【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 | kiitok review

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

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↓　https://caddi.jp/

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。

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。

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↓

CADDi転職したロシア人エンジニアとキャッチアップ

“不具合があれば、上からの指示も無いのに、何時であろうがチーム一丸となって取り組んでるんだよ‼︎”
“自由と責任について一人一人が高いレベルで理解してるんだ”
と興奮気味に話してくれた。

日本のスタートアップに感動したという友達の話

— 西山 直隆 /感謝でつながるgiv (@naotaka1234) May 24, 2020

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

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↓

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↓

キャディCTOのアキからの"The Letter from CTO"を公開しました！

彼は凄腕エンジニア全員がこんなに幅広くて深い人見たことないという変態的技術力の持ち主ですが、何よりもチーム作りへの想いが超強い人間です。

ご一読を！https://t.co/DC5PKTMHoZ pic.twitter.com/DTQ1ejMiZa

— 加藤 勇志郎 (キャディ代表) (@yushirodesu1) May 2, 2020

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。