こんにちは、2026年5月に入社し、AI for applicationチームにジョインしました村上です。 キャディ株式会社では、プロダクトが解くべき課題を正しく捉えるには現場業務への解像度が不可欠だという考えから、ドメイン知識をキャッチアップするための仕組みが…

こんにちは。キャディ株式会社でリサーチ組織の立ち上げを担っている福原です。 現在、私たちのResearchチームでは「Staff Research Engineer, 2D/3D Vision & Multimodal Understanding」のポジションを新たにオープンしています。これまでのテックブログで…

※本記事は、こちらの記事を和訳したものです stratomere.com 序章 航空機が音速を超えると、衝撃波が発生する。衝撃波は周囲の空気が伝わる速度よりも速く移動するため、周囲の空気がその擾乱を吸収しきれず、不連続性が生じる。これがソニックブームである。…

皆さんこんにちは、Product Designerの保川です。春らしい季節になってきましたね。 今日はプロダクト開発を進めるにあたり、私たちが顧客をどのように捉え、インサイトを得ているのかお話ししたいと思います。 B2Bの顧客理解はなぜ難しいのか？ 決める上司…

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…

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…

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 Application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昧性と…

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。本記事では、この取り組み…

こんにちは。Drawer Growth グループの江良です。 キャディが「製造業 AI データプラットフォーム」の構想を打ち出してから半年ほどが経ちました。 caddi.com このコンセプトの実現にあたっては、「AI」の部分だけでなく、「データ」の部分を支える仕組みづ…

私（寺田 @u_1roh）が携わっているプロジェクトについて。 ここでは「金属加工品の多品種少量生産」という文脈の話をします。具体的には、例えば板金加工や旋盤やフライス盤による機械加工などの受注生産をイメージして下さい。 CAD/CAMの理想と現実 製造業…

キャディでエンジニア採用を担当しています片渕です。 本記事では、2022年3月29日に開催されたエンジニアの社内勉強会「STUDDi」、Yaoからのプレゼン内容をレポート形式でまとめています。 [toc] PLCを語る上で欠かせないのはFA Yao： 私の方からは今回、PLC…

キャディでエンジニア採用を担当しております片渕です。 今回は、エンジニアの社内勉強会「STUDDi」にてプレゼンがありました一部の情報（3ネタほど）を、レポート形式でお伝えしたいと思います。 STUDDIは、エンジニア全員が持ち回りで発表機会があるもので…

はじめに この記事は社内勉強会で発表したtypes-for-units-of-measurementの続きである。 メタプログラミングがどのように役に立つのか、弊社で使われている型レベルの単位つき演算を例に説明していく。 本記事ではメタプログラミングを主眼においているため…

陰関数による形状表現 (1) のつづき 前回は円領域を例にとって、パラメトリック表現と陰関数表現を比較しました。そこで分かった陰関数による形状表現の利点は「集合演算がメチャ簡単！」でした。 陰関数表現にはもう一つ重要な利点があるので、それを紹介し…

半径 $r$ の円の式を考えましょう。パラメトリック表現はこうです。 \left(\begin{array}{c}x(t) \\ y(t) \end{array}\right) = r\left(\begin{array}{c} \cos(t) \\ \sin(t) \end{array}\right) 対して、陰関数表現はこうです。 f(x, y) = \sqrt{x^2 + y^2}…