納品して終わりではない。どうよくするかを考え続ける
GROWTH VERSEのFDE事業を技術面・実務面で統括するのが、VP of Technologyの稲田修也氏だ。稲田氏が現場で繰り返し実感するのは、「業務理解の深さ」がFDEの成否を左右するという事実だ。
「私たちはクライアントを超えて、その業務に詳しくなることを目指します。現場を隣で観察し、ドキュメントに書かれていない業務フローを把握し、担当者へのヒアリングを重ねる。しかしそれ以上に重要なのは、実際にプロダクトをつくって使っていただき、フィードバックを受けながら改善を繰り返すことです」（稲田氏）
プロダクトを素早く届け、実物のフィードバックを通じて業務の解像度を高める──このサイクルこそが、GROWTH VERSEのFDEを他社と分かつ強みだと稲田氏は言う。
「最初に業務フローの全体像を描き、AIエージェントを実装すべき領域を特定します。そのうえで、部分的にAIエージェントを実装して実際に使っていただくと、お客様自身がまだ言語化できていなかった課題や可能性が浮かび上がってくる。依頼を超えた提案が生まれるのは、この実物ベースで進める方法があるからです」（稲田氏）
VP of Technology
稲田修也氏
Shuya Inada
稲田氏が語るもう一つの強みは、同社エンジニアの出自にある。GROWTH VERSEのエンジニアは、受託開発ではなく自社プロダクトをつくり上げ、長期にわたって運用し続けてきた経験を持つ。「使われるものになっているか」というUX（ユーザーエクスペリエンス）への視点と、「成果が出るまで改善し続ける」というプロダクト文化が、そのまま顧客へのサービスに転用される。
「納品して終わり、という発想が私たちにはそもそもありません。プロダクトはつくったところが始まりで、どうよくするかを考え続けることが仕事の本質。その思考がFDEとして顧客企業に入った時にも、おのずと発揮されます」（稲田氏）
個人の「才能」を分解して再現可能なスキルに体系化
では、技術とビジネスの双方を理解し、現場での成果まで担えるFDEをどのように育成するのか。答えの一つが、稲田氏が設計したFDE育成カリキュラム「DAX Boost Lab」である。
出発点は、一人のエンジニアだった。社内で同じAI開発環境を使っていたにもかかわらず、一人だけ突出した成果を出す人材が現れ、アウトプットには他のメンバーと30〜50倍近い差が生まれたという。従来なら「優秀なエンジニアだからだろう」で済ませていたかもしれない。しかし同社は、なぜそれほどの差が生まれるのかを徹底的に調べた。仕事の進め方を観察し、AIへの指示の出し方やテストのつくり方、設計上の判断などを分解していった。
「最初はAIの使い方を『型』にすればいいと思っていました。しかし、それだけでは十分ではなかった。設計に問題があれば途中で判断を変えるなど、エンジニアリングの基礎力がAIの使い方にも表れていたのです」（稲田氏）
そこでDAX Boost Labでは、AIツールの使い方だけでなく、エンジニアリングの基礎、UX、業務理解も育成対象に含めた。こうして稲田氏は、突出したエンジニアの「才能」を、「再現可能なスキルセット」として体系化した。
カリキュラムには５段階のフェーズがある（図表2）。「エンジニアリング基礎」から「Agent開発」「AI協働開発」へ進み、さらに「チーム設計・牽引」、最終的にはAIと人が成果を生み続ける環境をつくる「事業アーキテクチャ」へと、対象を実装からチーム、事業へ広げていく。基本育成期間は約3カ月だ。
