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1. © CADDi Inc. キャディ株式会社 会社紹介 for Engineers Last Updated：2024/10/10 1
2. © CADDi Inc. 会社概要 2 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‧⼤学院で電⼦⼯学を専 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。⽶クアルコムにて半導体セキュ リティ強化に従事した後、Apple⽶国本社で電池 の持続性改善や『AirPods』のセンサー部分の開 発をリード。2017年11⽉にキャディ株式会社を 加藤と共同創業 代表取締役 加藤 勇志郎 会社名 代表者 資本⾦ 従業員 許認可 キャディ株式会社 / CADDi Inc. 加藤 勇志郎 1億円（ 資本準備⾦含み、99.3億円 ） 535名（2024年1月1日時点） ISO9001 United States (Chicago) Vietnam (Ho Chi Minh City, Hanoi) Thailand (Bangkok) 本 社 東京都台東区浅草橋4-2-2 D'sVARIE浅草橋ビル（総合受付6階） 会社概要 創業者 拠点 最⾼技術責任者 ⼩橋 昭⽂ ⼤阪 関⻄⽀社 海 外 国 内
3. © CADDi Inc. Mission 3 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。
4. © CADDi Inc. Values 4 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
5. © CADDi Inc. 5 総額118億円のシリーズC資⾦調達を実施 既存投資家数社を中⼼に、他投資家4社を引受先として総額118億円の資⾦ 調達を実施。モノづくり×テクノロジーによるサプライチェーン変⾰の実 現を⽬指します。 2023.07.05 各種メディアに掲載いただきました ⽇刊⼯業新聞 Forbes JAPAN ⽇本経済新聞 CNET Japan 他多数 ⽇⽴製作所会⻑ 東原様 東京エレクトロン元会⻑ 東様 対談 対談 Fast Company Most Innovative Companies of 2024 選出 トピック‧メディア露出等
6. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 製造業の課題とキャディの事業 6
7. © CADDi Inc. 現場で起きている問題 ベテラン依存 納期遅延やトラブル DXが進まない 7 • 紙図⾯でチェックをし続ける • 設計変更の意図や履歴が残らない • 図⾯の問い合わせに数⽇かかる • 調達担当者の時間の⼤半がトラブル 対応に使われている • 過去の品質不具合を繰り返す • ベテラン依存 / 技術伝承が進まない • 判断が属⼈化し離職で知⾒も失う • 町⼯場では社⻑が⾒積に追われる
8. © CADDi Inc. 町⼯場の廃業が顕著に 製造業から⼈が離れていく マクロで起きている問題 8 ▲10～15% • 就業者数の減少 • 製造業従事者⽐率の低下 • ⾼齢就業者⽐率の増加 ⼯業統計調査を基にキャディ作成 経済産業省『ものづくり⽩書2022』を基にキャディ作成 サプライヤとなる中⼩製造 業者は20年強で約半数に ▲51%
9. © CADDi Inc. 設計 調達 製造‧品証 営業 “苦労して学べ（⾃分も苦労したから）” 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 製造業にはびこる⾞輪の再発明 9
10. © CADDi Inc. バリューチェーンが⻑く、 ステークホルダーが多いため、 個別最適化が進む データが資産化されず、⾞輪の再発明を起こしている 10 機種B 機種A 設 計 調 達 製 造 販 売 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 れ分断されている。 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 新図作成 相⾒積もり 品質摺合せ ⽣産⽴上げ 新図作成 相⾒積もり 品質摺合せ ⽣産⽴上げ 同じ作業の繰返し データのサイロ化 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 固定化‧閉じた関係性 の中で磨き込み 個別最適化
11. © CADDi Inc. キャディの⽬指す世界 11 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 資産化されていない 同じ作業の繰り返し ⾞輪の再発明
12. © CADDi Inc. What is CADDi Drawer? 12 経験‧データを資産化し 企業変⾰を⽀えるプラット フォーム
13. © CADDi Inc. 最重要な図⾯データが資産ではなく、貯蔵されている 13 62.8% 図⾯ 15.9 顧客情報 品質履歴 4.8 調達先情報 2.8 製造⼯程情報 2.8 発注⾦額 2.8 設備稼働状況 2.1 ⽣産管理情報 0.7 ⾒積⾦額 5.5 最重要データにも関わらず「貯めている」だけの状態となっており、資産化できていない 社内の最重要データは何か？ 図⾯を何で管理しているか？ 51.4 図⾯管理システム 42.1 社内の共有サーバー 39.6 紙図⾯ 14.1 PDM ドキュメント管理システム 11.4 ⽣産管理システム 9.0 PLM 7.6 発注管理システム 6.1 その他 9.1 図⾯データ管理の課題 2022年 キャディ調べ
14. © CADDi Inc. 14 例えば「図⾯の中⾝」の情報をまるごとデジタルデータに変換し、⾃由に取りだし可能に CADDi Drawerは図⾯データを資産に変える 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
