[4K]新宿御苑のバラと初夏の木陰 | Roses and Early Summer Shade at Shinjuku Gyoen | Tokyo, Japan(May 2026)(No Talk)

2026年5月16日、新宿御苑を散歩しながら撮影しました。

園内ではバラが見頃を迎えており、色鮮やかな花々が初夏の光を受けて美しく咲いていました。

桜の季節とはまた違う、新宿御苑の華やかで落ち着いた表情を楽しめる時期です。

この日は暑さを感じるほどの日差しでしたが、太陽の光をいっぱいに受けた木々は、緑がいっそう濃くなっていました。

木陰に入ると、吹き抜ける風がとても心地よく、暑さの中にも穏やかな時間が流れていました。

見頃を迎えたバラ、初夏らしく深まる緑、そして木陰を抜ける風。

5月の新宿御苑ならではの、明るく爽やかな風景を楽しんでいただければ嬉しいです。

ご覧いただき、ありがとうございました。

English Description

This video was filmed while walking through Shinjuku Gyoen on May 16, 2026.

The roses were in full bloom, adding beautiful colors to the garden under the bright early summer sunlight.

It was a different kind of beauty from the cherry blossom season, showing another calm and elegant side of Shinjuku Gyoen.

The day was warm enough to feel almost hot, but the trees were full of fresh green leaves, shining brightly in the sun.

In the shade, the breeze felt especially pleasant, creating a peaceful and refreshing atmosphere.

I hope you enjoy the roses in bloom, the deepening green of early summer, and the gentle wind under the trees at Shinjuku Gyoen.

Thank you very much for watching.

#新宿御苑 #バラ #初夏の風景 #shinjukugyoen  #tokyowalk 

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[4K] 神代植物公園のバラが見頃を迎える日 | Roses in Bloom at Jindai Botanical Garden | Tokyo, Japan(May 2026)(No Talk)

2026年5月17日、神代植物公園でバラを撮影しました。

この日は外がとても暑く、歩いているだけでも初夏の日差しをしっかり感じる一日でした。

そのような暑さの中でも、園内では見頃を迎えたバラが色鮮やかに咲き誇り、多くの方が花を楽しみに訪れていました。

休日ということもあり、園内はたくさんの来園者で賑わっていました。

赤、ピンク、白、黄色など、色とりどりのバラが並び、品種ごとに違う表情を見せてくれます。

歩いていると、あちこちからバラの良い香りも感じられ、花の美しさだけでなく、香りでも季節を楽しめる時間でした。

暑さを感じる日ではありましたが、咲き誇るバラと来園者の明るい空気に包まれた、華やかな休日の神代植物公園でした。

見頃を迎えたバラの風景と、園内の賑やかで明るい雰囲気を楽しんでいただければ嬉しいです。

ご覧いただき、ありがとうございました。

Revised English Description

This video was filmed at Jindai Botanical Garden on May 17, 2026.

It was a very hot day, with strong early summer sunlight throughout the park.

Even in the heat, the roses were in full bloom, and many visitors came to enjoy the beautiful seasonal flowers.

Since it was a holiday, the garden was lively with many visitors.

Roses in many colors, including red, pink, white, and yellow, were blooming beautifully, with each variety showing its own character.

As I walked through the garden, the pleasant fragrance of roses could be felt in many places.

It was not only a visual experience, but also a moment to enjoy the season through the scent of the flowers.

Although it was a hot day, the colorful roses and the cheerful atmosphere of the visitors made the garden feel bright and vibrant.

I hope you enjoy the roses in full bloom and the lively atmosphere of Jindai Botanical Garden.

Thank you very much for watching.

#神代植物公園  #バラ  #東京散歩  #jindaibotanicalgardens #roses 

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[4K] 雨の日の多摩動物公園を歩く | Rainy Day Walk at Tama Zoo | Tokyo, Japan (May 2026) (No Talk)

2026年5月21日、多摩動物公園を散歩しながら撮影しました。

この日は久しぶりの雨。

土砂降りというほどではありませんでしたが、傘をさしながら、カメラ片手に雨の日の動物園を歩いてきました。

雨の日の動物たちを見ていると、濡れてもあまり気にしていないように見える動物もいれば、雨を避けるように木の下や屋根のある場所で過ごしている動物もいて、その違いがとても印象的でした。

晴れた日の動物園とは違い、園内にはしっとりとした空気が流れていました。

雨音、濡れた木々、静かな園路、そして雨の中で過ごす動物たち。

いつもとは少し違う、多摩動物公園の表情を感じられる一日でした。

雨の日ならではの落ち着いた雰囲気と、動物たちの過ごし方を楽しんでいただければ嬉しいです。

ご覧いただき、ありがとうございました。

English Description

This video was filmed at Tama Zoological Park on May 21, 2026.

It had been a while since we had a rainy day, so I decided to visit the zoo and film the animals in the rain.

It was not a heavy downpour, but I walked through the park with an umbrella in one hand and a camera in the other.

Watching the animals on a rainy day was quite interesting.

Some animals did not seem to mind getting wet, while others stayed under trees or roofs to avoid the rain.

The different ways they spent the rainy day made the visit feel unique.

Compared to a sunny day, the zoo had a quieter and more subdued atmosphere.

The sound of rain, wet trees, quiet paths, and animals resting in the rain created a different side of Tama Zoo.

I hope you enjoy the calm rainy-day atmosphere and the way the animals spend their time at Tama Zoo.

Thank you very much for watching.

