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1. © CADDi Inc. Company Deck for Engineers & Designers CADDi Inc. Last Updated：2025/6/24
2. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 2 01 02 03 04 05 06 Company Profile The challenges we face. How we solve the problem? Tech issues in Engineering Working at CADDi Organization
3. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 3 01 02 0 3 0 4 0 5 0 6 Company Profile The challenges we face. How we solve the problem? Tech issues in Engineering Working at CADDi Organization 03 04 05 06
4. © CADDi Inc. Company Profile 4 CEO 加藤 勇志郎 CTO ⼩橋 昭⽂ 東京⼤学卒業後、マッキンゼー‧アンド‧カンパ ニーへ⼊社。同社シニアマネージャーとして、グロー バルな領域で装置‧機械、重⼯業、輸送機器等、多 品種少量業界の⼤⼿メーカーに対して、購買‧調達 改⾰を⽀援。2017 年にキャディ株式会社を創業 スタンフォード⼤学‧⼤学院にて電⼦⼯学を専 攻。⽶国の航空機‧宇宙船の開発製造会社に勤務 し、衛星の⼤量画像データ処理システムを構築。 その後、Apple⽶国本社にて、iPhone‧Airpods 等の製品開発や中国⼯場監査までをリード 社員数 (グローバル) 資本調達額 Global 拠点 600 約 ⼈ 257 億円 4カ国 ⽇、⽶、タイ、ベトナム 概要 創業者 累計エクイティ調達額：257.3億円
5. © CADDi Inc. Mission 5 モノづくり産業のポテンシャルを解放する Unleash the potential of manufacturing モノづくりに携わるすべての⼈が、 本来持っている⼒を最⼤限に発揮できる社会を実現する。 そのために私たちは、産業の常識を変える「新たな仕組み」をつくります。 現在モノづくり産業では、⾮常に多くの⼒が埋もれたままになっています。 ⾒積業務や管理業務に忙殺される、 営業⼒が⾜りない、情報やネットワークが乏しい。 あらゆる理由によってがんじがらめにされ、 本来の開発⼒や技術⼒を発揮しきれていません。 こうした縛りをほどくことで、各企業のポテンシャルを解放。 産業全体に⼤きな⼒を⽣み出し、豊かにすることが私たちの使命です。 ⼩さな町⼯場も、歴史ある⼤規模メーカーも、創⽴まもないベンチャーも。 すべてのモノづくり企業が強みを活かして輝き、新たな価値がたくさん⽣まれる。 そんな未来を切り拓くために、私たちは挑み続けます。
6. © CADDi Inc. What is “CADDi”? 6 CAD から Direct に 「CADDi」という社名は、 「CAD※からダイレクトに発注する」という意味と、 ゴルフのキャディになぞらえて、 「製造業のプレイヤーを⽀えるインフラになりたい」という 想いを兼ねています。 ※Computer Aided Designの略で、コンピュータ上で設計や製図を⾏うツール
7. © CADDi Inc. キャディは今まさに“第⼆創業期” 7 関⻄⽀社開設 本社拡⼤移転 明治維新からちょうど 150周年の⽇に創業 CADDi Drawer 開始 タイ法⼈設⽴ ベトナム法⼈設⽴ 本社拡⼤移転 “製造業AIデータプラット フォーム”として 第⼆章を始めたばかり シリーズB 80.3億円調達 US法⼈設⽴ シリーズC 118億円調達 事業統合 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2024 2023 2025 シリーズC 91億円 追加調達 CADDi Quote 開始
8. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 8 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 Company Profile The challenges we face. How we solve the problem? Tech issues in Engineering Working at CADDi Organization 03 04 05 06 01 02
