出典：OpenAI公式
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OpenAIは2026年10月22日、顧客の難題を現場で解くForward Deployed Engineering（FDE）の役割と成果を公開しました。モデルの能力と、企業が実務で安定して使える状態との隔たりを「導入ギャップ」と捉え、顧客・製品・研究部門を結び、まず本番で価値を実証してから再利用可能な製品やモデル改善へ広げる取り組みです。
半導体顧客では2025年半ば、約15人のFDEが10件超の用途に取り組み、検証工程向けのテスト生成、原因分析、設計支援を構築しました。3〜6カ月で全案件を本番投入し、初期利用を獲得。AIによるテスト生成で約48％の時間削減、カーネル最適化で中央値22％の性能向上、数週間のデバッグを数時間に短縮しました。
その後、機能が向上したCodexを共通基盤に据え、用途別アプリをプラグインとスキルへ移行しました。各プロジェクトのカスタムコードを約90％削減し、ある2026年8月の事例では最初の導入に2カ月かかった一方、2チーム目への展開は1日で完了しています。
成果は他業界にも及びます。Thrive Holdingsとの税務AIは試験運用で7,000件の申告書を処理し、処理能力を約50％向上。John DeereではAPIを使い、農家向けに機器設定や運用助言を個別化し、精密除草技術の活用を支えました。
既存モデルが不足する場合は、顧客の要件を評価指標に変え、研究部門へ課題を戻します。通信会社の音声顧客対応では主要評価が約60％から6カ月で90％超へ上昇し、本番水準に到達。OpenAIは現場で価値を確かめ、共通化し、次の難題へ進む循環をFDEの役割と位置づけています。