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【Findy FDE登壇_2026_04_14】— 現場課題を本気で解いてたら、FDEになってた話

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【Findy FDE登壇_2026_04_14】— 現場課題を本気で解いてたら、FDEになってた話

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Koji Miyata

April 13, 2026

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Transcript

  1. 01 導入 自己紹介 執行役員 / CTO — Algoage Inc. 宮田航志(

    Koji Miyata) 2015年 コロプラ入社 — VR・位置情報ゲームの新規開発 2020年 DMM.com入社 — マーケティング技術部門のテックリード・PM 2023年 DMMCrypto 子会社化、Web3特化事業のCTO・PdM 2025年 Algoageに転籍、CTOとして技術組織をリード 趣味 ・2才の息子と戯れる ・K-1アマチュア(AI時代に物理的な痛みで生を感じる) ©2026 Algoage, Inc. 4 @miyata_17_
  2. 01 導入 会社紹介 ©2026 Algoage, Inc. 4 株式会社Algoage(アルゴエイジ) 会社名 設立

    代表 従業員数 事業内容 出資企業 2018年02月01日 代表取締役 横山 勇輝 160名(2025年4月時点、業務委託含) 合同会社DMM.com Cコマース事業、 AI SaaS事業、 生成AI研修事業 東京大学AI研究室発のスタートアップ その後、DMMグループに参画 (生成AI前の)DeepLearning時代から 一貫して最新技術のビジネス応用に強み
  3. 01 導入 気づいたら FDEだった FDEという言葉がある前から、 この仕事は存在した。でもスケールが大変。 • 現場課題を見つけてソリューションを提供すると言う流れで仕事をしていた。 あとづけでFDEという名前がついた。 •

    4つの新規プロダクト開発と組織の急成長(直近1ヶ月で15名参画し50名体制) • FDEはスーパーマンとして語られがちだが、スケールする上で当たった壁と 組織として構造的に乗り越えている試行錯誤の課程を話します ©2026 Algoage, Inc. 3
  4. 03 ラストワンマイル FDEの業務の流れ Step 1 現場に入る 見学/体験/ロープレ 決裁者と同じ目線で KPIを語る 出張もある

    Step 2 課題特定 業務フロー課題特定 期待値を整理する Step 3 ソリューション 提案 AIでできる/できない を提案 ・現場を壊さない ・仲間として 一緒にやる姿勢 Step 4 作って届ける 個社拡張を実装して 顧客に価値を出す Step 5 事業に還元 個社の知見 汎用機能に プロダクトが 賢くなる ©2026 Algoage, Inc. 8 ベースは事業の成長を KGIとして最適化する 現場への敬意を忘れない。「なんか AIの人たちが来た」と思われたら終わり。 「置き換えに来ました」じゃなくて「痛みを取り除きに来ました」。
  5. 「AIでなんでもできる」期待とSaaSで実際にできることのギャップ。 できないことはできないと伝え、できるところを段階的に提案する 03 ラストワンマイル ラストワンマイルの難しさ 1 技術的に動いていても、現場では壊れる。使ってもらえない。 現場担当者の癖を捉える。「正解を入れる」設計と「現場の意図が優先」が衝突 2 「データを揃えればあれば

    AIは動く」は幻想 数百枚Excel暗黙知の塊。セルの色が例外フロー/複雑なコメント等 OCRの限界 3 期待値コントロールの壁、個社・汎用のジレンマ 現場に深く入らないと、本当に解くべき課題は見えないし一緒の目線で語れない。 ©2026 Algoage, Inc. 9
  6. 03 ラストワンマイル 採用の壁 ©2026 Algoage, Inc. 9 これを全部1人でできる人が FDE? でも採用は難航

    • 実際、書類選考の通過率は8%(他は20~40%) • スーパーマンは少ない。そういう人はこの時代会社を立てて1人でやってる • 文化マッチ・スキルマッチ完璧を求めるとさらに希少性が高い • あまりにもキーマンリスクが高すぎる
  7. スクラムやプロジェクト管理は全メンバー全プロダクトに共通で当てはめられない 03 ラストワンマイル 組織化の壁 1 アーキテクチャ設計の複雑化と個社 vs 汎用機能のジレンマ 素早いデリバリーにこだわり続けるとスケールするアーキの合意が難しい 2

