B007. FDE(Forward Deployed Engineer)

事業の歴史
ALGO ARTISは、2016年からDeNA内で検討されてきた産業×AIの新規事業を起源としています。
2018年に関西電力様との火力発電所の燃料運用最適化プロジェクトで本格的に事業の輪郭が見え、2019年にDeNA内エネルギー事業推進室として複数のインフラ企業との最適化プロジェクトを推進。2021年7月、現代表の永田健太郎を中心にスピンオフし、株式会社ALGO ARTISとして独立しました。

何を解いているか
例えば、火力発電所の石炭買付から電気供給までの運用計画において取りうる組み合わせを考えた場合、その数は10の720乗となります。
囲碁・将棋を超える複雑さの意思決定が、エネルギー、化学、製造、物流、鉄道、自治体運営など、社会のあらゆる現場に存在しています。
私たちの問いは具体的にはこんな形をしています。

📍 火力発電所の燃料調達から発電・供給までを、どう最適化すれば社会のエネルギーコストを下げられるか？

📍 化学プラントの生産切り替えを、どう設計すれば在庫と切替コストを最小化できるか？

📍 バス事業者の交番表・乗務行路表を、どう自動化すれば運転士の負荷を平準化しながら運行を維持できるか？

📍 セメント輸送の配船を、どう最適化すれば供給リスクと物流コストを両立できるか？

プロダクトと顧客
ALGO ARTISは「計画業務の最適化」を専門とするAIソリューション企業として
Optium（オプティウム）という呼び名でソリューションを提供しています。
これは、顧客ごとにオーダーメイドで設計する計画最適化ソリューションです。
配船計画、生産計画、タンク繰り、ロジスティクス、運行スケジュールなど、
顧客の業務に応じた最適化をフルカスタムで実装します。
AIエンジンの提供だけでなく、現場で運用するためのUIや業務フロー全体を一気通貫で設計するのが特徴です。

Vision/Mission/Values
「社会基盤の最適化」をビジョンとし
「計画の困難を、卓越した技術と徹底した誠実さによって解消する」をミッションに掲げています。
Values は

• 価値に向かう
• ドリームチーム
• 協奏的進化
  上記の3つ。
  長期・高難度・不確実な課題に立ち向かうために、価値観に基づく組織であることを重視しています。

FDEというロールの定義
私たちが扱う産業課題は、机の上で要件定義を受け取って実装すれば解ける種類のものではありません。
現場の制約条件、業務の暗黙知、データの偏り、既存業務との整合、運用に組み込む際の摩擦など、、、
これらは現場に立たなければ見えません。「使える」システムを作るとは、これらすべてを引き受けることだ、というのが私たちの考えです。
顧客現場に深く入り込み、課題そのものを掴み、最適化アルゴリズムで解を組み立て、運用に組み込み、価値が出るところまで責任を持って届けます。

ALGO ARTISでは「顧客に会わずプロダクトだけを作るエンジニア」というロールは多くありません。FDEに関わらず、大部分のメンバーが顧客の課題と何らかの形で接続しながらものづくりを進めています。FDEはその中で、特に顧客の現場との接点を主戦場にするロールです。

FDEのフィールド
FDEには複数のフィールドがあり、選考の中で適性と希望をすり合わせて配属を決めます。同じFDEとして同じ等級・評価軸の中で活動し、両フィールド間の異動も推奨される設計です。

既存フィールド（インダストリ深掘り）
すでに実績のある産業領域——エネルギー、化学、製造、配船・物流、鉄道・バス——において、より深い顧客課題に踏み込み、より大きな価値を生み出します。長期的な顧客との関係の中で、業界知を蓄積しながら技術と事業の両面でインパクトを積み上げる仕事です。

新規フィールド（未事例領域の開拓）
まだ事例化されていない業界・顧客に対して、ゼロから現場対話を起点に課題を発見し、最適化問題として定式化し、PoCを設計し、価値検証まで持っていきます。業界知の獲得スピード、不確実な状況での仮説検証、顧客との信頼構築力が問われる仕事です。

業務範囲
FDEの業務はおおむね以下のループで回ります。比重は案件と局面で変わります。

1. 顧客現場での課題ヒアリングと業務理解
2. 課題の数理化（最適化モデリング、AIアプローチの選定）
3. プロトタイピングと現場での検証
4. production-grade の実装、運用への組み込み、ハンドオーバー
5. 効果測定と次の課題への接続
6. 案件で得た知見・パターンを組織に還元（ライブラリ化、共通基盤への取り込み、他案件への横展開）
7. 顧客環境において ALGO ARTIS を代表し、ミッションを体現する

オフィスでコードを書く時間と、顧客先で議論する時間が両方ある仕事です。

チーム構成
各案件は、少人数のチームで動きます。
新規／既存のフィールドをまたいで、技術知見・業界知・顧客対応事例を共有する場が定期的に設けられています。

• ソフトウェアエンジニアとしての実装経験
• 顧客や事業責任者などステークホルダーとの対話を通じた要件/要求定義の経験
• 要検/要求定義に基づくアーキテクチャの設計経験
• 数理最適化、機械学習、シミュレーションのいずれかを実務で活用した経験

• テックリードとしての業務経験
• エネルギー／製造／化学／物流／インフラ／鉄道での実務経験または研究経験
• ヒューリスティック最適化、組合せ最適化の実装経験
• 競技プログラミング（AtCoder等）でのアクティビティ
• ゼロイチでのプロダクト立ち上げ／新規事業立ち上げ経験
• アクチュアリー資格、または数理科学系のアカデミックバックグラウンド

• 業界の人と話して、何が本当の課題かを掘り下げるのが好き
• 技術的に綺麗な解より、運用に乗って実際に価値が出る解を作ることに関心がある
• 既存の業務フローを観察して、構造を見出すのが得意
• 不確実な状況で、自分で進路を切り拓くことに楽しさを感じる
• 業界の専門家・経営層と対等に議論することに抵抗がない