01 / Forward Deployed Engineering

FDE事業

現場に入り、AIで加速する——LICが実践するForward Deployed Engineering

What is FDE

Forward Deployed
Engineeringとは

FDEとは、エンジニア・ビジネス開発の専門家を顧客の事業現場に「前線配置」し、要件が固まる前から動くものを作り、結果を見ながらすぐ動かすアプローチです。

従来のシステム開発は「要件定義→設計→開発→検証→納品」というウォーターフォールで進みます。しかしFDEはその順序を逆転させます。まず現場に入り、一次情報を掴み、翌日には動くものを出す。事業判断と実装を分離させない、前線での一体運営です。

「作って渡す」ではなく、「前線で事業そのものを動かすこと」にコミットします。

Palantir Technologies が生み出し、OpenAI、Anduril などが採用した方法論。シリコンバレーで最も実績ある事業開発×エンジニアリングの融合形態を、LICは日本企業向けにAI時代に最適化して実践します。

01

前線配置 Frontline Deployment

顧客の商談・現場に常駐し、一次情報を直接取る。業務フローを自分の目で観察し、課題を切り出す。

02

即日実装 Same-Day Shipping

仮説を当日〜数日で動くものにする。仕様書待ちなし。週次でリリース、その週のうちに検証する。

03

Biz×Dev一体 Unified Ownership

何を作り何を捨てるかをビジネス側と切り分けない。FDE Leadが仮説オーナーとして商談判断と実装判断を同時に持つ。

04

AI加速 AI-Accelerated

AIにより実装速度が10倍になった今、FDEのサイクルはさらに短くなる。LICはそのフルスピードを事業に当てる。

Why Now

なぜ今、FDEが必要か

01

Speed 市場変化が速すぎる

「要件定義→設計→開発→納品」の6ヶ月サイクルが機能しない時代です。6ヶ月後に市場は変わり、競合はPivotし、顧客の要求は別のものになっている。ウォーターフォール型の開発は、変化の速度に対して構造的に遅すぎます。

6ヶ月 → 1週間

02

AI Impact AIがプロトタイプサイクルを1/10にした

今はAIを使えば、1日でMVPが動きます。エンジニア1人が以前の10人分の実装速度を持てる時代に、「週次でデプロイ」は当然の前提になりました。FDEはこのAI加速と最も相性のよいアプローチです。

実装速度 ×10

03

Alignment 判断と実装が分離したままでは機会を失う

事業判断者と実装者が別の場所にいると、情報のロスと意思決定の遅延が生まれます。商談の温度感、顧客の反応、競合の動き——その一次情報が届いたとき、実装者が同じ場所にいなければ機会は消えます。

判断×実装 同一現場

Our Process

LICのFDEプロセス

STEP 01

常駐・観察

前線配置・
現場観察

営業・事業開発の最前線に常駐し、顧客の一次情報を直接取る。商談に同席し、業務フローを自分の目で見て課題を切り出す。ここから全てが始まる。

STEP 02

当日〜3日

仮説立案・
検証設計

その日の商談・現場観察から翌日の仮説を立て、検証設計まで完了させる。何を作れば何が証明できるかを、ビジネス側と同じ粒度で持つ。

STEP 03

当日〜1週間

即日実装・
高速検証

仮説を当日〜数日で動くものにする。仕様書待ちなし。週次で動くものを出し、その週のうちに顧客・現場で検証する。失敗も即フィードバックに変える。

STEP 04

リアルタイム

Biz×Dev
一体判断

FDE Leadが仮説オーナーとして、商談の温度感と実装判断を同時に持つ。PMへの翻訳コストゼロ。現場で起きたことが即座に次の実装に反映される。

STEP 05

型化・展開

型化・
スケール

現場で勝った型だけをプロダクト機能・プレイブックに昇格。2社以上で再現した課題のみを機能化し、属人化を防いで組織の資産にする。

Comparison

従来の開発と、FDEの違い

比較軸
従来型開発
LICのFDE
スタート
「要件定義書が揃ったら」——平均2〜3ヶ月のヒアリング・合意形成を経てから着手
「商談の翌日から」——現場観察と同時に仮説を立て、即日実装を開始
判断
「PM・PMOが翻訳」——ビジネス側の要求がエンジニアに届くまで何層もの変換が発生
「FDE Leadが現場で即決」——事業判断と実装判断を同一人物が同一現場で同時に行う
サイクル
「月次」——スプリントレビューは2週間に1度、リリースは月次が標準的
「週次・日次」——その日の商談結果が翌日のビルドに反映される
成果物
「仕様通りのシステム」——要件に対する適合率が評価基準。事業成果は別問題とされる
「事業課題が解決した状態」——KPIが動いたこと、売上が変わったことが唯一の評価基準
AI活用
「要件の一部として検討」——AI導入は別プロジェクトとして後から追加されることが多い
「最初からAIで実装速度を最大化」——AIは前提。エンジニアリングの全工程にAIを組み込む

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