生成AI導入における「ラストワンマイル」の課題
企業のDX推進が加速する中で、生成AIやAIエージェントへの投資は拡大傾向にあります。しかし、AI製品の導入は検証フェーズに留まることが多く、本番運用に至る割合は限定的です。
この背景には、「ラストワンマイル」と呼ばれる課題が存在します。製品を導入しても、現場の業務に定着させるには、業務プロセスへの深い理解と、実際に業務を業務として回せる人材が必要です。AIの技術が揃いつつある一方で、それを現場の業務に実装し定着させる部分が埋まっていない状況です。
renueが提供するFDEサービスは、このラストワンマイルを埋めることを目指しています。

FDE(Forward Deployed Engineering)サービスのゴール
FDEサービスが掲げるゴールは以下の3点です。
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AI製品を「導入しただけ」の状態から「業務に定着し成果を出す」状態へ引き上げること
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業務遂行を通じて現場の暗黙知を抽出し、個社機能として製品に反映すること
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カスタマイズを重ね、さらなる自動化を推進すること
既存の課題とFDEサービスによる解決策
既存の課題
- 製品導入後の定着率の低さ
AI製品を導入しても、現場の業務フローに合わず定着しないケースが多く見られます。製品の機能と現場の業務の間にギャップが生じ、使いこなせない状況が発生しています。 - 現場の暗黙知が製品に反映されない
リモート中心の開発では、現場の業務フローやステークホルダーの関係性を十分に把握することが困難です。言語化されない業務ノウハウ、つまり暗黙知が製品に反映されず、汎用的な機能のまま提供される課題があります。 - 導入後の自動化が進まない
製品導入後、基本機能の利用に留まり、個社固有の業務プロセスに合わせた自動化が進まないケースが多く存在します。カスタマイズを担える人材が現場にいないため、製品のポテンシャルを十分に引き出せていません。
FDEサービスによる解決策
- 製品を使った業務遂行による現場定着
renueのFDEサービスでは、エンジニアがクライアント環境に常駐し、実際にAI製品を用いて対象業務を遂行します。現場で製品を使い込むことで、製品と業務のギャップを埋め、定着を促します。 - 暗黙知の抽出と個社カスタマイズ
FDEが業務を遂行する中で、現場でしか見えない暗黙知を吸収します。言語化されていない業務ノウハウ、判断基準、例外処理のパターンなどを把握し、個社機能として製品に注入します。このサイクルを繰り返すことで、さらなる自動化を推進します。 - renue社内でのAI製品実運用によるノウハウ蓄積
renue自身も社内業務でAI製品を実運用しており、営業支援、ナレッジ管理、社内問い合わせ対応など複数領域で稼働中です。「作れる」だけでなく「日常的に使って業務を回している」からこそ、実運用で直面する課題やチューニングのノウハウが蓄積されています。
FDEサービスの効果
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製品の現場定着
FDEが実際に製品を使って業務を遂行するため、「導入したが使われない」状態を回避し、導入後の定着率が向上します。 -
個社固有の自動化推進
暗黙知を個社機能として製品に反映することで、基本機能だけでは対応できなかった業務の自動化が進みます。カスタマイズを重ねるほど自動化率が上がるサイクルが生まれます。 -
業務負担の即時軽減
FDEが対象業務そのものを実行するため、開発完了を待つ必要がなく、導入初日から業務負担が軽減され、製品の効果を即座に実感できます。
今後の展望
renueは、FDE(Forward Deployed Engineering)の対応業務領域を拡大し、広告運用・営業支援・経理・人事など多様な業務でのFDEサービスを展開していくとしています。暗黙知の抽出精度をさらに高め、個社カスタマイズのサイクルを加速させ、製品の基本機能と個社機能の両輪で、より少ない人的リソースで高い業務改善効果を実現する体制を構築するとのことです。
会社概要
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会社名:株式会社renue
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所在地:〒105-7105 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター 5階
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代表者:山本悠介
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事業内容:AIコンサルティング業
AI Workstyle Lab編集部コメント:
renueが開始したFDEサービスは、AI導入の現場で多くの企業が直面している「ラストワンマイル」問題に対する現実的な解決策と言えるでしょう。単なる技術導入に留まらず、実際に業務にAIを組み込み、運用しながら最適化していくアプローチは、特に中小企業やスタートアップにとって大きな意味を持ちます。広告運用や営業支援といった領域から、経理・人事といったバックオフィス業務まで、幅広い分野でAI活用の可能性が広がります。これにより、これまで属人化されていた業務の効率化や、新たな収益機会の創出にも貢献することが期待されます。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

