【FDX株式会社】企業インタビュー

FDXの詳しい事業内容や強みを教えてください。

FDXは、お客様企業の中にAIを現場実装できる人材と仕組みをつくり、AX（AI Transformation）を内側から完了させる会社です。
サービスは、お客様の社員に直接届く4つの関わり方で構成しています。

①FDX Training（職種別・レベル別のAI研修で、社員が自走できる状態まで育てる）、②FDX Expert（戦略コンサルタントやAIエンジニアなどの専門人材をプロジェクト単位でアサイン）、③FDX BPR（業務プロセスそのものをAI前提に再設計）、④FDX BPO（再設計した業務をAIと人のハイブリッドで代行運用し、社内への移管まで設計）です。

これらを支える共通基盤として、AI架電・AI受電、社内文書検索、議事録からのCRM自動更新といった実証済みのAI機能群「FDX Tools」を整備し、「FDX for Sales」「FDX for Finance」のように業務領域別のパッケージとしてお届けしています。

強みは、教育と実装を分離せず一体で提供していること。研修だけでは現場は変わらず、システムだけでは使われない。両方をセットで社内に組み込むからこそAXが定着します。AIリスキリングでは累計受講者30,000名・導入企業150社を超える実績を積み上げてきました。

サービスの独自性や差別化ポイントについて教えてください。

FDXは「研修会社」でも「開発会社」でも「BPO会社」でもなく、AI人材を外から派遣する会社でもありません。
多くのAI支援は、研修なら学んで終わり、開発なら納品して終わりです。私たちは、AIで業務を変えられる社員を育てる「教育」、職種別のAIワークフローやエージェントを業務に組み込む「実装」、そして変革を社内で続けられる「仕組み」までを、ひとまとめでお客様の中に残します。

差別化の核は、突き詰めると二つです。

一つは、提案やデモや実証実験で終わらせず、現場で毎日使われる状態まで実装をやり切ること。
もう一つは、当社への依存をつくらず、人材・仕組み・ノウハウをお客様の中に残すこと。

この二つを正面から約束するAI支援会社は、まだ多くないと自負しています。

FDXの理念を教えてください。

Purposeは「変革する力を、すべての現場に。」です。AIやテクノロジーを一部の専門家だけのものにせず、働く一人ひとりが、自ら業務・組織・顧客価値を変えられる力にする。

Missionは「AIを現場に実装し、企業の内側に変革を続ける力をつくる」。

Visionは「すべての企業が、人とAIで進化し続ける社会」。

そしてBrand Promiseが「AIを、現場にデプロイする。」

——提言書ではなく、現場で動くAIと、社内に残る実装力を届けるという約束です。

理念やビジョンに込めた想いと、具体的な取り組み内容を教えてください。

この10年、多くの企業でAI導入が「一部の専門部署の実験」で止まり、現場に届かないまま終わる光景を見てきました。
変革の力は本来、経営企画やIT部門だけでなく、営業・人事・経理・カスタマーサポート——すべての現場の人が持てるはずのものです。それが「変革する力を、すべての現場に。」に込めた想いです。

具体的には、AX診断（業務棚卸しとAI化余地の特定）→職種別教育→ソリューション実装→現場定着→内製化完了、という5フェーズの提供モデルで実践しています。
あわせて「現場から始める」「実装までやり切る」「顧客に力を残す」「人の可能性を広げる」「成果で証明する」という5つの行動原則を定め、採用・評価・案件判断のすべてをここに立ち返って行っています。

「AIを、現場にデプロイする」というコアメッセージには、どのような想いや理念が込められているのでしょうか。

「デプロイ」はソフトウェアの世界で「本番環境に配置して、実際に動かす」ことを意味する言葉です。
日本企業のAI活用の最大の課題は、戦略やPoC（実証実験）の段階で止まり、本番の業務で動かないことでした。私たちはあえてこのエンジニアリングの言葉をブランドの約束に据えました。

きれいな提言書でも、デモでも、研修の修了証でもなく、「現場で毎日動いているAI」と「それを自分たちで回せる人材」を届ける。AIの価値は導入した瞬間ではなく、現場で使われ続けた先にしか生まれない——その覚悟を一行に込めています。

