Analysis Platform 部の松﨑です。 これはキャディ株式会社のアドベントカレンダー 25 日目の記事です。 CADDi では、機械学習ワークロードにおける複雑な後処理（Pythonスクリプト等）の実行基盤として、ワークフローエンジンの Kestra を採用しました。 様々なエンジンと比較検討した結果、我々のユースケースにとってベストな選択だったと思います。 しかし、実際に開発を始めてみると「開発元である Kestra 社の思想」と「我々がやりたい運用」の間に、少しだけ溝があることに気づきました。今回は、我々がその溝をどうやって埋め、Kestra と付き合っていっているかをご紹介し…

こんにちは、Analysis Platformチームの上野です。キャディ株式会社のアドベントカレンダー24日目の記事です。 この記事ではAnalysis Platformチームで実施した、機械学習モデルの複雑な後処理の実行基盤の技術選定について説明します。同様の技術選定をする際の参考になると幸いです。 既存のアーキテクチャとその課題 キャディでは一部の機械学習モデルの推論処理を以下のような非同期のアーキテクチャで行なっています。一部の推論ワーカーでは他のワーカーの結果と組み合わせて後処理をする必要があり、ワーカーごとの推論結果を格納したBigQueryのテーブルを一度経由する形になっています。…

この記事は、 CADDi Tech/Product Advent Calendar 2025 の23日目の記事です。 DataManagementチームの福田です。弊社ではCTOと共に機密データの取り扱いを決定し、その方針をBigQuery Policy TagsとDataContractで自動的に反映する体制を構築しています。今回は約15,000カラム以上のデータで実践した経営層を巻き込んだデータガバナンスの仕組みを解説します。 はじめに 企業向けSaaSでは、顧客データに対して通常よりも厳格なアクセス制御が求められます。 例えば、機密性の高いデータを一般の社員には閲覧させず、特定のユースケ…

本記事は CADDi Tech/Product Advent Calendar 2025 22日目の記事です。 こんにちは、Data & Analysis部で機械学習エンジニアをしている由川です。 私は、製造業特化LLMを開発するための評価ベンチマークづくりに取り組んでいます。本記事では、この取り組みにおいて得られた知見や苦労していることを紹介したいと思います。 ドメイン特化LLMに関する評価ベンチマークを作ろうとしている方の参考になれば幸いです。 なぜ製造業特化の評価ベンチマークを作るのか ベンチマークタスクの定義 ベンチマークタスクのデータセット作成 評価対象となる図面の選定 評価対象の図…

こんにちは、キャディのData & Analysis部の今野です。この記事はCADDi Tech/Product Advent Calendar 2025 21日目の記事です。今回は先日開催した当部の合宿についてご紹介します。 はじめに 自己紹介&チーミング 戦略説明 ハッカソン 最後に はじめに キャディは「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を提供しています。 私が所属するData & Analysis部（以下、D&A）は、Tech組織の中で以下のような位置付けになっています。 Tech 組織図 D&Aは、図面や文書などの収集されたデータをML/AIを利用して解析を行うことがメイン…

こんにちは、キャディで Quote というアプリケーションを開発している plant こと石田 (@plant_ja) です。 この記事は キャディ株式会社のアドベントカレンダーの20日目の記事です。 adventar.org 今回は AI コーディングを図で表現しつつ、我々が期待する成果物を出力してもらうための様々なアプローチに思いを馳せてみようと思います。 ゴール設定 コーディングエージェントへの期待と現実 AI が書くコードを「確率密度関数」として考えてみる アプローチ1: 解空間の確率密度を上げる 解空間の定義 解空間のインプットコストとどう向き合うか コンテキストの増大 アプローチ2…

こんにちは、D&A部の安本です。 この記事では私が日々AIと格闘する中で得たTIPSを紹介します。 なお、この記事はCADDi Tech/Product Advent Calendar 2025 19日目の記事です。他の記事についてもぜひご覧いただけると嬉しいです。 はじめに 課題 1.正解が定まらない内容が多いこと 2.望んだ回答が得られているかわかりづらいこと 解決策 1.回答してほしい対象を明確にしコンテキストを伝えること 2.専門用語を適切な文脈で使うこと 応用事例 図面解析の難しさ 我々の取り組み紹介 まとめ 最後に はじめに 私はAI for Applicationチームという、機…

