キャディ株式会社

キャディ株式会社は、「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに掲げ、点在するデータ・経験を資産化し、新たな価値を創出する「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を開発・提供するスタートアップ企業です。
「製造業のAIデータプラットフォームCADDi 」は、製造業における、図面、CAD、仕様書、コスト、品質データ等の、エンジニアリングチェーン・サプライチェーン上のあらゆるデータを解析・関連付けし、そこからインサイトを抽出することで、人間の生産活動をより楽に、かつ高度化するシステムおよびアプリケーションの集合体です。この基幹システムは全社改革から日々の意思決定に至るまで、製造業のあらゆる場面で活用されます。ナレッジが共有されないことによって同じ問題が繰り返される「車輪の再発明」を各種課題の根源と位置付け、蓄積データを基に判断や解析業務を高度化し、無駄な作業を効率化することで、製造業の「標準」を引き上げることにより、人がより創造的な活動に集中できる土台を創ります。
アプリケーションである「製造業データ活用クラウドCADDi Drawer」「製造業AI見積クラウド CADDi Quote」をはじめ、今後もプラットフォーム上に様々なアプリケーションを提供予定です。
同社は日本国内のみならず、ベトナム、タイ、アメリカを含むグローバル4カ国で事業を展開し、
SaaSのトップクラスのパフォーマンスと言われるT2D3を大幅に超える成長を続け、グローバルでの事業拡大を加速しています。
さらなるサービス強化のため、昨年11月には初の名古屋拠点を2拠点同時開設を完了しました。

【総額257億円のシリーズC資金調達を実施】
シリーズCラウンドで総額217億円の資金調達を実施しました。今回調達した資金は、グローバルも含めた人材採用やCADDiの開発、そして新規事業に投資する予定です。これにより、受発注にとどまらず、設計から製造・物流・販売までのバリューチェーン全体のDXを加速し、製造業のデジタル化におけるデファクト・スタンダードを構築することで、2030年までに１兆円規模のグローバルプラットフォームになることを目指します。

■2025年3月にシリーズCにおいて、91億円の追加資金調達を実施
・2024年の事業統合を経て、SaaSとなってから初めての投資
・リードが海外VC=グローバルからの期待をいただけた点

【創説者である二人の経歴】
加藤氏は、2014年に東京大学卒業後、グローバルコンサルティングファームのマッキンゼー・アンド・カンパニーに入社し、2016年にマネージャーに昇格。日本、中国、アメリカ、オランダなどで重工業や大型輸送機器、医療機器といった大手製造業の購買・調達改革をサポートしたほか、IoT／Industry4.0領域をリードした経歴を持ちます。また、共同創業者でCTOの小橋昭文氏は、スタンフォード大学／大学院で電子工学を専攻後、ロッキード・マーチン本社でソフトウェアエンジニアとして4年間、衛星の大量画像データ処理システム構築に従事し、NASAやJAXAとの共同開発に携わる。その後、クアルコム社で半導体セキュリティ強化に従事の後、アップル本社でシニアエンジニアとしてワイヤレス方式のマイク付きイヤフォンなどの開発をリードしたというキャリアの持ち主です。
https://speakerdeck.com/caddi_eng/caddi-recruit-202108

CEO　加藤氏　notehttps://note.com/yushirodesu/

同社は、「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに、
製造業におけるデータプラットフォームプロダクト「CADDiDrawer」を展開しています。
2022年にローンチした「CADDiDrawer」は、製造業の中でも最重要といわれる
図面データを機械学習など様々な技術により構造化し多様な情報と結び付けることで、
情報資産としての活用を可能にしました。
既に国内の大手製造業から加工会社のお客様にまで活用いただいており、急成長中です。
2023年からは海外での販売も開始し、グローバル展開も加速させています。
今後は、図面以外にも製造業の知見をテクノロジーによって再現・集約することで、
部門や会社を超えた全体最適の実現を目指しています。

【具体的には】
・ キャディのプロダクトはデータ基盤とそのデータを活用する業務特化のアプリケーションから構成
・ データの活用を解析の面から促進し、プロダクト価値に繋げていく
・ キャディの持つデータを活用し、技術探索を適切に行う効果検証の技術、
プロダクトに価値を提供できるモデリング技術、およびチームでの安定したシステム開発

・ 5年以上の機械学習モデル及びデータサイエンスの開発経験
・ 機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識
・ 機械学習を活用したビジネス上の課題を解決する業務経験
・ ステークホルダーに対しての検証レポートの作成経験
・ Python、Rust等を用いたWebサービスに関わるAPIの開発、運用経験

【歓迎】
・ 機械学習モデルをプロダクトにリリース・運用した経験
・ MLをコアとしたプロダクトのプロダクトマネジメント及びそれに準ずる経験