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顧客の要望は2次情報である 〜アンテナを張るFDEの構造論〜
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Noriaki Oji
August 26, 2026
Technology
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顧客の要望は2次情報である 〜アンテナを張るFDEの構造論〜
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Transcript
顧客の要望は2次情報である 〜アンテナを張るFDEの構造論〜 ⼤治慶晃 (@noriakioji)
Noriaki Oji ⼤治 慶晃 株式会社LayerX Ai Workforce事業部 FDE部 Enabler UC
Berkeley卒業後、⽶スタートアップや個⼈事業主を経て、 Palantir Technologies JapanにFDEとして⼊社。数々のエン タープライズ案件に従事した後、2026年よりLayerXに参画。 現在は「FDE Enabler」として、FDEの組織⽂化作りやコーチ ングなどを担当。
従来も顧客の話は聞いていたはず なのになぜ今、わざわざ FDE を設けて 現場 に⾏くのか
顧客の要望は2次情報である © LayerX Inc.
情報の次数
2次情報 要件定義書、RFP(提案依頼書)、顧客要望。 顧客社内での要約‧政治などを経た結果、 社外に出して良いとされたもの。
1次情報 当事者が直接体験から得た情報。 本⼈の認知能⼒や⾔語化能⼒などの フィルターがかかっている。
0次情報 まだ誰も⾔語化していないこと。 事象‧現象としては起こっているが、 無意識‧半無意識の範囲。
要望が間違っているわけではない
情報の⾮可逆圧縮がある
⼈による 認知‧⾔語化 組織による 要約‧政治 0次情報 1次情報 2次情報 第3者を 含めた議論の ベース
0次情報 を取るには、どうする?
アンテナを張る © LayerX Inc.
抜け落ちる0次情報は⼤抵の場合 • ⾒過ごされているか • 当然のこととして扱われているか
業務の ⾏間 を能動的に読み取りに⾏く
2次情報: ⼈の作業をAI(LLM)に任せるのが、全社テーマ 書類を社内システムに⼿動で転記しているので、⾃動化したい
1次情報 • 基幹システムにデータを⼊れるため • ひとまずPDFのデータを⼈が写す • ⼊⼒ミスを防ぐために、他の⼈がチェック • この辺AI使ったらうまくできそうだと思ってる •
⼯数も削減できそうだし、AIで⾃動化したい
0次情報: DB上にない情報が必要 電⼦データ 紙 多様なフォーマット 項⽬分類 数値調整 後続システム 転記の前後の作業 内容チェック
他のデータベース情報 部署内レビュー ……
Aさんが ⼊⼒システムに⼿⼊⼒(転記) 後続処理 書類PDF Bさんが PDFと⼊⼒システムを⾒⽐べて、 内容チェック(承認)
... ⼿⼊⼒して、再度確認?
メールアドレス
[email protected]
メールアドレス(確認⽤)
[email protected]
要望ベース:「書類をデータ化するAI」を作る 0次情報ベース:「⼈が信頼してデータを流せる状態」を作る
根本的に何がどうなっているのか、ありのまま を検知する
どんな アンテナ が良い?
アンテナの特性 © LayerX Inc.
業務は結局、 設計して実⾏したことがある⼈にしか、わからない
システムだって結局、 開発して運⽤したことがある⼈にしか、わからない
アンテナの特性 = 視点の⾓度
Aさんが ⼊⼒システムに⼿⼊⼒(転記) 後続処理 書類PDF Bさんが PDFと⼊⼒システムを⾒⽐べて、 内容チェック(承認)
業務の疑問 • PDFはどこからくる? • スキャンデータ?元から電⼦データ? • 承認プロセスは法的に必要? • イレギュラー処理はある? •
マニュアルにない暗黙ルールは? • 後続に流すのは何⽇以内?
システムの疑問 • 既存の⼊⼒システムにAPIはある? • 抽出結果の精度はどう測る? • 読めない書類が来たらどうする? • 様式変更‧取引先追加のたびに、誰がどう直す? •
障害‧遅延‧⼆重処理はどう検知する? • 処理の証跡は、監査に耐える形で残る?
アンテナは、持っている知識にしか反応しない
業務 を理解する エンジニア
FDEをやる © LayerX Inc.
FDEをやるということは 技術的な知識を搭載したアンテナを、 現場レイヤーにまで持ち込むということ
0次情報の検知‧抽出 • 業務フローに対する第三者からの客観的視点 • 技術的知識を⽤いた課題解決の視点 → そのイメージを具体的な解決策へ
&
FDEをやるということは 0次情報から取得できる知⾒を、 再利⽤可能な資産とすること
複数の現場を経験すると • 前も似たようなことやった気がする • ⾃社だとこの⼿段使ってるな → 抽象化してプロダクトへ
業務を理解したエンジニアというアンテナでキャッチ 共通項を引き抜き、抽象化してプロダクトへ
アンテナ プロダクト
AI時代の価値提供 © LayerX Inc.
AIの時代、価値の源泉は0次情報 0次情報を拾い、⾔語化して形にする
要望は2次情報 → 0次情報のために現場へ → 技術知識を搭載したアンテナが必要 → だからエンジニアが⾏く → FDE
システムが作れるか
顧客の企業価値に寄与できるのか
@noriakioji © LayerX Inc.