15. © CADDi Inc. 15 製造業のDXの第⼀歩としてのCADDi Drawer 各部署に散在する情報を資産に変えて最⼤限に活⽤ 図⾯、仕様書 / 図⾯追記、⾒積履歴/受注実績、QC⼯程表 / 加⼯条件/ 加⼯指⽰書 / プログラム、過去トラ等 知⾒の形式知化と共有に よる脱属⼈化 バリューチェーン最適化に よる全社業務効率化 ⼈の⾏動と企業⽂化を変え 本質的なDXを推進 迅速な 納期‧価格提案 ブレのない 価格提案 業務効率 最⼤化 不良データ化 再発防⽌提案 リピート品の 安定納品 リピート 検査 / 納品 製造 / 加⼯ 技術 / ⾒積 営業
16. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 今後のプロダクト戦略について 16
17. © CADDi Inc. モノづくり事業で培ったナレッジやソリューションプロダクトを AIデータプラットフォーム事業に統合 図⾯解析 図⾯翻訳 リスク検知 原価計算 最適発注 サプライチェーン⽀援 材料集中購買 ‧⼿配管理 ⼯程設計 図⾯毎 ⼯程改善 受発注 管理 検査管理 エンジニアリングチェーン⽀援 お客様 （メーカー） QCD ⽀援テクノロジー サプライ チェーン管理 在庫/ 物流管理 Source :note: キャディ、製造業AIデータプラットフォームとしての、第二章 17
18. © CADDi Inc. “ 今後のプロダクト構想 18 ※代表加藤のnoteより抜粋 • CADDi Drawerが⽬指しているのは単なる図⾯管理SaaSではなく「製造業AIデータプラットフォーム」 • Drawerを中⼼として、周辺のApplicationを⽣み出していく（その第⼀弾がCADDi Quote） ◦ 今後数年単位で複数の Application 群を開発予定 今回、事業統合にあたり、CADDi Drawerだけではなく、CADDi Drawerをデータ基盤として中⼼に置き、その周辺にアプリ ケーションを置いた「製造業AIデータプラットフォーム」という構想を発表しました。これは、あらゆる知⾒‧データを資産 にかえるプラットフォームになるだけではなく、その資産を活⽤するためのアプリケーション側を強化していくということで す。 CADDi Drawer単体では、今既に会社の中にある、図⾯、サプライヤ情報、コスト情報などの知⾒やデータを資産に変えていっ ています。ただ、それだけでは製造業全体の改⾰は成し遂げられないと思っています。なぜなら、製造業においては、貴重な 知⾒や経験がデータに落ちていないものの⽅が多いからです。 そのため、既にある知⾒やデータは、散在しているがどこかに存在しているデータを活⽤させていただくことで価値発揮して いきます（ERP、PLM、⽣産管理、等）。⼀⽅で、今まだ誰も取れていないデータを取得するところもアプリケーション群に よってやっていきます。 その第⼀弾のアプリケーションがCADDi Quoteです。Quoteは、Drawer上のデータを活⽤し、部品を調達するときに、図⾯ データから過去の類似データに基づいて、最適なサプライヤや価格をサジェストしてくれます。また、⾒積の回答を⼀元的に 管理でき、簡単にサプライヤ間、及び過去の図⾯と⽐較できることで、価格‧サプライヤの最適化を図ることができます。た だ、これは実はQuoteの最重要部分ではなく、Quoteのミソは、これを使うことで今まで貯めてこれていない⾒積のデータ や、サプライヤーとのコミュニケーションデータが⾃動的に貯まることにあるのです。これがたまっていくと、調達判断がよ り⾃動化‧⾼度化していくだけではなく、設計時にDrawer上で、設計に関してサプライヤからもらったフィードバック情報が 瞬時にアクセスできるようになるため、設計品質を上げていくことができる、というわけです。 このように、データに基づいて⽬の前で何らかの価値を出しながら、そこで取得したデータをまた⾃社の資産としてDrawerに 貯めていくことで新たな価値発揮に繋げる、というこの資産化のループを作ることが、本質的なCADDi Drawer及びその周辺 アプリケーションの集合体（製造業AIデータプラットフォームCADDi）の価値なわけです。
19. © CADDi Inc. 19
20. © CADDi Inc. Quote：⾒積もり依頼〜ソーシングまでをカバーするシステム 20 ⾒積依頼作成 ⾒積先選定をAIが補助 ⾒積回答⽐較 過去類似図⾯と⽐較査定 ⾒積情報管理 バイヤー企業 ⾒積依頼 ⾒積回答 サプライヤー企業 Web上で⾒積回答 無料で利⽤可能 受領済 依頼中 辞退 各社の回答状況が ⼀⽬でわかる！ 回答情報 / 辞退をカンタン⼊⼒
21. © CADDi Inc. 21 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。 Quoteはどうやって⾒積もりを早く、強くしていくか？
22. © CADDi Inc. CADDi Drawer と連携し、 図⾯‧⾒積‧受発注等のデータを繋ぎ、調達業務の⾼度化を加速 22 図⾯や関連情報を ⾃動で紐づけ、瞬時に検索 ⾒積業務の効率化、情報の⼀元化で 最適な調達コストを実現 調達業務の ⾼度化
23. © CADDi Inc. © CADDi Inc. キャディで働く魅⼒について 23
24. © CADDi Inc. CADDiで働く魅⼒ 24 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。 事業を創る ⾯⽩さ キャディはいま、同時多発的なプロダクト開発が控えて いるフェーズ。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
25. © CADDi Inc. 25 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。 製造業の市場規模 ¶ 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
26. © CADDi Inc. 26 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
27. © CADDi Inc. グローバルな仕事 27 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、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を 現場で繰り返し続けています。 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