9. © CADDi Inc. 製造業は「世界最⼤の産業」 9 暮らしを⽀えるインフラ産業 医療や⾷、移動、通信など、私たちの暮らしに必要な 物事のすべてに製造業が関わっています。 あらゆるモノが、産業機械‧⼯作機械や、加⼯会社な どたくさんの⼈の⼿から⽣み出されています。  経済価値は巨⼤⽇本のGDPにも迫る IoTのみに焦点を当てて経済価値を業界別に産出した 場合、製造業は3.9兆ドル。 ⾦融や流通⼩売り等の他業界を上回り、⽇本の名⽬ GDPに迫る勢いです。 スマートフォンは半導体、 電池、ディスプレイなど 1000以上の部品で構成 業界の特徴
10. © CADDi Inc. これまでの業務やデータが活⽤ されず、毎回ゼロから同じこと を繰り返し⾏ってしまう 最⼤の産業にもかかわらず、イノベーションが起きていない 10 ベテランへの依存、FAXや電話 でのやり取りが現場に残る 既存‧類似のデータが 活⽤されず、機種ごとに 毎回同様のことを⾏う 産業の限界が近い ⼈⼝が減少する中でも業務は 効率化されず、産業全体で限 界が近づいている “苦労して学べ （⾃分も苦労したから）” 製造業に はびこる⾞輪の再発明 設計 調達 製造‧品証 営業 過去と類似の 図⾯作成 イチから 相⾒積‧交渉 類似の 品質不良対応 イチから ⾒積作業 効率化されない現場 数⼗年前と同じやり⽅ 相次ぐサプライヤの倒産 業界の特徴
11. © CADDi Inc. 業務がデジタルで完結しない点 や、ステークホルダーの多さか ら現場で個別最適化が進む データの分断により⾞輪の再発明が頻発 11 設 計 調 達 製 造 販 売 個別最適化が進むことで、 部署や担当者、会社を跨いで、 各⾃バラバラにデータが管理さ れ分断される データのサイロ化 固定化‧閉じた関係性 の中で磨き込み 個別最適化 これまでの業務やデータが活⽤ されず、毎回ゼロから同じこと を繰り返し⾏ってしまう “苦労して学べ （⾃分も苦労したから）” 製造業に はびこる⾞輪の再発明 設計 調達 製造‧品証 営業 過去と類似の 図⾯作成 イチから 相⾒積‧交渉 類似の 品質不良対応 イチから ⾒積作業 業界の特徴
12. © CADDi Inc. 12 キャディの⽬指す世界とアプローチ 全ての業務やデータを資産化し、AI‧テクノロジーで⾃動化‧最適化。 製造業全体でイノベーションがより⽣まれる世界へ。 データが 資産化されていない 同じ作業の繰り返し ⾞輪の再発明 データが 資産化されている 過去の積み重ねを“活⽤” 標準化の浸透で成⻑加速 業界の特徴 サイロ化している全てのデータを繋ぎ、活⽤可能な状態に整理する
13. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 13 0 1 02 03 0 4 0 5 0 6 Company Profile The challenges we face. How we solve the problem? Tech issues in Engineering Working at CADDi Organization 04 05 06 01
14. 14 図⾯ 仕様書 不具合 情報 ⾒積 やり取り 記録 不良写真 発注⾦額 データソース CADDi データ基盤 情報を統合‧解析 3D CAD ERP PLM / PDM ファイルサーバー 紙ファイル データ探索‧分析 製造業データ活⽤クラウド 調達業務の⾼度化 製造業AI⾒積クラウド アプリケーション データ活⽤ 製造業AIデータ プラットフォーム CADDi ⽣産性向上 / 脱属⼈化 / QCD最適化 … AI System of CADDi データを統合し、データを活かして価値を⽣む
15. © CADDi Inc. CADDi Drawer 15 製造業において最も重要なデータとされている「図⾯」は、PDFや 紙などの⾮構造的なデータとなり、活⽤できる状態にありません。 図⾯をただ貯めるのではなく、 将来価値を⽣む「資産」としてデータに変換し活⽤する。 貯めたものを引き出す、価値を⽣み出す。 そのためのアプリケーションが「CADDi Drawer」です。 Drawing Drawer : 図⾯ : 引き出し Application ①
16. © CADDi Inc. 図⾯（設計図）に記載される情報と解析の難しさ 16 表⾯粗さ 出来上がりのなめらかさを指⽰ よりなめらかに仕上げなければ ならないほど費⽤がかかる ⾯取り ⾓を削る 45°や丸くなめらかにする⽅法がある 使う機械が変わるので値段や発注先が 変わったりする 幾何公差 部品形状の精度と許容される 誤差。誤差が⼩さいほど難し く加⼯可能な業者が変わる。 記号が形状指⽰、数値が誤差 範囲を⽰す ⽳ (Φ) 3rd party OCR だと読 めなかったりする 表題欄 図⾯に紐づく様々な情報が記 載されている。キーとバ リューのペアで取得したい 空⽩ 結構スパース ⼿書き⽂字 ⾃由度が⾼い... 回転⽂字 90°回転している⽂字 縦書きもある ⼨法 mm と inch が 併記されていることも... ⾒た⽬の類似だけでな く、モノの形状が同じ かといった観点での類 似具合も反映 類似 出来上がりイメージ Application ①
