2020年6月5日

インタビュー

【キャディ】「最高難度のテクノロジー課題」に挑戦する。Apple出身のCTOが率いる開発チーム 

今回は、製造業の受発注プラットフォームを展開する「キャディ」を紹介します。

キャディは国内だけでも120兆円にもなる巨大市場である「製造業の受発注」のupdateに取り組んでいます。「設計→調達→製造→販売」と繋がるバリューチェーンの中で、「調達」の領域は100年近くイノベーションが生まれておらず、非常に大きな構造的な負が生まれています。

お話を伺いしていく中で、非常に高度で複雑な課題をテクノロジーで解決していくプロフェッショナル集団の姿が、そこにはありました。

では、キャディの事業と開発体制、開発文化、ポジションや成長機会について解説していきます。

今回インタビューに答えて頂いたのはCTOの小橋さんです。

目次

1.まずは会社とプロダクトについて紹介

会社の歴史とプロダクト、実績や今後の展開などについて紹介していきます。

キャディ株式会社

売上:非公開
社員数:83名
所在地:東京都台東区蔵前1-4-1階
URL:
https://corp.caddi.jp/
Techblog:
https://caddi.tech/

キャディが提供しているのは「ものをつくる」サービス

2017年に創業したキャディ。元マッキンゼーの加藤さんと、元アップルの小橋さんが創業。2018年12月に10.2億円の資金調達。そこからも勢いを維持したまま成長をしています。

キャディが提供しているのはSaaSなどのソフトウェアではなく、金属加工品などの「もの」を買いたい顧客とそれを作れる加工会社をテクノロジーで最適にむすびつけ、製造責任を負った上で納品までする新しい製造業のプラットフォームです。
特許もとっているそのビジネスモデルと最適マッチングを可能にするテクノロジーは進化を続け、現在は日本を代表するような大手メーカーをはじめとした5,000社以上の取引実績があります。

↓キャディの取引実績↓

日本を代表する産業「製造業」

自動車をはじめとして、これまでの日本の成長を牽引してきた製造業。この図にもあるように設計段階でのCADツールなどの活用や、製造段階における自動化、AI導入。販売領域におけるビッグデータ活用などのイノベーションがうまれています。

一方で多品種少量生産部品の「調達」領域においては、これまで大きなイノベーションがうまれていません。そこには簡単には解決しにくい、構造的な問題が背景としてあります。

多品種少量生産を扱う製造業の3つの特徴

この製造業の調達領域において大きく3つの特徴があります。

  1. 完成品をつくるのに非常に多くの部品(特注品)を調達しなければならないこと。

  2. 受注側は案件を得るためにまとめて受けざるをえず、結果多重下請け構造になってしまっていること。

  3. その下請けの多くは零細企業(従業員9人以下が82%)であり得意分野が細分化されていること。

これらの現状によって、例えば以下のような課題が発生します

  1. 発注企業側からすると、数多くの企業が存在しているため、大量に発注しなければならない部品一点一点において、無数にある加工会社ごとの得意領域を見定めて発注し分けることが物理的にできない。

  2. 複数の会社に相見積もりを出し一番安い1社に発注するが、その会社も全て対応できるわけではないのでさらに外注などに出すため多重下請け構造となる。

  3. 結果、単価があがり納期も伸びる(不良品が発生するリスクも)。

零細企業としては、受注し売上をあげるためには、不得意なもの・できないものも含めてまとめて仕事を受けるしかない実態があります。

そこで結果的にミスが起きた場合には赤字を許容するしかありません。
キャディは、このような問題を解決するためにあらゆるデータを集め、受発注における負を解消するプラットフォームを運営しています。

↓電車1車輌には、10,000点の金属加工品が使われています↓

キャディが解決するペイン

キャディが提供する受発注プラットフォームでは、3つの課題(=取引コスト)をテクノロジーの力を用いて解決しています。
1.最適な取引先を多くの選択肢の中から探し出すコスト
2.要件や条件を定義し、取引先と合意に至るまでにかかるコスト
3.合意した要件取りに履行されるかの監視・監督コスト

