FDE（Forward Deployed Engineer）は製造業のAI導入にどのように関わるか？
現場知見を成果につなげる、FDE的アプローチの考え方
FDEが注目される理由は、単にAIに詳しいエンジニアだからではありません。
製造業では、現場ごとに異なる設備やデータ、運用条件を踏まえながら
AI導入を進める必要があります。
本ページでは、FDEが製造業で重要視される理由と、その考え方について解説します。
FDEは製造業のAI導入でどのような役割を果たすのですか？
製造業では現場ごとに設備や運用条件が異なるため、FDEは現場知見をAI導入へ反映し、PoCから本番運用まで成果につなげる役割を担います。
なぜ製造業のAI導入はPoCで止まりやすいのでしょうか
製造業では、同じような生産設備に見えても、工場ごとに設備構成や運用ルール、品質基準、データの取得方法などが異なります。そのため、ある工場で効果が確認できたAIが、そのまま別の工場や実際の生産現場でも同じように機能するとは限りません。このような現場差は、製造業では避けて通れない特徴の一つです。そのため、AI導入にあたっては、 AIモデルそのものの性能だけでなく、現場ごとの条件を踏まえて設計や運用方法を調整することが求められます。こうした理由から、PoCでは成果が得られても、本番運用まで進めないケースが少なくありません。
AI導入の成否を左右するのは、「現場知見」です
現場ごとの違いを理解し、AI導入へ反映するために重要なのが「現場知見」です。本ページでいう「現場知見」とは、設備の稼働条件、データの取得環境、品質要求、運用ルールなど、AI導入の成否に影響する現場固有の情報を指します。製造業では、この「現場知見」を十分に把握しないままAI導入を進めると、PoCでは成果が得られても、本番運用では期待した効果を発揮できない場合があります。
「現場知見」を活かすには、AIで解決できる技術的な課題へ落とし込むことが必要です
「現場知見」をAI導入に反映するといっても、その全てをAIに委ねられるわけではありません。品質基準や停止時のリスク、投資対効果など、現場ごとの制約を踏まえながら、現場の曖昧な困りごとを、AIで解決できる技術的な課題として整理し直す必要があります。当社では、こうした整理を、AIモデル実装を専門とするエンジニアや、データ分析を専門とする人材、あるいは現場の人材だけで担うことは難しいと考えています。求められるのは、「現場知見」を踏まえながら、AIを現場で継続的に活用できる形へ落とし込める存在です。これこそが、近年注目されるFDEが担う役割の一つと考えられます。当社では、この考え方を『AI導入伴走サービス』として、産業分野のAI導入支援に取り入れています。
製造業では、どのように実践すればよいのでしょうか
では、こうした考え方を実際のAI導入では、どのように実践すればよいのでしょうか。現場知見を成果につなげる具体的な進め方については、『Concept Book – FDE Approach』で詳しく解説しています。FDEという考え方を製造業のAI導入へどのように応用しているのかを知りたい方は、ぜひご覧ください。
▶【無料DL】Concept Book – FDE Approach
なお、FDEという考え方そのものが、なぜAI導入に際して重要視されているのかについては、次のページで詳しく解説しています。
▶ なぜFDE的アプローチがAI導入で重要になるのか？