17. © CADDi Inc. 17 図⾯ etc.. 品質 設計 ⾒積 受注 発注 図⾯を 貯める 検索する 情報を 抜きだす 情報を 関連づける ⾏動する 分析する 機能 1：図⾯の⾃動解析 図⾯内のテキスト情報、 製品の形状を⾃動で解析 機能 2：キーワード検索 図⾯内の⼿書きを含めたあ らゆるテキスト情報をキー に図⾯を検索できます   機能 3：形状検索 解析した製品形状データを 利⽤して、類似形状検索、 画像検索ができます 機能 4：必要情報の紐づけ 受発注情報、不具合情報、 3Dモデル等関連する情報を 2D図⾯に紐づけます 特許 取得済 最重要な図⾯データを抑えた上で、全ての周辺データを繋ぎにいく Application ① CADDi Drawer は図⾯データを資産に変える
18. © CADDi Inc. 18 原価が8割を占める製造業において、価格を決定する「⾒積業務」は ⾮常に重要です。しかしこれまで⼤きなイノベーションが起きず、ベ テラン社員への属⼈化や、メール∕FAXでの実施による業務⼯数の逼 迫など多くの課題を抱えていました。 「CADDi Quote」は⾒積業務の体験を⼤きく改善し、⽇々の業務が資 産化されるサイクルを⽣み出します。 AI 見積クラウド CADDi Quote Application ②
19. © CADDi Inc. 19 ⾃動選定による最適化 過去実績と類似検索を活⽤し、 最適なサプライヤ候補を提案 類似ベース⽬標コスト設定 価格実績付与。その他Drawerに 格納されている情報を参照可能 ⾯倒な⾒積業務の効率化 複数サプライヤーへの⾒積依頼 の⼀括作成‧価格回収、⽐較 ⾒積情報を資産化‧活⽤ 取得した⾒積情報を⾃動蓄積、 分析可能な状態に。 Application ② CADDi Quote で⾒積もりは進化する
20. © CADDi Inc. 20 祖業のManufacturing事業ではモノづくりにおける様々な課題 解決を⽀援してきました。そこで培ったノウハウやテクノロ ジーをもとに、新たなアプリケーションを⽣み出します。 アイデアは100個近くにのぼっており、今後3年で数⼗個のアプ リケーションを展開予定となっています。 新規プロダクト Coming soon… Application ③
21. © CADDi Inc. T2D3を⼤きく超えるスピードで成⻑中 21 2024 2022 ソフトウェア事業開始 製造業向け ソフトウェア グローバル トップクラス の成⻑ サービス導⼊企業(⼀例) Awards Rapid Growth
22. © CADDi Inc. 22 プラットフォーム全体を拡⼤し10xのグロースを⽬指す Strategy コンパウンド戦略 Manufacturing事業で培ったノウハウを活 かし、数⼗個のアプリケーションを3年以 内に展開予定。 データグラビティ 製造業に存在するあらゆるデータをDrawer 内に集約できるような機能∕基盤の開発。 グローバル攻略 USをはじめ、各国でハイグロースするため のキラー機能の開発∕法規制対応。
23. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 23 0 1 02 0 3 04 0 5 0 6 Company Profile The challenges we face. How we solve the problem? Tech issues in Engineering Working at CADDi Organization 03 05 06 01
24. © CADDi Inc. 24 Tech issues キャディのエンジニアリングは難しい Data Architecture Rapid Growth •グローバル対応 USをはじめ、グローバルで広く使わ れるためにも開発を進めています。 ⽇本に閉じない前提での設計が各プ ロダクトにおいて求められます。 •コンパウンド戦略 数⼗個単位でアプリケーションが増 えていく中で、⼀つ⼀つをグロース させながら全体としての依存関係を 整理していく必要があります。 •年次10xの成⻑が前提 キャディは今後10〜20年の時間軸で世界を変えることを⽬指しています。 求められる成⻑⾓度は⽇本では過去に類を⾒ないスピードです。 開発においては、技術的負債をどこまで許容するか∕どこまで機能を作り 込むか、難しい判断を⽇々迫られます。 •物理世界の存在 デジタルで完結しないのが製造業。 リアルな世界といかにシームレスに繋いでいく か、データ観点で⾮常に難易度が⾼いチャレンジ を求められます。 •ステークホルダーの多さ 1つの部品を作るだけでも、数百⼈が 関わるのが製造業です。認証/認可や UI/UXに求められる要求は、⾮常に複 雑で⾼度なものとなります。 •多種多様なデータ 構造化データに限らず、図⾯や製品画像、ドキュ メントなどの⾮構造化データも扱います。⼤量か つ多様なデータを⽤いて、顧客価値をいかに⽣み 出すか、エンジニアの腕が試されます。
