AIエンジニアからFDEへ｜モデルを作る立場から届ける立場へ

そのまま活きる資産

• 実装力 — FDEの3スキルのうち最も重要な要素を既に備えています
• モデルの解像度 — 精度・ハルシネーション・評価の勘所を理解していることは、顧客に対する適切な期待値の設定につながり、FDEとしての信頼の基盤になります
• 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。ギャップを埋める方法は次のとおりです。

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のデモ役を自ら引き受ける（転職前にできる有効な準備です）
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志望動機の作り方で解説しています。