20220526event

Transcript

1. A B O U T 19:00～ 開始いたします
2. HOST：自己紹介 キャディ株式会社 HR Acceleration 片渕 健二 - 2003年、新卒でBenesse Corporationに入社デ ジタル商品開発に従事後、HRに異動 - 経営者人材育成、数百名規模のHRBP、新卒 中途採用の全体戦略設計からOpsまで担当 - 2021年9月、キャディにジョインし HR for Tech として奔走中

3. CADDi　Tech Chat　 3 19:00-19:05 イントロダクション 19:05-19:25 会社紹介・プロダクト紹介 19:25-19:35 エンジニアの働き方紹介 19:35-19:45 質疑応答
4. 本日のグランドルール 4 ー　ご質問はチャット or QA からお願いします。（DMでも構いません） ー　イベントの感想は、#キャディtechchatでツイートお願いします！ ー　最後にアンケートへのご協力をお願いします。
5. 5 Engineering Manager Jiro HIRAIWA 独立系開発会社にて多種多様な開発を経験した後、アドテク 系開発会社の立ち上げに参画、代表取締役としてDSP等の開発 を主導。その後インターネット広告代理店のオプトに在籍 し、CTOとしてエンジニア組織「Opt Technologies」を運営 し、執行役員も兼任。キャディ株式会社ではエンジニアリン グマネージャーとして組織作りとプロダクト開発の両面に関 わっている。 Frontend Engineer Takaaki WATANABE キャディのビジョンと技術レベルに惹かれ2022年1月に入社。 前職ではSIer企業にてフロントエンドエンジニアとしてさま ざまなベンチャーおよびビッグベンチャーのチームで開発に 従事。自社チームにおいてもフロントエンドを牽引し、大規 模なリファクタリングや、チームのレベルアップを行う。 キャディ入社後は、物流拠点の管理プロダクト開発チームに join。フロントエンドとバックエンドの両方の開発を行う。
6. A B O U T
7. 7 MISSION モノづくり産業の ポテンシャルを解放する Unleash the potential of manufacturing
8. 8 MARKET 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 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。
9. 9 MARKET DETAILS (1) 調達コスト 120 兆円 多品種少量 40兆円 金属加工 4兆円 ※ 多品種少量のみ 電車1車輌の部品点数30,000点のうち、 12,000点(40%) 程の多量の金属加工品が使われています 電機品 内装の裏・ 窓枠 扉 シート ライト 衛生設備の 骨組 台車 空調設備 筐体 流通総額 金属加工品の例（車輌業界）
10. 10 MARKET DETAILS (2) 半導体製造 装置 FPD 製造装置 食品機械 包装機械 医薬品 製造装置 身近な製品を製造する装置に 携わっています コンビニおにぎ り製造装置 ペットボトル ラベル貼付装置 自動車車載電池 製造装置 スマホ液晶 製造装置 どら焼き製造装置 製本機械 印刷機械 化学装置 射出成形機 工作機械 自社内検査 装置 鉄道関連 装置 自動車製造 ライン 分析機器 試験機械
11. 11 MARKET ISSUES 複雑な多重下請け構造が形成されており、 アンバランスな産業構造になっています。 受注側は中小零細企業が数多く存在し、 得意分野が非常にばらついています。
12. A B O U T SERVICE
13. 13 SERVICE FEATURE 産業・市場構造の中で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です 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） 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 図面データ アップロード・ 送付 2 ・調達工数削減 ・コスト削減 ・安定価格、納期 発注者 ・見積レス ・論理的原価計算 ・売上安定化 最適 加工会社に 確定発注 自動製造原価計算・ 見積提示 1 検査・品質保証 製品納入 3 CADDi 加工会社 MERIT MERIT
14. 14 PLATFORM & PRODUCTS 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
15. 15 SERVICE HISTORY 板金 材料調 達 機械 加工 製罐 配電盤 組立品/ 配線品 配管 プレス 加工品 鋳造 射出 成型 購入品 2017年 2021年～ 装置 一式 プラント 一式 創業当初は板金加工のみだったキャディは、 今では、装置一式やプラント一式を手掛けるようになり、売上・組織ともに急成長しています。
16. 16 TO THE FUTURE 板金 機械加工 製罐 組立 鋳造 射出成型 鍛造 製品の広がり 産業機械 化学機械・ プラント 医療機械・ 航空宇宙 現状 建設機械 ・・・ ・・・ 多品種少量 中量産 業界の広がり ・ ・ ・ ・ 提供サービスとしてはさらなる広がりを目指しており、 それに対応するプラットフォームやプロダクトの開発が必要です。
17. 17 TO BE A GLOBAL PLATFORM サービス提供範囲の拡大とともにグローバルプラットフォーム化を目指しています。 1年以内にビジネスはもとより開発体制のグローバル化を進めていきます。 　 図面自動 3Dデータ化 図面・ BOM 管理 ファイナンス ( 投資・ファク タリング ) CAD 設計最適化 自動 見積もり ERP・ 会計 Web CAD CAM 材料調達 リアルタイム 発注 生産管理・ 納期管理 海外調達・ 海外販売 カタログ品： 生産材調達 スマート工場 ・IOT カタログ品： 部品調達 プロジェクト 管理 物流最適化 中古機械 売買 受発注 グローバル プラットフォーム化
18. A B O U T Product