この記事は dbt Advent Calendar 2025 の16日目の記事です。 Data Management チームの森岡です。要らなくなったものをすぐに捨てられるデータ基盤を意識して日々開発しています。 この記事では、CADDi における SQL レビューを効率化するための CI の実践知について紹介します。 はじめに 生成 AI の台頭により、データエンジニアリングは大きく変わりつつあります。 CADDi では、AI エージェント「Devin」を Slack ワークフローに組み込むことで、Biz 職のメンバーでも自律的に dbt model の作成・修正が行える環境を構築しています…

Control Plane部の小森 (@littleforest12)です。 こちらはキャディ株式会社のアドベントカレンダーの16日目の記事です。 最近、社内でこれまでの中では比較的大規模な開発プロジェクトのリードアーキテクトを拝命しまして、奔走しています。 プロジェクトはようやく立ち上がってきたところですが、アーキテクトとしての考えをメンバー向けに発信しようと書きはじめたことを、せっかくなのでTech Blogにしたためたいと思います。 背景 私たちは「製造業AIデータプラットフォーム CADDi」としてプロダクトを展開しており、プラットフォームの一部としてCADDi DrawerやCADD…

この記事は CADDi Tech/Product Advent Calendar 2025 14日目の記事です。 Executive Summary 生成 AI アプリで評価プロセス改善 PoC をした 評価制度をアセット化し、生成 AI ツールを組み合わせることによって、評価プロセスを支援した 「メンバーの思考の整理」「メンバーからマネージャーへのコミュニケーションの改善」というポジティブな効果が得られた （画像は実際のシステム、入力されているテキストは架空の人物・チーム・業務） はじめに キャディのエンジニアリングマネージャーの橋本です。 突然ですが、この記事を読んでくださっている皆さんに…

とうとう、秋の花粉症も発症してしまい、目のムズムズと格闘している藤田です。 Data & Analysis部で、CADDi Drawer等のプロダクトに提供するAIモデルを開発しています。 さて今回は、私がベトナムの開発メンバーとAIモデル開発をした話を紹介しようと思います。 海外のメンバーと開発を進めることは、言語の壁をはじめいろんな壁があります。 どんな壁がありどうやって乗り越えたのかをご紹介したいと思います。 海外メンバーとの開発をやっている方や、海外メンバーとの協業に興味がある方の参考になればなーと思っています。 なお、この記事は、[https://adventar.org/calen…

はじめに CADDi Tech/Product Advent Calendar 2025 12日目の記事です。 こんにちは、DataFabric部の松本です。 私たちのチームでは、Clean Architectureを採用したTypeScriptプロジェクトで開発を進めています。 取り組んでいるプロジェクトでは、依存関係を管理するために、Microsoftが開発するDIライブラリ tsyringe を採用することにしました。Clean Architectureの依存関係逆転の原則を実現するには、DIコンテナが必須であるからです。tsyringeは軽量で使いやすく、枯れておりDIコンテナに必要な…

CADDi Tech/Product Advent Calendar 2025 10日目の記事です。 こんにちは、Data&Analysis部の竹本です。 本記事ではRAGシステムを構築する上で、ユーザー意図の把握が難しい曖昧なクエリにどのように対応すべきかという課題に着目し、関連する論文や技術記事を紹介します。 クエリの「情報不足」と「曖昧性」という壁 知識ギャップによる情報不足 ユーザークエリの曖昧性 Query Transformation Query Rewriting Multi-Query Diversify then Verify RAG-Fusion Diversify-ver…

この記事は CADDi Tech/Product Advent Calendar 2025 の9日目の記事です。 Data Management チームの森岡です。要らなくなったものをすぐに捨てられるデータ基盤を意識して日々開発しています。 この記事では、プロダクトの成長に伴って直面した Terraform State の肥大化問題を Terramate を活用して解決した実践的な事例を紹介します。 はじめに キャディでは、製造業AIデータプラットフォームを開発しています。 我々の顧客には大手エンタープライズ企業も多く含まれるため、セキュリティとデータガバナンスは最優先事項です。 その一方で、…

この記事は CADDi Tech/Product Advent Calendar 2025 の8日目の記事です。 こんにちは。Control Plane部で認証周りの開発をしている宇都宮と申します。 キャディでは、メール送信基盤として SendGrid を利用しています。少し前に、SendGrid の生成するイベントデータを分析基盤に連携する仕組みを構築しました。その際に遭遇した、署名検証処理の実装において直面した課題と、それを解決するためのアプローチを紹介します。 Event Webhook 連携の流れ SendGrid には、イベントを Webhook 連携する機能があります。この機能をベ…

