— FDEエンジニア / 株式会社MOCA —
持ち帰って開発しない。あなたの現場で、その場で動くものをつくります。
AIは聞けばすぐ動く。それが最大の魅力であり、一番難しいところでもあります。「何を聞くか」「どう現場に落とし込むか」が勝負どころ。FDE（Forward Deployed Engineer）として現場に深く入り込み、技術力とビジネス視点の両方で課題解決を直接リードします。数あるAI・AIサービスの中から何を選ぶべきか——その選定から実装、改善まで一貫してお応えします。
FDEとは、顧客の現場（前線）に深く入り込み、技術力とビジネス視点の両方を駆使して課題解決を直接リードする職種です。私はこの働き方で、企業のAI実装に伴走します。
エンジニア・コンサル・データサイエンティスト・PMの役割を一人で担う。
持ち帰らず、その場でプロトタイプを作り、検証と修正を素早く繰り返す。
汎用AIを、各社の業務フローや特殊なデータ環境に合わせ即戦力に仕上げる。
現場で得た課題を抽出し、プロダクトを改善する「知見ループ」を回す。
従来の客先常駐（SES）とは異なり、単なる労働力の提供ではなく、「業務変革という成果」を生み出すのが本質。生成AIの普及により、課題解決を迅速に形にできる職種として日本でも注目度が高まっています。
「結局何をしているの？」と突っ込まれるぐらい、横断的に手を動かしています。
※ 効果数値は、導入前後の業務量・運用実態をもとにした想定試算値です。事業規模や運用条件により変動します。
年商約2,000億円規模のアパレル商社が、国内外の大規模展示会を自社主催で運営。出展ブース・来場者・商談・当日スタッフの情報が、紙の配布資料・個別Excel・各担当者の頭の中に分散し、誰がどのブースにいるか・商談がどこまで進んだかを、当日は確認のたびに会場を走り回って把握していた。商談メモは帰社後に転記され、フォロー漏れや二重対応が頻発。来場・商談データの集計には数日を要し、展示会終了直後の最重要フォロー期間に、事務作業が山を占めていた。
出展〜商談〜事後フォローを一元管理。当日の状況も、終了後の集計もその場で確認できる体制に。
年商約2億円規模・従業員約5名の軽貨物配送事業者。案件の受付、配送員への配車、日々の稼働、月末の請求までを、ホワイトボード・Excel・電話でやりくりしていた。配車調整は毎朝の手作業で、誰がどこに行ったかは担当者の記憶頼み。稼働の空きや遅延に気づくのが遅れ、請求漏れ・金額の食い違いも起きやすい。月末は請求書づくりだけで丸一日つぶれ、本来の営業やドライバー確保に回せる時間が足りなかった。
案件・配車・稼働・請求を1画面に。少人数のまま、配車も売上把握もその場で回せるように。
年商約5,000万円規模・従業員約4名の電子部品会社。受注・発注・在庫・請求が、紙の伝票・メール・個別ファイルに分散し、全体像を把握できるのは特定の担当者だけだった。同じ内容を何度も転記・確認する日々のうえ、在庫のズレや発注ミスが発生。得意先への納期回答も、その都度照会が必要で、月次のまとめには数日を要していた。担当者不在時は業務が止まり、少人数体制の弱点がそのまま出ていた。
受注から請求までを一本の流れに整理。属人化を解消し、誰が見ても同じ状態を把握できる業務フローに。
日本リトルシニア中学硬式野球協会は、全国に広がる大規模リーグ運営団体で、所属選手は20,000人を超える規模。試合速報・チーム・選手登録・大会運営・情報公開が、紙・電話・FAX中心で動いており、事務局だけでは全県・全チームの状況をリアルタイムに把握するのが難しい状態だった。速報は手集計のあと公開が遅れ、登録・変更処理は事務局に集中。チーム・保護者・審判からの問い合わせ対応に運営の手が取られ、大会当日の情報更新も追いつかない場面があった。
速報・登録・運営・情報公開をつなぎ、20,000人規模のリーグでも関係者が必要な情報へすぐアクセスできる基盤に。
