生成AI時代に注目を集める組織モデルをLayerXが実践解説。プロダクト開発と顧客課題解決を同時に進める「Forward Deployed Engineer（FDE）」と、プロジェクト全体を設計する「Deployment Strategist（DS）」がペアでプロジェクトに入る――確率的に振る舞うLLMを決定論的に動かすエンジニアリングから、スコープを切らずに不確実性と向き合う姿勢まで。

Palantir型のFDE/DSモデルを日本で展開するLayerX Ai Workforce事業を牽引する小林 誉幸さん、恩田 壮恭さんが、組織論・採用戦略・KPI設計を解説。エンタープライズAI事業に関わる経営者・事業責任者必聴の40分です。

▼ ハイライト

0:00 イントロ

3:21 Ai Workforce事業の設計思想とPaaS型モデル

4:33 エンタープライズに生成AI活用を実装する仕組み

14:21 FDEとDSの役割分担、そしてペアで走る理由

18:56 Palantirモデルを日本で展開する勝算

25:43 FDE/DS組織のKPI設計──成果をどう測るか

29:51 活躍するFDE/DSに共通する3つの資質とは？

32:45 「決めない勇気」不確実性に耐える組織の作り方

36:40 求められるバックグラウンドとキャリアの広がり

▼ スピーカープロフィール

小林 誉幸

株式会社LayerX　Ai Workforce事業部 Deployment Strategy部 部長

東京大学法学部卒業後、日本銀行に入行し、経済調査や政府統計、決済制度の企画立案などに携わる。三菱UFJリサーチ&コンサルティングでの戦略コンサルタントを経て、2020年に弁護士ドットコム入社。クラウドサインを担当する執行役員として事業戦略やプロダクトマーケティングを管掌。 2023年12月にAI・LLM事業の立ち上げメンバーとしてLayerXに入社。

恩田 壮恭

株式会社LayerX　Ai Workforce事業部 プロダクト部 Forward Deployed Engineer

過去には大手証券会社で機関投資家および一般投資家向けの証券システムの開発や、暗号資産分野で新規事業の立ち上げに従事。LayerXではエンジニアとして秘密計算や差分プライバシーを用いたAnonifyの開発に貢献。Ai Workforce事業部では、FDEとしてLLMプロダクトAi Workforceの基盤開発や導入を担当。

神前 達哉

ALL STAR SAAS FUND パートナー

和歌山県出身。東京大学卒業後、ベネッセコーポレーションに入社。法人営業を経て、新規事業開発室に異動。海外スタートアップとの日本向けB2B SaaSの事業化を果たし、セールス組織開発を担当。その後カスタマーサクセスの責任者として事業成長を牽引。2021年2月よりALL STAR SAAS FUNDのPartnerに就任。

（この収録は、2025年11月20日に実施しました）

記事版も公開中：https://blog.allstarsaas.com/posts/domain-expertise-ftw

ChatGPT登場直後に創業を決断したAlgomatic CEO・大野峻典さん。「人間の思考が介在するから自動化できなかった領域」を狙い、複数のAI事業を同時展開。従来のSaaSとまったく異なるPMF検証、ドメインエキスパートになるための徹底した現場主義、そして「スピード優先・コスト削減は後回し」という明快な戦略。生成AI時代の事業開発と組織づくりの新常識とは。ハイライト

00:00 イントロダクション

01:00 生成AIの登場で「アプリケーションの時代」が来ると確信した瞬間02:35 「思考が介在するから自動化できなかった領域」を狙え

05:01 従来のSaaSとまったく異なる、AIエージェントのPMF検証プロセス

07:36 「免許を取る」—ドメインエキスパート自身を再現するために必要な解像度11:37 エンジニア全員が営業代行を経験する理由

14:20 エンジニアでない人たちも技術側へ「越境」していく

18:14 多様化するドメインエキスパートのキャリア

22:21 事業の撤退基準は「半年で売上500万円」。90点以上と確信できないものは切る28:28 AIプロダクトの差別化は「スピード」。中長期のMoatは「コンテクストデータ」

33:22 デジタル化されていないコンテクストデータを取りに行く

44:35 - CEOの時間配分:採用に半分以上、事業の突破に残り半分（この収録は、2025年9月17日に実施しました）

記事版も公開中：https://blog.allstarsaas.com/posts/3w-engineer

急成長を続けるSales Markerの開発スピードを支えるのは、26ヶ国から集まった70名のエンジニア組織です。CTO・陳 晨さんが追求したのは「強いチーム」の本質。言語や国籍という採用要件を削ぎ落とし、ポジショニング戦略で優秀人材を獲得。AI時代に求められるエンジニア像を「Why・What・Who」を考えられる人材と再定義し、コーディングエージェントは効果測定を徹底。AIネイティブプロダクトの品質管理には「AI QAエンジニア」という新職種を生み出していると言います。「CTOは経営者の一人」という信念のもと、採用からバックオフィスまで関与し、企業のボトルネックを技術で解決し続ける。グローバルな視点と逆算思考が生んだ、AI時代の組織論を深掘りします。

ハイライト

00:00 イントロダクション

01:15 グローバルな視点で見出した「日本市場のポテンシャル」

05:07 4人から70人へ。エンジニア組織の「4つの発展フェーズ」

09:48 ビジネス理解を深めるCTOの姿勢は「エンジニアではなく経営メンバー」

12:12 「自分のリソースを創出できる人」を採用する戦略

19:21 スピードと技術負債のトレードオフを乗り越える手法

24:13 AI時代のエンジニア採用：Why・What・Whoを考えられる人材へ

28:19 Orcha構想：全企業の成長を支援する「AIオーケストレーター」

30:55 ポジショニング戦略から逆算する技術選択

33:42 AIネイティブプロダクトの品質管理とAI QAエンジニア

38:15 多国籍エンジニアチームになった理由と採用ポジショニング

45:50 データこそが差別化：AI時代のMoat構築戦略

49:31 AI時代のCTO像：経営者として企業のボトルネックを解決する