FDX株式会社が提唱されている「AX Factory」とはどのような仕組みなのでしょうか。従来のAI導入支援との違いもあわせて教えてください。

AX Factoryとは、お客様企業の中に実装する「変革機能」そのものです。
各職種・各業務に対して、AI教育・AIワークフロー・AIエージェント・業務テンプレート・運用設計を社内で使い続けられる形で組み込み、AXを社内で「量産」できる仕組みに変えます。
工場（Factory）という名の通り、一つのAI活用事例をつくって終わりではなく、変革を継続的に生み出す生産ラインを社内に建てるイメージです。

この仕組みを支えているのが、私たち自身の「量産体制」です。
FDXでは、自社の業務や支援先の現場で数多く実装してきたAIエージェントやワークフローを、汎用的なツール・モジュールとして整備し、お客様に展開できる形にしています。案件ごとにゼロから作るのではなく、実証済みの部品を組み合わせて素早く現場に組み込む。しかもその部品は、お客様社内で内製化を学ぶ生きた教材にもなります。

従来のAI導入支援は、外部のベンダーやコンサルタントが「ツールを入れて、使い方を教えて、去っていく」モデルでした。それでは担当者の異動やAIの進化のたびに、また外部に頼ることになります。
AX Factoryは逆で、最終フェーズのゴールを「FDXがいなくても顧客社内で完結する状態」に置いています。診断・教育・実装・定着・内製化の5フェーズを経て、自分たちが不要になるところまでやり切るのが、従来型との最大の違いです。

AIツールを導入するだけではなく、「社内にAIを実装できる人材を残す」という考え方を重視されている理由を教えてください。

理由は3つあります。

第一に、AIの進化速度です。
いま最適なツールが半年後も最適とは限らない。外部依存のままでは、進化のたびに導入プロジェクトをやり直すことになります。

第二に、業務の文脈は現場の人が一番よく知っているからです。
どの業務のどこにボトルネックがあるかは、外部の人間が数週間ヒアリングするより、現場の担当者がAIを使えるようになった方が早く、正確に見つかります。

第三に、それが企業の競争力の源泉になるからです。
ツールは他社も買えますが、「AIで業務を再設計できる人材と仕組み」は買えません。私たちはこれを「顧客に力を残す」という行動原則にしており、FDXへの依存をつくらないことを、あえて自社の約束にしています。

他社のAIコンサルティング会社や研修会社との最大の違いや、FDX株式会社ならではの強みについて教えてください。

研修会社との違いは、学んで終わりにしないこと。
教育とセットで、職種別のAIワークフロー・エージェント・業務テンプレートまで実装し、現場で成果に変わるところまで責任を持ちます。コンサルティング会社との違いは、提言書ではなく「現場で動くもの」を納品物にすることです。

もう一つ、FDXならではの強みは、自社自身がAIネイティブ企業として実証していることです。
たとえばAI議事録とCRMの自動連携は、お客様に提供する前に自社の営業現場で毎日稼働しています。コーポレートサイトの運営や記事制作もAIエージェントを駆使して少人数で回しています。「自分たちで使い倒しているものを、お客様に届ける」——このリアリティが、机上のコンサルティングとの決定的な差です。

実際にお客様の課題を解決し、大きな成果につながった事例や、印象に残っているプロジェクトがあれば教えてください。

代表的な事例を3つ挙げます。

1つ目は、機能性ウェアメーカーのEC問い合わせ対応です。
月1,200件の問い合わせのうち約83%をAIが自動回答し、人の業務量は6分の1になりました。特に誇りたいのは、削減後も顧客からの苦情がゼロだったこと。品質を落とさず効率化できることを実証した事例です。

2つ目は、住宅建築会社での図面からの見積自動算出です。
図面読み取り→見積、工程管理、過去物件の参照をAIエージェントとRAG（社内データ検索AI）で連結し、各業務の工数を約60〜70%削減（自社推計）。人手不足が深刻な建設業界で、ベテランの知見を仕組みに変えた事例です。

3つ目は、いちばん印象に残っているもので、中堅クリエイティブ企業の非エンジニア6部署への半年間の伴走支援です。
人事・経理・営業・クリエイティブといった非エンジニアの担当者が、自分たちでAIツールを設計・実装・運用できる状態まで育ち、6部署すべてがAX目標を達成しました。「人が頑張る運用」から「仕組みで回る組織」への転換を、現場の方々自身の手で成し遂げてくれた。まさにAX Factoryが顧客の中に建った瞬間でした。

FDX株式会社（旧アローサル・テクノロジー株式会社）へ社名変更された背景と、新たなブランドに込めた想いを教えてください。

FDXは「Forward Deployed Transformation」に由来します。
源流にあるのは、Palantirが体系化し、OpenAIが2026年に組織化したことで注目を集めたFDE（Forward Deployed Engineer）——「顧客現場に入り込み、AIを業務成果に変えるエンジニア」という職種モデルです。