25. © CADDi Inc. 25 Tech issues 1 アーキテクチャ改善 ‧マルチプロダクト化する中での境界設定 ‧分散システム、マイクロサービス/モジュラーモノリスの設計 ‧DDD導⼊、マルチリージョン/マルチテナント対応の設計 2 価値検証のアジリティ向上 ‧新規プロダクトのPMFに向けた⽴ち上げ ‧個別課題の抽象化とプラットフォームへの技術的な織り込み ‧組織/プロダクトのスケールとアジリティ向上の両⽴ 3 MLモデルの改善&デリバリー ‧初期検証から実装までのリードタイム⼤幅短縮 ‧データドリフトが起きる環境下でのモデル性能維持‧精度改善 ‧データ種類が増加する中での、データマネジメントのToBe定義 5 プロダクト品質の定義 ‧ミッションクリティカルなシステムの品質保証 ‧コア価値に紐づく品質定義と計測体制の構築 ‧解析/AI系ソリューションの正しさと価値の定量化 4 DevEx向上 ‧プラットフォームエンジニアリング ‧トレーサビリティや認証認可等の共通基盤/共通ライブラリ化 ‧開発ガイドラインの策定 7 UI/UXのあるべき定義 ‧類似プロダクトがない中でのデザイン ‧複数プロダクトを跨る体験の設計、デザインシステムの構築 ‧多種多様なステークホルダー×ユースケースへの対応/表現 6 組織のスケーラビリティ担保 ‧倍増する開発組織のマネジメント、中間リーダー層の育成 ‧複数プロジェクトの開発マネジメント ‧グローバル化/異⽂化異⾔語の課題、ベトナムとの共同開発 技術的な課題も多く残っており、発展途上のフェーズ
26. © CADDi Inc. 製造品質 図⾯や⽂書から暗黙知を明⽰し製造品質を安定化 ⾒積り ⾒積り先サプライヤーレコメンド 慣習的に属⼈的で、サプライヤーの選定が経験や個⼈的判断に頼りがちです。 過去の⾒積り実績、図⾯の加⼯特徴、製造実績のデータを基にサプライヤーを選定することで⼀貫性と 透明性が確保され、サプライヤーを効率的に選定し、コスト削減と品質向上が⾒込まれます。 将来構想と研究開発テーマ 26 製造業に関わるデータ 製造業はサプライチェーンに多種多様なデータが存在 製品の3Dモデルや詳細な設計図を 作成‧編集するデジタルツール CAD (3D) 製品の形状、⼨法、材質などを 2D図⾯で表現した設計情報 図⾯ 部品表や在庫リストなど定型 フォーマットで管理する数値や カテゴリ情報 構造化データ 仕様書やマニュアル、 報告書など、製品に関連 するテキスト ⽂書 図⾯ etc.. 品質 設計 ⾒積 受注 発注 製品設計 設計時点でのリスク抜け漏れ防⽌ 製造業では設計の各段階で品質、機能、コストなどの観点から設計内容を検証し改善するデザインレ ビューを実施しています。デザインレビュー準備や最中に関連する製品や部品の情報を参照しやすく し、効率的なレビューや重要なポイントを⾒逃すリスクを低減します。 製造品質を担保するためにはベテランの知⾒や過去の取引での暗黙知が重要ですが、 明確に共有されていないことが多いです。図⾯や仕様書などを分析し加⼯特徴を抽出することで製造時 に気をつけるポイントを列挙することで製造時のリスクが低減され、品質を安定/向上させます。 • コスト情報 • サプライヤー情報 • 顧客仕様 • 不具合履歴 • 設計思想 / メモ • VA/VEアイデア 似た製品で不具合 起きてないかな...? サプライヤーA：¥2,000 サプライヤーB：¥2,100 サプライヤーF：¥2,050 … ー メ  カ ー 曲げ 抜き_板厚 最⼩幾何交差 ‧‧‧ リスクA リスクB リスクC リスクD   製造リスク検知   加⼯特徴を抽出 図⾯/⽂書 切削 板⾦ R&D
27. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 27 0 1 02 0 3 0 4 05 0 6 Company Profile The challenges we face. How we solve the problem? Tech issues in Engineering Working at CADDi Organization 03 04 06 01
28. © CADDi Inc. CADDiで働く魅⼒ 28 グローバルな 仕事 キャディの開発では、グローバルなサプライチェーン をいかに作り上げていくかが重要。様々な国出⾝のエ ンジニアが集結し、⽇本語と英語が⾶び交う。フラッ トな⽴場で意⾒交換し、常に本質を追求する。 挑戦の⼤きさ 製造業は世界の⼀⼤産業にも関わらず、調達領域では未 だ⼤きなイノベーションが起きていない。キャディで働 くことは、この課題に真正⾯から取り組み、グローバル スタンダードの創り⼿となることを意味する。 リアルな 世界に挑む リアルなモノのオペレーションを扱う製造業の課題は 複雑。キャディではエンジニアと製造業知⾒者が協 働。単にアナログをデジタルに置き換えるのではな く、新しい⽅法を現場と共に考える。 事業/組織 を創る⾯⽩さ キャディのプロダクト開発は、まだまだ発展途上の フェーズ。これからジョインする⼤多数は開発の最前線 に⽴ち、⾃ら創ったプロダクトで事業をつくり、売上を つくり、業界を変えていくことが求められる。 圧倒的な 成⻑機会 事業も組織も異次元のスピードで拡⼤している環境だ からこそ、得られる成⻑機会がある。⽇々打席に⽴ち 続け、難しい意思決定を繰り返すことで、エンジニア として⾶躍的に成⻑していこう。 キャディのエンジニア組織には、Kaggle Grandmaster や元CTOなど、各領域のエキスパートが集結。個々⼈ の卓越した専⾨性が、組織としての強さの源泉とな る。 開発組織 メンバー 1 2 3 4 5 6 卓越 Be Distinctive
