「定型」を許さない製造業データへの挑戦 高度な絞り込みと意味検索を両立する実践

本資料は2026年3月10日開催の「Elastic{ON} Tokyo 2026」のカンファレンス登壇資料です。

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1. © CADDi Inc. 「定型」を許さない製造業データへの挑戦 ⾼度な絞り込みと意味検索を両⽴する実践 キャディ株式会社エンジニアリングマネージャー 橋本侑樹 @ElasticOn Tokyo 2026 Mar. 10
2. © CADDi Inc. キャディ株式会社 Technology 事業統括本部 Engineering Manager 橋本 侑樹 新卒で株式会社ディー‧エヌ‧エーに⼊社。 グローバル向けモバイルアプリケーション基盤 の開発に従事。 2021年より製造業向けデータ活⽤プラット フォーム CADDi Drawerを開発。 検索領域のエリアリードとして技術戦略を主導
3. © CADDi Inc. © CADDi Inc. キャディについて 3
4. © CADDi Inc. 祖業は加⼯品の受発注プラットフォーム 4 （ バーチャルファクトリー ） 顧 客 分析‧コスト計算 図⾯‧仕様書の要約、整備 納品 製造 パートナー⼯場 図⾯情報 機械加⼯部品 ⾦属‧樹脂 板⾦ /フレーム 溶接部品 ハーネス 組⽴ 筐体‧配線〜装置⼀式 検査‧品質保証 問い合わせ対応
5. © 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 5 図⾯解析 図⾯翻訳 リスク検知 原価計算 最適発注 設計解析 〜 サプライヤ選定 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 ⼯程設計 〜 受発注管理 お客様 （メーカー） サプライ チェーン管理 在庫/ 物流管理
6. © CADDi Inc. 6 AIデータプラットフォーム: 構造 データソース ERP APM ファイルサーバー 紙ファイル 製造業AIデータ プラットフォーム CADDi AI 設備図⾯ 事故報告書 労災情報 事故事例 SOP 変更管理 履歴 リスク評価 シート データ 構造化‧統合 基盤 DR議事録 業務特化 ソリューション AI知⾒活⽤ AI環境規制 対応 AIデザイン レビュー AI不具合対応 AI類似仕様 アシスト AI安全リスク 評価 データ 活⽤‧検索 エンジン CADDi Drawer
7. © CADDi Inc. 7 AIデータプラットフォーム: 構造 データソース ERP APM ファイルサーバー 紙ファイル 製造業AIデータ プラットフォーム CADDi AI 設備図⾯ 事故報告書 労災情報 事故事例 SOP 変更管理 履歴 リスク評価 シート データ 構造化‧統合 基盤 DR議事録 業務特化 ソリューション AI知⾒活⽤ AI環境規制 対応 AIデザイン レビュー AI不具合対応 AI類似仕様 アシスト AI安全リスク 評価 データ 活⽤‧検索 エンジン CADDi Drawer
8. © CADDi Inc. © CADDi Inc. 製造業データの特徴と課題 8
9. © CADDi Inc. 製造業データの特徴：「モノ」と情報のセット 製造業は「モノづくり」 →「モノ」をビジュアルに表現する情報が重要（例：図⾯、3D CAD） 図⾯ 3D CAD
10. © CADDi Inc. 製造業データの特徴：データを収集する複数のシステム 設計 調達 製造 販売 ERP 1995~ PLM 2000~ EDI 1990~ SCM 1995~ CRM 1995~ • 業務ドメインごとに最適化されたシステム • ERP はエンジニアリングチェーンを横断して使⽤される → 管理⽬的が主体
11. © CADDi Inc. 製造業データの特徴：データの多様性 • データ種に多様性がある ◦ 部品図、回路図… • データ種内も多様性 ◦ 共通：図番など ◦ バラバラなものも ▪ 材質 ▪ 熱処理 • 単⼀の「正解」モデルが 存在しない
12. © CADDi Inc. 従来の検索パラダイム：業務に最適化されたシステム • 業務システムの特徴 ◦ 業務フローが先にある ◦ → 最適化された検索体験 • 検索システムとしての特徴 ◦ 何を探しているかが事前にわかる ▪ 検索結果が⽂字情報が主体 ◦ どのように探せばいいかわかる ▪ 固定された検索フィールド 業務システムイメージ（添付画像はイメージです）
13. © CADDi Inc. 意思決定の質を⾼めるために必要な「探索」 業務上の意思決定の 必要性 現在の視野で ⾒えている情報 検索の実⾏ 新たな情報の獲得 データに基づく 意思決定 繰り返し • CADDi Drawer が⽬指すもの ◦ 意思決定の質を上げる ◦ データに基づく意思決定 • 不定形な探索が重要 ◦ どんなデータが必要？ ◦ どうやったら⾒つかる？ ◦ → 初めはわからない