私たちはこの思想をエンジニア職に閉じず、営業・人事・経理・CSなど、お客様企業の全職種（X）に拡張することを事業の中核に据えました。
アローサル・テクノロジーとしての13年で蓄積したAI実装と人材育成の現場知見を、この一点に再編する。その決意表明が2026年6月の社名変更です。社名そのものが「現場の最前線（Forward）に配置（Deploy）して変革（Transformation）を完了させる」という事業定義になっています。

AI導入が思うように進まない企業には、どのような課題が多いと感じていますか。また、その課題に対してFDX株式会社ではどのような支援を行っていますか。

最も多いのは「PoC止まり」です。
実証実験までは行くのに、本番の業務に組み込まれない。原因を分解すると、①どの業務から手を付けるべきか優先順位が見えていない、②ツールを導入しただけで現場に使い方が届いていない、③推進担当者が孤軍奮闘していて社内に仲間がいない、④データが散在してAIが使える状態になっていない——この4つに集約されます。

FDXではまずAX診断で業務を棚卸しし、工数マップとROI仮説をつくって「どこから始めれば成果が出るか」を明確にします。
その上で職種別教育とソリューション実装をセットで進め、利用率や時間削減といった定着指標まで追いかける。PoC止まりを精神論ではなく、提供モデルの構造で回避するのが私たちのやり方です。

AI技術が急速に進化する中で、企業は今どのような準備を進めるべきだとお考えですか。

3つあります。

第一に、業務の棚卸しです。自社のどの業務にどれだけ工数がかかっているかを可視化しておけば、新しいAIが出るたびに「どこに効くか」を即座に判断できます。

第二に、データの整備です。AIの性能は日進月歩ですが、社内のデータが散在したままでは使いこなせません。業務に散らばる情報をAIが扱える形に整えることは、どのAIを選んでも無駄になりません。

第三に、そして最も重要なのが、人材への投資です。完璧な全社戦略を待つより、現場の一人ひとりが小さくAIを使い始め、業務を変える経験を積むこと。技術は借りられますが、「AIで業務を再設計する力」は自社で育てるしかありません。

今後、生成AIやAIエージェントの普及によって、企業の働き方や業務はどのように変化していくと予測されていますか。

企業活動の「中流」が大きく圧縮されると見ています。
資料作成、集計、調整、議事録、定型チェックといった中間工程の人手作業は、AIエージェントが担うようになります。私たちはこれを「スマイルカーブの再定義」と呼んでいて、価値は上流（戦略・設計）と下流（顧客接点・改善）に集中していきます。

ただし、中流が消えるのではなく「薄くなる」のが正確な理解です。
品質保証、複雑な例外処理、ガバナンス、現場定着といった高付加価値な中流業務は残り、むしろ重要になります。

働き方としては、AIエージェントが「同僚」になる時代です。人の仕事は、AIに何を任せ、何を判断し、どう顧客価値に変えるかを設計することにシフトしていくでしょう。

現在特にご相談が増えている業界や業務領域があれば教えてください。また、その背景についてもお聞かせください。

業界では、建設・製造・商社・小売／ECからのご相談が目立ちます。
共通する背景は「人手不足」と「ベテランの属人化」です。図面からの見積、素材の査定、入札価格の算出といった、ベテランの経験と勘に依存してきた業務は、AIとの相性が実は非常に良い。過去データを構造化してAIに学ばせることで、若手でも一定品質で業務を回せるようになり、技能承継の課題と生産性の課題を同時に解けるからです。

業務領域では、営業（議事録からのCRM自動更新、商談準備）、カスタマーサポート（問い合わせの自動回答）、経理・管理部門（請求処理、資料作成）が三大領域です。

いずれも定型業務の比率が高く、AI化のROIが早く出る領域です。

FDX株式会社では「成果で証明する」という考え方を掲げられていますが、お客様への支援で特に大切にされていることを教えてください。

行動原則の一つに「成果で証明する」を掲げています。
研修の実施回数や納品物の数ではなく、利用率・時間削減・品質・売上・意思決定速度といった成果指標で価値を示す、という意味です。