    R&Dとプロダクト開発の文化の違い 探索と実装の境界が曖昧。R&Dの成果をプロダクト化する際のコミュニケーション摩擦 3 文化の違いの中でプロセスの標準化は一筋縄では行かない 技術・事業のアーキテクチャ /文化情勢とプロセス最適化。役割分担で課題が。どう解くか .... ©2026 Algoage, Inc. 9
  8. • ARE:Applied Research Engineer(応用研究エンジニア) ◦ データエンジニアリングとAIに関する深い知見 • FDE:Forward Deployed Engineer

    ◦ ソフトウェア開発とプロダクト化への深い知見 04 失敗とチームでのスケール AREとFDE ©2026 Algoage, Inc. 14 データ・ソフトウェア・ AIの知見を分けて考え 適切な役割分担をする
  9. 04 失敗とチームでのスケール AIプロダクトの 3レイヤーアーキテクチャ 顧客の 業務環境 → AIプロダクト エージェント層 各社のSaaS・業務の癖に

    アンビエントに浸透する FDE ワークフロー層 業務をどう定型化し どこまでAIで解くか FDE x ARE DataContext層 データモデリング 個別カスタマイズ+拡張 ARE 個社知見を 汎用に還元 各層に「汎用」と「個社拡張」があり、意思決定の主権を分け合う。 そのレイヤーの汎用化か、どのレイヤーの業務かをとらえて、役割分担と拡張するしないを決める ©2026 Algoage, Inc. 14
  10. 05 チームで回す デュアルトラックアジャイル : Algoageの4フェーズモデル ©2026 Algoage, Inc. 探索とデリバリーには、それぞれ異なる0→1の進め方がある。 重要なのは、全員が今どのフェーズにいるかを明確にし、目標とマイルストーンを設計する。

    デュアルトラックはプロセスではなく「開発戦術」。 16 プロダクト機能開発とデリバリーのフェーズ Discovery Delivery R&D 基礎研究 技術検証 最小コストで探索 R&D顧客 PoCプロジェクト 顧客価値を検証 WHYを潰す プロダクト 開発 本番品質でリリース FDE品質ゲート 導入 プロジェクト FDE+ARE+導入PM 次のDiscovery起点
  11. 06 全体像 気をつけて欲しい。 FDEが全部やろうとすると潰れる。 PO / CTO • FDEに全てを求められがちだが、それぞれの役割がある ◦

    FDEは現場の声をインプットする役割 ◦ 無理なものは無理なので人も組織も潰れない設計を • 全体のアーキテクチャ設計プロダクト全体のビジョン設計 ◦ アーキテクト/PO/CTOが担う • FDEに求められるスキル全部持つ人は存在しない ◦ だからFDE/AREで分けてチームで型化 Architect FDE / ARE 組織化に辿り着いたので、この環境で FDEにチャレンジしたい方と是非会いたいです。 ©2026 Algoage, Inc. 19
  12. 04 失敗とチームでのスケール スタッフエンジニアリングの 4タイプに照らすと( Will Larson) Type 1 Tech Lead

    チーム内の技術リード 設計判断と実装品質 Type 2 Architect システム全体の構造 技術的方向性の設計 Type 3 Solver 現場で難問を解く 課題を特定し解決する Type 4 Right Hand 横断的に動き還元する 型を作ってスケール FDEの動き方FDE = 3, Solver × 4, Right Hand のハイブリッド アーキテクトやテックリードは別メンバーでも大丈夫 ©2026 Algoage, Inc. 17
  13. 06 全体像 FDEへの道のり 01 事業を成長させる ことが好きな人 当事者意識を持って取り組め る 顧客の成功を自分ごとにでき る

    02 複数ドメインで 越境できる人 技術だけ、ビジネスだけではな く 境界を越えて動ける 03 自分の役割を 染み出す人 「自分の仕事じゃない」と言わ ない 必要なことをやる 04 型化を 実行できる人 属人的な解決を再現可能な 仕組みに変えられる FDEはステップバイステップでなっていくものではなく 自然に体現してなっていくものだと思っています。 ©2026 Algoage, Inc. 20
  14. 06 全体像 一緒に解きたい人 • 顧客と話すのが好きな人。いい人。 • やること無限にあるので。自分で優先順位をつけられる人 • Algoageのバリューの1つ「想像以上を、泥臭く。」を体現する挑み続ける実践者 •

    DMMの60以上の事業 = FDEとしての打席数が圧倒的に多い環境 • 「自分のやってること、FDEでは」と思った人は全員対象。 • 4月に15名が参画する急拡大フェーズ。 お気軽にDM等で声かけてください ©2026 Algoage, Inc. 22