そのまま活きる資産
- 実装力・設計力 — 「要件を動くシステムに落とす」経験はFDEの最重要スキル。ゼロから習得する必要がない最大の強み
- 顧客業務の理解 — 業務系SE・社内SEなら、現場の業務フローや部門間の力学を知っていることが、AI導入の勘所に直結します
- プロジェクト遂行力 — 納期・品質・関係者調整を回してきた経験は、導入から定着まで伴走するFDE業務そのもの
- 既存システムとの統合 — AI単体でなく「顧客の既存システムに組み込む」局面が多く、レガシー連携やデータ統合の経験が効きます
埋めるべきギャップ1: AI・LLMの実装
従来の業務システム開発とAI実装は勘所が異なります。埋め方の現実解:
- 現職の業務にAIを組み込むPoCを自作 — 社内問い合わせのRAG、定型業務のエージェント化など。手を動かした実物が最良の準備であり、選考でそのまま語れます
- 評価と限界の理解 — 精度・ハルシネーション・コストの勘所を、実際に作って掴む（FDEに必要なスキル参照）
埋めるべきギャップ2: 要件を「発見」する姿勢
受託・SIerは要件が上流から降ってくる働き方ですが、FDEは要件を自分で発見する側です。転職前にできる準備:
- 前工程に手を挙げる — 顧客ヒアリング・要件定義・提案フェーズに関わり、「課題を見つける」経験を積む
- 「なぜ作るのか」を問う癖 — 言われた仕様を作るだけでなく、業務課題まで遡って考える練習（面接でも問われます）
報酬・市場の比較（2026年）
| SE（受託・SIer） | FDE | |
|---|---|---|
| 求人の伸び | 安定 | 前年比729%（Findy調べ） |
| 日本の年収レンジ | 企業・階層で幅が大きい | 1,000万〜2,000万中心（詳細） |
| 評価軸 | 仕様通りの実装・納期 | 導入成果・顧客の業務が変わったか |
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、全体像はFDEになるにはをご覧ください。志望動機の作り方はこちら。