AIエンジニアからFDEへ｜モデルを作る側から、届ける側へ

そのまま活きる資産

• 実装力 — FDEの3スキルの最重要要素は既に保有
• モデルの解像度 — 精度・ハルシネーション・評価の勘所を知っていることは、顧客への正直な期待値設定＝FDEの信頼の核になる
• データパイプライン経験 — 顧客データの前処理・統合はFDE業務の大きな割合を占めます

埋めるべきギャップ: 顧客対話

AIエンジニアの多くは「要件が決まってから」の登場ですが、FDEは要件を自分で発見する側です。ギャップを埋める現実的な方法:

1. 現職で前工程に出る — プリセールス同行・顧客ヒアリング・PoCのデモ役に手を挙げる（転職前にできる最良の準備）
2. 非エンジニアに説明する場数 — 社内勉強会・業務部門向けのAI活用相談窓口など
3. 「翻訳」の練習 — 自分のプロジェクトを「技術用語ゼロ・相手の業務の言葉」で3分で説明できるようにする（面接でもそのまま問われます）

報酬・市場の比較（2026年）

転身先の候補は採用企業の動向を、選考準備は面接対策をご覧ください。志望動機の作り方はこちら。