REASON 01
業務の"曖昧さ"を扱える
業務AIの精度は、業務の曖昧さをどれだけハンドルできるかで決まります。スペックでは伝わらないニュアンスを現場で吸い上げ、プロダクトに翻訳します。
Forward Deployed Engineer（FDE）— Palantirが広めた、顧客の現場のすぐ隣に開発者を配置するエンジニアリングモデル。MU AI事業部は、これをAI × SaaS事業の中核に置いています。
Forward Deployed Engineer（FDE）は、開発オフィスではなく、顧客の業務現場に物理的・組織的に近い位置で働くエンジニアのこと。Palantirが企業向けソフトウェア開発で導入し、近年ではAIスタートアップ（OpenAI、Anthropic、Cursor 等）も同様の役割を採用しています。
特徴は「コードを書く前に、現場の問題を自分の目で見る」こと。要件をスペックで受け取るのではなく、ヒアリングし、観察し、ときに自分でその業務を試したうえで、プロダクトを設計します。
結果として、ユーザーが言語化できなかった本当の課題に到達でき、プロダクトに反映されるサイクルが圧倒的に速くなります。
業務AI／RAG／業界特化SaaSは、ドキュメント化されていない暗黙知の上で動きます。だからこそFDEモデルが効きます。
業務AIの精度は、業務の曖昧さをどれだけハンドルできるかで決まります。スペックでは伝わらないニュアンスを現場で吸い上げ、プロダクトに翻訳します。
業務AIは「精度80%でも使われないUI」より「精度65%でも使われるUI」が勝つ。ユーザーの行動文脈を観察したFDEだけがそのUIを設計できます。
PoCで終わらず、実運用に耐える品質を確保するには、現場のオペレーションを内部から理解する必要があります。FDEはそれを引き受けます。
個別案件で見えた業界共通の困りごとは、SaaSへの種。FDEが現場で得た知見が、次のプロダクトの起点になります。
要件→実装→検証のループが、毎週単位で回ります。「3ヶ月かけて作って、使われない」を構造的に防ぎます。
"発注者と請負"の関係を超えて、"同じチーム"として議論できる。長期パートナーシップへ自然に育ちます。
キックオフ直後、現場に物理的に入る／オンラインで観察する。業務の流れを"体感"する。
「ここを変えれば一番効く」というレバレッジポイントを48時間以内に提案。
2週間で動くプロトタイプを現場に届ける。会議室ではなく、現場で見せる。
現場の反応を毎週吸い上げてプロダクトに反映。"使われない理由"を最優先で潰す。
"使われる状態"になったら、運用ルールと品質モニタを整え、長期運用に乗せる。
業界共通の課題が見えたら、SaaS化を検討。共同で立ち上げるJV／OEMの選択肢を提示。
3〜6ヶ月のプロジェクト型。明確なゴール（業務AI構築・新規プロダクト立ち上げなど）に対してFDEチームをアサインします。
3〜12ヶ月の常駐型。御社プロジェクトに腰を据えて入り、社内チームの一員として動きます。事業立ち上げに最適。
業界特化SaaSを共同で立ち上げ。業界知見・営業網はパートナー、プロダクト開発はMUが担う分業体制。
SESは「工数の提供」が中心ですが、FDEは「ゴールへの責任」を持ちます。要件定義から離れる場面でも、ゴールに向けて自律的に判断・提案・実装します。受発注の境界を超え、同じチームとして動く前提です。
はい、可能です。常駐FDE 1名から始めて、必要に応じてバックエンド／フロントエンド／LLMエンジニアを追加するパターンが多いです。
NDA締結のうえ、社内オンプレ環境・プライベートクラウドでの開発も対応可能です。情シス／セキュリティ部門と並走実績あり。
常駐型は月額制、プロジェクト型は固定額、共同事業は株式・レベニューシェア。お客様の事業フェーズと予算に合わせてご提案します。
プロダクト開発・運用はMUが担い、業界知見・営業・サポートはパートナー、というのが基本分業です。経営判断は折半。事業計画・資金調達も伴走します。
プロジェクトFDE・常駐FDE・JV、いずれの組み方でもご相談を承ります。「うちの事業に合うか」のお見立てから無料でお伝えします。
1〜2営業日以内にご返信。