余談ですが、例えばソフトウェア受託の世界に置き換えても似たような問題が発生しているかと思います。優秀な受託会社を探すコスト、その見積もりの妥当性を検証するコスト、納品物の品質を担保するコストなど、これらの問題に悩んでいる企業は少なくないはずです。

ただ製造業はソフトウェアのそれと比べても非常に複雑です。

キャディが開発する受発注プラットフォーム

実際にキャディが開発する受発注プラットフォームは図のような4つの仕組みで構成されています。
ひとことでまとめると「形状を認識し、必要な工程に分解して、それぞれの工程ごとの製造原価を算出し、納品までの最適なサプライチェーンを構築する」仕組みです。

例えるならば、レストランで完成形の料理写真を撮ると、それに必要な材料や調味料を洗い出し、それぞれのもっとも最適な仕入れ先をみつけ、必要な日付までにどう納品するかを瞬時に計算するようなものだと考えるとよいかもしれません。

当然ですが、製品図面から形状を認識するための仕組み、そこから必要な生産工程や材料に分解する仕組み、各工程での原価を計算する仕組みなど、そこには大量のデータと計算が必要になる、非常に複雑で難解な領域のサービスを開発しています。

またメーカーからの部品発注自体がかならずしもネット経由ではなく、電話やFAXなどの発注ルートを経由することもあります。このような点も難易度を高くする一つの要素です。

以下の画面は、キャディが部品製造の注文を受けるランディングページです。これは、あくまでも体験の一部でしか有りませんが、イメージをもっていただくため紹介します。

↓キャディの注文受け用のサイト↓ 

物流やファイナンスなどの成長ポテンシャル

当面はここまでに紹介した受発注サービス自体をのばしていくことにフォーカスしていきます。プラットフォームとしての価値を高めるために、まずはシェアを拡げていくことを重視しています。

そうすることでさらに多くのデータが集まり、見積もりや原価計算システムの精度も向上するでしょう。そうしてコアの受発注を強めていくことで、グローバル販促や周辺領域のアプリケーション展開なども計画しています。

例えばファイナンス領域。多くの町工場との取引が増える中で、町工場の強みや実績などの取引データを蓄積できます。そのような実績は信用材料にも転換することができるため、金融領域へ展開するにあたっての貴重なデータになります。

また製造領域における受発注データが集まることで、製品の完成の先にある物流の予測をすることもできます。物の移動需要に関するデータを集めることは、最適な物流を構築する必要不可欠な材料になります。

このように日本を代表する巨大産業である「モノづくり」に関するあらゆるデータを集めることで、その周辺の巨大な領域にも挑戦できる高いポテンシャルがあります。

2.次はプロダクトをつくっている開発チームを紹介

開発体制、開発文化や今後のチャレンジなどについて紹介していきます。

開発体制

エンジニア、プロダクトマネージャー、デザイナーが所属するテクノロジー本部は全員で25名、経験豊富なシニアなエンジニアを中心に、幅広いバックグラウンドのメンバーが活躍しています。
現状のチーム構成はプロダクト単位で行っており、アルゴリズム、価格シミュレーション、サプライチェーンマネジメントの大きく3つのプロジェクトにわかれています。

縦に深い得意領域をもちつつ、スキルの領域幅も広いフルスタックなメンバーが多く、流動的に機能分担できるのが強みとなっています。

技術スタック

大量の非構造化データをどう整理し資産化していくかなど、扱う課題が非常に複雑なため、DDDで設計・開発を行っています。またドメインのアップデートに対応しやすいよう基本的に型付の言語を採用しています。
サーバーサイドにRustを使用していたり、サービスの構成も非常にモダンです。

開発プラクティスの理想的な要素が数多く取り入れられており、かつそれをしっかり運用できている点からも、チームの高い技術力の高さを伺い知ることができます。

「コードは書いた瞬間に負債」

基本的にはプロジェクトチーム単位で、それぞれに最適化された開発フローを導入しています。
CTO小橋さんの思想として「コードは書いた瞬間から負債である」という考えがあり、そこから派生し、技術的負債については現状課題とその対応優先度を見える化し、定期的に議論し棚卸しに取り組んでいます。

