誰も歩いたことがない道。
だからこそ、進む価値がある。
AIをはじめとするテクノロジーの進化によって、これまで解けなかった難題に、ようやく手が届くようになりました。100年以上解かれてこなかった、世界共通の圧倒的に難しい課題を解く。あなたのプロフェッショナリズムを活かすチャレンジが、ここにあります。
CTO Message
未知の課題に、
技術を総動員させ挑む。
製造業の複雑な課題を解くために、多様な技術をオーケストレーションする。
それぞれの技術は独立したものではなく、相互に作用しながら、グローバルプロダクトを形づくります。
製造業の構造的課題
N:N:Nのデータ複雑性と非構造化の壁
一つの製品に数千の部品と多くの企業が関わるサプライチェーンにおいて、その中で生まれる様々な重要な情報は非構造化データとして埋もれている。
データの量と種類が他ドメインと比べても圧倒的に多く、単一のアルゴリズムでは最適化できない複雑性が、データ活用を阻んでいます。
物理世界の不可逆性と「OS」構築の難易度
物理世界では簡単にundoできず、失敗は実コストと納期の遅延に直結する。そのため、ソフトウェアには極めて高い信頼性が求められる。
私たちが目指すのは、産業を横断して支える「製造業のOS」です。
単なるアプリケーションの提供に留まらず、無数のユースケースで機能する高い抽象度のプロダクト開発をするための、
解像度の高い現場理解が求められます。
相反する価値提供の両立
サイロ化された情報、単一でない製造プロセス、そしてグローバルな産業ゆえの法規制。製造業はプロセスが画一的に決まらないため、現場ごとにやり方が異なり、かつ現場独自の強い最適化が存在。
経営への価値と現場への価値が同時に成立しなければ、変革は定着しません。どちらか一方では産業は動かない。両者をつなぐプロダクトであることが、社会実装の前提です。
だからこそ、
おもしろい。
非連続なハイグロースが求められる、重厚な挑戦
製造業という重厚長大な産業の変革は、本来なら長い時間をかけて挑むもの。
一方でスタートアップには、産業の深部に踏み込みながら、非連続な成長を同時に実現するスピードが求められます。
グローバルで製造業における課題を解き、一気にデファクトスタンダードをつくりあげる。この「深さ」と「速さ」を同時に成立させる難度の高さこそが、面白さです。
キャディの
技術的優位性
複雑なデータの構造化技術
機械学習・自然言語処理・ナレッジグラフを組み合わせ、非構造化データから知見を抽出し、暗黙知を再利用可能な形へと変換する。
単一技術では解けない複雑さに様々な技術で踏み込み、現場の意思決定を支える基盤へと昇華させます。
深いドメインナレッジが支えるプロダクトの進化
祖業でモノづくりの現場に飛び込み得た深いドメインナレッジがあるからこそ、複雑なデータの文脈を理解し、構造化できる。活用が進むほど、より多くのデータを読み解き、プロダクトは進化し続けます。
現場起点の開発
リアルな現場を知り、顧客の課題に向き合う。ユーザーや課題の解像度が高い設計こそが、価値あるプロダクトを生み出すと考えています。大きなインパクトを生むため、必要なプロセスは厭いません。
Tech Stack
Frontend
- TypeScript
- React
- Next.js
- Apollo Client
- Storybook
- Vitest, Jest
GraphQL
BFF
- TypeScript (NestJS)
- Apollo Server
gRPC
Backend
- TypeScript (Express, Fastify, NestJS)
- Rust (axum)
- Go, Java (Quarkus)
Algorithm Machine Learning
- Python
- OpenCV
- Vertex AI
- Unsloth
- Rust
- PyTorch
- LangChain
Infrastructure
Google Cloud, Kubernetes, Istio, Cloud Run, Cloudflare, Argo Workflows, etc …
Async integration
Cloud Pub/Sub, Cloud Tasks
DevOps
GitHub Actions, Terraform, Conftest Argo CD, Kustomize, Helm, Kyverno Datadog, MixPanel, etc …
Data
Cloud SQL(PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, Trino, Iceberg, Elasticsearch
Authentication
Auth0, Firebase Authentication
Dev Tools
GitHub Enterprise, GitHub Copilot, Cline, Claude Code, Devin, Figma, Storybook, etc …
Communication
Slack, Confluence, Jira, Miro, Asana
技術選定のポイント
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
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
Whole Product
キャディはソフトウェアをつくる会社ではなく、製造業を変革する会社です。
ソフトウェア、オペレーション、ビジネス。それら全てが組み合わさって生まれる体験━━
その"全体"こそが、私たちのプロダクトです。
キャディ全体の提供価値を最大化する。
全員で考え、実行し続ける思想を、私は"Whole Product"と呼んでいます。
CADDi Technologyのこれから
キャディについてもっと知る
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