01 Diagnose 現状診断
業務とAIの距離を測る
業務フロー・既存AI利用・データ・権限・CI/CDを確認し、最初に着手すべきユースケースを3つに絞ります。
What is FDE?
Forward Deployed Engineering とは
先端AI企業や先進SIerで採用される「業務現場に深く入り、業務まで実装する」エンジニアリングモデル。
OpenAI・Anthropic・Palantirが採用しているForward Deployed Engineering (FDE) は、 エンジニアが顧客のオフィスや業務に入り込み、要件ヒアリングから本番運用までを一貫して担うモデルです。 ツール提供や研修だけで終わらせず、業務へ組み込むところまで責任を持つ姿勢が中核にあります。
Saikashuはこの考え方を、社内体制・予算・セキュリティ要件に合わせて現実的に実装します。 「雑賀衆」のようにプロジェクトに合わせてチームを組み替え、 Claude / AWS Bedrock / MCP / RAG / Terraform を武器に、AIを現場で動くまで届けます。
Process
Diagnose → Build → Operate
3段階の伴走プロセス。診断・実装・運用を分断せず、同じチームが完遂します。
02 Build 実装伴走
現場で使えるAIを実装する
Claude・AWS Bedrock・MCPサーバ・RAGを組み合わせ、PoCから本番運用へ繋がる形で実装します。
03 Operate 運用定着
内製化と運用に引き継ぐ
運用手順・ガバナンス・教育・モニタリングを整え、社内チームが自走できる状態まで伴走します。
Plans
料金プラン
診断は固定額、伴走は月額の準委任を基本とします。期間と成果物は具体化、金額は規模に応じて応相談。
診断パック
2〜4週
50万円〜・固定額
- 業務とAIの距離を測る現状診断レポート
- 最初に着手すべきユースケース3つの特定
- 実装難易度・期待効果・必要データの評価
- PoC計画と必要体制の見積
伴走 (FDE)
3〜6ヶ月
月額 80〜200万円・応相談
- Forward Deployed Engineerが顧客現場に常駐
- PoCから本番運用までの実装一式
- AWS Bedrock等を用いた閉域構成設計
- 社内チームへの引き継ぎとガバナンス整備
個別見積
随時
応相談
- 複数業務の同時着手
- 長期 (6ヶ月超) の伴走
- 内製化チームのスケール支援
- グループ会社横断の標準化
Capabilities
この支援で使う技術
Saikashuが武器とする、AIデプロイメント伴走の中核スタック。
Cases
導入事例
課題 → アプローチ → 成果 の流れで読める事例集。
自社コーポレートサイト構築
- 課題
- コーポレートサイトをセキュアかつ低コストで運用したいが、SaaS ホスティングと IaC 運用を両立させるノウハウが社内に不足していた。
- アプローチ
- AWS S3 + CloudFront + Route53 を Terraform で構築し、GitHub Actions で main ブランチから自動デプロイする再現性の高い静的サイト基盤を Saikashu 自身で実装・運用。
- 成果
- 提供サービスと同じ構成を自社サイトで稼働させ、HTTPS 強制・旧 URL リダイレクト・S3 直アクセス遮断まで含めた運用を継続。このサイト自身がその構成。
SaaS 事業会社の AI デプロイ伴走
- 課題
- 自社プロダクトに AI を組み込みたいが、Bedrock や RAG を実装できるエンジニアを社内に確保できず、PoC 案が長期間検討段階で止まっていた。
- アプローチ
- Saikashu のエンジニアが現場に入り、AWS Bedrock 閉域構成 (VPC エンドポイント + IAM 設計) で Claude を組み込み、Terraform でインフラを再現可能な形で固めて引き渡し。
- 成果
- 止まっていた AI 機能が本番サービスとして動き始め、社内チームが運用を引き継いでイテレーションを回せる体制が整った。
中堅製造業のAI PoC設計伴走
- 課題
- AI活用候補は複数上がっていたが、どの業務からPoCを始めるべきか、必要データ・評価基準・関係部門の役割が整理できず、検討が前に進まなかった。
- アプローチ
- 情シス・IT部門と対象業務を棚卸しし、業務インパクトと実装難度で候補を比較。最初に検証するユースケースを絞り、PoCの範囲・評価指標・必要データ・推進体制を計画に落とし込んだ。
- 成果
- 曖昧だったAI活用テーマが具体的なPoC計画に変わり、関係者が同じ前提で検証着手へ進める状態になった。
FAQ
よくある質問
Forward Deployed Engineering (FDE) とは何ですか?
OpenAIやAnthropic、Palantirが採用している「エンジニアが業務現場に深く入り、業務に合わせて実装まで責任を持つ」モデルです。研修やPoCで止めず、業務に組み込み運用に定着するところまで伴走します。Saikashuはこれを社内体制・予算・セキュリティ要件に合わせて現実的に実装します。
Claude Code 企業導入支援との違いは何ですか?
Claude Code 企業導入は開発組織の「コーディング業務」を対象にした導入支援です。AIデプロイメント伴走は対象が広く、業務全体 (営業・経営判断・社内運用など) のAI実装を扱います。Claude Code導入を一部含むこともあります。
契約形態とNDAはどうなりますか?
伴走は準委任契約 (月額)、診断パックは請負 (固定額) を基本としています。NDAは初回相談時に締結可能。成果物の所有権はクライアントに帰属します。
AWSインフラ構築も伴走範囲に含まれますか?
含まれます。AWS Bedrock経由の閉域LLM構成、S3+CloudFront+Route53による静的サイト基盤、Terraform+GitHub Actionsによる再現性のあるデプロイなど、Saikashu自身が運用している構成知見をそのまま提供できます (このサイト自身がその構成です)。
PoCで終わらせず本番運用まで届きますか?
それがFDEの目的です。診断 → PoC → 本実装 → 運用定着 → 内製化引き継ぎを分断せず、同じチームが責任を持って完遂します。
データやLLMの利用ログは社外に出ますか?
AWS Bedrockを用いた閉域構成を選べば、プロンプトと出力はAWSアカウント内に留まります。要件に応じて社内LLMの利用ログ・監査ログ・データガバナンスを設計します。
Start
まずは2〜4週の診断パックから
業務とAIの距離を測り、最初に着手すべきユースケースを3つに絞り込みます。