AI × 型｜FDE的な働き方を再現可能にする「判断の軸」

AIによって、仕事のスピードと可能性は大きく広がりました。
一方で、成果を価値につなげるためには、「何を良しとするか」という「判断の軸」が欠かせません。

本資料では、FDE(Forward Deployed Engineer)的な働き方を才能や個人技ではなく、再現可能な「型」として捉えます。

理論、フレームワーク、標準、規格、業界の作法など、先人が築いてきた「型」を借りることで、判断の軸と共通言語を持ち、AIの速さを実際の価値につなげる。

「守破離」の考え方をベースに、FDE的な働き方の本質、AIと型の関係、判断の軸の持ち方、そして個人の実践を組織の型へ変えていく方法まで整理しました。

主なテーマ：
・FDE的な働き方の本質とは何か
・「型」が判断の軸になる理由
・AI × 型で仕事の精度とスピードを高める方法
・守破離とAI活用
・提案から検証、価値実現まで踏み込む働き方
・個人の型を、組織の再現可能な型へ

神谷 亮平
Shunkan AI株式会社 取締役CTO

Transcript

1. FDE的な働き⽅について AI × 型 巨⼈の肩の上に⽴つ、FDE的な働き⽅ 神⾕ 亮平（Ryohei Kamiya） Shunkan AI株式会社 取締役CTO ©Shunkan AI Co. Ltd., 2026. 型
2. 結論 FDE的な働き⽅は、才能ではなく 「型」で再現できる。 やればできる。⼀定の適性があれば、あとは慣れです。 この話の⼟台にある、3つの⾔葉 守破離 先⼈の知恵を借りる 巨⼈の肩の上に⽴つ ⾃⼰流ではなく、まず型を知る 借りることは、⼿抜きではない 先⼈の到達点から始める ©Shunkan AI Co. Ltd., 2026. 2
3. FDE的な働き⽅の本質 FDE的な働き⽅の本質は、職務範囲の広さではない 価値実現のために、職種の境界で⾃分の可能性を制限しない姿勢が⼤事 1 2 3 まだ⾔語化されていない まだ想像されていない 判断できるだけの 課題を⾒つける 可能性を⾒せる モノを作る ⾔われた要求の背景にある、 ⼝頭の要求を、動くモックや 提案で終わらせず、 事業⽬的や業務課題に⽬を向ける 業務フローに変換して差し出す 検証可能な具体物まで持っていく 「⾃分の職務範囲はここまで」と境界を定めるマインドでは、決して到達できない。 ©Shunkan AI Co. Ltd., 2026. 3
4. しかし 踏み出した先は、いつも「専⾨外」 元エンジニアの⾃分にとって、デザインも、コンサルも、営業も、カスタマーサクセスも専⾨外。 エンジニアリング （⾃分の専⾨） デザイン コンサルティング 営業・提案 カスタマーサクセス → AIの⼒を借りれば、ひととおり「こなす」ことはできる。問題は、その先。 ©Shunkan AI Co. Ltd., 2026. 4
5. 問題 専⾨外での⾃⼰流は、評価軸がないのと同じ 同じ「⾃⼰流」でも、専⾨分野と専⾨外では、意味がまったく違う。 専⾨分野での⾃⼰流 専⾨外での⾃⼰流 基本を押さえた先に、たどり着いたもの 拠りどころが、感覚と主観しかない 良し悪しを判断する軸を、⾃分が持っている。 AIの出⼒が良いのか悪いのか、判断できない。 だから、独⾃の⽅法論として成⽴することもある。 評価軸がないまま、当てずっぽうで進むことになる。 ⾃分で良し悪しを判断できないものを、顧客に⾃信を持って出せますか︖ ©Shunkan AI Co. Ltd., 2026. 5
