FDE とソリューションエンジニアの違いは？

ソリューションエンジニアは製品の提案と導入の設計が中心で、FDE はお客様の現場で自分でコードを書き、本番で動くところまで持っていくのが中心です。求人では両方を兼ねる募集も多く、境目は会社ごとに違います。

日本で FDE の求人はどれくらいありますか？

FDEジョブの集計では、2026年11月11日時点で公式の採用ページから取れる FDE と関連職の募集は506件、そのうち勤務地が日本の求人は97件（19社）でした。日本の会社が自社サイトや HERP だけで出す求人は含まないので、実際はこれより多いと考えられます。

英語は必要ですか？

日本勤務の97件を出している19社のうち、日本の会社は Woven by Toyota と PayPay の2社で、ほかは海外に本社がある会社です。社内の連絡や資料が英語の職場が多いため、読み書きができると選べる求人が大きく増えます。

Claude Code は FDE の仕事で役に立ちますか？

お客様の現場で短い時間で試作を作り、社内のシステムにつなぐ仕事なので、相性はよいです。MCP で社内のデータにつなぐ、権限の設定で触ってよい範囲を決める、といった使い方はそのまま FDE の仕事の練習になります。

FDEとは？Claude Code時代の仕事と日本の求人97件

FDE（フォワードデプロイドエンジニア）は、お客様の現場でAIを本番の業務に載せるエンジニアです。仕事の中身、Claude Code・MCPとの関係、日本勤務の求人97件（19社）の内訳と身につけ方をまとめます。

FDE（フォワードデプロイドエンジニア）とは

FDE（Forward Deployed Engineer・フォワードデプロイドエンジニア）は、自社の製品をお客様の現場に持ち込み、お客様の業務に合わせて組み上げて、本番で使われるところまで面倒を見るエンジニアです。「前線に送り出される（forward deployed）」という名前のとおり、本社で製品を作る側ではなく、お客様のそばで働きます。データ分析の会社 Palantir が早くから使ってきた職名で、生成 AI の会社が企業へ売り込むようになってから、OpenAI や Anthropic も同じ名前で募集を出すようになりました。

生成 AI は、試作までは誰でも作れるようになりました。難しいのはその先で、お客様の社内のデータにつなぐ、権限と監査の決まりに合わせる、毎日の業務で壊れずに動かす、という部分です。FDE はこの「最後の1マイル」を受け持つ職種です。

日本勤務の FDE 求人は97件（2026年11月時点）

FDE の求人を毎朝数えている求人サイト FDEジョブの「FDE求人マーケットレポート」によると、2026年11月11日時点で、公式の採用ページを取り込んでいる34社の FDE と関連職の募集は506件、そのうち勤務地が日本の求人は97件（19社）でした。直近7日の動きは、新着118件・掲載終了121件で、日本勤務に限ると新着14件・掲載終了6件の+8件です。

日本勤務の求人が多い会社（上位10社）は次のとおりです。

会社	日本勤務	募集中の全件
Databricks	19件	34件
Zscaler	16件	31件
OpenAI	15件	30件
Datadog	10件	25件
Snowflake	6件	21件
Cursor	4件	19件
GitLab	3件	18件
Anthropic	3件	18件
Woven by Toyota	3件	3件
Palantir	3件	18件

出典: FDEジョブ「FDE求人マーケットレポート」（https://fde-jobs.jp/report/）2026年11月11日時点。Greenhouse・Ashby・Lever の公式の求人板から取れる範囲の数字で、日本の会社が自社サイト・HERP・Wantedly だけで出す求人や、転職エージェントの非公開求人は含みません。数字は毎日変わります。なお FDEジョブは、このサイトと同じ ASI株式会社が運営しています。

表から読めることは2つあります。1つは、データ基盤・セキュリティ・監視の会社が多いことです（Databricks・Zscaler・Datadog・Snowflake）。AI の会社だけでなく、企業の社内システムの奥に入り込む製品ほど、現場で組み上げる人が要ります。もう1つは、19社のうち日本の会社は Woven by Toyota と PayPay の2社だけで、ほとんどが海外に本社がある会社だということです。

FDE の仕事と Claude Code の関係

FDE の毎日は、お客様の話を聞いて課題を決め、短い時間で試作を作って見せ、よければ本番に載せる、の繰り返しです。この流れは、Claude Code を業務で使う時の動きとよく重なります。

試作を速く作る: お客様の前で「こう動きます」を見せるまでの時間が勝負です。Claude Code に既存のリポジトリを読ませ、小さく直して動かす、を何度も回せる人は強いです。
お客様のシステムにつなぐ: 社内のデータベース・チケット管理・社内文書に AI をつなぐ作業は、MCP サーバーを作る・選ぶ作業そのものです。基本はMCP の使い方ガイドにまとめています。
触ってよい範囲を決める: お客様の環境では、どのコマンドを許し、どのファイルを読ませないかを先に決める必要があります。権限の設定と情報の守り方は業務で使う時のセキュリティが参考になります。
引き継げる形で残す: FDE は現場を離れた後も、お客様の社内の人が運用を続けられる形で渡します。手順を CLAUDE.md やスキルに書き残す習慣は、そのまま引き継ぎ資料になります。

求められる力と、Claude Code での身につけ方

FDEジョブで募集中の求人を職種で分けると、プロフェッショナルサービス141件・ソリューションエンジニア130件・FDE 96件・AI導入エンジニア67件・カスタマーエンジニア56件・デプロイメントストラテジスト16件でした。名前は違っても、求められる力はおおむね次の3つです。

開発の実務: Python か TypeScript で、API とデータをつないで動く物を作れること。
LLM のアプリを本番で動かした経験: RAG・エージェント・評価の仕組みを、試作ではなく運用まで持っていった経験。
お客様と課題を決める力: 要件をお客様と一緒に決め、できること・できないことをはっきり伝えられること。海外の会社が多いので、英語の読み書きがあると選べる求人が大きく増えます。

身につけ方として、Claude Code で次の3つを自分の手で一度やり切るのがおすすめです。

身近な業務（経理の集計・問い合わせの仕分けなど）を1つ選び、Claude Code で試作を作って、実際に使ってもらうところまで持っていく。
社内のデータ（スプレッドシート・データベース）につなぐ MCP サーバーを1つ作り、読める範囲を絞って動かす。
作った物の手順・権限・壊れた時の直し方を文書にして、自分以外の人が運用できる形で渡す。

この3つは、FDE の面接で聞かれやすい「お客様の現場で何を作り、どう本番に載せたか」にそのまま答えられる材料になります。

求人を探すときの注意

同じ「FDE」でも、会社によって提案寄り（ソリューションエンジニアに近い）か、開発寄りかが大きく違います。求人票の「必須要件」と「1日の仕事」を読み比べてください。
求人の多くは年収を載せていません。年収の目安は、公開されている金額の読み方をまとめたFDE の年収相場などで確かめるのが確実です。
日本の会社の FDE 募集は、自社サイトや HERP だけで出ていることが多く、上の97件には入っていません。気になる日本の会社は、その会社の採用ページも直接見てください。

日本勤務の FDE 求人の毎日の増減は、FDE求人マーケットレポートで毎朝更新されています。