FDE型SIで実現する「AI×試験・計測」

顧客の現場に入り込み、AIを「使えるシステム」に変える新しい営業提案

1. はじめに

生成AIやAI Agentの急速な進化により、製造業におけるAI活用は「AIを試してみる」段階から、「実際の業務システムへ組み込む」段階へ移りつつあります。

しかし製造業のお客様からは、次のような課題の声が多く聞かれます。

AIを導入したいが、どの業務に適用すればよいかわからない
PoCはできても、本番システムにつながらない
既存の試験設備や計測システムとAIをどう連携すればよいかわからない
AIを導入した後の運用方法がわからない

ここで重要になるのが、FDE（Forward Deployed Engineer）型のSIです。

FDEとは、単にAI技術を提供するのではなく、エンジニアが顧客の現場に入り込み、業務課題を理解した上でAIを既存システムへ組み込み、PoCから本番導入まで伴走するアプローチです。

ペリテックでは、このFDEの考え方を「AI × Test & Measurement」に展開することで、これまで培ってきた試験・計測SIの技術をAI時代へ進化させることができます。

2. FDEとは何か

FDE は「Forward Deployed Engineer」の略です。一般的なソフトウェア開発では、「製品を開発する → 顧客に提供する」という流れが基本です。

一方FDEでは次の流れとなります。

FDEは「製品を売るエンジニア」ではなく、「顧客と一緒に問題を解決するエンジニア」です

3. なぜ製造業ではFDEが重要なのか

製造業のシステムは、一般的なITシステムとは異なります。例えば試験システムでは、以下のような多数の技術要素が組み合わされています。

測定器
DAQ
PXI/PXle
PLC
センサー
ECU
DUT
LabVIEW
TestStand
データベース
MES
Excel
試験レポート

そのため「ChatGPTを導入しましょう」というだけでは業務改善にはつながりません。重要なのは、AIを既存の業務・設備・データ・ソフトウェアの中にどう組み込むかであり、ここにSIエンジニアの価値があります。

4. ペリテックが目指すFDE型SI

ペリテックでは、従来のSIを次のように進化させることができます。

従来型SI	FDE型 AI-SI
顧客→要求仕様→設計→LabVIEW/TestStand開発→NI・計測器→システム納品	顧客現場→課題発見→AI適用可能性の分析→PoC→AI Agent/LLM/RAG/Pythonなど→LabVIEW/TestStand/NIとの連携→本番システム→運用・継続改善

従来は「仕様を受けてシステムを作る」ことが中心でした。FDE型SIでは、何をAI化すればお客様の業務価値が最大化するのかを考え、システムを作ります。

5. FDE型SIの実践プロセス（6ステップ）

FDE 型SIは、営業提案の場面では以下の6ステップとして体系化できます。

STEP	項目	内容
1	現場に入り込む	業務・工程を理解し、課題を発見する
2	AI適用分析	AIで解決できる領域を分析する
3	PoC（検証）	実データでAIの効果を検証する
4	SI開発・統合	AI と既存システム・計測機器を統合する
5	本番導入	システム化し、現場へ展開する
6	運用・改善	AI の継続改善により価値を最大化する

6. 具体的な提案例：自動者ECU試験のケース

自動車メーカーのECU試験を例に考えます。お客様から次のような相談を受けたとします。

試験結果の解析とレポート作成に時間がかかっている

従来のSIでは、レポート作成ソフトウェアを開発するという発想になりがちです。FDE型ではまず現場を分析するところから着手します。

STEP1：業務分析

試験担当者が以下をどのように扱っているかを調査します。

TestStandの結果
LabVIEWの測定データ
CANログ
Excel
過去の試験結果、試験レポート

STEP2：AI適用ポイントを特定

試験データ → AIによる異常検出 → 過去データとの比較 → 異常原因候補の抽出 → 試験担当者への説明

STEP3：PoC

実際のお客様データを使用して、AIによって本当に解析時間を短縮できるのか検証します。

STEP4：本番システム

効果が確認できれば、以下を一連のシステムとして構築します。

TestStand → 試験実行 → データ収集 → AI解析 → 結果判定 → レポート生成

7. ペリテックの強み

ペリテックがFDE型SIに取り組むうえで、大きなアドバンテージがあります。それは「AIだけではない」ことです。ペリテックには、LabVIEW・TestStand・NI・PXI/PXle・DAQ・RF・ECU試験・EMI試験・自動試験・計測システム・ソフトウェア開発・ハードウェア開発という既存の技術基盤があります。

ペリテックの強み	内容
現場理解力	製造業の知見に基づき、現場の業務課題を的確に読み解く
試験・計測の技術力	LabVIEW／TestStand／NI を中核とした長年の計測SI実績
システム統合力	AI と既存の計測機器・データ・ソフトウェアを一体で統合する力
高い信頼性・品質	製造業の現場品質基準に適合した堅牢なシステム構築
AIと既存資産の融合力	既存の試験・計測資産にAIを組み込み、新たな価値へ転換する力

8. 「AIを使う」から「AIを組み込む」へ

営業提案では、単純に「生成AIを導入しませんか」と提案するべきではありません。重要なのは「現在の試験・計測システムにAIを組み込むことで、どの工程を自動化・高度化できるか」という提案です。

従来	AI導入後
人がデータを見る	AIが一次解析
人が異常を探す	AIが異常候補を抽出
過去データを検索	AIが過去事例を検索
Excelでレポート作成	AIがレポート生成
熟練者が判断	AIが判断材料を提示
試験条件を人が決める	AIが次の試験条件を提案

AIは人間を完全に置き換えるのではなく、「人間の判断を支援するエンジニアリングシステム」として導入することが重要です。AI導入によって実現する価値は次の通りです。

異常検知・原因推定の自動化
過去事例の検索・類似比較
レポート自動生成・要約
試験条件の最適化を提案
業務効率の向上・属人化解消

9. FDE型営業のビジネスモデル

FDEを営業活動と連携させることで、新しい案件創出モデルを構築できます。

フェーズ	名称	内容	価格帯目安
Phase 1	AI Discovery	課題発見・調査	￥￥￥
Phase 2	AI PoC	効果検証	￥￥￥￥
Phase 3	AI-SI	システム構築	￥￥￥￥￥
Phase 4	AI Operation	継続的な価値向上	年間契約