PRESS RELEASE 調査・レポート 2026/11/02 10:00

FDEを名乗る国内40社の公式サイトを調査、FDE Washingの流れは日本でも

FDEを名乗る国内40社の公式サイトを調査、FDE Washingの流れは日本でも　ゴムマリ株式会社のプレスリリース

ゴムマリ株式会社がPR TIMESで配信したプレスリリースの原文を、Zero Press が転載して掲載しています。

ゴムマリ株式会社（本社：東京都、代表取締役：村山悠太）は、FDE（Forward Deployed Engineer）を名乗って AI の導入の支援を売る国内の会社のうち、公式サイトの説明を読めた40社を調べました。米ガートナーは2026年9月の発表で、forward deployed が導入やコンサルティングの呼び名にも使われ、コンサルティングが FDE として売られる「FDE washing」の危険が増していると指摘しています。国内でも、FDE のサービスのページを読めた33社のうち13社は、担い手をエンジニアと呼ばないか、主なプランで提供する側が開発すると書いていませんでした。FDE は名前だけでは何を頼めるかが分からないため、当社は、ガートナーの発表と IPA・経済産業省の契約の指針から、頼む前に確かめたい10の項目を整理し、項目ごとに公式サイトに書く会社を数えました。作った物の権利や渡し方を書く会社は5社、契約期間の縛りや区切りを書く会社は14社にとどまりました。

▶ 詳しくは: https://gomumari.com/knowledge/fde-chosa-2026/?utm_source=prtimes&utm_medium=pr&utm_campaign=PR-077

1. ガートナーの指摘: コンサルティングが FDE として売られる「FDE washing」

FDE は、提供する側のエンジニアが顧客の中に入り、作り、本番の業務まで届ける働き方の名前です。米ガートナーは2026年9月29日の発表で、多くの提供者が forward deployed を、導入、プロフェッショナルサービス、ソリューションエンジニアリング、AI コンサルティングの呼び名として使っていると指摘し、「“FDE washing,” where consulting services are marketed as FDE」（コンサルティングが FDE として売られる「FDE washing」）の危険が増しているとしています。同じ発表で、2028年までに企業の70%が、提供する側の FDE が作ったエージェント型 AI を、費用が膨らみ、自力で進化させられずに手放すと予測しています。

2. 国内の40社でも、名前だけでは中身が分からない

FDE を名乗る国内の40社のうち、FDE のサービスを説明するページを読めたのは33社で、残る7社はお知らせや発表の文でしか FDE の語を確かめられませんでした。33社のうち8社は、担い手をエンジニアと呼ばず、コンサルタントや専門家などと呼んでいました。5社は、主なプランで提供する側が開発すると書いておらず、その内訳は、顧客の社員が作るのを支える伴走や助言が2社、既製の道具の設定が1社、自社の製品の導入が2社です（自社の製品を顧客ごとに設定する形は、FDE の元になった Palantir の形でもあります。伴走の2社は、作る形を別のプランや別の見積もりで書いています）。どちらかに当たる会社は13社でした。

40社全体では、業務を聞く人と作る人の関係を書く28社のうち、同じ人が聞いて作ると書くのは20社、聞く役割と作る役割を別の人や別のチームに分けると書くのは8社です。

現場に入ると書く37社のうち、常駐か週1日以上入ると書くのは10社（物理の訪問かは問わない）で、27社は月に数回の訪問か、頻度を書いていません。料金を公式サイトに載せる会社は40社のうち12社（1社は確かめられなかった）で、月額で読めた8社の、各社の最も低いプランの月額は20万円から60万円の範囲でした（各社が示す料金の下限で、相場や実際の取引の金額ではありません）。

