画像=PalantirにおけるAI FDEの役割イメージ

韓国で、生成AIを実務に落とし込む手法として、前方配置エンジニア(Forward Deployed Engineer、FDE)を導入する動きが広がっている。顧客先の現場に入り込んでAIシステムを構築する従来型の活用に加え、社内のAIトランスフォーメーション(AX)を支える組織として採用する企業も増えてきた。

FDEは、米データプラットフォーム企業Palantirが国防・情報機関向けプロジェクトを進める中で確立した現場密着型のエンジニアモデルだ。エンジニアが顧客組織に深く入り込み、課題の定義から用途に応じたAIシステムの構築までを担う。

韓国ではこのモデルが、対外案件だけでなく社内AXの推進体制としても広がりつつある。

Naver Cloudは6月1日付で国防AXタスクフォース(TF)を発足し、FDE組織を前面に打ち出した。TFトップはキム・ユウォン代表が兼務する。安全保障上の理由から海外製クラウドやAIモデルの利用に制約がある国防分野で、主権AIを足掛かりに事業機会を探る方針だ。

FDEは国防の現場に直接入り、軍組織のAXを支援する。Naver Cloudは、自社のオムニモーダルAIモデルが戦場環境で高い有用性を持つとみている。テキスト、画像、音声を単一モデルで統合処理できるため、音声交信、映像情報、文書が複合的に行き交う環境に適しているという判断だ。クラウドからAIモデル、サービスまでを自社で一貫して国内提供できる点も、海外製ソリューションに対する優位性として挙げる。

同社関係者は、「国防分野ではデータ主権やセキュリティの問題から、海外製AIやクラウドの活用には限界がある。国産AIモデルとインフラを一体で提供できる事業者の競争力が際立つ」と説明。「足元では関連する事業機会を発掘する段階にある」とした。

フィジカルAIスタートアップのMakinaRocksは、2024年からFDE組織を運営している。FDEが顧客現場に入り、ドメイン専門家や顧客企業のIT部門と連携しながら、AIシステムの設計から運用までを担う体制だ。

MakinaRocksはこれまで、Doosan、Samsung、Hyundai、LG、SKなど韓国の大手製造業向けに、産業現場特化型のAIソリューションを構築してきた。現場に入ったエンジニアが、異常検知や最適化、予測分析といった産業向けAIモデルを開発・展開し、自社のMLOpsプラットフォーム「Runway」で開発から運用までを統合管理する。

ユン・ソンホ代表は「戦場から工場まで、現場で動くAIが成果につながるまでの全工程を担う技術と組織を目指している」と述べた。

FDEを社内AXに活用する動きも広がっている。

Kakaoは4月ごろ、社内AXを支援するFDE組織を新設した。既存のAIネイティブ組織に所属するシニアクラスのエンジニアの一部をFDEに振り向けた。FDEは開発部門、非開発部門を問わず各組織を回り、業務プロセスを分析した上で、AIエージェント導入や自動化を支援する。

同社関係者は、「AIを実務に組み込むには、現場の課題を理解し、必要なツールを自ら作って適用するプロセスが欠かせない。FDE組織がその橋渡し役を担っている」と説明した。

KRAFTONも最近、社内AXに向けたFDEの運用を始めた。3月にはAI FDE職の採用を実施し、2桁人数を選抜した。AXが必要なチームにFDEを配置し、コーディングエージェントを使って必要なプログラムを設計、開発、配布する。優秀なエンジニアの確保に向け、経歴や学歴を問わない採用とし、正社員の初任給を上回る基本給と成果給を提示した。

同社関係者は、「AXの課題を渡せばFDEが解決する構造で、社内の反応は非常に良い」とした上で、「現場課題を理解し、AI技術で実装まで担えるFDEのような役割の重要性は今後さらに高まる」と話した。

一方で、韓国で広がるFDEモデルは、従来のシステムインテグレーション(SI)事業と本質的には大きく変わらないとの見方もある。FDEを掲げるAI事業が持続性を確保するには、単に人材を現場に送り込むだけでなく、そこで構築するAIソリューションやプラットフォーム自体の競争力が不可欠だという指摘だ。

AIソリューション業界の関係者は、「韓国はもともとSIエンジニアの力量が高く、顧客現場で課題を解くFDE型でも強みがある」とした一方で、「エンジニアの成果報酬を制約する現行制度の下では、高度人材を継続的に確保し、エコシステムを育てるのは容易ではない」と語った。

別のAIインフラ業界関係者は、「米国はSaaS中心の市場のため、FDEが比較的新しい役割として受け止められたが、韓国では常駐型エンジニアの文化が根付いている」と指摘。その上で、「FDEが単なるマーケティング用語で終わらないためには、差別化されたAIモデルやプラットフォームの競争力も併せて示す必要がある」と強調した。

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