14. © CADDi Inc. 「探索」の例 ゴール：調達部⾨において、より良い発注を実現する 発注するべき図⾯ 関連図⾯ 関連発注実績 ① 視覚的に似た過去図⾯を検索 ② システムを横断して発注を確認 ③ 得られた情報をもとに発注額を適正化
15. © CADDi Inc. 「探索」を実現するための超えるべき壁 • 探索は創発的な過程であり、製造業データに合わせた体験設計が重要 ◦ ① 製造業において重要なビジュアルな特性を持ったデータを活かす ◦ ② 複数のデータソースを統合した上で、対話を実現する応答速度を実現 ◦ ③ 個社ごと、データごとに異なるデータモデルに対応 • → Elasticsearch をベースとした⾃社検索基盤によって実現
16. © CADDi Inc. © CADDi Inc. Elasticsearch x 探索的検索 16
17. © CADDi Inc. ① 探索：対話的インターフェース x サブセカンドの応答 • 探索ループを妨げない⾼速応答 • ビジュアルな UI/UX ◦ ビジュアルプレビュー • Elasticsearch の活⽤ ◦ ファセット ◦ ハイライト表⽰ ◦ 低レイテンシな検索
18. © CADDi Inc. ① 探索：ビジュアルデータによる直接検索 • 受発注事業で培った図⾯特化の 学習モデルで図⾯をベクトル化 • Elasticsearch の kNN 検索で 「似た図⾯」を⾼速に発⾒ • ビジュアルなキューを活⽤し 「どうやって探すか」がわから なくても探索可能に
19. © CADDi Inc. ② データソース横断検索：課題 • 製造業のデータ規模 ◦ 数⼗年~数百年の歴史 ▪ 図⾯：100万枚超 ▪ 受発注実績：1000万レコード超 ▪ その他⽂書：さらに膨⼤ • 素朴なデータ結合 ◦ 組み合わせは10兆規模 ◦ それぞれのデータ種別独⽴のインデックスで は対話的な探索は実現できない 図⾯ 発注実績 ≃106 ≃107 ≃1013
20. © CADDi Inc. ③ ⾮定型：データの多様性 • テナント間‧内にデータモデルの 多様性がある ◦ 図⾯表題欄 ◦ CAD メタデータ 図⾯表題欄 CAD メタデータ
21. © CADDi Inc. ③ ⾮定型：検索ニーズの多様性 • 業務特性によって異なる検索ニーズ ◦ 設計 ▪ 類似図⾯検索 ◦ 調達 ▪ 発注実績と組み合わせ ◦ 品質管理 ▪ 不具合履歴と組み合わせ ◦ 製造 ▪ 加⼯情報と組み合わせ
22. © CADDi Inc. ③ ⾮定型：進化するインデックスの必要性 • データ‧検索ニーズともに⽇々進化する ◦ → Elasticsearch のインデックス設定を柔軟に切り替えることで対応 • 技術的課題 ◦ CADDi Drawer は現場の意思決定の質を向上させるアプリケーション ▪ インデックス設定の変更が業務を⽌めてはいけない ◦ Elasticsearch の reindex は、データの⼀貫性を保つために reindex 中データ更新を⽌めることが推奨される
23. © CADDi Inc. ③ ⾮定型：キャディ検索基盤 on Elasticsearch 標準的な reindex original index 書き込み停⽌ new index reindex ✅ 切り替え + 書き込み再開 データが検索インデックスに反映されない時間がある キャディ 検索基盤 original index new index reindex ✅ 切り替え ゼロ‧ダウンタイムで検索インデックスの設定を変更可能 ☆ 書き込み → original / new index 両⽅に反映
24. © CADDi Inc. 最終的なアーキテクチャ frontend BFF server Index service キャディ検索基盤 Gateway 図⾯ ⽂書 受発注 複数のデータソース Query service Elasticsearch   index 1   index 2   index N 探索的な意思決定プロセスを検索技術で実現
25. © CADDi Inc. まとめ • 探索は根本的に創発的な過程である ◦ → 対話可能な応答速度と柔軟なインデックス切り替えが重要 • 3つの技術的挑戦と解決 ◦ ビジュアルデータの活⽤ ◦ データソース横断検索 ◦ ゼロ‧ダウンタイムでの検索設定の切り替え • Elasticsearch は「速度」「データソース横断」「ベクトル + フィルタリング」 「インデックスの柔軟性」を同時に満たす技術的選択 ◦ → CADDi Drawer の検索基盤として、プロダクトを⼒強く⽀えている