3. 頼む前に確かめたい10の項目

ガートナーは同じ発表で、FDE の取り組みの成功は、範囲・動機づけから、統治、作った物の持ち方、出口までの取り組みの組み立てを正しくすることから始まるとし、契約の前に、成果物、引き継ぎ、知的財産権、移行や出口の責任を決めておくよう勧めています。当社はこれに、IPA・経済産業省の「情報システム・モデル取引・契約書」（第二版）と、経済産業省の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン AI編」「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」を合わせ、頼む前に確かめたい項目を10に整理しました。括弧の中は、40社のうち、その項目を公式サイトに書いていた会社の数です。

何を作るか（開発すると書く: 31社）
誰が業務を聞き、誰が作るか（聞く人と作る人の関係を書く: 28社）
その料金で、週何日、どこで入るか（週1日以上入ると書く: 10社）
頼む側は、誰の時間とどのデータを用意するか（頼む側に求めることを書く: 7社）
何人が、どの役割で付くか（体制を書く: 20社）
何をもって終わりとし、効いたとするか（効果の測り方を書く: 20社）
頼む側のデータを、どこで誰がどう扱うか（データの扱いを書く: 18社）
最低何か月からか、段階ごとや月単位で続けるかやめるかを決められるか（最低期間か区切りを書く: 14社）
作った物の権利は誰のものか、終わった後に持ち出せるか（作った物の権利や渡し方を書く: 5社）
作った後に誰が動かし、抜けた後に頼む側で直せるか（引き継ぎを書く: 21社、運用・保守を書く: 19社）

作った物の権利が頼む側にある、または頼む側の資産として残ると書くのは3社で、作った物を渡すと書く会社を含めても5社でした。このうち1社は、提供する側の既存の資産や汎用の部品は提供する側に残すと併せて書いていました。契約期間は、最低契約期間を書く会社が8社、段階ごとや月単位で続けるかを決められると書く会社が7社（重なり1社）です。どちらも書いていない会社が多く、見積もりの場で確かめる必要があります。

4. 名前ではなく中身を、見積もりの前に書面で確かめる（当社の見解）

FDE は名前だけでは何を頼めるかが分からないため、当社は、10の項目を見積もりの前に書面で確かめることを勧めます。公式サイトに書かないことは、その会社が決めていないことを意味しません。書いていない項目は、頼む側が見積もりの場で聞いて確かめる必要があります。中でも次の3つは、作る物が決まりにくい AI の開発で、後から費用と手間に響きます。

1つ目: 何をもって終わりとするかを、成果の内容と水準まで数字で決める

根拠: 経済産業省の「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」は、開発の契約が準委任か請負かを抽象的に議論するより、頼む側が成果の内容や水準をどの程度求めるかが重要な論点になる場合が少なくないとしています。
当社の事例: 当社が約700件の発注明細を費目に分類した案件では、完了基準（全体2%以下・金額加重1%以下）を着手前に数字で置き、それを満たしたことを実測で確かめてから納品しました。法務領域の SaaS 企業の AI 機能の検証では、評価に使う正解が専門家の監修で見直され、精度の数字も動きました。評価に使う問題と正解の組（評価セット）は版で管理し、正解が変わるたびに全件を測り直す形にしています。
見積もりで聞くこと: 終わりの基準と、その基準の正解を誰が持つか。

2つ目: 段階ごとに、続けるかやめるかを決められる形にする

根拠: 経済産業省の AI 編は、AI の開発を、作れるかの見極め（アセスメント）、PoC、開発、追加の学習の段階に分け、作れないと分かれば次の段階に進まない選択ができる進め方を示しています。
当社の事例: 月次の比較資料の自動化の案件では、当初は増減の原因を自動で特定する狙いでしたが、実測で、人が挙げた39の論点のうち17はデータに該当する列そのものが無いと分かり、作る物の価値の置き所を途中で変えました。作る物は、一度作ってみるまで決まらないことがあります。
見積もりで聞くこと: 最低契約期間を書く8社と、段階や月単位で区切ると書く7社があるので、どちらの形かと、やめたときに何が手元に残るか。

