こんにちは、ReliabilityグループでQAエンジニアをやっているyokota(@katawara)です。昨年の10月に入社しました。 入社直後のバタバタも落ち着いてきて、ようやく本格的にClaude Codeを使い始めたのですが、いろいろと試行錯誤を重ねてみているので、その中の活動のひとつをご紹介しようかと思います。 目次 目次 背景 Claude Codeのサブエージェント機能 MAGIシステムとは？ スリーアミーゴスとは？ サブエージェント x MAGIシステム = スリーアミーゴス 実際にやってみた 神田（PdM人格） 袴田（エンジニア人格） 秋山（QA人格） 設計のポイント おた…

こんにちは。キャディ株式会社の Analysis Platform Group でソフトウェアエンジニアを務めている廣岡です。 業務としては、キャディの様々なサービスの裏側で稼働する機械学習解析のインフラやバックエンドの開発、アプリケーションとの橋渡しなどに取り組んでいます。最近では下記記事で紹介したようなプロジェクトに取り組んでいます。 zenn.dev 今回は私たちのチームで作り、開発業務の中で利用している Claude Skills について紹介します。 TL;DR Claude Skills を使って ML 開発における定型作業を効率化した 推論サーバー構成やログ調査、インフラ構築など…

背景 こんにちは、キャディ株式会社D&A部の山﨑広之と申します。 現在、筆者らのチームでは、キャディのミッションである「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」ための新しいアプローチに取り組んでいます。具体的には、調達領域の課題解決に向けた仮説検証（フィージビリティスタディ）を通じ、顧客にとっての真の価値を探り当てる新規機能の立ち上げフェーズの真っ只中です。 この検証サイクルが後半に進んだ頃から、顧客へのヒアリングのためにAIエージェントを活用し、デモアプリを作成し始めました。 AIエージェントを使った開発というと「開発期間の短縮」にばかり目が行きがちですが、チームでRetrospective…

はじめに はじめまして。2025年10月にキャディ株式会社へ入社した、エンジニアリングマネージャー（EM）の蟹澤です。 先日、リードアーキテクトの小森（@littleforest12）が、設計フェーズにおける不確実性への向き合い方を綴った記事（https://caddi.tech/2025/12/16/112311）を公開しました。本記事は、同じプロジェクトをプロジェクトマネージャー（PM）として担当した私からの、アンサーソングです。 本プロジェクトは、今後すべてのチームが依存する、キャディの根幹にズブズブと手を入れるような基幹機能開発です。わずかな設計ミスが将来の全社の開発速度を左右しかねな…

Data Platform 部の森岡です。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。 この記事は「解読データアーキテクチャ」（原題: Deciphering Data Architectures）についての書評となります。 1. なぜ今この本なのか (本文より引用) データメッシュ、データウェアハウス、データレイクハウスといった用語が飛び交っていますが、 10人に「データメッシュとは何か」と尋ねれば、11通りの答えが返ってくるでしょう。 データエンジニアリングの界隈にいれば、「データファブリック」「データレイクハウス」「データメッシュ」という言葉について聞いた…

はじめに こんにちは、2月にSenior Research Engineerとしてキャディに入社した福原です。現在、キャディでリサーチ組織を本格的に立ち上げています。 「リサーチ組織」と言っても、単に研究を行なって論文を書くことだけが我々の目的ではありません。キャディが掲げる「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」というミッションを実現するために、最先端の技術を研究し、それをプロダクトの価値として実データ上で検証するところまでやり切る — それがこの組織の存在意義です。 この記事では、キャディが取り組んできた、あるいはこれから挑もうとしている技術課題が、Computer Vision（CV）…

こんにちは。Data Platform部に専任QAとしてジョインし、現在QAチームの立ち上げに奮闘しているokanです。 皆さんはQAチームの立ち上げと聞いて、どのような状況を想像しますか？ 「テストが全くない無法地帯に秩序をもたらす」「バグだらけのプロダクトを立て直す」…。 私も最初はそんな火消しのようなミッションを想像し、「これまでの経験を活かして、バリバリテストを回すぞ！」と意気込んでいました。 しかし、いざData Platformチームに入ってみると、そこには嬉しい想定外が待っていたのです。 今回は、すでにエンジニアの品質意識が高い組織において、立ち上げ直後のQAがどのように立ち回り…