キャディでAIエバンジェリストとしてBizdevをしている川村です！ さて、「AIで業務改善しなきゃ！」という機運で、世界はあふれています。 壁打ちや議事録作成などは恐ろしいほど自由自在で、自分でやるよりよっぽどきれいなスライド資料まで作ってくれる時代になりました。 そうすると当然、もっと難しい業務も行けるのでは？という期待から、「新しい自動車部品の設計FMEA*1を作成して！」みたいな呪文が、今日も元気にMicrosoftやGoogleのサーバーに送信されます。 しかし、AIはビタどまり。 業界慣習、企業の技術、個人の思想が混然一体となった神Excelは一向に出力されません。 「だからカーパ…

## TL;DRアーキテクチャカンファレンス 2025 に参加して、このイベントのキーノートを聞いて自分の考え方が大きく変わりました。今回の気づきを一言で表すと、以下の通りです。- **技術的な意思決定において、関係者全員がトレードオフを理解した上で意思決定できるように支援することがアーキテクトの役割である**- **技術的な意思決定において、自分がいいと思っているアイデアを伝えるだけでは十分ではない**- **ただ意見を伝えるだけでは、意見を持っている人の 1 人に過ぎない**

はじめに これはCADDi Tech/Product Advent Calendar 2025 5日目の記事です。 こんにちは、Data&Analysis部の宇佐見です。最近30%キーボードを買って新体験のタイピングを楽しんでいます。 さて、今回はキャディにおけるRAGを利用したプロダクト開発の技術選定と開発プロセスについて紹介いたします。 キャディにおけるRAGの位置づけ キャディでは、製造業AIデータプラットフォームを開発しており、その中の1機能としてドキュメント機能というものがあります。 これは、不具合情報や設計変更情報などの製造業に特化したドキュメントを管理・検索する機能です。自動的に…

こんにちわ、Core Infrastructure チームの前多です。膝が痛い。 こちらはキャディ株式会社のアドベントカレンダーの3日目の記事です。 先日、弊社の同僚からCADDiのアーキテクチャと開発組織に変遷に関する発表が行われました。 14:55〜E会場 キャディ株式会社/CADDiの発表資料「事業状況で変化する最適解。進化し続ける開発組織とアーキテクチャ」を公開しました🙌よろしければお手元でもご覧ください！https://t.co/DrStp16fon #アーキテクチャcon_findy— CADDi.tech (@CaddiTech) 2025年11月21日 私たちのプロダクトのイン…

キャディTechチームは、先日開催された「アーキテクチャカンファレンス 2025」にGoldスポンサーとして協賛し、ブース出展・セッションへの登壇の両方で参加させていただきました。 この記事では当日のブースの様子と、登壇したキャディCTO室長山田の資料をお届けします！ 会場の熱気とキャディブースの様子 会場の雰囲気 会場全体は、最新の技術トレンドや大規模システムの課題解決に対する熱気に包まれていました。 昨年よりもかなりパワーアップした大きな会場で装飾も素晴らしく、会場に足を踏み入れただけで気持ちが盛り上がりました。 入り口の暖簾かわいい！ キャディブースのご紹介 キャディのブースではオリジナ…

こんにちは、Data&Analysis部(D&A)です。 D&Aでは週1回、機械学習の勉強会を開催しており、本記事は、勉強会の内容を生成AIを活用して記事にまとめたものです。 ※勉強会内容公開の経緯はこちら ※過去の勉強会は「社内勉強会」タグからもご覧いただけます。 はじめに：我々が直面していた課題 現在、我々はドキュメントを解析するプロジェクトを推進しています。その中で以下のような壁に直面しました。 フォーマットの多様性 PDF、Word、PPT、スキャン画像など、形式がバラバラなドキュメントの前処理が大変 構造情報の損失 テキスト抽出時にレイアウト、表、図が崩れて意味が失われてしまう 既存…

はじめに 「Excellence」とは、スキルではありません。 それは「明日を今日よりも良いものにできる」という信念の表れであり、自らの選択です。 こういった考えは、一見楽観主義のようにも映ってしまいますが、そのような受け身なものではありません。そこには強い意志を伴う決断が必要不可欠です。なぜなら、私たちは生まれつき楽な方へと流されやすい生き物だからです。 私たち人間は習慣の生き物であり、安定や現状維持を好みます。 私が採用の意思決定において「カルチャーフィット」という言葉を使わないのは、これが理由です。この言葉を使うこと自体に異議を唱えるつもりはありません。スタートアップという環境において、…

Excellence is not a skill. It is a choice, and an expression of belief that tomorrow can be better than today. This kind of optimism is not passive – it requires deliberate decisions, because it often goes against our natural inclination toward comfort.