登録約1,000チームが利用する野球チーム向けCMS「熱投」。各チームは公式ページの制作・更新に、外注費とWebの専門知識を求められ、作っても担当者が変わると更新が止まり、試合結果や選手情報が古いまま放置されがちだった。スマホで見る保護者・ファンにとっては、最新情報が届かないことがそのままチームの信頼につながる課題になっていた。
試合結果・選手情報・ニュースをノーコードで更新。専門知識がなくても継続運用できる仕組みに。
累計200社以上の有名ブランド・雑誌・食品など、業種の異なるEC事業をShopify中心に支援。サイトはあるが売上が伸びない、在庫と販促の連動が取れない、分析まで手が回らない——といった相談が多く、デザイン・導線・決済・物流・販促がバラバラに進み、改善の優先順位も曖昧なまま運用が続くケースがあった。制作会社任せにすると見た目は整っても、日々の運用負荷が現場に残る構造になっていた。
デザイン〜決済〜在庫〜販促〜分析まで「売れる運用」を前提に整備。継続的な改善まで伴走。
「AIを使いたいが、何をどう使えばいいか分からない」——そうした企業向けに、mocademyでの教育と現場伴走を組み合わせて支援。ツールだけ導入しても、現場の業務フローに乗らず使われないまま終わるケースが多く、資料作成・問い合わせ対応・議事録・報告書などの定型作業に、依然として多くの時間が取られていた。研修を受けても、翌週から自分の仕事に落とし込めないという声も少なくなかった。
現場の作業を題材にプロンプトと運用の型を設計。使い方の説明で終わらせず、改善サイクルまで定着。
フォワーディング・物流事業者向けに、国際海上輸送の見積・予約・輸送進捗・各種書類を扱うプラットフォームを構築。見積依頼・ブッキング・本船スケジュール・通関書類がメール・Excel・電話に分散し、荷主からの「今どこ？」への回答に都度照会が必要だった。担当者ごとに管理方法が異なり、引き継ぎや休暇時の対応が難しく、見積回答のリードタイムも案件によってばらついていた。
見積〜予約〜輸送進捗〜書類を一元管理。関係者がリアルタイムで同じ状況を共有できる基盤に。
企業とインフルエンサーをつなぐ、日本最大級のマッチングプラットフォームを構築・運用支援。案件募集・応募・選定・進行・実績報告・支払い関連のやり取りが、スプレッドシート・チャット・メールに分断され、オペレーターが案件数の増加に比例して手作業を増やす構造になっていた。マッチングの精度以前に、進行管理と事務処理だけでキャパシティが埋まり、同時にさばける案件数に上限がかかっていた。
募集〜応募〜マッチング〜進行〜実績を一気通貫で管理。大量の案件とユーザーをさばける基盤に。
年商約12億円・従業員約35名のアパレルメーカー。営業・展示ではカラー別サンプルを全色揃えられず、白1点とカタログ頼みの商談が常態化していた。色違いを見せるたびにサンプル縫製・入荷・物流が発生し、商談のその場で「この色」を提示できない。提案バリエーションを増やすほどサンプル在庫と制作コストが膨らみ、受注の決め手になる前に、コストとリードタイムで商談が止まる場面があった。
店頭・展示会でスマホ撮影→AIが質感を保ったままカラーシミュレーション。お客様の前で即プレビューし、生産コストをぐっと抑えながら受注率もアップ。
Google「AI Overview」時代に向け、従来のSEOにとらわれない新しい検索対策を研究・実践中。「AIに読まれるコンテンツ」の作り方を探っており、既に実績も出始めている。
「これAIでできるんじゃ？」と思ったら即プロトタイプ。精度より速度、完成より実験を優先するスタイル。
受付・議事録・問い合わせ対応など、特定の役割をまるごとAIに任せる仕組みを自社・クライアント環境で試行中。「採用より先にAIを面接する時代」を本気で考えている。
「あとはよろしく」と指示を渡して寝る。朝起きたら結果が出ている。それが理想の開発スタイル。
リトルシニア中学硬式野球 関西連盟のIT理事として連盟のデジタル化・IT基盤整備を推進。野球チーム専門の無料HP作成サービス「熱投」を立ち上げ・運用し、日本最大級のアクティブ数を誇るプラットフォームへ。