29. © CADDi Inc. 29 製造業は我々の⽣活の根幹を⽀える⼀⼤産業です。 国内では業界別で2番⽬に⼤きく、 GDPの割合は全体の約2割を占めています。 製造業全体の総⽣産額は⽇本では180兆円を超え、グローバルでは2,000兆円を超えると ⾔われています。 しかし、DXがまだまだ進んでいないのもこの業界です。 社会にインパクトのある事業がしたい。 ⾃らのエンジニアリングで、世界を少しでも前に進めたい。 そんな想いで、キャディには優秀なメンバーが集まっています。 私達と⼀緒に、テクノロジーの⼒で世界を良くしましょう。 エンジニアとしてインパクトの⼤きい仕事に関われる ¶ Keywords 挑戦の⼤きさ 1 出典：平成26年度国⺠経済計算確報より
30. © CADDi Inc. 30 デジタル上で完結しないこと。 ステークホルダーが⾮常に多いこと。 業界としての歴史の積み重ねが深いこと。 様々な要因が製造業の変⾰を難しくしています。 変数が多く、アプローチの⽅法は無限に存在します。 ⼤量の資⾦を投⼊すれば… マーケティングが上⼿ければ… テクノロジーが優れていれば… 何か1つの「銀の弾丸」で解決できるような、単純な問題ではありません。 だからこそ、100年以上イノベーションが起きていないのが製造業だと考えています。 100年間誰も解けなかった問題に、私達は挑戦しています。 簡単には解けない問題だからこそ⾯⽩い ¶ Keywords リアルな世界に挑む 2
31. © CADDi Inc. グローバルな仕事 31 ⾔語や⽂化の違いはあれど、製造業における課題は世界中で驚くほど共通しています。 デジタル化が進んでいると思われているアメリカにおいても、図⾯はいまだに2D/紙媒体 でやり取りがなされています。部⾨間の情報は分断され、情報は資産化されずに⾞輪の 再発明が現場で繰り返されています。 キャディは創業から7年間、製造業の課題に向き合い続けてきました。その中で培った 解像度やノウハウを糧に、グローバルに進出しています。 これまで数々のスタートアップ企業がグローバル進出を試みてきましたが、⼤成功を成 し遂げたといえる企業はまだありません。 キャディは⽇本のお家芸ともいえる製造業において、⽇本発のプロダクトで世界を獲り にいきます。 1. 製造業の課題は世界共通 2. ⽇本発のプロダクトで世界を獲る ¶ Keywords ⽇本 ベトナム タイ アメリカ 3
32. © CADDi Inc. 32 「優秀なエンジニアが多いので、もう⼗分なのでは？」 とよく質問されますが、答えはNoです。全く⾜りていません。 キャディの⽬指す世界は⾮常に壮⼤なものである⼀⽅で、 CADDi Drawerはローンチからまだ3年と、⾮常に幼いプロダクトです。 新規アプリケーションのCADDi Quoteは、2024年9⽉に提供を開始したばかりです。 組織としても急拡⼤をする中で課題も多く、まだまだ洗練された状態にはありません。 事業もプロダクトも開発組織も発展途上のタイミングだからこそ、 1⼈のエンジニアとして、テクノロジーによって変化を⽣み出せる余地が⼤きいと考えて います。 キャディのプロダクト開発はまだまだ発展途上 ¶ Keywords 事業/組織を創る⾯⽩さ 4
33. © CADDi Inc. 33 エンジニアとしての成⻑は、 難しい意思決定を繰り返し、乗り越えた先に得られるものだと考えています。 事業も組織も異次元のスピードで拡⼤している環境だからこそ、 向き合う課題は⼤きく、打席に⽴てるチャンスも多くなります。 「ムーンショット」で⾶躍する キャディのカルチャーブックにはこう書かれています。 キャディの⽬標は、最初は道のりすら描けない、 ⽉を⽬指すような果てしなく⾼いゴール設定かもしれません。 しかし、それを避けるのではなく、 実現するにはどうしたらいいかを考え続けることを諦めない。 解は必ずあると信じ、思考を続ける。 これが⼤きなミッションを達成し、⾶躍的に成⻑をするための私たちの⼼構えです。 打席に⽴てる回数が多いからこそ成⻑できる ¶ Keywords 圧倒的な成⻑機会 5 キャディのカルチャーブックより
