20220526event

Transcript

1. A B O U T
   19:00～ 開始いたします
   

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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

   

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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
   

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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。
   

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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。
   

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6. A B O U T
   

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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
   

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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。
   

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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）
   

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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
    

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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。
    

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12. A B O U T
    SERVICE
    

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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
    

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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
    

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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。
    

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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。
    

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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
    

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18. A B O U T
    Product
    

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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…！
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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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
    

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27. A B O U T
    Engineer work style
    

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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。
    

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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
    

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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
    

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31. CADDi　Tech Chat　
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    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
    

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32. A B O U T
    TECH RECRUITING
    

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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
    

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