FELIXIONS
SERVICE
FDEコンサルティング
「AIで何ができるか」ではなく、現場の「困った」を解決する伴走型コンサルティング
FDE（Forward Deployed Engineer）＝ 現場に入り込んで開発するエンジニア
WHAT IS FDE
要件定義で終わらせず、価値が出るまで伴走する
エンジニア自身が現場に入り込み、データと業務を直接理解して、最短距離で価値を生み出します。それがFDEの本質です。
STEP 01
現場に入り込む
エンジニア自身が現場に入り、実際のデータと業務フローから隠れた課題を直接見つけます
STEP 02
その場で試作する
持ち帰らずにその場で仮説を立て、数日〜数週間で動くソフトウェアを作って検証します
STEP 03
本番データで実装する
セキュアな環境で本番データと連携し、実運用に耐えるシステムを実装します
STEP 04
現場に定着させる
現場のユーザーに寄り添い、ビジネス価値（ROI）が出るまで責任を持って伴走します
STEP 01
現場に入り込む
エンジニア自身が現場に入り、実際のデータと業務フローから隠れた課題を直接見つけます
STEP 02
その場で試作する
持ち帰らずにその場で仮説を立て、数日〜数週間で動くソフトウェアを作って検証します
STEP 03
本番データで実装する
セキュアな環境で本番データと連携し、実運用に耐えるシステムを実装します
STEP 04
現場に定着させる
現場のユーザーに寄り添い、ビジネス価値（ROI）が出るまで責任を持って伴走します
Time to Value ── 価値創出までの時間を最小化する
OUR APPROACH
常駐ありきではない、柔軟な伴走体制
一般的なFDEは現場への常駐が前提です。私たちはエンジニアがPMも兼務するため、必要な期間だけ柔軟に伴走できます。コストを抑えながら、机上の空論で終わらない開発・提案を実現します。
よくあるFDE
フルタイムで現場に常駐するチーム体制
FELIXIONSのFDE
エンジニアがPMも兼務し、必要な期間だけ柔軟に伴走
CONTINUOUS IMPROVEMENT
現場駆動 サイクル
STEP 01
現場ヒアリング
業務フローや課題を直接ヒアリングし、本質的な論点を特定
STEP 02
設計・プロトタイピング
仮説をもとにアルゴリズムやプロダクトを素早く形にする
STEP 03
実装・検証
現場データを用いて、実運用に耐える精度に磨き上げる
STEP 04
定着支援
現場フィードバックを反映し、次の改善サイクルへつなげる
STEP 04の現場フィードバックをSTEP 01へ還元し、継続的に磨き上げていきます。
CASE
こんな課題はありませんか
ビジネスと技術のプロが現場に入り込み、AI・生成AI活用の課題整理からアルゴリズム設計、プロダクト開発、現場定着までを一気通貫で伴走します。
データを上手く使えていない
現場の業務フローを解剖し、ビジネスインパクトの大きい最適なAI活用ポイントを特定します。
AIを入れたが、現場が回らない
技術者が現場に入り意識せずとも「効率化」される実務に即した仕組みを作ります。
PoCで終わってしまう
実運用を見据えたソリューション開発によってPoCの成功確率を高めます。
回答の「正確性」に不安がある
貴社独自のドキュメントを正確に検索し、根拠に基づいた回答を実現します。
データが散乱して活用できない
AIが読み取りやすい戦略的データ基盤を再設計。非構造化データを価値ある資産へと変換します。
「プロンプト入力」の手間が課題
特定業務に特化した独自のプロダクトを開発。ボタン1つで業務が完了します。
WHY US
選ばれる理由
現場データを武器に変える、独自アルゴリズム設計力
課題から逆算して、アルゴリズムをオーダーメイドで設計します。RAG・LLMのチューニングで検索精度を高め、業務効率化に直結する「使えるAI」を実現します。
ビジネスと技術、両方のプロによる伴走支援
コンサルタントとエンジニアを分けない「二刀流」体制で現場に伴走。大手企業での生成AI活用実績を持つプロフェッショナルが、戦略設計から実装までを一貫して支援します。
安心して使い続けられる、セキュアな運用基盤
実運用に溶け込む、ストレスのない自動化フローを設計します。Azure OpenAI / AWS Bedrock等を用いたセキュアな構成で、情報漏洩の不安なくデータ活用を続けられます。
CONSULTANT
こんなコンサルタントが伴走します
所属メンバーの実績をもとにご紹介しています。
データエンジニア
20代後半
国立大学大学院(理学)修了後、大手IT企業のデータ推進部門にて、社内データ基盤の構築・運用改善に従事。
要件定義・アーキテクチャ設計からデータ基盤構築、セキュリティ・インフラ、品質管理までを一気通貫でカバー。
機械学習エンジニア
20代後半
国立大学大学院(経営工学)修了後、大手IT企業にてレコメンドエンジン開発を担当。学会発表・論文執筆の実績も持つ。
推薦モデル・自然言語処理・音声処理まで、幅広い機械学習領域に精通したモデル開発力。
データサイエンティスト
20代後半
大学院(経済学)修了後、自身での起業を経て、大手IT企業のレコメンドエンジン開発に従事。
データ分析・生成AI活用からフルスタック開発まで一貫対応し、LLM活用プロダクトの本番導入実績多数。
ソフトウェアエンジニア
20代後半
国立大学大学院(情報学)修了後、大手IT企業にてWebサービス開発を担当。フロントエンド・バックエンドの両面を横断して従事。
フロントエンドからバックエンドまでを横断し、現場のUXを損なわない実装力でプロダクトを支える。
FLOW
導入までの流れ
STEP 01
お問い合わせ
フォームまたはお気軽にご連絡ください。
STEP 02
現場診断・AI活用ポテンシャル診断
現場の業務フローや保有データを分析し、AI・生成AI活用によるインパクトが最大化するポイントを見極めます。
STEP 03
活用ロードマップ策定
課題整理の結果をもとに、優先順位と実現可能性を踏まえたAI・生成AI活用のロードマップを策定します。
STEP 04
データ基盤・プロトタイプ構築
実データやRAG基盤を用いてプロトタイプを構築し、現場での有効性を検証しながら精度を高めます。
STEP 05
本番実装・システム統合
検証結果をもとに本番環境へ実装。既存のワークフローやツールとも連携させ、継続的な活用を支える基盤を構築します。
STEP 06
運用定着・内製化支援
現場で使い続けられるよう定着支援を行い、利用状況のモニタリングや改善提案、将来的な内製化までを見据えて伴走します。
FAQ
よくあるご質問
問題ございません。課題整理の段階からご支援しますので、活用イメージが固まっていない状態でもご相談ください。