#多摩動物公園 #雨の日散歩 #動物園散歩 #TamaZoo #rainydaywalk 

 —

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週刊 AI Governance Watch

本記事で得られる3つのポイント

  • EU AI Actは「厳格化一辺倒」ではなく、実装可能性を重視した運用フェーズへ移行しつつある
  • AI GovernanceはTrustworthy AIから、Agent Governance・Runtime Oversight・AI Securityへ明確に分化している
  • 企業実装の中心論点は「モデル性能」から「権限制御・監査ログ・エージェント統制」へ移行している

なぜ重要か

AI競争の本質はモデル性能競争から、AIをどのように統治・監査・制御するかというガバナンス競争へ移行し始めています。


1. 今週の重要アップデート

OECD

事実

OECDはOECD.AI Policy Observatoryの拡張を継続しており、2026年には「OECD.AI Index」を公表しました。

URL:
https://oecd.ai/

URL:
https://www.oecd.org/en/publications/2026/02/oecd-ai-observatory-index_8f5fa0f2.html

同Indexは各国のAI能力だけでなく、AIガバナンス実装状況の比較を可能にする政策評価ツールとして位置付けられています。

分析

Trustworthy AIを理念として扱う段階から、各国のAI Governance成熟度を定量評価する段階へ移行しつつあります。


EU AI Act

事実

EU AI Actは2024年8月に発効済みであり、主要条項は2026年8月から本格適用が進む予定です。

URL:
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai

URL:
https://artificialintelligenceact.eu/implementation-timeline/

GPAI(General Purpose AI)関連義務は既に段階的適用が始まっており、AI Officeによる監督体制も整備が進められています。

前回からの変化

欧州議会とEU加盟国は、Omnibus VIIパッケージの中で一部高リスクAI規制の適用時期を後ろ倒しする暫定合意に到達しました。

分析

規制緩和というより、

  • 実装負荷
  • 適合性評価不足
  • 企業側の準備遅れ

に対応する現実的調整と見る方が適切です。

EUは依然として世界で最も包括的なAIガバナンス体制を維持しています。


2. リージョン別動向

EU

事実

GPAIプロバイダーには以下が求められています。

  • 技術文書管理
  • 評価結果の保存
  • AI Officeへの提出体制
  • 透明性確保

URL:
https://artificialintelligenceact.eu/article/53/

分析

実質的には「モデル開発管理規制」が始まったと言えます。


米国

事実

NIST AI RMFは引き続き米国企業の事実上の標準フレームワークとなっています。

URL:
https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

NIST AI 600-1(Generative AI Profile)は生成AI特有のリスク管理を定義しています。

対象リスク例:

  • Confabulation
  • Information Integrity
  • Data Privacy
  • Information Security
  • Value Chain Risk

分析

NIST AI RMFは「AI Governance OS」のような役割を担い始めています。


日本

事実

2026年3月31日にAI Guidelines for Business Ver1.2が公開されています。

URL:
https://oecd.ai/en/dashboards/policy-initiatives

日本の方針は依然として自主ガバナンス中心です。

分析

EU型の法規制よりも、

  • ガイドライン
  • リスクベース運用
  • 業界協調

を重視する方向性が継続しています。


韓国

事実

AI Basic Act関連の制度設計が継続しており、高影響AIや信頼性評価が主要テーマとなっています。

分析

韓国は産業育成と規制を同時に進めるバランス型モデルを志向しています。


シンガポール/ASEAN

事実

AI VerifyおよびModel AI Governance Frameworkが引き続き中心的役割を担っています。

分析

欧州型の法規制ではなく、

  • 実装可能性
  • 相互運用性
  • 企業導入

を重視するモデルが強化されています。


英国

事実

AI Safety Instituteを軸とした評価体制が継続しています。

分析

英国は法規制主導ではなく、

  • Frontier Model Evaluation
  • Safety Testing
  • 実証評価

を強みとする独自路線を維持しています。


中国

事実

生成AI規制、アルゴリズム管理、コンテンツ管理体制が継続しています。

分析

Trustworthy AIというより、

国家安全保障型AI Governance

として理解する方が実態に近い状況です。


UAE/サウジアラビア

事実

国家AI戦略とAI投資拡大が継続しています。

分析

AI Governanceよりも、

  • 国家競争力
  • データ主権
  • AI産業誘致

が主要目的です。


オーストラリア/カナダ

事実

両国ともリスクベース型AI Governance整備を継続しています。

分析

EU法体系を参考にしつつ、より実務導入しやすい制度設計を模索しています。


3. Agent Governance / Runtime Oversight

事実

Agentic AI向けガバナンス研究が急速に増加しています。

URL:
https://arxiv.org/abs/2604.04604

URL:
https://arxiv.org/abs/2510.25863

研究では以下が重点課題として整理されています。

  • Runtime Behavioral Drift
  • Human Oversight
  • External Tool Control
  • Multi-Agent Traceability
  • Runtime Monitoring
  • Auditability

分析

Agent Governanceは既にAI Governanceの下位概念ではありません。

独立した管理領域へ成長しています。


4. AI Security / AI Safety

事実

NIST AI 600-1とOWASP系の実務コミュニティでは以下が共通課題になっています。

  • Prompt Injection
  • Supply Chain Risk
  • Tool Abuse
  • Data Leakage
  • Autonomous Agent Risk

分析

AI Securityはサイバーセキュリティの一部ではなく、

「AI Runtime Security」

として独立分野化しています。


5. 主要企業の実装動向

Palantir

分析

引き続き、

  • Permission Layer
  • Ontology
  • Auditability
  • Human-in-the-loop

が差別化要素です。

AI Governance実装企業として最も完成度が高いポジションを維持しています。


OpenAI

分析

Enterprise市場では、

  • Agent運用
  • API Governance
  • Evaluation

が中心テーマになっています。


Anthropic

分析

Constitutional AIとResponsible Scaling Policyが引き続き差別化要素です。


Google

分析

Geminiの企業導入拡大に伴い、

  • Responsible AI
  • Security Controls
  • Governance Framework

が重要性を増しています。


Microsoft

分析

Copilot展開拡大により、

  • Compliance
  • Security
  • Enterprise Governance

が中核機能になっています。


IBM

分析

watsonxを中心に、

  • AI Governance
  • Explainability
  • Monitoring

を強化しています。


xAI

分析

Grok関連議論を背景に、

  • Safety Controls
  • Governance Transparency

への関心が高まっています。


OneTrust

分析

Privacy Governanceから、

AI Governance Platform企業へポジションを拡大しています。


6. 前回からの主な変化

今回は初回レポートのため比較対象はありません。

今後は以下を継続追跡します。

  • EU AI Act施行スケジュール変更
  • GPAI Code of Practice
  • NIST AI RMF Profile追加
  • AI Security脅威動向
  • Agent Governance標準化
  • ISO/IEC 42001実装事例
  • Enterprise Governance Platform進化

7. 今週の分析

Trustworthy AIは終わっていません。

むしろ分化しています。

進化の流れは以下です。

AI Ethics

Trustworthy AI

Responsible AI

AI Governance

AI Safety

AI Security

Agent Governance

Runtime Oversight

Multi-Agent Oversight

現在の最大テーマは、

「AIをどう作るか」

ではなく

「AIをどう統治するか」

です。


8. 来週以降の注目点

  • EU AI Office関連実装ガイド
  • GPAI Code of Practice
  • ISO/IEC 42001採用事例
  • Agent Governance標準化
  • Runtime Security製品群
  • AI監査ログ標準
  • Multi-Agent監視技術
  • AI権限制御アーキテクチャ

