【シリコンバレー流FDE】AIソリューションエンジニア＆AIコンサルタント（Prime AI）

募集背景 前提として、 Prime AI は、「 シリコンバレー流、AI人材の市場価値を最大化するAIコンサルファーム 」として、FDE・Agentic workflow・MLOpsといったシリコンバレーの最先端手法を最速で活用し、国内最大手企業を中心に提案・実装していっております。 昨今、AIの急速な台頭により、企業が「 AI戦略を描く 」だけでなく「 現場で実装・定着させる 」フェーズが本格化しています。 しかし、経営層への提言から現場へのAI実装まで一気通貫で担える人材は、依然として極めて希少です。

その課題に対して、 Prime AI が、次のフェーズに考えているのが『 FDE（Forward Deployed Engineer）』 の体制強化です。 FDEは、まさに シリコンバレー発 のロールであり、 Prime AI としては、下記のように定義しております。 ――単なるコンサルタントでもなく、単なるエンジニアでもない—クライアントの現場に深く入り込み、Prime AIの技術力を武器に、"変革の実行者"として成果を出し切る人材です。

日本のAI変革を、シリコンバレーのスタンダードで牽引する―― それが本ポジションの使命です。 Prime AIのFDEとして Prime AIの FDE は、シリコンバレーで磨かれた手法をそのまま日本の現場に持ち込みます。 そして、 誰もが知っているような国内最大手企業様 を中心に、クライアントへの常駐・深掘りから始まり、AI戦略の立案、プロダクトの実装・展開まで、すべてのフェーズで 主役 を担います。

コンサルタントが描いた絵を渡されるのではなく、自らクライアントの課題を発見し、 Prime AI 独自の資産（XRM-AI / ProX-AI / AI CoE / etc.）も活用しながら、最速で価値を届けるのがこのロールの本質です。 -業務内容の一例- ・クライアントへのオンサイト常駐・深掘りヒアリングによる業務課題の構造化 ・AI戦略のロードマップ策定・要件定義・システム化計画の立案 ・LLM / 生成AIを活用したソリューションの設計・開発・プロトタイピング ・Prime AIプロダクト（XRM-AI / ProX-AI / AI CoE）のカスタマイズ・改善提案 ・クライアント現場へのAIシステム導入・実装・運用支援（PoC〜本番展開まで） ・経営層・現場メンバーへの成果報告・提言・チェンジマネジメント支援 ・プロジェクトで得たナレッジをPrime AI全体に還流し、プロダクト・サービスの進化に貢献 PJ事例 事例① 大手ヘルスケア企業｜MVP開発・AI内製化支援 全国に店舗を展開するヘルスケア企業に常駐し、「 店舗業務の70%をAIで省人化する 」という経営目標を支援。 現場で使われていない既存MVPをアーキ設計・評価指標・運用まで含めて全面再設計し、「10個作る」より「1名の内製エンジニアを育てる」方針で自走できる体制を構築した。

事例② 大手製造メーカー｜調達業務AIエージェント開発 調達部門に常駐し、分断・属人化された見積・発注・納期調整の各業務を RAG×AIエージェント で統合。 「概念」にとどまる他ファームとの差別化として、短期間で動くMVPを持ち込んで合意形成し、PoC→本番展開まで一気通貫で推進した。 事例③ 大手通信キャリア ｜詐欺電話防止AIの新規基盤構築 従来の"後手"の音声解析AIに替わり、会話をリアルタイム解析して即時アラートを出す 新たなAI基盤 を設計・実装。

提案・開発にとどまらず、再学習・改善・全国展開まで中長期で伴走し、他ファームとの明確な差別化を実現した。 募集要項 必須経験・スキル Python による開発経験 生成AI（LLM）のAPI連携経験 データハンドリング（CSV / JSON / YAML） クライアント・メンバーとの主体的なコミュニケーション能力 クライアントへの業務改善提案・要件定義経験 歓迎経験・スキル FDE経験、またはそれに類する客先常駐型エンジニアリング経験 短期間でのプロトタイプ開発・PoC推進の実績 経営層・事業部長クラスとの折衝・提案経験 複数業界（金融・製造・医療・官公庁等）でのプロジェクト経験 プロダクトマネジメント経験 PDF抽出（OCR・テーブル解析）/ Webアプリ・ダッシュボード開発経験 Git によるバージョン管理経験 在籍メンバーからのメッセージ FDEの仕事の核は、「 曖昧な課題を、動くソリューションに変えること 」です。 顧客の現場に入ると、要件が整理されていることはほとんどありません。

業務フローを一緒に歩き、何が本当のボトルネックなのかを見極め、プロトタイプを素早く形にして、フィードバックを受けながら磨いていく。 私自身、波情報サービスの文書自動化や製造業の需要予測など、業界の異なる複数のプロジェクトでPoCから本番運用までを一気通貫で推進してきましたが、毎回痛感するのは、技術の巧みさよりも「 現場の言葉で課題を定義できるか 」が成否を分けるということです。 LLMやAIエージェントの技術は日々進化していますが、それを顧客の業務に根づかせ、自分がいなくなっても回り続ける状態まで持っていくには、技術力だけでなく、 粘り強く伴走するオーナーシップ が欠かせません。

正解のない問いに、手を動かしながら答えを出していく。 そのプロセスを面白いと思える方と、ぜひ一緒に働きたいと思っています。