FDE診断 診断を始める

約5分・無料・登録不要

FDE診断

FDE タイプ・レベル・9つの力を判定

約5分の診断で、FDE（Forward Deployed Engineer）としてのタイプと、現在のレベルを判定。FDE は、顧客企業の現場に入り、実際の業務で使われる AI システムを開発・運用するエンジニア。

  • あなたの FDE タイプが分かる
  • 現在のレベルが分かる
  • 9つの力のバランスが分かる
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無料・登録不要・約5分

結果画面の例

タイプ

ビルダー推進型

段取りを組み、業務で使う AI システムも自分で開発する

レベル

L2

L3 に近い

  1. L0
  2. L1
  3. L2
  4. L3
  5. L4
  6. L5
決める力 作る力 つなぐ力

次に伸ばす力

成果を測る

結果画面の例（架空の受験者）

こんな方におすすめ

  • AI を仕事で使っているが、FDE に必要な力が足りているか分からない

  • FDE の求人に興味はあるが、いまの経験でどこまで通用するのか知りたい

  • PoC（概念実証）の経験はあるが、実際に使われる AI システムの開発を任されるには何が足りないのか知りたい

FDE診断とは

AI・DX に特化した転職エージェント「スキルアップAIgent」が作成した、FDE のための診断。国内外の FDE の求人票と、現場で活躍する FDE が公開している記事や講演をもとに設問を作成。これまでの経験と、顧客の現場を想定した設問への回答から、タイプ、レベル、9つの力を判定。

FDE（Forward Deployed Engineer）は、顧客企業の現場に入り、課題の整理から、AI システムの開発、導入後の運用と業務への定着までを担うエンジニア。

FDE の仕事をもう少し詳しく
  1. 課題を見極める

    お客様の現場に入り、本当に解くべき課題と、何をもって成功とするかを決める。

    • 担当者が実際に作業している様子を、その場で観察する
    • 依頼の背景と目的を聞き、解く課題を1つに絞る
    • 何がどれだけ変われば成功かを、決裁者と決める
  2. AI システムを開発する

    AI の技術を選び、お客様のデータや既存システムと連携して、実際の業務で使われる AI システムを開発。

    • モデルやツールを、費用・速さ・精度で比べて選ぶ
    • 社内のデータや既存のシステムと連携し、権限とセキュリティを守る
    • PoC にとどまらず、お客様の環境で稼働するところまで作り上げる
  3. 業務に定着させる

    精度と成果を数字で確かめ、お客様が自分たちで運用できる形で引き継ぐ。

    • 正解データで精度を確かめ、モデルを替える前後で比べる
    • 業務の成果を数字で示し、経営層に報告する
    • 業務の担当者と一緒に作り、引き継ぎ方を初めから決めておく

登録不要。5分で完了。

3つの手順で約5分。会員登録すると、続けて FDE詳細診断（約20分）も受験可能。回答は詳細診断に引き継がれます。

  1. 1あなたについて

    いまの仕事や経験年数など6問。

  2. 2これまでの経験

    14の項目について、どこまで経験したかを選択。

  3. 3判断の設問

    お客様の現場で起きる場面を想定した8問。ご自身の判断で回答。

  4. 結果

    タイプ、レベル、9つの力と、設問の解説の一部を表示。

設問の画面（見本の設問）
設問の画面（見本の設問）。調べずに、ご自身の判断で回答。
結果の画面（例）
結果の画面（例）。タイプ・レベル・9つの力をまとめて確認。
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診断で分かること