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。 Claude Code はあくまでツールであって、使い方によって大きくパフォーマンスが左右されるように感じています。 今回はコンテキストという観点から Claude Code の動作原理を紐解きながら、我々が期待するコードを安定して出力してもらうためのコンテキストマネジメントの理論と実践について思いを馳せてみようと思います。 想定読者 Claude Code を日々使っているが、AI があまり賢くないように感じる人 Claude Code を使い始めたばかりの人 日々…

こんにちは！ キャディ株式会社のCADDi Quote開発チームでQAエンジニアをしているnacoです✌️ 2026年1月15日にオンラインイベント「【AI時代の開発戦略】開発スピードと品質の両立に向けて ー 3社エンジニアの事例から学ぶ」が開催されました。 そこで登壇の機会をいただきました。やったー！ 本記事では、その際にお話しした「QAがGeminiで分身して、受け入れ基準(AC)レビューを自動化し、開発スピードに追いつくための取り組み」をブログ向けに整理してまとめまーす。 当日のスライドはこちら👇 🍥はじめに：この記事でいう「ACレビュー」の定義を明確にします ここでのACレビューは、受…

こんにちは、キャディで機械学習エンジニアをしている由川です。東京の大手町に最近オープンしたサウナ施設に行き、すごい洒落てんな〜と思いつつ十分にリラックスもできました。休息も大切です。 さて本題に戻ると、私は以下を目的としてLLM*1に関する評価ベンチマークづくりに取り組んでいます。 製造業の課題を解決するためにはどのようなLLMを選べばよいか判断しやすくする キャディが持つ製造業の様々なデータ（図面画像、3Dモデル、仕様書など）に対してFine-tuningなどの手段を適用することで、製造業に関する様々な課題を解ける汎用的なLLMを開発する 以前、取り組みの全体像を 製造業特化LLMを開発する…

Control Plane 部 認証認可グループ（※1）のエンジニアリングマネージャーをしている先山(@ksakiayma134)です。 現在キャディは、CADDi Drawer と CADDi Quote といった複数のアプリケーションをお客様へ提供する「コンパウンド戦略（マルチプロダクト化）」を推し進めています。 こうした複数アプリケーションを展開するアプリケーションアーキテクチャでは、共通利用する機能をプラットフォームレイヤーとして切り出すことが一般的です。私たちも認証・認可機能をプラットフォーム化し、各アプリ開発者へ提供しています。 本記事では、現在のキャディの認証認可を支えているシス…

こんにちは、Data&Analysis部の安本です。最近私用のPCをミニPCに乗り換えました。省スペースは正義。 さて、私の所属するAI for ApplicationチームではLLMによる図面読解を用いたプロダクト開発に取り組んでいます。その中で専門領域における評価の曖昧性という最近よく聞く課題に直面しました。この記事では、その課題と改善方法として「資格取得」という古典的だが非効率そうであまり選ばないhowがどう効いたかをご紹介します。この記事が専門領域の評価に苦しむ方の参考になれば嬉しいです。 なおこの記事で取った方法は開発者自身の知識を変えるものなので、新しい評価方法を期待する方にはno…

こんにちは。キャディ株式会社Analysis Platform Groupでバックエンドエンジニアをしている森谷(@yudmo_)です。 2025年11月にジョインし、現在は機械学習推論のためのインフラやバックエンドの構築や運用を担当しています。 2026年1月7日から3日間にわたり開催されたRegional Scrum Gathering Tokyo 2026(以下、RSGT)に、今年も実行委員として参加してきました。スタッフとしての活動がメインでしたが、印象に残ったセッションや、RSGTならではの体験、そしてスタッフワークを通じて感じたことを振り返りたいと思います。 印象に残ったセッション…

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**