「製造業AIデータプラットフォームCADDi」とは？—キャディの事業を解説 Vol.1—

2026年6月、キャディがソフトウェア事業を開始して5年目を迎えます。
そこで改めて、キャディの事業を解説するnoteをシリーズ公開していきます。

私たちが提供する「製造業AIデータプラットフォームCADDi」は、
製造業の知識と経験をデータ資産に変え、
グローバルで産業変革を起こすことを目指すAIプラットフォームです。
Vol.1では、「製造業AIデータプラットフォームCADDi」とは？について、
改めてお伝えできればと思います！

キャディって、何をしている会社？

「キャディって、部品調達を代行する会社ですよね？」
キャディに興味を持ってくださった方から、こう聞かれることがあります。

かつてはそうでした。ただ、現在のキャディは部品・組立品の提供（CADDi Manufacturing事業）を終了しており、「製造業AIデータプラットフォームCADDi」の開発・提供に集中しています。
※詳細は後述いたします！

製造業の構造課題　

キャディをより深く理解してもらうため、ここでは向き合っている製造業の課題について解説していきます。

1つ目の課題は、多くの時間が「車輪の再発明」に使われていることです。
製造業のバリューチェーンは、営業・設計・調達・製造・品質管理と
多くの部門にまたがっており、各部門で多種多様なデータが日々生まれています。

営業部門では顧客要件・見積データが生まれ、
設計部門では図面・仕様書が作られ、
調達部門では発注・サプライヤーデータが蓄積され、
製造部門では生産記録・工程データが生まれ、
品質管理部門では検査記録・不良データが積み上がります。

しかし、これだけ豊富なデータが存在するにもかかわらず、
同様の作業が半永久的に繰り返されています。

調達であれば、類似の図面に対して見積を取り、比較して意思決定をする。
品質不良対応でも、誰かがすでに経験したことのある不良が、
あらゆる場所で繰り返される。
セールスも、同様の仕様に基づく見積を続けている。

本来、人間がやるべきクリエイティブな仕事、
新しい何かを生み出す仕事に時間をかけられていません。

2つ目の課題は、製造業ならではの根本的な制約、デジタルとリアルの往復です。
ソフトウェアと違い、設計を変えれば部品・工程・サプライヤーへの影響が連鎖しますし、
試作・検証・量産のサイクルには時間とコストがかかります。
例えば、スマートフォンのサイズを少し変えたいと思っても、製造業ではすぐにはできません。
新たに設計図面を起こし、デザインレビューをし、型を起こし、
試作品を作り、量産ラインを整え、品質検査をして・・・どんなに短くても半年〜1年かけて世の中に出ます。
一方、ソフトウェアであれば、その場でコードを変えればすぐにプロダクトが変わり、顧客が使い、フィードバックが得られます。
つまり、製造業の場合、1回の試行・改善に膨大な時間がかかるのです。

これらの課題を抱えるからこそ、過去の経験とデータが次の判断に使われるかどうかが、競争力を決定的に左右します。

しかし現実には、その経験とデータが活用されていません。
図面・調達実績・品質記録・サプライヤー情報は各部門・各拠点に散在し、
担当者の頭の中か、共有されないフォルダに眠っています。
「この設計でどのサプライヤーにいくらで発注し、どんな品質トラブルが起きたか」
こうした横断的な問いに、即座に答えられる仕組みがないのです。

この断絶が、意思決定を遅くし、属人化を生み、車輪の再発明を繰り返させています。

「製造業AIデータプラットフォームCADDi」とは？

この課題に向き合うために私たちが提供するのが、「製造業AIデータプラットフォームCADDi」です。
製造業のエンジニアリングチェーン・サプライチェーン上に点在する図面・仕様書・見積といった非構造データをAIで解析。個社固有の業務文脈で統合します。
これにより、「この図面は、どのサプライヤーに、どのコストで、どの品質で発注されてきたか」という文脈を持ったデータとして再定義され、過去の経験と知識が全社横断で引き出せる資産へと変わります。

この基盤の上で、バリューチェーンの上流から下流まで業務に即した複数のAIアプリケーションが動き、現場のアクションと経営の判断を変えていきます。
現在は、「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」の2つのアプリケーションが展開されていますが、このラインナップ も順次拡充していく予定です。

プロダクトは順調に伸びているの？

—キャディの事業規模と実績—

正式なリリースから約4年が経ちますが、
BtoBソフトウェアとしてグローバルトップクラスの成長曲線を描いています。

国内では、SUBARU・DENSO・KOMATSU・川崎重工業をはじめとする
日本の大手製造業を中心に導入実績を重ねています。
新規図面の作成枚数が減り設計生産性が劇的に向上しているお客様、
調達コストや見積工数が大幅に削減したお客様など、
事業価値に直結する大きなインパクトが生まれています。

グローバル展開

製造業のデータ活用課題は、日本固有のものではなく、
グローバルに共通する構造問題です。
創業当初からグローバルを見据え、累計257.3億円の資金調達を経て、
現在は日本・米国・タイ・ベトナムの4拠点で事業を展開しています。

▼ 海外導入事例：DCC Automation（米国）
1954年創業のDCC Automationは、
コンベヤーシステムやロボットパレタイザーなど、食品・飲料・乳製品業界向けの高品質な自動化ソリューションを提供する米国企業です。
「製造業AIデータプラットフォームCADDi」の導入により、
全社的なコスト削減を実現しています。

「製造業AIデータプラットフォームCADDi」は、
世界中の製造業の知識と経験をデータ資産に変える挑戦を加速させています。

We are Hiring!

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インパクトを生み出そうとする仲間が集まっています。
この壮大な挑戦に共感していただける方、ぜひ一度お話ししましょう！