Aあなたの FDE タイプ

これまでの経験と判断の傾向から、FDE の3タイプのうち最も近いものを判定。

  • 実装型

    自分で開発し、業務で稼働させるタイプ。手を動かして形にするのが好きな方、動くものを見せながら話を進めたい方に多いタイプ。

  • 推進型

    関係者をまとめ、導入を進めるタイプ。人を動かすのが得意な方、成果の目標を決めるところから関わりたい方に多いタイプ。

  • 製品還元型

    導入で得た知見を製品に反映するタイプ。個別の要望から共通点を見つけるのが得意な方、製品と現場の両方に関わりたい方に多いタイプ。

推進型のうち、業務で使う AI システムも自分で開発する方は「ビルダー推進型」と表示。

B現在のレベル

FDE としての経験を、L0 から L5 の6つのレベルで表示。次のレベルに近いときは「L3 に近い」と表示。

  1. L5チームの立ち上げFDE のチームを立ち上げ、率いている
  2. L4複数案件への展開複数の案件で成果を出し、知見を製品に反映している
  3. L3業務への定着AI システムを業務に定着させ、成果を数字で示している
  4. L2稼働・運用試作した AI システムを業務で稼働させ、運用している
  5. L1導入支援ほかの人や部署のために、設定や試作をしている
  6. L0AI 活用自分の仕事で AI を使っている

FDE と呼べるのは L2 から。L0・L1 は、FDE になる前のレベル。

タイプとレベルの組み合わせ：FDE キャリアマップ

3つのタイプと6つのレベルの組み合わせ（18通り）ごとに、仕事の例、求められる経験、次のレベルに進むために必要なこと、年収の目安を整理。

実装型推進型製品還元型
L5チームの立ち上げ
L4複数案件への展開
L3業務への定着評価の仕組みを作り、精度や成果を数字で示す
L2稼働・運用試作した AI システムを業務に導入するまで、関係者をまとめる
L1導入支援
L0AI 活用

FDE詳細診断（会員登録・無料）で、あなたに該当するタイプとレベルの詳しい説明（仕事の例・求められる経験・次のレベルへ・年収の目安）を表示。

C9つの力

FDE の仕事を「決める力」「作る力」「つなぐ力」の3つに分け、合わせて9つの力で測定。結果では、9つの力のバランスを図で表示。

  • 決める力
    課題を見極める
    頼まれた作業の背景を聞き、本当に解くべき課題を1つに絞る
    段取りを組む
    始める前に、成功の条件、データの扱い、権限、関係者を押さえる
    やり切る
    成果を作業時間ではなく業務の数字で測り、最後まで責任を持つ
  • 作る力
    稼働まで作り上げる
    PoC にとどまらず、お客様の環境で稼働するところまで作り上げる
    AI の技術を選ぶ
    モデルやツールを、費用・速さ・精度で比べて選ぶ
    データを安全に連携する
    散らばったデータと既存のシステムを連携し、権限とセキュリティを守る
  • つなぐ力
    成果を測る
    正解データで精度を確かめ、業務の成果と結びつける
    立場の違う人に伝える
    同じ事実を、役員・業務の担当者・エンジニアに通じる言葉で言い換える
    横展開する
    1社で作ったものを、ほかの案件や製品でも使える形にする

D設問の解説と、近い求人の例

判断の設問の一部は、なぜその答えが適切なのかを結果画面で解説。あわせて、あなたのタイプとレベルに近い FDE の求人を例として表示。

2026年10月時点でスキルアップAIgent が紹介している求人の例。

診断結果の使い方

  • 転職の検討材料

    現在のレベルと、求人が求めるレベルを比較。いま応募できる求人と、経験を積んでから目指す求人を見分けられる。

  • 次のプロジェクト選び

    得点が低かった力を、今後の学習や経験の目安に。その力を使えるプロジェクトを選ぶ手がかりに。

  • 職務経歴書や面接の準備

    タイプとレベルの名前で、経験を短く説明。「AI システムを導入し、業務に定着させた経験」のように、求人票の言い方に合わせて書ける。

  • キャリアアドバイザーに相談

    会員登録すると、結果をもとに、スキルアップAIgent のキャリアアドバイザーが求人を紹介。

もっと詳しく知りたい方へ

続けて受けられる FDE詳細診断

  1. FDE診断約5分・登録不要
  2. 会員登録無料
  3. FDE詳細診断約20分

FDE診断の回答は、詳細診断に引き継がれます。

  • 9つの力それぞれの目安
  • 現在のレベルに近い求人のタイプ
  • 次に伸ばす力と、その順番
  • FDE キャリアマップのあなたに該当するタイプとレベルの詳しい説明
  • 回答した判断問題の解説