34. © CADDi Inc. 34 開発組織メンバー 6 株式会社オージス総研でシリコンバレーに赴任 し、現地ベンチャー企業との共同開発事業に携わ る。帰国後、⾦沢⼯業⼤学⼤学院⼯学研究科知的 創造システム専攻を修了。2009年にSansan株式会 社に⼊社し、2019 年執⾏役員 CTO に就任。 2015年NTT研究所⼊社。2018年より製造業向け⽣ 産管理IoT SaaSのスタートアップにて執⾏役員 CTO。CADDi⼊社後はAI Labを⽴ち上げプロダクト マネジメントをリード。現在はData＆Analysis部 ⾨をリード。 ビズリーチ、エムスリーを経て2022年9⽉に CADDi⼊社。サプライチェーン管理プロダクトの 開発に関わりながら、徐々に軸⾜をEngineering Managerに移し、現在はCTO Officeで組織の技術戦 略やEnabling組織のマネジメントを担う。 スタンフォード⼤学‧⼤学院にて電⼦⼯学を専 攻。在学中から⽶国の航空機‧宇宙船の開発製造 会社で勤務。その後、Apple⽶国本社にて、 iPhone‧Airpods 等の製品開発や中国⼯場監査ま でをリード。 キヤノンでロボットビジョン、デンソーで⾞載カメ ラ画像認識の研究開発に従事。その後エクサウィ ザーズでMachine Learning Vision Group のTech Leadとして様々なPoC開発を経験。 Kaggle Grandmaster。Stockmark、DMM.com を 経て 2022年11⽉ CADDi に⼊社。MLE として図⾯ 解析業務に従事したのち2023年7⽉から MLOps兼 務。ML モデルの継続的アップデートのための再学 習基盤構築を⽬指し取り組んでいる。 Kaggle Grandmaster。広告代理店に新卒⼊社し、 研究開発業務に取り組んだ後、DeNAにデータサイ エンティストとして転職。オートモーティブ事業に てタクシーの需要供給予測モデル開発、ライブスト リーミング事業にて推薦モデル開発に従事。 Kaggle Master。2019年 DeNAに⼊社し⽣放送プ ラットフォームの推薦システムの開発や、発電所の 燃料スケジューリングプロジェクトに従事。2022 年3⽉ キャディに⼊社。MLE,PdMを経てデータ基 盤の開発に従事。 機械学習のバックグラウンドを持つ。企画型ソフ トウェア企業にてブラウザ技術を⽤いた電⼦書籍 リーダー開発した後、医療DX領域のスタートアッ プにCTOとして従事した後、キャディへ⼊社。主に MLチームのマネジメントに従事。 受託開発3社を経て2014年、Sansan株式会社に⼊ 社。"Sansan" の開発に携わり、エンジニア、テッ クリード、開発部⻑などを担当。その後データ戦 略副部⻑も担当。2024年4⽉、キャディに⼊社。 Growth組織のマネジメントに従事。 Aki Kobashi CTO Shigemoto Fujikura VP of Engineering Takeaki Imai Technical Product Manager, Engineering Manager Jumpei Nishina VP of Growth Enablement Masaki Inaba ML Engineer / Manager Yuya Osujo ML Engineer Masaki Yano ML R&D Atsushi Kambara Engineering Manager Amane Suzuki Data Engineer Shunsuke Takei Engineering Manager Engineering Manager Masaaki Sugiura シンプレクスにてプロジェクトのマネージャーを歴 任。その後、Talknote株式会社に取締役CTOとし て参画し、サービスの拡⼤に貢献。2014年にユー ザベース⼊社、2016年にNewsPicks 取締役CTO、 その後Uzabase USA CTOに就任。2024年9⽉、 キャディ⼊社。 Yusuke Komori ITコンサルティング会社等を経て、2019年LINE⼊ 社、新規サービスの開発等をリード。2022年2⽉ キャディ⼊社。全社横断での技術課題解決や認証 ‧認可基盤の開発‧運⽤に携わる。2024年「[改訂 新版]プロになるためのWeb技術⼊⾨」を執筆。 Software Engineer
35. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 35 0 1 02 0 3 0 4 0 5 06 Company Profile The challenges we face. How we solve the problem? Tech issues in Engineering Working at CADDi Organization 03 04 05 01
36. © CADDi Inc. “ ⼤切にしている考え⽅ 36 モノづくり産業の 価値に迫る 技術は「⽬的」ではなく「⼿段」。 課題解決のために必要な技術を、その時々で選択する。 エンジニアリングは機能を作るのではなく、 ユーザーへ真の価値を届ける仕事である。
37. © CADDi Inc. Values 37 顧客、パートナー、同僚、 そして⾃分。全てのステーク ホルダーに、誠実であろう。 4 ⾄誠を貫く Uphold Integrity 個の総和でなし得ないことを、 チームで達成しよう。 最⾼のCADDiを、共に創ろう。 3 ⼀丸で成す As One まずは⾃らが卓越しよう。 その卓越した能⼒を持って、 他者の成⻑にコミットしよう。 2 卓越しよう Be Distinctive 桁外れな⽬標を⽴てよう。 ⼀兎よりも⼆兎三兎追おう。 解は必ずある。 1 もっと⼤胆に Think Big