そのために大切にしているのが2つ。

1つは、実装のあとに必ず「定着」のフェーズを置くことです。運用ルール、FAQ、利用率レポート、改善会議まで設計して、現場で使われ続ける状態をつくる。

もう1つは、数字への誠実さです。当社が公開している事例の効果数値も、実測値と自社推計を明確に区別して表記しています。AXは長い付き合いになるからこそ、都合の良い数字で期待値を吊り上げないことが、信頼の土台だと考えています。

AI技術が急速に進化する中で、日本企業が今後3～5年で最も大きく変わるポイントはどこだとお考えですか。

「AIを導入している企業」と「AI前提で業務が再設計されている企業」の間に、決定的な生産性格差が生まれる3〜5年になると考えています。
前者はツールを人の業務に足しているだけで、後者は業務プロセスそのものをAIネイティブに組み直している。同じAIを使っていても、成果は数倍違ってきます。

日本は労働人口の減少が確定している国です。
だからこそ、AIによる業務再設計は「攻めの選択肢」ではなく「事業継続の前提」になります。そしてその再設計を外部任せにせず、内製できる力を持つ企業かどうかが、業界内の順位を塗り替えるポイントになるはずです。

AI時代だからこそ、今後ますます重要になる人材やスキルとはどのようなものだとお考えでしょうか。

「AIデプロイ人材」——自分の職種の業務文脈でAIを使いこなし、業務を再設計できる人材です。
重要なのは、全社員がエンジニアになる必要はない、ということです。営業には営業のAIデプロイがあり、人事には人事の、経理には経理のAIデプロイがあります。

スキルとして核になるのは3つ。

①課題発見力（自分の業務のどこにボトルネックがあるかを言語化する力）
②業務再設計力（AIに任せる部分と人が担う部分を切り分けて、プロセスを組み直す力）
③そしてAIへの「任せ方」の判断力です。

プロンプトの書き方のような操作スキルは数年で陳腐化しますが、この3つはAIがどれだけ進化しても価値が上がり続けます。

これまで13年以上AI領域に携わってこられた中で、AI業界の変化をどのように感じていらっしゃいますか。

2013年に創業し、2015年に自然言語処理を使った事業からAI領域に本格参入しました。
当時のAIは「作る時代」——一部の企業が研究者を抱えて専用モデルを開発する世界で、精度の壁との戦いでした。2023年、生成AIの登場で「使う時代」に一変します。誰もが自然言語でAIを扱えるようになり、私たちもAIリスキリング事業を立ち上げました。

そして今は「デプロイの時代」だと感じています。
AIエージェントが実務を担えるようになり、問いは「AIに何ができるか」から「AIを業務のどこに、どう組み込むか」に完全に移りました。技術の民主化はほぼ完了し、差がつくのは実装力と定着力。

13年間で、ボトルネックが技術から組織へ移動した——これが最大の変化です。

FDX株式会社で活躍されている方に共通する特徴や、採用時に重視されているポイントを教えてください。

5つの行動原則がそのまま採用基準です。

中でも重視しているのは「現場から始める」と「実装までやり切る」の2つ。
会議室の仮説で語るのではなく、お客様の業務が実際に行われている現場に入って課題を見つけられる人。そして、きれいな提案で終わらせず、現場で使われる状態まで泥臭くやり切れる人です。

もう一つ、根っこの部分で見ているのは「人の可能性を信じているか」です。
私たちの仕事は、AIで人を置き換えることではなく、人の役割と仕事の価値を進化させることです。お客様の現場の方が「自分にもできた」と目を輝かせる瞬間に喜びを感じられる人が、FDXで活躍しています。

これまでに直面された困難や課題、それをどのように乗り越えてこられたかを教えてください。

大きな転換点は3つありました。

1つ目は、創業期の受託開発モデルからの脱却です。
2015年に自然言語処理事業を始めたとき、「言われたものを作る」から「AIで業務を変える」への転換は、社内のスキルも商流もすべて作り直す挑戦でした。

2つ目はコロナ禍です。
2020年にエンジニア確保のため最大40名規模のバングラデシュ拠点を立ち上げましたが、渡航制限の中でのグローバルなチームビルディングは試行錯誤の連続でした。

3つ目が、2026年の社名変更です。
13年育てたアローサル・テクノロジーの名前を手放すことには、正直、迷いもありました。しかし、FDEの思想を全職種に拡張するという事業の再定義を本気で市場に示すには、社名ごと変える必要があった。共通しているのは、迷ったときは「現場と時代が求めている方」に張る、ということです。

