サービス

/ SERVICE

AI駆動開発のFDEが、現場で作り切る

/ AI-DRIVEN DEVELOPMENT・FDE

生成AIを前提とした開発で、プロトタイプは一晩、業務アプリは週単位。renueのFDE(現場常駐AIエンジニア)が貴社の現場に入り、要件定義と実装を並行して進めます。

「要件定義から数ヶ月後に動くもの」の時代は終わった。

/ WHY AI-DRIVEN

生成AIで開発を速めるだけではありません。renueのFDEは現場に常駐し、頼まれる前に課題を見つけて解決します。要件定義は、動くものを現場で使いながら実装と並行して固めます。

従来のシステム開発(V字モデル)

  1. 要件定義
  2. 設計
  3. 実装
  4. テスト
  5. 動くもの

工程完了後に動くものを確認

  • 文章の設計書で確認し、動くものは後工程まで見えない
  • 認識ズレが後から発覚し、手戻りが大きくなる

renueのAI駆動開発(FDE)

現場で確認しながら反復

  1. 見つける
  2. 作る
  3. 触る
  4. 直す

小さく試作し、確認して改善

  • 現場に常駐し、業務を見ながら課題を能動的に見つける
  • 小さな単位で試作し、現場で触ってもらいながら改善する
  • 要件定義は文書ではなく、動くものへの反応で並行して固まる

FDEが能動的に課題を発見・解決する

01

属人化したExcel・VBAマクロをAIで解析し、仕組みに作り直す

02

業務プロセスを可視化し、詰まりどころをAIアプリにする

03

メール・紙帳票に埋もれたやり取りを構造化データにする

04

会議や朝会に同席し、口頭の困りごとを優先度の高い開発項目にする

「作る→触る→直す」を、毎週回す。

/ GENBA

モジュール単位で毎週リリースし、現場ユーザーが実業務で使えると判定したら次へ進みます。進捗は動くものそのもので確認できます。

対象業務と優先順位を確認

小さな単位で試作・実装

現場ユーザーが実業務で確認

フィードバックを反映し、次の改善を整理

完了基準は「現場が実業務で使えること」。ドキュメントや進捗報告ではなく、動くものが進捗です。

FDEは、世界のAI企業が採る開発モデル。

/ GLOBAL STANDARD

エンジニアが顧客現場に入り込むFDE(Forward Deployed Engineer)は、Palantirが確立し、主要AI企業が相次いで採用を拡大している手法です。

FDE

Palantir

顧客現場にエンジニアが入り、業務課題に合わせて実装するFDEモデルを展開

FDE

Google

顧客のAI導入・活用を技術面から支援する専門人材を配置

FDE

Salesforce

AI導入の技術専門家が顧客に密着し、実装と活用定着を支援

FDE

OpenAI

顧客の現場に近い立場でAI導入と実装を支援するFDE人材を採用

renueは2021年の創業以来、このモデルを日本で実践してきました。まず自社の業務で徹底的に使い、実証済みのモジュールを顧客の現場に適用します。

※各社の取り組みは公表情報に基づく

職能の壁は、AIが溶かした。

/ WHO BUILDS

速さと費用の源泉は、単価の安さではなく開発の構造です。大手外資コンサルファーム出身のメンバーが、生成AIを前提に戦略からPMO・設計・実装までを一人で横断します。

権威性

大手外資コンサルファーム出身

大手外資コンサルファーム出身のメンバーが中心。大手ファームの品質基準を知る人間が、そのまま実装まで担います。経歴の詳細はメンバー紹介をご覧ください。

論理

分業しないから、速い

PM・設計・実装の分業は、伝言ゲームと管理コストを生みます。renueは生成AIを前提に一人が全工程を横断し、分業の無駄を丸ごと省きます。

事実

職能の壁は、もうない

優秀なPMOがいれば開発が回り、エンジニアが戦略を語る。コンサル出身者が実装し、営業出身者がPMOを担う。AI時代のGeneralistが、renueの開発チームです。