38. © CADDi Inc. 開発組織 38 Drawer Tech *Team Topologies に基づいたチーム構成 「チームの疎結合化による各チームの裁量とスピード感の担保」と 「チーム横断での標準化による全体最適」を両⽴できる組織を⽬指しています。 Growth Drawer (製造業データ活⽤クラウド) Quote (製造業AI⾒積クラウド) Product Design CTO Office 技術戦略 部⾨横断課題の推進や意思決定 VPoE Office Engineering Office Talent Acquisition ⼈材の獲得‧組織運営の円滑化 Japanの各チームと共同で開発 Vietnam Office Data & Analysis Analysis （図⾯解析‧⽂書解析etc） Stream-aligned team Complicated Subsystem team Platform SRE Product Security, QA, SRE Workflow Engine Developer Experience Frontend Improvement Scalability Productivity Reliability Platform team Structured Data (構造化データ) IAM （認証・認可） Strategic Discovery (新規プロダクト価値探索 ) Analysis Platform （解析基盤） Data Management （データ基盤‧データ活⽤） Discovery (データと解析技術で新領域の探索)
39. © CADDi Inc. Technology Stack 39 Frontend ・TypeScript ・React ・Next.js ・Apollo Client ・Storybook ・Jest ・Lerna BFF ・TypeScript ( NestJS ) ・Apollo Server Backend ・Rust ( axum ) ・TypeScript ・ Node.js ( Express, Fastify, NestJS ) ※プロダクト特性に応じ、上記以外の言語を用いる場合も有 Algorithm Machine Learning ・Rust ・Python ・OpenCV ・PyTorch ・TorchServe ・Elasticsearch ・Vertex AI gRPC Infrastructure Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows Event Bus Cloud Pub/Sub DevOps GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm,Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry 技術選定の ポイント プロダクト特性に応じた技術選定を⾏い つつ、全体最適を実現するため、 チーム横断での標準化にも取り組む Data Cloud SQL(PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco 型システムを活かした開発を⾏うため、 静的型⾔語を中⼼とした技術選定 01 02 GraphQL Dev Tools GitHub Copilot, Figma, Storybook Cline, Claude Code, Devin Communication Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence Authentication Auth0
40. © CADDi Inc. Drawing Management System Kubernetes cluster Workflow Engine 40 その他 SaaS Elastic Cloud Architecture Overview Drawing Files Cloud Storage Tenant/User DB Cloud SQL Drawing DB AlloyDB Drawing Analysis System Workflow Cluster GKE Multiple Instances Argo Workflows Cloudflare Workers Cloudflare Drawer BFF GKE Pod Drawing API GKE Pod Search API GKE Pod File API GKE Pod User API GKE Pod Drawer UI GKE Pod Drawing Analysis APIs Vertex AI Drawing Analysis APIs Vertex AI ※内部的なシステム間連携には Pub/SubやCloud Tasks等も利用しています 形状類似、記号認識、最大寸法推定等 PDF分割、グレースケール化、各 種解析処理呼び出し等