6. 答え 型を借りると、判断の軸と信頼が⼿に⼊る どの領域にも、多くの⼈に信頼され、使われ続けてきた知恵がある。それが「型」。 理論、フレームワーク、標準、規格、記法、業界の作法 ── どれも型。 判断の軸になる 共通⾔語になる 専⾨外でも、成果物の良し悪しを 相⼿も知っている型だから、 ⾃分で判断できるようになる。 「なぜ正しいか」の説明が要らない。 感覚と主観で決めなくてよくなる。 型の活⽤事例・評判・信頼を借りられる。 ゼロから考えないのは⼿抜きじゃない。型を作り上げた、先⼈の仕事へのリスペクト。 ©Shunkan AI Co. Ltd., 2026. 6
7. 本題 AIが最も増幅するのは、「判断の軸」を持つ⼈ 型とは、借りてきた判断の軸。AIの速さが価値に変わるのは、その軸を持つ⼈の⼿の中だけ。 型なきAI活⽤ 型のあるAI活⽤ 速く、たくさん、迷う。 速く、正しい⽅向へ近づく。 それっぽい成果物は⼤量に出る。 借りた型に照らして、直せる。 選ぶ基準がないまま、⼿が⽌まり、運を天に任せる。 専⾨外でも「使える⽔準」を保てる。 後から問題が露呈し、最終的に⾼いコストを⽀払う。 間違った前提に、早く気づける。 どんな型を当てたかは、⼀発⽬の精度、⼿直しの回数、説明にかかるコストに表れる。 ©Shunkan AI Co. Ltd., 2026. 7
8. 守破離 「離」は、「守」を通った⼈だけのもの 軸を持って型から外れるのが「離」。軸がないまま型を通らないのは、当てずっぽう。 守 破 離 型をそのまま使う 型を使い込んで、破る ⾃分の型をつくる 借りた軸で、良し悪しを判断できる。 専⾨外の仕事は、まずここから。 合わない箇所を根拠を持って外せる。 型の限界を⾒極め、突破する。 基本を押さえた先の独⾃解。 ⾃分⾃⾝が、新たな型をつくる。 AIが最も効くのは「守」。型を探し、理解し、当てはめるまでが速くなった。 ©Shunkan AI Co. Ltd., 2026. 8
9. 実践 個⼈の型を、組織の型へ 再現できる形にして初めて、FDE的な働き⽅は組織の⼒になる。 1 現場の現状をヒアリング 2 デモで可能性を体感 3 As-Is と To-Be を整理 4 プロトタイプで実現性を⽰す 5 ロードマップを提案・合意 6 定着まで伴⾛する 事例︓あるプロジェクトでは、①〜⑤までを2ヶ⽉で実⾏。期間は体制により異なる。 ©Shunkan AI Co. Ltd., 2026. 9
10. 型 まとめ 「 AI × 型 」の⼒で、 さらなる⾼みへ。 専⾨外の仕事は、「守」のままでも⼗分に価値が出せる。 なぜなら、仕事の密度が⾼く、圧倒的な意思決定スピードUPに貢献できるから。 信頼された型を借りる 借りた軸で、AIを使う 借りた⾔葉で、伝える 提案で終わる⼈でいるのか。 それとも、形にし、検証し、価値実現まで踏み込む⼈になるか。 ©Shunkan AI Co. Ltd., 2026. 10
11. ⾃⼰紹介 神⾕ 亮平（Kamiya Ryohei） Shunkan AI 株式会社 取締役 CTO X: @k38ryohei note: @aicto 約20年前からAI技術を活⽤してきたエンジニア。製造業、ビッグデータ、IoT、不動産テッ ク、Web業界で開発に従事。2023年秋に、新規事業企画のコミュニケーション課題を解決す るAIエージェントを独⾃に開発。翌年Shunkan AI を共同創業し、「システムエージェン ト」として製品化。2024年末〜2025年2⽉にかけて、7万⾏規模のSaaSを2⼈⽉、従来⽐約 50倍の開発効率で開発。その実践知を基に「AI適応開発」を提唱し推進中。 • システム開発の実務⽂脈において、AI活⽤による組織変⾰を⽀援。 • 「⽣成AI×システム開発 実践講座（インプレスアカデミー）」登壇講師。 • 専⾨メディア（Business + IT / Think IT）への掲載実績あり。 ©Shunkan AI Co. Ltd., 2026. 11