単価を下げて安くする外注とは、構造が違います。分業の壁をなくして無駄な工数そのものを消す。だから品質を落とさずに、速く、開発費を抑えられます。

小さく検証し、成果を出して本格開発へ。

/ HOW WE WORK

最初から大きな一括契約はしません。常駐メンバーの月額固定から小さく始め、リスクの高い論点を先に検証。動く実物を見て、フェーズごとに継続を判断いただけます。

棚卸し・検証

業務と既存システムを棚卸しし、技術リスクの高い連携から先にPoC検証。効果の早い業務アプリを先行提供

企画・先行実装

業務アプリで効果を出しながら、本体の要件・スコープ・開発計画を確定

本格開発・定着

優先順位に沿って段階的に構築し、データ移行・教育・運用設計まで進める

対象業務と優先順位を共有

既存システムと利用データを確認

利用者と承認フローを整理

検証範囲と完了条件を合意

運用と引き継ぎの方法を設計

速さの源泉は、自分たちで実証済みのAIエージェント。

/ PROOF

PMO、人事、会計、契約管理、広告運用。まず自分たちの業務でFDEが作り、日々使い、改善してきたモジュール群です。ゼロから作らないから、速い。

1-1

PMO

案件・タスク・進捗管理

1-2

人事

採用ファネル分析

1-3

マネジメント

育成・評価の標準化

1-4

ジョブ監視

ジョブ異常検知

1-5

財務

案件別収支・請求

1-6

契約管理

契約・売上計上

1-7

リード管理

問い合わせ・リード管理

1-8

広告運用

制作・入稿・分析

1-9

製造図面

図面読み取り・3D生成

1-10

土木図面

数量拾い・工事見積

1-11

設備図面

配管拾い・概算見積

1-12

AI利用監視

AI利用量・品質監視

1-13

物品管理

写真査定・資産台帳

1-14

現場安全

危険検知・安全管理

1-15

コールセンター研修

AIロープレ研修・全件品質評価

AIネイティブな業務運用を、本気でつくる。

/ DIFFERENCE

AIを便利ツールとして足すのではなく、業務の担い手として組み込む。人の役割、承認、例外対応、管理の仕方まで設計し直す企業に向けた支援です。

向いている目的
SIer既存フローに合わせて堅実にシステム化したい
AI SaaS標準機能を低コストで早く使いたい
renue(FDE)AI前提で業務と組織を組み替えたい
開発スピード
SIer要件定義から数ヶ月〜年単位
AI SaaS即日導入・ただし標準機能の範囲
renue(FDE)翌日プロトタイプ・週次リリース
業務設計
SIer現行フローを分析・要件化
AI SaaS標準運用に合わせる
renue(FDE)AIネイティブな運用へ再設計
標準化
SIer個社要件に合わせる
AI SaaS標準機能・標準運用が強い
renue(FDE)AI運用の型を適用
開発力
SIer大規模体制で安定構築
AI SaaS設定・連携で導入
renue(FDE)変革テーマに絞って実装
AI活用
SIer個別開発・連携で対応
AI SaaS既製AI機能を利用
renue(FDE)自社実証済みのAI運用を適用
コスト
SIer個別開発で重くなりやすい
AI SaaS月額で始めやすい
renue(FDE)資産適用で開発量を抑える
個社適用
SIer基幹・閉域にも対応
AI SaaSEnterprise機能で対応
renue(FDE)AI運用を現場制約に合わせる
人員代替・効率化
SIer保守運用で支援
AI SaaS活用は利用側で設計
renue(FDE)AI前提の役割分担まで設計

よくある質問

/ FAQ

まずは1業務、動くものを見てから判断してください

課題整理からご一緒し、最初に確認する業務と検証範囲を整理します。検討中のテーマ、既存システム、運用上の条件をお聞かせください。

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