41. © CADDi Inc. 数字で⾒るCADDi の⼈たち  ※⽇本拠点社員 41 平均年齢 34.3歳 経験豊富なメンバー 年代 パパ/ママ社員 43% ⼦育て世代も多数 20.2% 64.6% 13.1% 2.1% 80% 17% 2% 30代 20代 40代 その他 関東 中国‧九州 居住地 中部‧近畿 出⾝国 13カ国 グローバルな仲間達
42. © CADDi Inc. Office 42 Tokyo Tokyo Tokyo Tokyo Hanoi Ho Chi Minh City Osaka Chicago ※Bizのみ
43. © CADDi Inc. Engineering Team • Integration tests and test containers • Unit Testing Principles, Practices, and Patterns • CADDi Core UI • Chrome extension related stuff • Encouragement of telepresence: Let’s make it easier to develop software on k8s • Knowledge Hub with Vector database • Kustomize vs Helm (vs Terraform) • Are you still using chrome without AI? • Design Tokens • Understand GraphQL and DataLoader PERFECTLY • Tailscale, easiest way how to build VPN 過去のTopics Team Building Hackathon Lightning Talk 43
44. © CADDi Inc. 働き⽅ 44 勤務時間 ‧フレックスタイム制（コアタイム11:00〜16:00） ‧11:00からDaily Meetingを⾏っているチームが多い ‧⼦育て中の社員も多く、家族時間にも配慮 ‧出社と在宅を併⽤したハイブリッド勤務 ‧連携強化を⽬的とし、週1回（⽔曜）の出社推奨⽇ 出社⽇をcommunication dayとしスクラムイベントやミーティングを集約 他の⽇に開発に集中できるよう、メリハリをつけています ‧⾸都圏以外在住メンバーも多く活躍   ※働き⽅や出社頻度については、⾯接‧⾯談時にお気軽にご相談ください ハイブリッド勤務 情報流通・コミュニケーション ‧Tech All Hands（週1回オンライン） マネジメントメッセージ、技術戦略の⽅針共有など ‧全社 All Hands（週1回オンライン）   経営メッセージ、事業状況、顧客ユースケースやProduct Winの紹介など ‧チームや事業部単位でのオフサイト ‧テクノロジー本部交流会（隔週）   任意で⾃由に参加できるカジュアルな懇親会 ‧メンバーの約2割が⽇本以外の国出⾝者 ‧全社All hands/Tech All handsは⽇英両⽅で開催 ‧重要アナウンスやドキュメントは⽇英併記 ‧⼀部チームは英語メインで業務 ⽇本語‧英語併⽤環境
45. © CADDi Inc. 福利厚⽣ 45 制度 ‧休暇（夏季、年末年始、忌引、看護‧介護、リフレッシュ休暇） ‧交通費全額⽀給（⽉3万円まで） ‧⼦ども⼿当（お⼦様1⼈あたり⽉1.5万円）※扶養内、18歳以下 ‧結婚休暇‧お祝い⾦（5万円） ‧出産休暇‧お祝い⾦（10万円） ‧⼊社3か⽉後から育児休業‧介護休業取得可能 ‧短時間勤務制度 ‧PC‧ディスプレイ⽀給 ‧半期ごとの全社Kick Off、Party（ハイブリッド開催） ‧部活動補助（4⼈以上、1活動あたり1,500円/⼈） ‧オフサイトミーティング補助（5,000円/⼈、Q1回） ‧チーム内交流 ⾷事代補助（2,000円/⼈、⽉1回） ‧チーム間交流 ⾷事代補助（3,000円/⼈、⽉1回） チーム結束⼒強化 健康管理 ‧健康診断‧婦⼈科検診費⽤負担 ‧⼈間ドック費⽤補助 ‧インフルエンザ予防接種費⽤全額負担 ‧オフィスドラッグ ‧産業医⾯談 ‧書籍購⼊費全額負担 ‧CADDi Award ‧1on1制度 ‧外部研修費サポート ‧サーバ代補助（⽉1万円まで） 成⻑⽀援
46. © CADDi Inc. こんな⽅、ぜひ⼀度お話させてください 46 難しいその課題に向き合い続けることが好きなひと。 なのに本当にその課題が⼀番⼤事なのか、本当に⼤事な課題がなんなのかを疑い続けるようなひと。 課題に向き合い続けるのに、課題を疑う もちろん技術が好き。けれども、技術やプロダクトを取り巻くひとを気にかけて、「技術とユーザーと」で ⼀体になって何かを⽣み出そうとするひと。 技術が好きだけど、⼈も気になる 何をするべきか、何がやりたいか、⾃分たちがどうありたいかを⾃分で考えて⾛るのが好きなひと。それ でいて、⼀⼈で成せないことを誰かとやったり、課題に向き合う楽しさを⼈と分かち合うことが好きなひと。 ⼀⼈で⾛るのが好きなのに、誰かと何かを成したい 普段から、⾃分⾃⾝の武器を磨き続けるようなひと。なのに、いざ課題に向き合うと持っている武器、 磨いている武器にこだわらず、課題を解くために最適なものが何かを考えるひと。 武器を磨き続けるのに、武器にこだわらない