こんにちは、Data&Analysis部(D&A)です。 D&Aでは週1回、機械学習の勉強会を開催しており、本記事は、勉強会の内容を生成AIを活用して記事にまとめたものです。 ※勉強会内容公開の経緯はこちら ※過去の勉強会は「社内勉強会」タグからもご覧いただけます。 はじめに 12-Factor Agentsとは 12-Factor Agentsを書いた背景 12-Factor Agentsの概略 Agentは様々な経路から入力を受けつけ、出力は構造化されている プロンプトやコンテキスト、制御フローをコードとして管理する 状態管理をし、人の介入やエラー修正を可能にする 小さなエージェントを複数…

こんにちは、 Drawer Growth グループの大木です。 最近（というかずっと）AIが熱いですね、エージェントモデルが出てきてコーディングの常識がまた一つ変わろうとしているように感じます もちろんキャディでもAIツールは多数導入しており、この変化に追従するために組織としてAI活用に積極的に取り組んでいます 今回はその取り組みの一環として、会社内でVibe Coding Hackathonを開催しましたのでご紹介します！ きっかけ 今年2025年の2月頃から、有志を募ってAIツールを積極的に検証していました 初期ではツールごとに推進者を立て、実際に試験的に使ってみて費用感や効果・ベスプラな…

AI × ソフトウェア開発の最前線——キャディ における Devin 活用のリアル AIがソフトウェア開発の在り方を大きく変えつつある今、キャディではその変化をチャンスと捉え、エンジニアの生産性と創造性を引き出す取り組みを進めています。中でも注目しているのが、話題のAIソフトウェアエンジニア「Devin」です。 Devinの活用に関する知見を深め、社内でのベストプラクティスを探るべく、先日LTを開催しました。さまざまなチームのエンジニアが登壇し、Devinを日々の業務でどう活用しているか、そこで得られた気づきや成果を共有しました。 この記事では、そんな社内LTの一部をご紹介します。キャディの取…

こんにちは。キャディでプロダクトマネージャー（以下PdM）をしている北林です。昨年の6月にキャディに入社し、現在はリリース前の新機能のPdMをしています。 今日はこの新機能のDiscovery*1での、デザイナーやエンジニアとのコラボレーション事例について共有しようと思います。 こんな方に向けて書いています DiscoveryでのPdM、デザイナー、エンジニアのコラボレーション事例を知りたい方 グローバルなチームでのコラボレーション事例を知りたい方 チーム紹介 まずは私たちのチームを紹介します。まだ正式リリース前の機能ということもあり、PdM、デザイナー、エンジニアがそれぞれ1名のスモールなチ…

こんにちは、Data&Analysis部(D&A)です。 D&Aでは週1回、機械学習の勉強会を開催しており、本記事は、勉強会の内容を生成AIを活用して記事にまとめたものです。 ※勉強会内容公開の経緯はこちら ※過去の勉強会は「社内勉強会」タグからもご覧いただけます。 はじめに 従来の異常検知モデルの異常度に関する課題 MAD-Benchの構築 MLLMベースの手法 実験内容 実験結果 ベンチマークとモデルタイプ分析 (RQ1) バイナリ・マルチレベル性能相関 (RQ2) 異常領域面積効果 (RQ3) 深刻度別の検出性能 (RQ4) 正常クラス拡張 (RQ5) ロバストネス分析 (RQ6) まと…

こんにちは、Data&Analysis部(D&A)です。 D&Aでは週1回、機械学習の勉強会を開催しており、本記事は、勉強会の内容を生成AIを活用して記事にまとめたものです。 ※勉強会内容公開の経緯はこちら ※過去の勉強会は「社内勉強会」タグからもご覧いただけます。 はじめに LLMシステムアーキテクチャの概要 テナントごとの体験を提供するLLMシステム RAG ファインチューニング RAGとファインチューニングの併用 サイロとプール サイロ プール LLMシステムを構築する際の考慮事項 テナント分離 コスト計算 ノイジーネイバー まとめ はじめに 今回は、マルチテナントSasSにおけるLLM…

こんにちは、Drawer Growthグループ ソフトウェアエンジニアの内田(id:usadamasa, @usadamasa)です。弊社ではApache Icebergの活用*1とともに、一部のアプリケーションにJavaを導入しています。今回は、システムアーキテクチャから一段レイヤを下げてアプリケーションレベルのお話しをしたいと思います。 アプリケーションアーキテクチャの設計と運用課題 アプリケーション開発において、私たちエンジニアは通常、パッケージ構成やレイヤの依存関係、ロギングなどの観点からアーキテクチャを設計します。 しかし、実装との不整合やチーム内での共通認識が不十分なまま進むと、品…