こんにちは、キャディnote編集部です。

AIツールが急速に普及する今、多くの業界で導入が進んでいます。
でも、「ツールを導入したのに、現場が変わらない」という声も聞かれたりします。

キャディが提供する「製造業AIデータプラットフォームCADDi」は、製造業固有の非構造化データをAIで解析・構造化し、現場の意思決定を変えるプラットフォームです。
（事業の全体像はVol.1をご覧ください！）

個社の変革にとどまらず、産業全体の競争力を底上げすべく、「バーティカルAI」というプロダクト戦略と「Whole Product」というアプローチで挑んでいます。

Vol.3では、製造業にバーティカルAIが必要な理由と、
キャディがどのように届けているかを解説していきます！

なぜ製造業の知は活かされないのか—3つの壁

製造業には、膨大な"知の資産"が存在します。
設計・調達・製造・品質と、長年にわたり現場で積み上げられてきた試行錯誤、各地の工場を越えて蓄積されてきた経験、ベテランの暗黙知。
これらは企業の競争力の源泉であり、本来であれば計り知れない価値を持っています。

AIの進化により、こうした知をデータとして引き出し、現場の意思決定に活かす可能性が広がっています。しかし、製造業の知には、AI活用を阻む3つの固有の壁があります。

壁①：クローズドデータ
図面・仕様書・設計ノウハウ・調達履歴といった様々なデータは、各社の内部にしか存在しない企業固有のデータです。企業の競争優位性の源泉であるため外部には出回らない。
もちろん汎用AIではアクセスできません。

壁②：非構造化データ
製造業のデータの多くは、Excelのような整理された表形式ではなく、図面・PDF・画像といった「非構造化データ」として存在します。そのままではAIが読み取れない形式であり、特に図面・形状・空間といった非言語情報は、テキストベースのAIが最も苦手とする領域です。深い業界知識を持つAIでなければ、正しく解析することができません。

壁③：暗黙知
ベテランの経験や現場のノウハウは、データとして記録されていないことも多い。形式知化されていない知識は、どんなAIも学習できません。

この3つの壁を越えて"知の資産"を引き出すには、深い業界知識を備えた製造業特化のバーティカルAIが不可欠です。

「バーティカルAI」という選択

AIには大きく2つの型があります。
あらゆる業界・用途に対応できる「ホリゾンタル（汎用）AI」と、特定の業界に深く特化した「バーティカルAI」です。
ChatGPT・Gemini・Claudeなど、一般的に知られるLLMは、知識を幅広く学習した強力な基盤で、汎用的なAIモデルといえます。
しかし、上記に記載の通り、製造業固有のクローズドデータ・非構造データ・暗黙知には、汎用AIではそもそも情報にアクセスできません。

一方で、キャディが提供する「製造業AIデータプラットフォームCADDi」は、製造業特有のクローズドデータを活用したバーティカルAIプロダクトです。

企業が持つ膨大な図面データや設計ノウハウ・調達情報は、競争優位性の源泉であり、外部に共有されることはありません。そうした個社特有のデータを、各社のユースケースに応じて最大限活用できるよう、プロダクトを開発しています。

提供する価値は、「意思決定の高度化」。

過去に似た部品を設計したことがあるのに、また図面をイチから作成する。
標準的な部品でも寸法の違いで新たに設計し、そのたびに試作・テスト・見積もりが発生してコストが積み上がる━━
製造業の現場では、このような事態が頻発しています。

CADDiでは、個社ごとの過去の実績をもとに適切なデータとインサイトを提供し、「この設計は過去の図面を流用できます。ゼロから設計する必要はありません」という提案や、「ここを変えればコストが下がります」といった示唆を通じて、現場の判断を変えていきます。

そしてCADDiが目指すのは、一部門の業務ツールではなく、全社横断のデータ基盤です。
製造業という一つの産業に特化することで、図面・ドキュメント・不具合報告書・3D CADといった業界固有の非構造化データに深く対応できる実装力を持つ。その基盤の上に各業務に特化したAIアプリケーションを展開することで、製造業の現場から経営まで、業務全体をカバーしていきます。

↑チームみらい党首 安野 貴博氏と弊社CPOの白井による「AIの実装」をテーマとした対談記事。バーティカル領域の可能性についても話していますので、併せてご覧ください！

キャディのビジネスモデル—「Whole Product」として導入から定着まで担う理由

プロダクトを提供するだけでは、まだ十分ではありません。
図面・発注履歴・設計意図といったデータは各社の現場に存在しています。
しかし、それらのデータは部門ごとに断絶されており、データの価値が埋もれてしまっています。

重要なのは単にデータを集めることではなく、データに意味と繋がりを与え、使い続けられる状態にすること。データの整備から現場での活用まで行うことで、製造業の課題を解くことができます。

なのでCADDiは、①データ構造化、②実装、③現場への定着、この3つを切り離さずに一体で提供します。これが「Whole Product」という考え方です。
ツールを渡して終わりではなく、個社ごとに専門のプロフェッショナルなチームを結成。業務理解・現場接点・運用定着まで一体でサポートする体制を整えています。複雑でアナログな現場が多い製造業に変革をもたらすには、このアプローチが不可欠です。
個社ごとに深く入り込み、継続的に価値を届け続けること—これがキャディのビジネスモデルです。

We are Hiring!

「製造業AIデータプラットフォームCADDi」は、日本にとどまらずグローバルメーカーへの導入も進んでいます。
しかし私たちが向き合うのは、世界最大の産業の変革。まだ誰も成し遂げていない前人未踏の挑戦に取り組む仲間が集まっています。この壮大なミッションに共感していただける方、ぜひ一度お話ししましょう！

よくある質問

キャディに関心をお持ちいただく方からよく聞かれる質問をまとめました。

Q. キャディのビジネスモデルはどのようなものですか？

製造業の意思決定と現場の実行を変えることを目的に、「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を通じて、個社ごとに深く入り込み、継続的に価値を届けています。
ソフトウェアの提供にとどまらず、「Whole Product」として、データの構造化・実装・現場への定着まで一体で担っています。

Q. 他の製造業AIツールとの違いは何ですか？

多くのAIツールは特定の業務課題を解くポイントソリューションです。
「製造業AIデータプラットフォームCADDi」が目指すのは、製造業のあらゆるデータ（図面・仕様書・調達履歴・品質データ）を一元的に集約・構造化する「データ基盤」であり、その基盤の上に各業務に特化したAIアプリケーションを展開します。

Q. ChatGPTなどの汎用AIとは何が違うのですか？

汎用AIは一般的な知識を扱う基盤技術であり、製造業の内側にしか存在しないクローズドデータにはアクセスできません。CADDiは「個社特有の知識」と「製造業特有の知識」というレイヤーを担うバーティカルAIです。ChatGPT・Gemini・Claudeといった汎用AIはCADDiの競合ではなく、連携するパートナーと位置づけています。