカルLLM)という選択肢

「クラウドのAIは便利だが、この資料だけは絶対に外に出せない」— そうした業務のために、貴社内の小型サーバーだけで完結して動くAIをご用意します。

通信が発生しません

インターネットが切れていても動くため、「データが外に出ているのでは」という不安が構造的に起こりません

利用料が従量課金になりません

使うほど費用が増えるクラウドAIと違い、何回使っても追加費用はかかりません

用途別に使い分けられます

日本語に強いモデル、軽くて速いモデル、コード生成が得意なモデルなど、導入時点で最新のものを実データで比較して選定します

クラウドAIとの使い分け

ローカルAIは万能ではありません。最も高度な文章生成や複雑な推論は、現時点ではクラウドAIが上回ります。そこで両方を機密度で使い分ける構成をご提案します。

扱うデータ使うAI
社外に出せない情報 社内のローカルAIのみ 個人情報、原価・見積、図面、人事情報、未公開の経営数値
社内文書だが慎重に扱いたい 社内AIで下処理 → クラウドAI 議事録、業務マニュアル(固有名詞を伏せてから高度な分析へ)
公開情報・一般的な作業 クラウドAI 調査、文章作成、企画の壁打ち、資料のたたき台

この振り分けは担当者の判断任せにせず、ルールとシステム設定の両方で担保します。「気をつける」ではなく「そもそも出せない」仕組みにします。

WHY SYNON

なぜシンオンか

01

大阪拠点・関西密着

すぐに現場へ伺えます。関西の商習慣を理解した提案をします。

02

特定製品に縛られない中立性

クラウドAIもローカルAIも、貴社に最適なものを選びます。将来の乗り換えにも対応します。

03

自社で実践済みのモデル

「AI社内運用ルール+ローカルデータ基盤+社内で動くローカルAI」を自社で運用し、その実物をお見せできます。

04

「外に出さない」を仕組みで実現

精神論ではなく、社内で完結するAI環境として構築します。

05

卒業がゴール

囲い込みません。貴社が自走できたら顧問契約に切り替え、必要な時だけ頼れる関係を続けます。

まずは無料相談から

貴社の課題をお聞きし、FDEが役立てるかを率直にお答えします。ご相談は無料です。

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