9. 参照ソース一覧

https://oecd.ai

https://www.oecd.org/en/publications/2026/02/oecd-ai-observatory-index_8f5fa0f2.html

https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai

https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

https://oecd.ai/en/dashboards/policy-initiatives

https://arxiv.org/abs/2604.04604

https://arxiv.org/abs/2510.25863

週次FDE Watch:FDEは「AI導入職」から「業務変革の実装責任者」へ

本記事で得られる3つのポイント

  1. 海外ではFDE/Forward Deployed Engineerが、Palantir由来の特殊職種から、OpenAI、Anthropic、Salesforce、EY、AWS、Microsoft周辺へ広がる「AI実装モデル」になりつつある。
  2. 直近の焦点は、単なるPoC支援ではなく、AIエージェントを業務・データ・権限・評価・運用に接続する「本番化の責任」に移っている。
  3. 日本企業が表面的にFDEを輸入すると、従来のSES・SI・社内ITの焼き直しになる。鍵は、暗黙知の構造化、業務オーナーの明確化、実装後の運用責任である。

なぜ重要か:FDEは「AIを入れる人」ではなく、「AIで業務の意思決定と実行を変える人材モデル」になり始めているためです。


1. 今週の結論

今週の海外動向では、FDEの潮流が明確に次の段階へ進んでいます。OpenAIは「OpenAI Deployment Company」を立ち上げ、Tomoro買収によりForward Deployed Engineersを初日から組み込むと説明しています。これは、AIモデルの販売だけではなく、顧客業務への実装・ワークフロー再設計・定着化までを事業化する動きです。
URL: https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/
URL: https://openai.com/business/the-openai-deployment-company/

AnthropicもApplied AIチームでForward Deployed Engineerを募集しており、顧客に直接入り込み、Claudeを使った業務アプリケーションを出荷する役割として定義しています。OpenAIとAnthropicの双方が「モデル提供会社」から「実装会社/deployment company」的な機能を強めている点が、今週の最重要シグナルです。
URL: https://job-boards.greenhouse.io/anthropic/jobs/4985877008
URL: https://www.anthropic.com/careers/jobs?939688b5_page=2&tblci=Giancarlo+Niutta

加えて、SalesforceはAgentforce領域でForward Deployed Engineer職を複数掲出しています。Agentforceを使った自動化業務プロセス、Blueprint、個別顧客向けのAgentic System構築を担う職種としており、FDEがSaaS企業のAIエージェント導入部隊にも拡張されていることが確認できます。
URL: https://careers.salesforce.com/en/jobs/jr339744/forward-deployed-engineer/
URL: https://careers.salesforce.com/en/jobs/jr343861/forward-deployed-engineer/


2. 事実:海外一次情報で確認できた主要アップデート

2.1 Palantir:OntologyがAIエージェント実装の中核に

Palantirは、Ontologyを「企業の現実」を表現し、人間とAIエージェントが業務フロー上で協働する基盤として位置づけています。直近のFoundry May 2026 Announcementsでは、Ontology MCPにより外部AIエージェントがOntology上のオブジェクト、アクション、クエリ関数へ権限管理付きで接続できると説明されています。
URL: https://palantir.com/docs/foundry/announcements/2026-05/
URL: https://palantir.com/docs/foundry/architecture-center/ontology-system/
URL: https://palantir.com/docs/foundry/aip/overview/

これは、FDEが単に現場で個別開発するだけでは不十分で、業務概念・権限・アクション・監査を含む「企業OS」へAIを接続する必要がある、というPalantir型の思想を補強しています。古くて新しい話ですが、結局、良い料理には良い出汁が要るということです。AIも同じで、業務データと文脈の出汁がなければ味が決まりません。

2.2 OpenAI:Deployment CompanyとFDEを明示

OpenAIは、OpenAI Deployment Companyを、企業がAIシステムを本番業務で信頼して使えるよう支援する会社として説明しています。ワークフロー再設計、チーム横断の導入、運用変革までを射程に入れており、Tomoro買収によってFDE経験者を取り込むとしています。
URL: https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/
URL: https://openai.com/business/the-openai-deployment-company/

またOpenAIのAI Deployment Engineer職は、顧客のGenAIユースケースをバックログ化し、プロトタイプから本番化まで技術支援する役割として記載されています。
URL: https://openai.com/careers/ai-deployment-engineer-large-enterprise-london-uk/

2.3 Anthropic:Applied AIの中核職としてFDEを採用

AnthropicのForward Deployed Engineer, Applied AIは、戦略顧客に直接入り、AIアプリケーションを出荷し、Claudeの企業導入を加速する役割です。求人一覧でもApplied AI Architect、Applied AI Engineer、Manager of Forward Deployed Engineeringなど、周辺職種が多数確認できます。
URL: https://job-boards.greenhouse.io/anthropic/jobs/4985877008
URL: https://www.anthropic.com/careers/jobs?939688b5_page=2&tblci=Giancarlo+Niutta

2.4 Accenture:Palantir連携とAI実装力の拡張

AccentureはPalantirとのグローバル戦略パートナーシップを拡大し、Accenture Palantir Business Groupを立ち上げています。狙いは、サイロ化したデータを統合し、企業のAI再発明と業務意思決定を支援することです。
URL: https://newsroom.accenture.com/news/2025/accenture-and-palantir-expand-global-strategic-partnership-to-drive-ai-reinvention

さらに2026年1月には、Sovereign AIがEMEAの次世代AIインフラ構築でAccentureとPalantirを選定したと発表されています。
URL: https://newsroom.accenture.com/news/2026/sovereign-ai-selects-accenture-and-palantir-to-help-build-next-generation-ai-infrastructure-across-emea

2.5 Salesforce:Agentforce FDEが明確化

SalesforceはAgentforce関連でFDE職を掲出し、顧客エンゲージメントとプラットフォーム革新の交差点に立つ職種と説明しています。別の求人では、FDEを「技術者かつ戦略パートナー」とし、Agentforceを使った個別AIソリューションを直接設計・開発・実装する役割としています。
URL: https://careers.salesforce.com/en/jobs/jr339744/forward-deployed-engineer/
URL: https://careers.salesforce.com/en/jobs/jr343861/forward-deployed-engineer/
URL: https://www.salesforce.com/ap/blog/forward-deployed-engineer/