どのような方にFDXのサービスを届けたいとお考えですか。

一番届けたいのは、「AI活用を進めたいのに、PoCや研修で止まってしまっている」企業の推進担当者と経営者です。
特に、社内に情報システム部門はあってもAI人材はいない、外部ベンダーに頼むと高額で丸投げになる——そんな板挟みで孤軍奮闘している方。私たちはその方の隣に立ち、社内に仲間（AIデプロイ人材）を増やすところから伴走します。

また、人手不足と属人化に悩む中堅・中小企業にも届けたい。
AXは大企業だけのものではありません。むしろ意思決定が速い中堅企業ほど、AX Factoryは早く立ち上がり、成果も早く出ることを、私たちは現場で見てきました。

今後の目標やビジョンについて教えてください。

短期的に注力するのは「地方×AI」です。
AI活用の情報や人材は東京に集中していますが、人手不足や後継者不足が最も深刻なのは地方の企業です。私自身が理事を務める生成AI協会（GAIS）の自治体連携も活かしながら、地方企業へのAX展開を本格化させていきます。

中長期では、「AIロールアップ」という新しい取り組みに挑戦したいと考えています。
ロールアップとは、同業や同じ地域の複数の企業をM&Aなどでグループ化し、経営を統合して強くしていく手法です。私たちはここにAIを掛け合わせます。グループ化した企業の業務と経営をAXで一気に効率化し、一社ずつの支援では届かなかった生産性改革を「面」で実現する。
支援会社として外から伴走するだけでなく、自らリスクを取って企業群の変革を担う構想です。

今後5年後、10年後にはFDX株式会社をどのような企業へ成長させたいとお考えですか。

5年後には、主要な業界と、東京だけでなく地方にも「AX Factoryが建った企業」の成功事例が並び、「AXを内側から完了させるならFDX」と最初に名前が挙がる存在になっていたい。
伴走サービスとツール群のプロダクト化の両輪で、支援の再現性を高めている段階です。

10年後に描いているのは、AIロールアップの全国展開です。
日本全国の企業をAIで効率化し、生産性の高い企業群をつくる。そしてもう一つ、日本が世界に誇る基礎技術——医療やエネルギーといった領域の底上げを、AIの力でやっていきたい。現場の生産性と、国の技術力。この両方に「実装」で応えられる企業に、FDXを育てたいと考えています。

今後、FDX株式会社として挑戦していきたいことや、中長期的なビジョンについて教えてください。

地方×AI、そしてAIロールアップという構想を実現するために、足元で挑戦したいことが3つあります。

1つ目は、業界特化型のAX Factoryの体系化です。建設・製造・商社などで蓄積してきた実装知見を、業界パッケージとして再現性のある形に磨き上げます。

2つ目は、自社で実装してきたAIエージェント・ワークフローのツール化・プロダクト化です。支援の速度と品質を、個人の力量ではなく「部品の蓄積」で高められる体制をつくります。

3つ目は、AIエージェント時代の「会社のOS」づくりです。
個別業務の自動化の次は、社内データ統合とエージェント基盤の整備が論点になります。AXを「個人の生産性」から「組織の仕組み」へ進化させる支援に踏み込む。この3つの積み重ねが、多くの企業を面で変えていくための土台になると考えています。

AI活用やDX推進を検討している企業の皆様へメッセージをお願いいたします。

AI活用で最も避けるべきは、「完璧な計画ができるまで動かない」ことです。
AIの進化は待ってくれません。一方で、ツールを入れただけで現場が変わることもありません。おすすめしたいのは、自社の業務を棚卸しし、成果の出やすい一つの業務から、現場の担当者と一緒に小さく始めることです。

その最初の一歩として、FDXでは業務のAI化余地を可視化するAX診断をご用意しています。「うちの業務のどこから始めればいいのか」——その問いをお持ちなら、ぜひ一度ご相談ください。貴社の中に、変革を続ける力を一緒に建てましょう。

最後に、この記事を読んでいる方にメッセージをお願いします。

AIは、一部の専門家や大企業だけのものではありません。
営業でも、人事でも、経理でも、あなたの職種にはあなたの「AIの使いどころ」が必ずあります。実際に私たちの現場では、エンジニア経験のない担当者の方々が、自分の手で業務を自動化し、仕事の景色を変えていく瞬間を何度も見てきました。

「変革する力を、すべての現場に。」——これが私たちの存在理由です。AIの時代は、キャリアの危機ではなく、働く一人ひとりが変革の主役になれるチャンスだと、私は本気で信じています。まずは明日の業務のひとつを、AIと一緒にやってみてください。その小さな一歩が、あなたと会社の未来を変えます。