# FDE学習 90日工程表

- **用途:** 基礎開発経験がある人が、一つの業務課題を「課題発見・構築・評価・本番準備・試験導入・事例化」まで進める学習プロジェクトの工程表です。
- **使い方:** 週8〜12時間程度を目安に、期間より「次へ進む条件」を優先して使います。前段階の成果物が成立しなければ、その段階を延長してください。
- **非保証:** 本工程表は90日でのFDE転職、内定、実務経験の獲得、年収上昇を保証しません。プログラミング未経験、利用者へアクセスできない、高リスクな業務を扱う場合は、期間と対象範囲を見直してください。
- **更新日:** 2026-07-26
- **提供:** あなたのFDEキャリア（運営：NEXT INNOVAITION株式会社）

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| 期間 | 重点 | 主な作業 | 成果物 | 次へ進む条件 |
|---|---|---|---|---|
| 1〜14日 | 対象・課題発見 | 求人3件比較、利用者への聞き取り、現行フロー、現在値、成功条件の定義 | 求人比較表、課題整理シート | 利用者と解く課題・対象外を合意 |
| 15〜35日 | 構築 | UI、API、データベース、認証、テスト、検証環境への展開 | 動くアプリ、README、構成図 | 第三者が主要フローを再現 |
| 36〜50日 | AI・評価 | 基準案との比較、検索／ツール、評価データ、失敗分類 | 評価プログラム、採点結果、実行記録 | 採用案が基準案より改善、または不採用判断を説明 |
| 51〜70日 | 本番準備 | 権限、秘密情報、ログ、監視、通知、フォールバック、ロールバック | 脅威モデル、監視画面、運用手順書 | 主要な障害を検知・復旧できる |
| 71〜83日 | 利用者による試験導入 | 小規模利用、フィードバック、業務フロー修正、利用定着の測定 | 試験導入記録、判断記録 | 続行・修正・停止の判断を事実で説明 |
| 84〜90日 | 事例・再利用 | 結果、限界、学び、再利用部品を整理 | 事例資料、デモ、手順書 | 15分で課題から結果まで説明できる |

## 1〜14日：作る前に課題を狭める

- 利用者への聞き取りが難しい場合は、自社で公開できる業務、オープンデータ、架空企業の合成データを使う。
- 技術的な面白さより、90日で観察できる業務変化を優先する。
- 利用者、解く課題、対象外、成功条件を説明できるまで次へ進まない。

## 15〜35日：AIなしでも動く骨格を先に作る

- 画面、API、データベース、権限、テストを作る。
- AI部品が停止しても最低限の業務が続く構成を考える。
- 第三者が主要フローを再現できる状態にする。

## 36〜50日：AIを足し、同じデータで比較する

- 正確性だけでなく、業務完了率、根拠、応答時間、費用、人による確認量を測る。
- 基準案と同じデータで比較する。
- 改善しなければ複雑化せず、プロンプト、検索、データ品質、AIを使わないフローを再検討する。

## 51〜70日：失敗を設計へ入れる

- API停止、利用上限、ツール障害、権限外の要求、古い文書、誤回答を想定する。
- ログ、通知、フォールバック、ロールバックを確認する。
- 公開repositoryへAPIキーや実データを置かない。

## 71〜83日：利用者の利用から改善する

- 迷った画面、誤解した言葉、手動へ戻った理由を記録して直す。
- モデルの指標と業務指標を分ける。
- 利用者が速く・安全に業務を完了できたかを見る。

## 84〜90日：結果と限界を公開可能な形へする

- 成功を誇張せず、失敗と未解決リスクを含める。
- 公開できるデモ、構成図、評価例、運用手順書の抜粋、事例資料をそろえる。
- 応募先の要件に合わせて説明順を変える。