3つ目: 作った物の権利と、抜けた後に頼む側で直せるかを、一組で決める

根拠: ガートナーが手放す理由に挙げた「自力で進化させられない」は、この点にかかわります。IPA・経済産業省のモデル契約のひな型は、作った物の著作権の帰属を3つの案から選ぶ形で、どれにするかを契約ごとに決めます。
当社の事例: 製造マニュアルの多言語化のツールを納めた案件では、機種が増えても現場が自走でき、当社が都度入らなくてよいところまで仕組みを残しました。月次の比較資料の案件でも、完了の条件を、値が合うことだけにせず、顧客の側で同じ物が出せる場所に置くところまでを含めています。
気をつけたい例: 作った仕組みの置き場の持ち主を途中で頼む側へ移した案件では、引き継ぎの文書を見直す中で、利用の枠の上限のように持ち主にしか直せない設定があり、提供する側は頼まれても直せない形になっていることが分かりました。
見積もりで聞くこと: 作った物の権利が誰のものかと、終わった後に誰が何を直せるか。この2つは別の問いなので、両方を書面にする必要があります。

5. 代表者コメント

「FDE は、提供する側のエンジニアが顧客の中に入って作る働き方の名前ですが、ガートナーが指摘するように、コンサルティングや導入の支援にも使われるようになっています。今回サービスのページを読めた国内の33社でも、13社は担い手をエンジニアと呼ばないか、主なプランで自社が作ると書いておらず、名前だけでは何を頼めるかが分かりません。当社も FDE を名乗るサービスを提供する立場ですが、頼む前に、何を作り、誰が作り、作った物を誰が持ち、誰が直すのかを、この10の項目で確かめていただくことをお勧めします。」（ゴムマリ株式会社代表取締役村山悠太）

調査概要

項目

内容

調査期間

2026年10月31日（一覧・記事・発表・検索で会社を集め、各社の公式サイトを読み、判定と集計を行った日）

調査機関

自社調査（ゴムマリ株式会社）

調査対象

FDE の比較・一覧の記事、PR TIMES の発表、ウェブ検索で FDE を名乗る会社として挙がった国内の会社79社と、AI の伴走支援などの語で見つけた会社から、各社の公式サイトで FDE の語を使ってサービスを案内していると当社が確かめた43社（当社は含めない）。このうち説明を読めた40社を数えた

有効回答数

調査対象が人ではないため該当なし（読めた会社: 40社、選んだページ: 77ページ）

調査方法

頼む側が契約の前に確かめる項目を、Gartner の発表（2026年9月29日）、IPA・経済産業省「情報システム・モデル取引・契約書（受託開発（一部企画を含む）、保守運用）〈第二版〉」、経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン AI編」（平成30年6月）と「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」（令和7年2月）から拾い、OpenAI・Anthropic・Palantir の FDE の説明（顧客の中に入り、作り、本番に届ける・自社の製品を顧客ごとに設定する）と合わせて14の項目にした。このうち担い手の呼び方は2つ目の項目に含め、運用・保守と引き継ぎは10番目の項目にまとめ、請負か準委任かと本番まで運ぶかは項目に使わず、10の項目にした。各社の公式サイトのうち、FDE を名乗るサービスのページと、同じサイトでそのサービスを説明するページ（料金・進め方・事例・よくある質問）を1社あたり1〜5ページ（合わせて77ページ）を選んで読み（サービスのページが見つからなかった会社と探していない会社は、FDE の語が出る自社のお知らせ・発表のページを読んだ）、項目ごとに説明に書いてあるかを、AI（大規模言語モデル）で別々の呼び出しで2回判定した。迷ったら、書いていない側か、元の形から遠い側にする決まりで判定した。作る物・担い手・現場の3項目は、そのサービスの主たるプランの説明で読んだ。作る物と現場の判定の基準は、43社から無作為に選んだ10社で試して直してから判定した。2回の判定の一致（カッパ係数）は、数に使った12項目で0.813〜1.000で、食い違った22件と、2回の判定がそろっていても判定の基準と合わなかった14件は、当社が本文を読んで決めた。1つの項目（業務を聞く人と作る人）は1回目の一致が0.743だったため、判定の基準の文を直して2回判定し直した。料金は、判定とは別に、各社の公式サイトをトップから自動でたどって金額の表記を探し、金額があった会社は当社が公式のページで金額の表記を確かめた。月額で読めるかと各社の月額の下限は、当社が各社の表記を読んで決めた

