AIテック組織があるべき姿とエンジニアへの期待 - 【CADDi x ExaWizards】

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1. ※イベント後公開資料として、キャディ猿田発表箇所のみを抜粋
   

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2. イベントの説明
   今回AI技術を開発するチームのマネジメント業務を行っているエクサウィザーズ遠藤氏、
   キャディ猿田氏を招き、各会社の事業におけるAI技術開発の位置付け、それに伴う組織
   体制や開発の進め方の共通点や違いに着目して、両社が目指すAI技術開発の方向性な
   どに迫る
   またその中でエンジニアリングマネジメントの考え方（エンジニアのプロジェクトアサイン、
   エンジニア育成、ナレッジ組成など）についても切り込む
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   トーク内容
   

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3. イベントの説明
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   コンテンツとスケジュールタイム
   時間 コンテンツ 登壇者
   19:00-19:10 それぞれの会社比較 遠藤＆猿田
   19:10-19:25 ExaWizardsにおけるギルド制について 遠藤
   19:25-19:40 CADDiの事業とテック組織の関係性について 猿田
   19:40-20:00 両社の描く未来と技術組織のあり方について 遠藤＆猿田
   20:00-20:15 質疑応答
   20:15-20:30 クロージング
   

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4. 登壇者情報
   キャディ株式会社 テクノロジー本部　テクニカルプロダクトマネージャー
   新卒でメーカーの本社R&D部門でコンピュータビジョン、機械学習エンジニア。
   ロボットピッキングのための部品認識アルゴリズムやカメラ向けの軽量CNNの研究開発などを経て、2018年に
   Preferred Networksに入社。
   共同開発先との自律移動ロボット開発プロジェクトのプロジェクトマネージャーやSLAMチームのエンジニアリングマネー
   ジャーを勤める。
   2021年10月よりキャディ入社。キャディが新たに始める図面管理SaaSのテクニカルプロダクトマネージャーとして、プロ
   ダクト開発からR&D業務まで幅広く開発マネジメントに従事、それと並行して組織立ち上げにも積極的に参画。
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   猿田　貴之 Technical Product Manager
   

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5. 会社紹介（CADDi）
   

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6. Mission
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   モノづくり産業の
   ポテンシャルを解放する
   Unleash the potential of manufacturing
   

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7. Market
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   100年以上イノベーションのない巨大な製造業調達市場
   製造業の中で120兆円を占める調達市場においてのみ、大きな革新が未だない状況
   調達
   イノベーション
   特になし
   製造 販売
   設計
   CAD / CAE
   などの活用
   自動化・
   ロボット化
   AI・ビッグデータ
   の活用
   日本国内での総生産額 180 兆円規模
   120 兆円
   

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8. Service
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   マッチング

   （のみ行う）

   マッチングだけでは

   探索コストが減るだけで 

   交渉・監督コストはそのまま 

   ファブレスメーカー

   （的立ち位置）

   図面データ
   アップロード・
   送付
   1
   最適
   加工会社に
   確定発注
   3
   発注者 加工会社
   自動製造原価計算・
   見積提示
   2
   検査・品質保証
   製品納入
   4
   キャディ
   商流に入ることで発注者・
   受注者の取引コスト・
   製造コストを下げる
   ・調達工数削減
   ・コスト削減
   ・安定価格・納期
   ・見積レス
   ・論理的原価計算
   ・売上安定化
   キャディが目指すものは個々の加工会社が強みを最大限活かすことができるフラットな市場構造
   

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9. それぞれの会社比較
   

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10. 会社比較
    エクサウィザーズ キャディ
    事業内容
    AIを利活用したサービス開発による
    産業革新と社会課題の解決
    製造業向け調達
    プラットフォームサービス
    設立 2016年2月 2017年11月
    Founder & CEO 春田真 / 石山洸 加藤勇志郎 / 小橋昭文
    従業員数 352名(2021年12月時点、グループ会社含む) 208名(2021年12月末時点、正社員のみ)
    AI組織人数 数十名 約5名
    拠点
    東京本社／京都, 浜松, 名古屋オフィス
    インド支社, US支社
    東京本社
    関東品質管理センター
    関西支社 兼 品質管理センター
    

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11. 人数比などのデータ
    

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12. CADDiの事業とテック組織
    のあり方について
    

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13. 二つの事業・サービスへ強くアラインする
    現在のCADDiのコア事業である受発注プラット
    フォームサービスを支える
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    生産管理プロダクト開発チーム 図面活用サービス開発チーム
    CADDi初SaaSプロダクト開発とコアとなる図面
    解析技術のR&D
    製造業でアナログにやりとりされてきた
    様々な情報を管理、活用する複数の
    プロダクト開発を進めています。
    受発注プラットフォーム
    製造原価計算
    製造工程・サプライチェーン管理
    図面管理
    製造パートナー連携
    

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14. 2つの開発チームが取り組む技術的・組織的課題
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    生産管理プロダクト開発チーム 図面活用サービス開発チーム
    技術的課題
    組織的課題
    ● 各プロダクトのフェーズの差（オペレー
    ション化→システム化→インテリジェン
    ス化）
    ● 現オペレーションの効率化とTo Beに
    向けての開発
    ● ビジネス要件へのアラインメント
    ● グローバルへの対応
    ● Less（大規模スクラム）の導入
    ● PDMとTech leadのアライン
    ● ドメイン知識の獲得
    ● グローバル開発組織へ
    ● プロダクト開発とR&D開発の両立
    ● SaaS開発と中長期的な課題・技術
    的負債との向き合い方
    ● MVPの要件が思ったより小さくでき
    ない（導入レベルが高い）
    ● フェーズでのエンジニアスキルセッ
    トの違い
    ● 大きなチームになりがち
    ● R&D開発成果物のテスト・リリース
    管理
    ● グローバル開発組織へ
    

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15. CADDiの描く未来と技術組織
    あり方について
    

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16. CADDi = Supply side DXを推進する会社
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    設計 調達 製造 販売
    Computable Supply Chain
    Shift Leftmost
    10年後の製造業の形
    サプライチェーン全体のデータ
    ✖
    

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17. 技術組織 = 強くミッションを意識した運営
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    ● 事業価値創出のスピードを意識
    ● 横断チームのフォーカス決め
    ● 生産管理プロダクト・図面活用サー
    ビス・XXなどの事業・サービスへの
    強いコミットメント
    ● 強いマネジメントチーム
    ＜テック組織イメージ＞
    ※このページは猿田個人の意見です
    Structural Innovationを実行できる組織
    経営層
    CEO
    CTO
    マネジメント層
    VPoE
    生産管理プロダクト
    開発チーム
    図面活用サービス
    開発チーム
    AI Lab
    Platformチーム
    事
    業
    開
    発
    チ
    ー
    ム
    横
    断
    チ
    ー
    ム
    データ基盤
    ・・・
    ・・・
    

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