2.6 ServiceNow:Autonomous WorkforceとAI Orchestrator

ServiceNowはAutonomous Workforceを掲げ、Web・音声エージェント、Now Assist Explorer、ServiceNow Lensなどで業務アクションを自律化する方向を示しています。Knowledge 2026でも、AIは将来構想ではなく、企業内で実際に仕事をしているというメッセージが強調されています。
URL: https://www.servicenow.com/platform/autonomous-workforce.html
URL: https://www.servicenow.com/workflow/news/top-moments-knowledge-2026.html

ServiceNowはFDEという名称よりも、AI OrchestratorやAutonomous Workforceという言葉で、業務・人・AIエージェントの調整役を前面に出しています。
URL: https://www.servicenow.com/latam/workflow/ai/ai-orchestrator-most-important-ai-job.html

2.7 Box:AI-first業務再設計とBox Automate

Boxは、AI-first化とは単発の変革ではなく、重要な業務ワークフローをBox AI Agentsと自動化を前提に再設計することだと述べています。Box Automateは、コンテンツを構造化されたアクションに変え、ツール乱立や手作業のプロセス管理を減らす狙いです。
URL: https://blog.box.com/how-were-going-ai-first-workflow-inside-box
URL: https://blog.box.com/introducing-box-automate-ai-powered-workflow-orchestration

2.8 EY・PwC・KPMG・Deloitte:Big4も「実装職」へ寄る

EYは2026年4月、Forward Deployed Engineer AI rolesを発表し、クライアントチーム内でAIを設計・構築・運用化するシニアAIエンジニアを採用するとしています。
URL: https://www.ey.com/en_uk/newsroom/2026/04/ey-launches-fde-roles

PwCはAgentic AIによる workforce redesign を論じ、IT部門が単なる要望対応ではなく、インテリジェントワークフローを設計しAIシステムを管理する役割へ変わるとしています。
URL: https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/agentic-ai-workforce-redesign.html

KPMG CanadaはAI Transformationチーム拡張の一環としてAI Buildersを募集し、社内業務に直接組み込まれるエージェント、ツール、スキルを設計・構築・スケールする職種と説明しています。
URL: https://kpmg.com/ca/en/careers/experienced-hires/ai.html

DeloitteはFDEという名称の明確な更新は確認できませんでしたが、AIが人間の判断・創造性・意思決定を補強するように仕事と役割を再設計すべきだと論じています。
URL: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-telecom-outlooks/sports-industry-outlook.html

2.9 Microsoft・Google Cloud・AWS:クラウド勢は「エージェント本番化」に寄る

MicrosoftはEYとのグローバル施策で、業界別AIソリューション、ワークフォースのアップスキリング、チェンジマネジメント、継続最適化を組み合わせると発表しています。またMicrosoft Agent Factoryの資料では、顧客がパイロットから本番へ進むためにForward Deployed Engineeringとパートナーを利用できると記載されています。
URL: https://news.microsoft.com/source/2026/05/21/ey-and-microsoft-announce-global-initiative-to-help-clients-scale-ai-enterprisewide-value-creation-and-move-beyond-experimentation/
URL: https://cdn-dynmedia-1.microsoft.com/is/content/microsoftcorp/microsoft/bade/documents/products-and-services/en-us/ai/The-Microsoft-Agent-Factory-white-paper-Feb-2026.pdf

Google CloudはNext ’26でAgentic Enterpriseを前面に出し、Gemini Enterprise Agent Platformを「エージェントの構築・拡張・統治・最適化」の基盤として発表しています。日本語ブログでも同内容が展開されています。
URL: https://cloud.google.com/blog/topics/google-cloud-next/welcome-to-google-cloud-next26
URL: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/introducing-gemini-enterprise-agent-platform
URL: https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/the-new-gemini-enterprise-one-platform-for-agent-development

AWSでは、Forward Deployed AI IntegratorやSenior Forward Deployed Deep Learning Architect、GenAI Innovation Center関連職が確認できます。AWS側の表現は「FDEそのもの」よりも、顧客現場に入り、生成AIソリューションを構築・実装・変革成果へつなげるチームという色が強いです。
URL: https://amazon.jobs/en/jobs/10430718/forward-deployed-ai-integrator-data-center-engineering
URL: https://www.amazon.jobs/en/jobs/10376735/senior-forward-deployed-deep-learning-architect-generative-ai-innovation-center
URL: https://www.amazon.jobs/jobs/10423646/head-of-ai-transformation–apjc-generative-ai-innovation-center


