Gaurav Tewari氏、Omega Venture Partnersの創業者兼マネージングパートナー。
新興AI業界に身を置く投資家として、既存のスタートアップの戦略書が現在の環境のスピードと複雑さに対応していないことが、私にとって次第に明らかになってきました。AIは新しいパラダイムですが、根本的な障壁は依然として存在します。A.Teamの2025年AI革新状況レポートによると、テクノロジー企業の幹部の96%が2025年に生成AI（GenAI）への投資を増やす計画を立てている一方で、これまでにAIを本番環境に導入することに成功したのはわずか36%にとどまっています。
この分野で従来型産業が直面している最大の課題の一つは、ニーズを満たすのに十分な速さで人材を採用できないことだと私は考えています。AIの進化があまりにも急速なため、企業が次の採用ラウンドを始める準備ができた頃には、最先端がまた移動してしまっているのです。これにより、業界特化型の企業が新しいタイプのソフトウェアエンジニア、すなわちフォワード・デプロイド・エンジニア（FDE）を導入する機会が生まれました。
再利用性をスケールのエンジンに
FDEはソフトウェアの展開と利用方法を再発明しています。彼らはクライアント組織に組み込まれ、製品マネージャー、エンジニア、コンサルタントのハイブリッドとして機能します。FDEは、組織内の暗黙知やエッジケースのワークフローをスケーラブルなソフトウェア機能に変換するよう訓練されており、時間とともに製品の活用効果を複利的に高めるフィードバックループを作り出します。
多くの企業が自らを「フォワード・デプロイド」と再ブランディングしていますが、すべてが精査に耐えられるわけではないことに注意することが重要です。私の経験では、フォワード・デプロイドモデルの利点は、組み込まれたエンジニアの仕事がクライアントに持続的な製品上の優位性をもたらし、かつ時間とともに自動化される場合にのみ有効です。実装時間が短縮されない、利益率が拡大しない、またはコンポーネントが真に再利用可能でない場合、それは単なるサービス事業の偽装にすぎません。
再利用性とスケーラビリティはフォワード・デプロイドアプローチの本質です。このアプローチでは、組み込まれたチームは優れた展開パターンを学び、それらを再利用可能なモジュールに積極的に変換する必要があります。彼らは、各展開をより速く、より安価に、より高品質にするのに役立つ標準化されたプレイブック、統合キット、自動化ツールをもたらす能力を持つべきです。
初期の垂直型採用者
フォワード・デプロイドモデルは、法律、金融サービス、ヘルスケアなどの高度に複雑な業界の企業を再形成しています。これらの分野では、ドメインの特殊性、規制のニュアンス、統合の摩擦により、汎用プラットフォームよりも組み込みソリューションの方が効果的になる場合があります。
法律
私が以前に書いたように、AIの法律部門への影響は広範囲に及び、即時的な影響をもたらす重要な機会があります。法律業務は高度にカスタマイズされており、活動は法律事務所や地域によって異なります。従来の法律ソフトウェアはこのような変動性を管理するのに適していないことが多く、非構造化されたプロセスや暗黙知によって自動化が妨げられる可能性があります。法律業務は解釈的で重要なものであるため、法律事務所が使用するAIツールは、有用で信頼できるものであるために、深い文脈によって調整される必要があります。
私が見てきた企業は、エンジニアとワークフローを組み合わせ、システムインテグレーターとの合弁事業を組み合わせることでこの問題に対処しています。エンジニアはクライアントのワークフローを観察し、それらをモジュール式で再利用可能なコードに変換します。ドメイン専門知識とスケーラブルなツールを組み合わせることで、FDEは特異な手作業のプロセスを標準化されたAIワークフローに変換し、複数のクライアントにわたって活用することができます。
金融サービス
金融サービス企業は、コンプライアンス、リスク、レガシーシステムが大きな摩擦を生み出す複雑なユースケースに直面する傾向があります。汎用AIはまだ、高度に規制された、データに敏感なプロセスとうまく融合する能力を欠いています。このようなリスク回避的で重要な環境では、カスタマイズされた展開が信頼を構築し、短期的な価値を提供するために重要になる可能性があります。FDEは膨大な従業員データセットを取り込み、正規化し、リスクおよびコンプライアンスチームと協力して、不審な行動や潜在的な法的またはインサイダーの脅威を検出するためのリアルタイムモニタリング分析を作成することができます。
ヘルスケア
ヘルスケアの厳しく規制された環境、断片化されたシステム、高額な統合コストにより、これらの組織がすぐに使えるAIを導入することが難しくなっていることが多いです。事前承認や支払いの整合性などの中核的なヘルスケアワークフローは、臨床システムやコンプライアンス要件と密接に結びついている一方で、非常に手作業に依存する傾向があります。
私たちは、いくつかのスタートアップがヘルスケアでフォワード・デプロイメントモデルを使用し、専門家を医療提供組織に直接組み込んで、摩擦の多い管理業務の多いタスクを自動化するAIツールを統合しているのを観察してきました。一部は事前承認から始め、厳格な規制要件を満たしながら既存のシステムと統合する再利用可能なインフラを構築することで、隣接するワークフローに拡大しています。
課題と戦略的命題
フォワード・デプロイド戦略はAIスタートアップにとって魅力的な戦略書を提供しますが、その完全な価値を達成するためには、いくつかの重要な課題に対処する必要があります：
• スケーラビリティ
フォワード・デプロイドモデルは深い顧客洞察を促進できますが、規律がなければ、製品企業をサービス企業に変えてしまうリスクがあります。カスタム実装や一回限りの統合は初期の取引を獲得するかもしれませんが、私の経験では、エンジニアリングリソースに負担をかけ、製品の速度を遅くする傾向があります。スケーラブルであり続けるためには、展開と製品の間に明確な線を引き、再利用可能なインフラを優先し、現場の洞察を広く適用可能な機能に変換することが重要です。
• 人材
フォワード・デプロイメントの拡大を促進している同じ力が、深刻な人材不足も生み出しています。ロイターは、資格のあるAI人材の50%の不足があり、現在の労働力の最大70%がスキルアップの必要性に影響を受けていると推定しています。この希少性は強く組み込まれた人材の価値を高める一方で、企業の成長速度も制限します。私は、スケーリングの本当のボトルネックは需要ではなく、技術的およびドメインのコンテキスト全体で運用できる高いレベルのジェネラリストを雇用し、維持する能力だと考えています。
• データセキュリティとIP所有権
フォワード・デプロイドチームの組み込み性質は、データプライバシーとIP所有権の両方に関する重大なリスクを引き起こします。ワークフローから派生した製品機能はクライアント間で複製できることが多いですが、データから派生した利点は、信頼を維持するために堅牢なプライバシー慣行、明確なデータガバナンス、説明可能なモデル動作を要求する法的および評判上の負担を伴います。
同時に、組み込みチームとクライアント間の緊密なコラボレーションにより、IP所有権の境界が曖昧になる可能性があります。再利用可能なコンポーネントは防御性を高める可能性がありますが、レガシーIP契約や部分的な貢献により、誰が何を所有しているかについて不確実性が生じる可能性があります。
結論
「フォワード・デプロイド」は、AI時代において反復速度、ドメイン専門知識、製品活用の複利効果を優先する組織哲学です。創業者にとって、これは顧客とのやり取りを製品開発により直接的に活かせるチームを構築することを意味すると私は考えています。単に速くスケールすることに焦点を当てるのではなく、より深く構築し、顧客を共同創造者にし、市場の変化よりも速く学ぶことが重要です。