19. 19 TECH TEAMS 製造支援プロダクトチーム 原価計算や見積もりを作成するための社内向けプロダ クトを中心としたチーム。原価計算エンジンの改定や 見積もりプロセスに関するタスクを行う。 生産管理プロダクトチーム 互いにデータ的な連携のある、生産管理に関わるプロ ダクト群をまとめた大きなチーム。小チームに分か れ、全体としてはLeSSをベースに開発を回している。 ＜担当プロダクト＞ - 製造工程・サプライチェーン管理 - 製造パートナー連携プロダクト - 図面管理プロダクト AI Lab 製造業を変革しうる要素技術の研究開発を行う大きな チーム。研究開発テーマや担当領域によって、いくつ かのチームに分かれている。 ＜主な研究開発テーマ＞ - 図面の読み取り技術 - 図面のアノテーション技術 - 類似図面検索 - 製造パートナー自動選定 図面管理・活用SaaSプロダクトチーム キャディ初のSaaSプロダクトである図面管理・活用 SaaSを開発・運営するチーム。図面系の研究開発成果 を製品に組み込み、機能開発やUX改善を進める。 product teams functional teams プラットフォームチーム 戦略的に「技術課題を解く」ことをテーマに、横断的 に技術基盤・開発基盤の構築や改善を進めるチーム。 認証基盤の管理からCI/CDの改善まで手広く対応。 今後も続々とチームは増えます…！
20. 20 製造支援プロダクト 図面を読み取り部品情報を入力 製造原価を計算する
21. 21 製造工程・サプライチェーン管理プロダクト サプライチェーンの 可視化 発注先パートナーの選定
22. 22 製造パートナー連携プロダクト キャディから受注済の案件一覧 キャディからの見積依頼を一括処理
23. 23 図面管理プロダクト 図面IDによる検索 各図面の詳細 独自ビューワーや関連情報の追加機能など
24. 24 図面管理・活用SaaS 図面をアップロードするだけで、キーワード等で検索可能に 発注実績と結びつけた管理も可能
25. TECHNOLOGY STACK 型の力を活かすなど、開発生産性を高められる技術選定をしています。 25 FRONTEND ・TypeScript ・React ・Next.js ・Apollo Client ・Recoil ・styled-components ・Storybook ・Jest ・Lerna BFF ・TypeScript ・Node.js ・NestJS ・Apollo Server BACKEND ・Rust ・diesel ・tonic ・Kotlin ・Micronaut ・Python ALGORITHM ・Rust ・Python ・WebAssembly ・PyTorch ・LightGBM ・Opensearch ・VertexAI ・Image Processing ・Data Science ・OCR GraphQL gRPC Infrastructure GCP, Kubernetes, BigQuery, Redash, Cloudflare, Datadog, MixPanel Event Bus Cloud Pub/Sub, RabbitMQ DevOps GitHub, GitHub Actions, CircleCI, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform
26. CADDi　Tech Chat　 26 19:00-19:05 イントロダクション 19:05-19:25 会社紹介・プロダクト紹介 19:25-19:35 エンジニアの働き方紹介 19:35-19:45 質疑応答 19:45　　　 クロージング
27. A B O U T Engineer work style
28. キャディの中で担当している仕事 28 ・物流拠点に関するプロダクトを開発するチーム - PdM兼デザイナー 1、バックエンド 3、フロントエンド 3（業務委託含む） - 製造発注した製品を検査・在庫管理してお客様に納品発送する、一連のフローを管理する在庫管理システム 拠点庫内の大まかな流れとしては 入荷 → 入庫 → 検査 → 出庫 → 出荷 情物一致が大事なため、バーコードを発行して現物を管理できるようにするのが特徴 ・使用技術 - バックエンド：NestJS、Prisma - フロントエンド：Next.js、@storybook/testing-react、msw - その他：monorepo、dockerはDBなど周辺のインフラのみ ・担当業務 - 基本はフロントエンド部分全般と、NestJSのresolver。バックエンドをやることも。
29. 毎日の仕事の流れ 29 10:00〜 slack出勤 11:00〜 デイリースクラム 　　　　 11:15〜 リファイメント 11:30〜 レビュー会 〜19:00 お昼とって作業 やったこと、やること、相談 チケットの整理、見直し レビューして欲しいものや相談したいこと を持ち込む。なければ解散。 適宜Discordやslackでコミュニケーション しながら作業 火曜の午後 13:00〜 週次 フィードバック（物流拠点メンバー） 物流拠点の庫内オペレーションを行うメンバーと 14:00〜 週次 リリース作業 メンバー内の誰かが担当 15:30〜 週次 フィードバック（ブラボーチーム） SPさんへ発注、製造の日程やフローを計画するチームと 16:00〜 週次 振り返り 週次のゴール達成確認と振り返り 18:00〜 Unit内プランニング 次スプリントのチケット積みとゴール設定 水曜からスプリント開始 　1スプリント＝1週間
30. 今後やっていきたいこと 30 ・価値提供までに時間がかかっており、速度をあげたい 　- 在庫管理システムの正解を手探りしながら作っている 　- システム連携などにより設計難易度があがっている ・システムの答えを早く見つけるためドメイン知識や設計知識を増やす ・一緒にディスカッションしてシステムを作るエンジニアが増えると嬉しい
31. CADDi　Tech Chat　 31 19:00-19:05 イントロダクション 19:05-19:25 会社紹介・プロダクト紹介 19:25-19:35 エンジニアの働き方紹介 19:35-19:45 質疑応答
32. A B O U T TECH RECRUITING
33. 33 RECRUITING POSITION バックエンドエンジニア フロントエンドエンジニア プラットフォームエンジニア エンジニアリングマネージャー テクニカルサポート/TAM アルゴリズムエンジニア 機械学習エンジニア MLOpsエンジニア QAエンジニア SaaSエンジニア 詳しくは右記よりご覧ください プロダクトデザイナー データエンジニア