28. © CADDi Inc. 28 「エンジニアはもう⼗分⼈数がいるのでは？」 と質問されることがよくありますが、答えはNoです。 全く⾜りていないのが現状です。 キャディでは、直接的な機能開発を⾏うエンジニア以外にも、 プラットフォーム‧データ基盤の整備、図⾯解析の基礎技術の研究開発、セキュリティ 関係などに多くのエンジニアが取り組んでいます。 そのため、マネジメントレイヤーを除くと、直接的な機能開発をしているのはまだ数⼗ 名程度。新規プロダクトのCADDi Quoteについてはかなりの少⼈数で開発しています。 キャディは今後数年で、複数のプロダクト開発を予定しています。 それも1つ1つが1事業になるような規模になる予定です。 今後⼊社する⼀⼈ひとりに、新規プロダクトのローンチやプロダクトの成⻑に直結する ような機能開発をリードしていくことを期待しています。 事業成⻑に直結するプロダクト開発の機会 ¶ Keywords 事業を創る⾯⽩さ 4
29. © CADDi Inc. 29 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、ムーンショットな⽬標 ¶ 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
30. © CADDi Inc. 30 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 Master。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 Drawer VP of Engineering Takeaki Imai Technical Product Manager, Engineering Manager Jumpei Nishina Engineering Manager 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
31. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 開発組織‧技術について 31
32. © CADDi Inc. “ ⼤切にしている考え⽅ 32 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。
33. © CADDi Inc. 開発組織 33 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。 Drawer (製造業データプラットフォーム) Growth 図⾯ CAD 文書 認証‧認可 構造化データ Quote (見積プロダクト) Product Design Design Research Enabling Platform & Enabling QA SRE Platform Product Security 非同期データ処理基盤 Architecture 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 Stream-aligned team Complicated Subsystem team Platform team Enabling team 解析基盤 Data & Analysis 図⾯解析 文書解析 データ基盤
34. © CADDi Inc. Technology Stack 34 Frontend ・TypeScript ・React ・Next.js ・Apollo Client ・Recoil ・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 Communication Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence Authentication Auth0
35. © CADDi Inc. Drawing Management System Kubernetes cluster Workflow Engine 35 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
36. © CADDi Inc. 図⾯に記載される情報たちと解析の難しさ 36 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
37. © 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 37 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
38. © CADDi Inc. 現在取り組んでいる組織課題 38 ナレッジ 共有 組織 拡⼤ 多様性 • プロセスの透明化 • 組織の構造化 • マネジメント⼒の強化 • キャリアパスの構築 • ナレッジの深さ＆広さ • 多様なステークホルダー • 情報流通の効率化 • 横断的機能の構築 • 拠点間情報連携の強化 • キャリア‧経歴 • ⾔語（⽇‧英‧現地語） • 国‧⽂化 • コンテキストの統⼀
39. © CADDi Inc. データでわかるCADDi Engineering 39 平均年齢 出⾝国 31% お⼦様あり 33.7歳 15カ国 経験豊富なメンバー グローバルな仲間達 ⼦育て世代も多数
40. © CADDi Inc. Office 40 Tokyo Tokyo Tokyo Tokyo Hanoi Ho Chi Minh City Osaka Chicago ※Bizのみ
41. © 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 41
42. © CADDi Inc. 働き⽅ 42 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
43. © CADDi Inc. 福利厚⽣ 43 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
44. © CADDi Inc. こんな⽅、ぜひ⼀度お話させてください 44 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