見本の問題（実際の診断では出題しない問題）

営業日報の要約 AI を広げる前に

営業部から「日報の要約に生成 AI を使いたい」と相談を受け、試作を作りました。

試しに使った3人の評判は良く、部長は来月から部全体の50人に広げたいと考えています。日報には取引先の名前と商談の金額が書かれています。

あなたは、この導入を任された担当者です。

部全体に広げる前の、最初の一手として最も適切なものは？

  1. A過去の日報50件で正解の要約を作り、要約の精度を測る
  2. B3人の使い方を1週間観察し、どの場面で使われているかを確かめる
  3. C取引先の名前と金額を外部の AI に渡してよいかを、情報システム部門と確かめる
  4. D使い方の手引きを作り、部全体への説明会を開く
正解と解説を見る

最も適切な手：C　取引先の名前と金額を外部の AI に渡してよいかを、情報システム部門と確かめる

最も近い理由：渡してよいかが決まらないと、ほかの準備がすべてやり直しになりうるから

A・B・D はどれも必要な手です。 ただ、取引先の名前や商談の金額を外部の AI に渡してよいかは、導入そのものを止めうる条件です。 外部の AI に渡せない場合、使う仕組みを変更する可能性があります。変更内容によっては、精度の評価や使い方の確認もやり直しになります。 だから、広げる前の最初の一手は C です。 理由は「やり直しになりうるから」が最も適切です。「早めに始めたいから」だけでは、導入してよいかを先に確認する理由にはなりません。 手引きと説明会（D）は、全員への展開に向けた準備です。効果や導入の可否をまだ確かめていないため、最初に行う準備としては適切ではありません。

FDE詳細診断の見本の問題

実際の診断では出題しない問題。詳細版では、こうした場面の判断を、理由とあわせて回答。

見本 1シリーズの中で分類がそろわない

顧客企業は、ホームセンターのチェーンです。メーカーから届く新商品は月に約1,500点あり、商品部の担当者が1点ずつ商品分類を付けています。商品分類は、売場の棚の位置と発注の担当を決める区分です。

商品部には「同じシリーズの商品は、同じ区分に置く」という決まりがあります。色違いやサイズ違いを、同じ棚に並べて売るためです。登録済みの商品とその区分は、商品マスタ（商品の台帳）にあります。メーカーの商品情報には、シリーズの番号が入っています。新しいシリーズは月に約100あります。

商品の説明文から生成 AI が区分を選ぶ仕組みを、検証環境で試しました。1点ずつ見ると、AI の選んだ区分はどれも誤りとは言えませんでした。ただ、同じシリーズの色違いが、別の区分に分かれる例が出ました。同じ商品を分類するたびに区分が変わる商品もあれば、毎回同じ区分に入るのに、色違いとは別の区分になる商品もありました。

あなたは、この案件を担当する FDE です。来週、顧客の商品部長に、本番運用へ進む前の直し方を提案します。

提案する直し方として、最も適切なものは？

  1. Aシリーズごとの区分の選び方の例をプロンプトに足し、区分の基準も細かく書き込んで揺れを抑える
  2. B同じ商品を3回分類させ、結果がそろわない商品だけを商品部の担当者に回して確かめる
  3. C既存のシリーズは商品マスタの区分に合わせ、新しいシリーズだけ AI の候補から人が決める
  4. D正しい区分を付けた商品を500点作って精度を測り、精度の低い区分の商品だけを担当者に回す