【補足】

  • 開発フロー : 2weekスプリントのアジャイル開発

  • テスト : ユニットテスト、インテグレーションテスト、E2Eなど必要に応じて実施

  • CI/CD環境 : CIはまずProjectの最初にHello Worldで環境を作るところから始める、CDはPull Requestのマージで自動deployされる

  • コードレビュー : 十分に実施している

  • 企画決定フロー : チームのプロダクトマネージャーを中心として実施

  • 技術的負債対応 : 課題と優先度を常に可視化し定期的に対応

課題が見える化した時点で取り組むと手遅れ

ロジカルな意思決定、個人意思の尊重、責任と裁量の移譲など、高いレベルの組織運営がなされています。その中でも特徴的な点は非常に高いレベルの「学習する組織である」ことです。

「課題が顕在化化した時点で取り組む」と、ユーザーだけではなく、エンジニアをはじめ多くの人に強い負荷がかかります。そのようなことを避けるために、予め想定しうるリスクを徹底的に発見し、認識することが徹底されています。

そしてそれを支えるだけの自発的なインプットとアウトプットが習慣として根付いています。

↓自由と責任について語るCADDiのエンジニアの声↓

能動的にアウトプットが生まれる文化

Techbolgや、外部向け、内部向けの勉強会も多頻度で開催され、メンバーが自身の内発的動機に基づき積極的に参加している様子が伺えます。
(Techbolgも週1回以上の更新されています)

キャディ主催の社外勉強会

下町.rs #1 (オンライン) (2020/04/28 19:00〜)

# 下町.rsとは? 下町に拠点を構えるRust使いの所属する会社が主催するRustのイベントです。 () しばらくは新型コロナウィルス対策でオンライン開催になりますが、オンラインでも下町人情を忘れずにやっていきます 初心者から上級者まで誰でもどうぞ〜 オンライン開催につき下記チャンネルのYouTubeLiveで放送します: https://youtu.be/nKXfnOJf8JU slide.doなどで質問も受付ます twitter: hashtag #下町rs ### LT希望の方へ Zoomのwebinarができるアカウントを運営者側で用意しております ...

connpass

隅田川.js #1(オンライン) (2020/05/19 19:00〜)

# アーカイブ動画を見られたい方へ 配信URLはこちらになります。 https://www.youtube.com/watch?v=2OP1nvY1xtg&feature=youtu.be # 隅田川.js とは 隅田川.js は隅田川流域に生息する JavaScript lovers の JavaScript lovers による JavaScript lovers のためのイベントです。 もちろん隅田川流域以外の方でもお気軽にご参加ください。 内容は JavaScript にまつわることであればOKです。 初心者の方もガチ勢の方も大歓迎です!! ぜひぜひ奮ってご参加くだ...

connpass

キャディの社内勉強会「STUDDi」

またCADDiとSTUDYをもじった社内勉強会「STUDDi」では、技術的な話に留まらず、フォントの話、なぜ文字化けするか、データセンターの中の仕組みなど、様々なテーマで個々人の関心に基づいたアウトプットがなされています。

↓社内勉強会の様子↓

↓社内勉強会のブログ↓

デザインの基本原則

UI/UXデザイナーのモリです。 今回はプロダクトのUI/UXをデザインする時に、僕が常に心がけている「3つの基本原理」を、普段愛用しているセブンカフェのコーヒーメーカーを例に紹介したいと思います。 ※例に出しているコー […]

CADDi Tech Blog·Koki Mori·2020年4月2日

開発や設計、チーム作りなどあらゆる面でハイレベルなCTO

このチームを牽引するのが、CTOの小橋さんです。グローバルでアップルを始めとするソフトウェア、ハードウェア、組み込みなどあらゆる領域を経験してきた深みも幅もあるハイレベルな技術者です。
そして開発や設計だけではなく、チーム作りなどに対する思想も非常に高度で、ビジネスに対するビジョンも熱く語るなどとても魅力的な方です。