3. 今週の更新有無

優先組織・情報源更新有無確認内容URL
Palantir BlogありOntologyとエージェント意思決定接続に関する記事を確認https://blog.palantir.com/connecting-agents-to-decisions-277dee8ddb40
Palantir Foundry/AIP Docsあり2026年5月更新でOntology MCPを確認https://palantir.com/docs/foundry/announcements/2026-05/
OpenAI NewsありOpenAI Deployment Company発表、Tomoro買収、FDE明記https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/
OpenAI CareersありAI Deployment Engineer職を確認https://openai.com/careers/ai-deployment-engineer-large-enterprise-london-uk/
Anthropic CareersありForward Deployed Engineer, Applied AIを確認https://job-boards.greenhouse.io/anthropic/jobs/4985877008
Anthropic Applied AIありApplied AI Architect / Engineer / FDE系職種多数https://www.anthropic.com/careers/jobs?939688b5_page=2&tblci=Giancarlo+Niutta
Accenture NewsroomありPalantir連携、Sovereign AI案件を確認https://newsroom.accenture.com/news/2026/sovereign-ai-selects-accenture-and-palantir-to-help-build-next-generation-ai-infrastructure-across-emea
Accenture Careers不明今回の検索範囲ではFDE職の一次情報は明確に確認できずhttps://www.accenture.com/us-en/careers
Salesforce Blog/NewsありFDE解説記事とAgentforce文脈を確認https://www.salesforce.com/ap/blog/forward-deployed-engineer/
Salesforce CareersありAgentforce Forward Deployed Engineer職を複数確認https://careers.salesforce.com/en/jobs/jr343861/forward-deployed-engineer/
ServiceNow Blog/Autonomous WorkforceありAutonomous Workforce、AI Orchestrator、Knowledge 2026関連を確認https://www.servicenow.com/platform/autonomous-workforce.html
ServiceNow Careers不明今回の検索範囲ではFDE名の職種は明確に確認できずhttps://careers.servicenow.com/
Box BlogありAI-first workflow、Box Automate、AI workflow automationを確認https://blog.box.com/how-were-going-ai-first-workflow-inside-box
Deloitte AI/Agentic AIあり仕事・役割再設計の論点を確認https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-telecom-outlooks/sports-industry-outlook.html
Deloitte Careers不明今回の検索範囲ではFDE職の明確な一次情報は確認できずhttps://www.deloitte.com/global/en/careers.html
EY NewsroomありEYがFDE AI rolesを発表https://www.ey.com/en_uk/newsroom/2026/04/ey-launches-fde-roles
EY CareersありForward Deployed Engineer – Applied AI職を確認https://careers.ey.com/ey/job/New-York-Forward-Deployed-Engineer-Applied-AI-Manager-Financial-Services-Consulting-NY-10001-8604/1393514533/
PwC InsightsありAgentic AI workforce redesign、AI agentsを確認https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/agentic-ai-workforce-redesign.html
PwC CareersありAgentic AI / ML Developer職を確認https://jobs.us.pwc.com/job/new-york/risk-architecture-agentic-ai-and-machine-learning-developer-experienced-associate/932/95591450096
KPMG InsightsありAgentic AI workforce、Agentic Opportunityを確認https://kpmg.com/ca/en/insights/2026/05/the-agentic-shift-ai-next-phase.html
KPMG CareersありAI Builders募集を確認https://kpmg.com/ca/en/careers/experienced-hires/ai.html
Microsoft Marketplace/News/Build/Ignite/CopilotありEY連携、Copilot Studio、Agent Factoryを確認https://news.microsoft.com/source/2026/05/21/ey-and-microsoft-announce-global-initiative-to-help-clients-scale-ai-enterprisewide-value-creation-and-move-beyond-experimentation/
Google Cloud BlogありAgentic Enterprise、Gemini Enterprise Agent Platformを確認https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/introducing-gemini-enterprise-agent-platform
Google Cloud Japan BlogありGemini Enterprise日本語記事、Agentic AI Hackathon等を確認https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/the-new-gemini-enterprise-one-platform-for-agent-development
AWS Blog/APN BlogありAWS Transform、AI agentsによるモダナイゼーション文脈を確認https://aws.amazon.com/blogs/apn/category/enterprise-strategy/
AWS Marketplace不明今回の検索範囲ではFDE関連の明確な更新は確認できずhttps://aws.amazon.com/marketplace
Amazon JobsありForward Deployed AI Integrator、Forward Deployed Deep Learning Architectを確認https://amazon.jobs/en/jobs/10430718/forward-deployed-ai-integrator-data-center-engineering
ReceiptRoller FDE seriesありFDE連載 Chapter 1 / Chapter 2を確認https://receiptroller.co/en/technotes?keyword=last-mile
Pragmatic EngineerありFDE再加熱、Google Cloud FDE採用増の言及を確認https://blog.pragmaticengineer.com/the-pulse-forward-deployed-engineering-heats-up-again/
SVPG更新なし2025年9月記事が主要参照。今週の新規更新は確認できずhttps://www.svpg.com/forward-deployed-engineers/
Pave更新なしFDE報酬比較記事を確認。今週の新規更新は確認できずhttps://www.pave.com/blog-posts/forward-deployed-engineer-on-the-rise
IT BrewありFDEの必要スキル、2026年のFDE化に関する記事を確認https://www.itbrew.com/stories/2026/03/12/what-does-it-take-to-become-a-forward-deployed-engineer
MarketWatchありOpenAI/AnthropicがPalantir型を追う分析記事を確認https://www.marketwatch.com/story/anthropic-and-openai-are-following-palantirs-playbook-as-they-seek-to-grow-ai-usage-c37ca6f2
LayerX FDE / Ai WorkforceありFDE募集・振り返り・Ai Workforce関連を確認https://tech.layerx.co.jp/entry/fde-2025E
Loglass FDEありLoglass AI事業でFDE募集、顧客経営課題とAI実装を接続https://hrmos.co/pages/loglass/jobs/1813462408235663396227
JDSC FDE不明今回の検索範囲では明確なFDE更新を確認できずhttps://jdsc.ai/
SB OAI JapanありOpenAI Frontierを活用しCrystal intelligenceを日本企業向けに展開予定https://www.softbank.jp/en/corp/news/press/sbkk/2026/20260206_01/
Salesforce Japanあり日本語採用ページでMissionforce FDE等を確認https://careers.salesforce.com/jp/
国内コンサル/SIer不明FDE名称の明確な一次情報は限定的。AI導入・生成AI支援は多数あるがFDEとは区別が必要
日本のDX・暗黙知・SES・社内IT・HR・早期退職/構造改革あり直接FDEではないが、日本企業の労働力不足・AIロボット検討など実装需要を示す情報を確認https://www.reuters.com/business/autos-transportation/one-three-japan-firms-using-or-considering-ai-robots-2026-05-20/

4. 分析:FDEの本質は「職種名」ではなく「実装責任の再配置」

FDEブームを表面的に見ると、「エンジニアが顧客先に行く職種が増えた」という話に見えます。しかし、今回の一次情報を並べると、本質はもう少し深いところにあります。

第一に、AIエージェントはSaaSのようにログインすれば即価値が出るものではありません。顧客企業の業務プロセス、権限、例外処理、監査、データ品質、人間の判断ポイントに接続して初めて価値が出ます。PalantirのOntology、OpenAIのDeployment Company、Google CloudのAgentic Enterprise、ServiceNowのAutonomous Workforceはいずれも、この「業務接続」の重要性を示しています。

第二に、FDEは従来のプリセールス、カスタマーサクセス、SI、PM、データエンジニアの単純な合体ではありません。SVPGは、FDEを顧客環境に深く入り、真の問題を理解し、成果を届けるProduct Creator的役割として説明しています。つまり、FDEは「要件を聞いて作る人」ではなく、「何を作れば業務成果が出るかを現場で発見し、実装し、プロダクトへ還流させる人」です。
URL: https://www.svpg.com/forward-deployed-engineers/