そう考えた理由に、最も近いものは？

  1. 1同じシリーズの商品は、同じ区分にそろえる必要があるため。1点ずつ分類すると、それぞれ正しくても、シリーズ内で区分が分かれることがあるから
  2. 2同じ商品を分類するたびに結果が変わる商品こそ、AI が誤りやすく、人が見て確かめるべき商品だから
  3. 3基準と例を細かく書くほど、AI の判断が担当者の判断に近づき、商品ごとの揺れも減るから
  4. 4精度の低い区分が分かれば、担当者が確かめる商品を絞り、確認の手間を最も小さくできるから
正解と解説を見る

最も適切な手：C　既存のシリーズは商品マスタの区分に合わせ、新しいシリーズだけ AI の候補から人が決める

最も近い理由：同じシリーズの商品は、同じ区分にそろえる必要があるため。1点ずつ分類すると、それぞれ正しくても、シリーズ内で区分が分かれることがあるから

商品部の決まりが求めているのは、1点ごとの正しさではなく、商品どうしがそろうことです。 AI に1点ずつ区分を選ばせる限り、どの1点も誤りでなくても、シリーズの中で区分が分かれることは防げません。 C は、既存のシリーズについて、商品マスタに登録済みの区分を、そのまま使います。 AI が要るのは、区分がまだ決まっていない新しいシリーズだけになり、そこは担当者が決めます。 担当者が決めるのは、月に約100の新しいシリーズの区分だけです。 同じシリーズの2点目からは、その区分に合わせます。 B は、同じ商品を分類するたびに区分が変わる商品は拾えます。 しかし、毎回同じ区分に入るのに色違いとは別の区分になる商品は、結果がそろって見えるので素通りします。 A は揺れを減らしますが、新しい色違いが届くたびに分かれる余地が残り、例を足し続ける運用になります。 D の精度は1点ずつの正しさの数字で、シリーズの中でそろっているかは測れません。 理由も「1点ずつ選ばせると、毎回正しくてもそろうとは限らない」が最も近い答えです。

見本 2いまの業務の例外を、新しい流れにどこまで持ち込むか

顧客企業は、中堅の印刷会社です。営業の依頼を受けて、営業事務の4人が見積書を作っています。依頼の内容と単価表から、生成 AI が見積書の下書きを作る仕組みを入れることになりました。

いまの業務の流れ（As-Is）を聞き取ると、営業事務のリーダーが「例外の一覧」を出してくれました。得意先ごとの値引き・特急の料金・端数の扱い・見積書の書式など、34項目あります。過去3か月の見積もりのうち、いずれかの例外に該当したものは約3割です。

各項目を始めた理由と、いまも要るかどうかは、一覧には書かれていません。リーダーは「34項目すべてに対応してほしい」と言っています。導入を決めた営業本部長は、4か月後の本番運用を望んでいます。

あなたは、この案件を担当する FDE です。導入後の業務の流れ（To-Be）で、どこまでを仕組みに任せるかを、顧客と決めます。

範囲を顧客と合意するまでの進め方として、最も適切なものは？

  1. A34項目すべてを To-Be の仕様に入れ、足りない開発の期間は本番運用の時期を延ばして確保する
  2. B該当件数の多い項目から仕組みの範囲に入れ、残りは人が下書きを直す流れにして合意する
  3. C例外に該当しない見積もりだけを仕組みに任せ、該当するものはいまのまま人が作る形で合意する
  4. D各項目を得意先との取り決めと社内の判断に分け、社内の判断はリーダーと本部長で続けるかを決める

そう考えた理由に、最も近いものは？

  1. 1確かめずに作り込むと、要らない手順が新しい仕組みに残り、あとから外しにくいから
  2. 2件数の多い項目から入れれば、本番運用の時期を守りながら、効果を最も早く出せるから
  3. 3例外を1つでも落とすと、営業事務が新しい仕組みを信用せず、結局使わなくなるから
  4. 4例外を人の手に残せば、AI の誤りが得意先に届く恐れを最も小さくできるから
正解と解説を見る