※公式サイトの説明に書いてあるかを数えたもので、各社が実際にどう働き、どう契約しているかは見ていません。説明に書いていないことを、その会社が決めていない・していないとは言えません。読んだのは FDE を名乗るサービスの説明のページで（16社は1ページ）、利用規約のページは読んでいないため、作った物の権利や契約期間を利用規約や見積もり・契約書でだけ示す会社は「書いていない」側に数えられています。43社のうち7社は FDE の語が自社のお知らせ・発表にだけ出ていて、その文で読んだため、説明が短く「書いていない」側に数えられている可能性があります。長い説明は1社15,000字までを読み、5社は後ろのページの一部か全部を読んでいません（選んだ77ページのうち2ページは読めていません）。

※43社は、一覧・記事・発表・検索で見つけ、公式サイトで FDE の名乗りを確かめられた会社で、FDE を名乗る国内の会社のすべてではありません。3社は、本文がページを開いた後に読み込まれる作りで読めず、数えていません。

※提供する側が作った物を本番の業務まで運ぶかも同じ方法で判定しましたが、2回の判定が安定しなかったため、数に使っていません。

※料金は各社の表記のまま（税込・税別をそろえていない）で、「〜から」の下限を含みます。相場や実際の取引の金額ではありません。

※当社も FDE を名乗るサービス（AI実装FDE）を提供しています。当社のサービスは調査の対象に含めていません。見解に挙げた当社の案件は、公開済みの導入事例と、顧客を特定できない形にした未公開の案件です。

※出典：各社の公式サイト、FDE の比較・一覧の記事、PR TIMES の発表（いずれも2026年10月31日に取得）、Gartner の発表（2026年9月29日）、IPA・経済産業省「情報システム・モデル取引・契約書（受託開発（一部企画を含む）、保守運用）〈第二版〉」、経済産業省「AI・データの利用に関する契約ガイドライン AI編」（平成30年6月）・「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」（令和7年2月）、OpenAI・Anthropic・Palantir の FDE の求人と説明（2026年10月24日に取得）をもとにゴムマリ株式会社作成

※本調査の結果やグラフを引用される際は、出典として「ゴムマリ株式会社調べ」と記載のうえ、詳細レポート（https://gomumari.com/knowledge/fde-chosa-2026/）へのリンクをお願いいたします。

会社概要

項目

内容

社名

ゴムマリ株式会社

所在地

東京都

代表者

代表取締役村山悠太

設立

2025年5月

事業内容

FDE（お客様の現場に入り込み、AIエージェントを作る）による、専門業務AI-BPO・AIエージェント導入・プロダクト・開発と検証と診断

URL

https://gomumari.com/

ゴムマリは、AIエージェントと働く会社を、つくる会社です。生成AIを作る力と、業務を分かる力を一つのチームにし、お客様の現場に入り込んでAIエージェントを作るFDEカンパニーです。

代表取締役の村山悠太は、ワークスアプリケーションズで大手企業向けERPの営業と導入コンサルティングを、外資系SaaS企業でアカウントエグゼクティブ、パートナー販売の立ち上げを担当。その後、AI学習用データを扱うAIスタートアップ2社でマーケティングと営業を担い、2社目では営業とマーケティングの責任者を務めました。生成AIの受託開発会社では中核メンバーとしてAIエージェント事業の企画と事業化を担い、2024年10月からは大手企業の現場に入り込み、課題の棚卸しから生成AIの実装までを一気通貫で進める手法を確立しました。2025年にゴムマリ株式会社を設立し、大手企業の現場でAIエージェントを要件定義から運用・改善まで手がけています。