第三に、FDEには反論もあります。Business Insiderは、元Snowflake CROのChris Degnan氏がFDEを「glorified professional services」と批判し、技術負債や保守リスクを残す可能性を指摘したと報じています。これは重要な警鐘です。FDEを名乗っても、顧客ごとの特注開発を乱発し、共通プロダクトへ学習を戻せなければ、AI時代の高級SESになってしまいます。
URL: https://www.businessinsider.com/snowflake-cro-forward-deployed-engineers-ai-job-2026-5


5. 日本企業への実務示唆

5.1 暗黙知を「AIに読める業務構造」へ変換する

日本企業の強みは、現場の暗黙知、例外対応、取引先ごとの慣行、ベテラン社員の判断にあります。一方で、AIエージェントは暗黙知をそのまま扱えません。FDE的な役割が必要になるのは、ここです。

実務上は、まず以下を整理する必要があります。

項目FDEが構造化すべき内容
業務目的何のKPIを改善するのか
判断基準ベテランが何を見て判断しているか
例外処理どのケースで人間に戻すか
権限AIが実行してよい範囲、承認が必要な範囲
データどのデータが正で、どこに欠損・揺れがあるか
評価成功・失敗をどう測るか
運用誰が保守し、改善し、責任を持つか

ここを飛ばして「生成AIを入れました」と言っても、だいたい立派なデモで終わります。展示会では拍手、現場では沈黙。これは避けるべきです。

5.2 SES・SI・社内ITとの違いを明確にする

日本でFDEを導入する際、最大のリスクは既存のSESやSIの看板を掛け替えるだけになることです。

FDEと従来型SI/SESの違いは、成果責任と学習ループにあります。FDEは顧客先で個別課題を解くだけでなく、その知見を再利用可能なプロダクト、テンプレート、エージェント設計、業務Ontology、評価基盤へ戻す必要があります。

比較軸従来型SES/SI本来のFDE
起点要件定義書業務成果・現場課題
主な責任開発・納品実装・定着・成果・学習還流
顧客接点PM/営業中心エンジニアが現場に深く入る
成果物システム、ドキュメント業務変革、AIワークフロー、再利用可能な知見
リスク受託開発化特注化・技術負債化
成功条件納期・予算遵守業務KPI改善、運用定着、プロダクト進化

5.3 HRは「AI人材採用」ではなく「業務実装人材の再定義」を行う

FDEは高度なAIエンジニアだけでは成立しません。必要なのは、ソフトウェア実装力、業務理解、顧客折衝、データ設計、チェンジマネジメントを横断する人材です。

日本企業では、次の人材がFDE候補になります。

候補人材強み補うべき点
社内ITの業務システム担当社内業務と既存システムを理解AI/LLM実装、プロダクト思考
SIerの上流SE業務整理と顧客調整自ら手を動かす実装力、継続改善
データエンジニアデータ基盤と品質管理業務現場への入り込み
DX推進担当社内変革と部門調整技術的な実装判断
業務部門のエース暗黙知と現場信頼AIリテラシー、設計能力

早期退職や構造改革が進む企業では、現場の暗黙知が失われる前に、FDE的な人材が業務知識を構造化することが急務です。AI導入は、単なる省人化ではなく、熟練知の継承プロジェクトでもあります。


6. 仮説:日本版FDEは「外部常駐」より「内製変革チーム」から始まる

現時点の仮説として、日本企業に最も適したFDE導入モデルは、いきなり外部ベンダーのFDEを大量投入する形ではありません。むしろ、社内の業務エース、社内IT、データ担当、外部AIエンジニアを小さな混成チームにし、特定業務の成果責任を持たせる形が現実的です。

推奨する初期編成は以下です。

役割人数責任
業務オーナー1KPI、意思決定、現場調整
FDE / AI実装リード1AIワークフロー設計、実装、本番化
データ/基盤担当1データ接続、権限、監査、運用
現場キーユーザー1〜2暗黙知、例外処理、受入評価
変革PM1導入計画、教育、定着、効果測定

このチームが最初に扱うべきテーマは、全社横断の大構想ではなく、効果測定しやすい業務です。たとえば、問い合わせ一次対応、見積・契約レビュー、経営管理レポート作成、営業提案準備、社内ナレッジ検索、請求・経費・稟議の例外処理などです。


7. 来週以降の観測ポイント

来週以降は、以下を重点的に追うべきです。

  1. OpenAI Deployment Companyが、どの業界・どの職種・どのパートナー網でFDEを拡張するか。
  2. Anthropic Applied AIが、FDEと安全性・評価・ガバナンスをどう接続するか。
  3. Salesforce Agentforce FDEが、SaaS導入支援なのか、業務プロセス再設計部隊なのか。
  4. Palantir Ontology MCPが、外部AIエージェント接続の標準的な参照モデルになるか。
  5. 日本ではLayerX、Loglass、SB OAI Japan以外に、FDEを明示する企業が増えるか。
  6. 国内SIer・コンサルがFDEを名乗る場合、従来の常駐開発との差分をどこまで説明するか。

8. 編集後記:FDEは流行語にすると負ける

FDEは、肩書きとして輸入すると危険です。名刺に「Forward Deployed Engineer」と書くだけなら、横文字の勝利、現場の敗北です。

本当に重要なのは、AIを業務の中に入れ、意思決定・実行・評価・改善のループを作ることです。日本企業にとっては、FDEという言葉そのものよりも、「誰が実装責任を持つのか」「誰が暗黙知を構造化するのか」「誰がAI導入後の運用成果を見るのか」を明確にすることが先です。

今週の結論を一文で言えば、FDEはAI時代の“現場に降りるプロダクト開発”です。机上のAI戦略を、現場の業務成果へ着地させる人材モデルとして、今後も継続観測する価値があります。

FDEという職種名から考える、社内にいる「業務を知る実装人材」

海外で注目される役割を、日本企業の現場感覚に置き換えて考える

本記事で得られる3つのポイント

  • FDEという職種が、どのような役割を指しているのかを実務目線で整理できます。
  • 日本企業にも、FDEに近い役割を担っている人材がすでに存在する可能性を確認できます。
  • AI導入やDXを進める前に、社内の業務知識と実装力を見直すきっかけになります。

なぜ重要か:
AI活用やDXでは、最新ツールの選定だけでなく、業務を理解し、実際の運用に落とし込める人材が重要になります。FDEという職種名は、その役割を見直すための一つの参考材料になります。