最も適切な手：D　各項目を得意先との取り決めと社内の判断に分け、社内の判断はリーダーと本部長で続けるかを決める

最も近い理由：確かめずに作り込むと、要らない手順が新しい仕組みに残り、あとから外しにくいから

As-Is の例外には、得意先との取り決めで守る必要があるものと、社内の都合で始め、いまは理由が分からなくなったものが混ざりえます。 一覧に理由が書かれていないので、どちらなのかはまだ分かりません。 社内の判断の項目を続けるかどうかは、営業事務のリーダーだけでは決められず、導入を決めた営業本部長も交えて決める必要があります。 そこを決めずに範囲を決めると、要らない手順まで To-Be に作り込みます。 仕組みに入った手順は、外すときに改修と社内への説明が要ります。 B は件数という事実で絞るので、合理的に見えます。 しかし、件数が多いことは、その項目が要ることを示しません。 やめる項目が決まれば、件数の順位も範囲も変わります。 C は安全ですが、見積もりの約3割が人の手に残り、その中の要らない手順もそのまま残ります。 A は34項目を網羅する手です。 時期を延ばしても、要らない手順を作り込む点は変わりません。 理由も「要らない手順が新しい仕組みに残り、あとから外しにくいから」が最も近い答えです。

診断の設計について

FDE タイプ・レベル区分・設問は、国内外の公開求人票や調査をもとに、スキルアップAIgent が独自に設計。内容は定期的に更新。

参考例

企業の AI 活用の現状

AI を実際の業務で使い、利益につなげている企業はまだ少数。

  • 37%

    AI で利益が出たと答えた企業

    前年からほぼ横ばい（自己申告の調査）

    McKinsey「The State of AI 2026」2026年・97か国1,719人への調査

  • 5%

    実運用まで進んだ、企業向け生成 AI ツールの割合

    予備的な調査の結果

    MIT NANDA「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」2025年

  • 50.1%

    AI 導入の課題に「専門人材の不足」を挙げた企業（課題の1位）

    IPA「DX動向2026」2026年・国内1,799社への調査

FDE が求められている背景

AI を業務に組み込むときの最大の壁は「働く人のスキル」

  • 42倍

    FDE 職の数の伸び（2023年から2025年）

    世界の数字（LinkedIn 調べ）

    LinkedIn Economic Graph「Labor Market Report」2026年1月

  • 約339万人

    2040年に不足する、AI やロボットを活用する人材

    国の推計

    経済産業省「2040年の就業構造推計（改訂版）」2026年3月

  • 22%

    2030年に、従業員のうち AI 専任の職が占める割合

    予測（経営層1,330人への調査）

    BCG のプレスリリース2026年9月30日

よくある質問

登録は必要ですか？

いいえ。登録なしで受けられます。

FDE の経験がなくても受けられますか？

受けられます。AI を自分の仕事で使っているレベル（L0）から判定します。

前の設問に戻れますか？

判断の設問は、一度答えると戻れません。「あなたについて」と「これまでの経験」は、戻って直せます。

途中でやめた場合はどうなりますか？

途中からの再開はできません。お手数ですが、最初からお受けください。

設問の文章をコピーできないのはなぜですか？

設問が外に出回ると、診断として成り立たなくなるためです。受験中に画面を離れると設問がぼやけ、その回数を記録します。読み上げ機能は使えます。

結果はどのくらい正確ですか？

約5分の短い診断のため、レベルは目安です。次のレベルに近いときは「L3 に近い」のように添えます。詳しく知りたい方は、FDE詳細診断（約20分）をご利用ください。

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※ 会員登録をしないかぎり、お名前など個人が分かる情報はいただきません。回答・答えにかかった時間・画面を離れた回数は、お名前や連絡先を含まない形で保存し、診断の改善に使うことがあります（登録がなければ180日以内に削除）。会員登録された場合は、面談や求人のご紹介に使います。