はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
市役所からのお知らせです。 ＿人人人人人人人人人人人人人人人人人人人人人人人人人人＿ ＞ この記事では IEEE754 偶数丸めを仮定しています！ ＜ ￣ＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹＹ￣ 述語によっては丸め方向が大事なものがあるのですが、いちいちお断りするの
キャディでの Google Cloud PAM 導入および運用の工夫 🔖 1
こんにちは、Infrastructure Teamの宮本(@m1yam0t0)と申します。 本記事では、キャディの権限昇格システムの取り組みを紹介します。 目次 目次 はじめに 内製システムから Google Cloud PAM への移行 PAM の利用資格の設定 PAM の運用
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。 ハーネスエンジニアリングという言葉を目にする機会が増えてきましたね。「何をやるべきか」については OpenAI の Harness engineerin
AIのお世話が辛いのでUsecase Design Docを書く 🔖 165
私たちのチームでは全員がAIエージェントを活用して実装しPR作成まで行なっています。私自身を含め、全く自分でコードを書かなくなったメンバーもいます。AIエージェントを使ってから個人のアウトプットは大きく増えましたが、その分**AIのマネジメント(お世話)の負荷**が高まっていま
QAエンジニア的Claude Code活用事例：サブエージェントで構築する「MAGIシステム」型スリーアミーゴス 🔖 2
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
ML システム開発を支える Claude Skills 🔖 22
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
PdM と AI Engineer がペアで挑む高速 Hi-Fi プロトタイピングを実現する AI Native 開発 🔖 1
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
「気合と根性」のプロジェクトマネジメントを手放す。入社間もないエンジニアリングマネージャーが「構造による自律」を実現した舞台裏 🔖 3
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
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
製造業×AIの最前線：キャディが挑む研究課題と、CV・AIの「いま」が交わる場所 🔖 3
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
警察ではなく「ギルドマスター」へ。高い品質意識が招く「属人化の罠」を“仕組み”で超えるQAアーキテクチャ 🔖 3
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
モデルの性能を引き出すための Claude Code コンテキストマネジメント入門 (2026/03) 🔖 10
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
開発スピードが上がっても、リリースは速くならない！？受け入れ基準のレビューが追いつかない！QAがGeminiで分身！受け入れ基準レビューを自動化して開発スピードに追いつくぞ！
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
LLMは「空間」を把握できるか？：2D図面から3DCADへの形状復元 🔖 2
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
CADDi の Control Plane を支えるシステムたちの紹介 🔖 17
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
「なんとなく良さそう」を卒業する。AIエンジニアがドメイン知識の資格を取って、検証の属人性を排除した話
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 Engineering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
Regional Scrum Gathering Tokyo 2026に参加してきました 🔖 2
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
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。
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
15,000カラムの機密性を守る - CTOと実践したデータガバナンスの実現 🔖 1
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DataCon
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
Data & Analysis部 2026年度合宿レポート 🔖 2
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
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
人間がAIに教わる難しさは、AIが図面を読む難しさと同じだった話 🔖 1
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
SQL レビューを効率化する CI。CADDiにおける実践知
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
腹をくくり、最後まで伴走しきってこそアーキテクト。不確実性を乗り越える「共創」のアプローチ 🔖 32
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
AIで評価を「めんどくさい」から「ポジティブな成長機会」へ！キャディのエンジニアが挑んだPoC 🔖 32
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
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
tsyringe で迷わない：Clean Architecture の DI 実装
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。
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
TerraformのState肥大化を解消！Terramate で実現する マルチテナント SaaS のデータ基盤 🔖 4
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
Web Crypto API と @noble/curves でデジタル署名を検証する
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
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
アーキテクチャカンファレンス 2025 のキーノートで目から鱗が落ちた話 🔖 1
## 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
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
アーキテクチャカンファレンス 2025にゴールドスポンサーとして協賛しました
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
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/
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
The pursuit of excellence（和訳） 🔖 3
はじめに 「Excellence」とは、スキルではありません。 それは「明日は今日よりも良くできる」と信じ、選び取る行為そのものです。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
キャディ機械学習勉強会：12-Factor Agents 🔖 5
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
社内でVibe Coding Hackathonを開催してみた 🔖 38
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A
🚀 開発ワークフローをブースト！Devin活用事例共有Lightning Talk開催レポート🤖 🔖 1
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
PdM・デザイナー・エンジニアでコラボレーション型Discoveryを試してみた 🔖 3
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。
キャディ機械学習勉強会：Multilevel Anomaly Detection 🔖 2
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
キャディ機械学習勉強会： マルチテナントSaaSにおけるLLMシステムアーキテクチャについて
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
アプリケーションアーキテクチャをいい感じに検証し続けたい話 🔖 53
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
Auth0を使って1年かけてSSOをサポートした話 🔖 34
はじめに はじめまして、Drawerグループ所属のもりやです。 キャディは入社して約2年になりますが、ブログ記事を書くのは初めてです。よろしくお願いします。 私は入社時から 製造業データ活用クラウドCADDi Drawer の開発に携わっており、最初のRBACベースの認可を私が中
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
TypeScriptによるElasticsearchバッチ処理のパフォーマンス改善 🔖 1
こんにちは、 Drawer Growth グループの大木です。 キャディでは、膨大な図面データを効率的に検索・活用できるよう、Elasticsearchを活用した図面検索機能を提供しています。 このシステムにより、キーワード検索から類似図面の検索、図面に紐づく受発注情報での検索な