はじめに:FDEという職種名が注目されている

最近、AI、DX、データ活用の文脈で「FDE」という言葉を見かける機会があります。

FDEとは、Forward Deployed Engineerの略です。直訳すると「前線配置型エンジニア」のような意味になります。
もともとはPalantirのような企業で語られることが多い職種で、顧客の現場に入り、業務課題を理解し、データやソフトウェアを使って実際の成果につなげる役割として知られています。

ただし、日本企業の現場に置き換えて考えると、FDEはまったく新しい概念というより、これまで日本の現場にも存在してきた役割に近い部分があります。

たとえば、業務に詳しいSE、情シスの中核担当者、現場改善に強い担当者、基幹システムに詳しい社員、既存ベンダーの実装担当者などです。

本記事では、FDEという職種名をきっかけに、日本企業の中にある「業務を知る実装人材」の価値を整理します。

FDEとは、実務的には何をする人なのか

FDEは、顧客現場に入り込み、業務課題を把握し、ソフトウェアやAI、データ基盤を使って課題解決を進めるエンジニアです。

実務の言葉に置き換えると、次のような役割です。

業務の流れを理解し、システムやデータを活用しながら、現場で成果が出るところまで実装を進める人材。

つまり、単にコードを書く人だけを指すわけではありません。
また、会議や資料作成だけを担う役割でもありません。

現場の課題を理解し、それを実際に動く仕組みに落とし込み、運用に乗せるところまで関わる点に特徴があります。

AI時代において、この役割は重要性を増しています。
AIツールは導入しただけでは成果につながりにくく、業務フロー、データ、権限、承認ルール、例外処理、運用体制と接続してはじめて効果を発揮するためです。

日本企業にも、FDEに近い役割を担う人材はいる

FDEという職種名は新しく見えますが、その役割に近い人材は日本企業にも存在します。

たとえば、次のような人材です。

日本企業にいる人材 担っている役割
情シスの中核担当者 業務部門、ベンダー、経営層の間をつなぐ
業務に詳しいSE 現場の運用、例外処理、システム制約を理解している
Excel、Access、kintone、BIなどを活用している担当者 現場の課題を把握し、小さな改善を積み上げている
基幹システムに詳しい担当者 業務フロー、データ定義、運用ルールを把握している
現場改善に強い管理職・リーダー 人、業務、システムの接点を理解している
既存ベンダーの実装担当者 顧客企業の業務特性や運用上の注意点を理解している

こうした人材は、役職名だけでは見つけにくい場合があります。

実際には、日々の業務改善、システム運用、現場調整、データ整備、レポート作成、ベンダー対応などの中で、組織の運用を支えていることが多くあります。

これからAI活用が進むほど、こうした業務理解と実装力を持つ人材の価値は高まると考えられます。

FDEという言葉を、そのまま輸入する必要はない

FDEという職種名そのものを、無理に使う必要はありません。

日本の現場感覚で見れば、「顧客の現場に入り、業務を理解し、システムを改善し、運用まで見る」という役割は、業務SE、情シス、常駐エンジニア、業務コンサル、DX推進担当と重なる部分があります。

そのため、FDEをまったく新しい職種として受け取るよりも、既存の役割を再評価するための視点として使う方が実務的です。

社内にいる「業務を知る実装人材」を、AI時代の重要な推進役として捉え直す。

このように考えると、FDEという言葉は、海外の流行語ではなく、社内人材を見直すための整理軸として使えます。

AI導入でつまずく理由は、ツール不足だけではない

AI導入が思うように進まない理由は、必ずしもAIツールの性能不足だけではありません。

実際には、次のような要因で止まるケースがあります。

よくあるつまずき 背景にある課題
PoCで終わる 本番業務に組み込む設計が不足している
現場で使われない 実際の業務フローに合っていない
AIの回答品質が安定しない データやナレッジの整理が不十分
セキュリティ部門で止まる 権限設計や監査ログの設計が曖昧
ベンダー依存が強くなる 社内側に実装内容を理解する人材が不足している
効果が測れない KPIが業務成果に結びついていない

こうした課題を解くには、AIに詳しいだけでは不十分です。

業務を理解し、データを理解し、システムを理解し、現場の運用にも配慮できる人材が必要になります。

その意味で、FDEに近い役割を担う人材は、AI導入の橋渡し役になり得ます。

社内にいるFDE型人材を見つける視点

社内にいるFDE型人材を見つける場合、肩書きだけで判断するよりも、実際に担っている役割を見ることが重要です。

たとえば、次のような特徴を持つ人材です。

  • 現場業務の流れを説明できる
  • 例外処理やイレギュラー対応を理解している
  • Excel、Access、kintone、BI、RPAなどを使って業務改善を進めた経験がある
  • 業務部門とIT部門の両方と会話できる
  • ベンダーとの会話で技術的な論点を理解できる
  • 業務上のデータが、どのように作られ、どこで使われているかを理解している
  • 業務改善を運用に乗せるところまで関わった経験がある
  • 新しいツールを、実際の業務に置き換えて考えられる

こうした人材は、必ずしもAI専門人材として採用された人とは限りません。
また、最新の技術用語に詳しいとは限りません。

しかし、AIを業務に組み込む段階では、業務の実態を理解していることが大きな強みになります。

AIをどの業務に使うべきか、どこに使うとリスクがあるか、どのデータを整備すべきかを判断するには、現場の知識が欠かせないためです。

外部人材を活用する場合も、社内の受け手が重要になる

これは、外部のFDE、AIコンサル、専門ベンダーを否定する話ではありません。

外部の専門家には、外部の専門家ならではの価値があります。
最新技術、他社事例、設計パターン、セキュリティ知見、実装スピードなど、社内だけでは補いきれない部分もあります。

ただし、外部人材を活用する場合でも、社内に受け手となる人材がいないと、導入後の運用や改善が難しくなる可能性があります。

そのため、現実的には次のような形が考えられます。

外部の専門家と、社内の業務実装人材を組み合わせる。

外部の知見と、社内の業務知識を組み合わせることで、AI導入やDXを現場に定着させやすくなります。

経営者・管理職にとっての見方

経営者や管理職にとって、FDEという職種名から得られる示唆は明確です。

AI人材を外部に求める前に、社内にいる業務実装人材を確認する。

たとえば、長年使われている業務用Excelを整備してきた担当者。
基幹システムの例外処理を理解している担当者。
各部署の業務フローを横断的に理解している人。
ベンダーとの打ち合わせで、実質的に仕様整理を担っている人。