CEOのチーム作りへの思い

3.最後に、今もとめるポジションと成長機会を紹介

記載時点(20年6月)で募集中のポジションと期待値やそこで得られる機会について

いま求めているポジション

キャディでは、アルゴリズムエンジニア、フロントエンド、バックエンド、インフラ、PdM、などなどの幅広いポジションでの募集があります。それぞれでの詳細な説明は以下にあります「CTOレター」の28ページ以降に記載されています。

CTOレター

得られる経験は

上記で紹介したポジションの中でも、アルゴリズム、バックエンド、フロントエンドの3ポジションについてのチャレンジについて解説します。

1.アルゴリズムエンジニア

世界で誰もやっていない、論文もほとんどでてない不確実性の高い領域でチャレンジすることができます。

例えば設計図の解析を一つとっても、3次元の設計図だけではなく、2次元に展開された図面も存在します。3次元であれば立体空間の座標データを利用できるのですが、2次元の場合、三面図という記法をベースに任意の入力ができてしまうため、図形自体の読み込みもそうですが、寸法など任意に配置されたテキスト含め正確にデータを読み取り、それをシミュレーションにより分解し、数学的に定義し直すことが求められます。

シミュレーションにおいては、切削加工であればどのような機械で、どのような刃物をあてて加工をして目的の成果物の作成を達成するかといったアプローチですが、板金加工においては(イメージとしては折り紙のようなもの)、いかに展開し溶接していくかなど、加工方法の違いによっても様々な課題や手法が問われてきます。

2.バックエンドエンジニア

多種多様で煩雑かつ膨大な非構造化データを整理し、資産化するプロセスが非常にチャレンジングと言えます。
現在DDDで設計・開発を行っていますが、例外も多くどこまでを型に当てはめるべきか、また修正が必要になった場合のマイグレーションの影響範囲をどうすべきかなど、検討すべき課題が多くあります。
複雑な商習慣やオペレーション含めいかにシステム落とし込み、常に最適な状態にアップデートしていくかは設計の腕の見せ所です。

3.フロントエンドエンジニア

紙やFAXや電話などに慣れ親しんだユーザーを、いかにデジタルにブリッジしていくかは非常にチャレンジングです。

例えば、設計図などの非常に複雑な情報を、限られたピクセルにいかに詰め込めるか、ユーザーが直感的に理解できるかを追求していくことなどが求められます。
現状のオペレーションも維持しつつ、いかにアナログとデジタルを両立させてユーザーにとって最適なUXを提供できるか、イチから設計をしていくのはとても難易度が高く、やりがいがあります

ER図のごくごく一部(氷山の一角)

一緒に働きたい人は

全体に共通する知識や能力としては、情報工学や数学の基礎知識やキャッチアップ能力や、モダンな技術での開発経験などが求められています。

また志向性として、本質的に技術が好きであり、チームと議論することが好きなメンバーがフィットします。


インタビュアー:株式会社トラックレコード CTO 上原 将之
京都大学経済学部卒業後、2010年にDeNAに入社。エブリスタ、MYCODE、歩いてオトク、AI創薬プロジェクトなど、様々な新規サービスの立ち上げや開発・運用に携わる。 サーバー、クライアント、iOS・Android、機械学習等、幅広い技術スタックでの開発を経験する。 その後フリーランスエンジニアを経て、株式会社トラックレコードを創業。

■挑戦する企業の採用活動を支援する「TECH HIRE」について

魅力的なミッション、イシュー、ケイパビリティを有しているのに、採用や広報活動が十分でなく、埋もれている優良企業が世の中には多数存在します。またエンジニアの力によってさらなる成長が期待できるのに、開発力を担保しきれずに、思うような成長を実現できていない企業も多く存在します。このような課題感をもつチームに対し、エンジニア採用領域に特化してサービス提供をしてきた実績、ノウハウ、ナレッジをもとに組織設計・母集団形成の戦略策定から実行をパートナーとして推進します。

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