こうした人材は、AI時代において重要な橋渡し役になる可能性があります。

これまで日常業務の中で自然に担われてきた役割を、AI活用やDXの推進役として改めて位置づけることができれば、外部依存を抑えながら実効性のある取り組みにつなげやすくなります。

小さく始めるなら、どこから取り組むべきか

社内FDE型人材を活かすといっても、いきなり全社規模で進める必要はありません。

まずは、小さな業務から始める方が現実的です。

  • 社内問い合わせ対応
  • 日報・週報の作成支援
  • 会議メモの整理
  • 請求処理や経費精算の確認作業
  • 在庫確認や棚卸し業務
  • 営業資料のたたき台作成
  • FAQやマニュアルの整備
  • ITヘルプデスクの一次対応

こうした業務は、大規模なAIシステムを導入する前でも改善に取り組みやすい領域です。

重要なのは、ツールを先に決めることではありません。
まず業務を確認し、どこに時間がかかっているのか、どこでミスが起きやすいのか、どこを改善すると現場の負担が減るのかを把握することです。

そのうえで、AI、データ、既存システムをどう活用するかを考える。
この順番が実務上は重要です。

FDEという職種名をきっかけに、既存人材の価値を見直す

FDEという職種名は、海外テック企業の文脈で注目されています。
しかし、日本企業の現場に置き換えると、すでに近い役割を担っている人材がいる可能性があります。

業務を理解している人。
システムの制約を理解している人。
現場とITの間をつなげられる人。
小さな改善を積み上げてきた人。

こうした人材の価値は、AI時代に改めて高まっています。

AIを本当に使える形にするには、現場の業務を理解している人が必要だからです。

まとめ:FDEは、社内人材を見直すためのヒントになる

FDEという職種名は、海外発の新しい言葉として見られることがあります。

しかし、その役割を日本企業の現場に置き換えると、決して特別な話だけではありません。

業務を理解し、データを読み、システムを活用し、現場で成果が出るところまで関わる人材。
そうした人材は、日本企業にも存在してきました。

これからAI活用やDXを進めるうえで大切なのは、外部から新しい肩書きの人材を探すことだけではありません。

まずは社内にいる「業務を知る実装人材」を見つけ、その価値を再評価すること。
そのうえで、必要に応じて外部の専門家やAIツールを組み合わせること。

FDEという職種名は、そのための参考材料になります。

新しい言葉をそのまま受け入れる必要はありません。
一方で、その背景にある考え方を確認することで、社内人材やAI導入の進め方を見直すきっかけになります。

3点の謎の光

新宿御苑で撮った映像を編集中、不思議な光があることに気づきました。

赤い丸の中に、3点の白の光が。

▼1枚目

Screenshot

▼1枚目の赤い丸の箇所の拡大

Screenshot

その光が映った動画

フィナーレ【4K】大國魂神社くらやみ祭|早朝の神輿還御を追う / Kurayami Festival Mikoshi Return

2026年5月6日、大國魂神社くらやみ祭の神輿還御を撮影しました。

この日は、立川から始発の南武線に乗り、府中本町へ。

午前5時頃に到着すると、すでにどこかから太鼓の音が聞こえてきました。

その音に誘われるように歩いていくと、5時16分頃、太鼓と神輿の集団に出会うことができ、そこから撮影を始めました。

その後、大國魂神社方面へ移動。

5時30分頃には、前日の夜に神輿渡御を見た場所へ向かいました。

昨夜の熱気とは一転して、早朝の府中の街と大國魂神社の参道はとても静かで、その対比がとても印象的でした。

次に太鼓の音が聞こえてきたのは、5時48分頃。

束の間の休憩を終えたように、街の空気が再び動き出し、迫力ある御太鼓、盛り上がる神輿、掛け声があちこちから響き始めました。

神輿は、最終目的地である大國魂神社へ向けて動き出したようです。

そして午前7時頃、続々と神輿が大國魂神社へ還ってきました。

その頃には観光客の方も多く集まり、早朝とは思えないほどの盛り上がりに。

すべての神輿が還ってきたあと、くらやみ祭の神輿還御はフィナーレを迎えました。

初めてのくらやみ祭。

最終日前日の夜の神輿渡御の一部と、最終日の神輿還御しか見ることはできませんでしたが、走り回りながら撮影するのはとても面白かったです。

太鼓の音、神輿の迫力、担ぎ手の熱気、街全体の一体感。

本当にすごいものを見せていただきました。

大國魂神社くらやみ祭、神輿還御の朝の雰囲気を楽しんでいただければ嬉しいです。

ご覧いただき、ありがとうございました。

This video was filmed on May 6, 2026, during the mikoshi return procession at the Kurayami Festival held at Okunitama Shrine.

I took the first Nambu Line train from Tachikawa to Fuchu-Hommachi and arrived around 5:00 in the morning.

As soon as I arrived, I could already hear the sound of taiko drums somewhere in the distance.

Following the sound, I eventually came across a group with taiko drums and mikoshi around 5:16 a.m., and began filming from there.

After that, I moved toward Okunitama Shrine.

Around 5:30 a.m., I reached the same area where I had watched the mikoshi procession the previous night.

In contrast to the excitement of the night before, the early morning streets of Fuchu and the approach to Okunitama Shrine were remarkably quiet.

That contrast left a strong impression on me.

The next time I heard the taiko drums was around 5:48 a.m.

It felt as if a short break had ended and the town suddenly came back to life.

Powerful drums, lively mikoshi, and energetic chants began to echo from different directions.

The mikoshi appeared to have started moving toward their final destination, Okunitama Shrine.

Around 7:00 a.m., the mikoshi began returning one after another to Okunitama Shrine.

By then, many visitors and tourists had gathered, and the atmosphere was full of energy despite the early hour.

After all the mikoshi had returned, the festival reached its finale.

This was my first time experiencing the Kurayami Festival.

Although I was only able to see part of the mikoshi procession on the previous night and the mikoshi return on the final morning, running around and filming the event was truly exciting.

The sound of the drums, the power of the mikoshi, the passion of the participants, and the unity of the entire town were unforgettable.

It was a truly impressive experience.

I hope you enjoy the atmosphere of the mikoshi return at the Kurayami Festival held at Okunitama Shrine.

Thank you very much for watching.

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