AI / ML

ML システム開発を支える Claude Skills

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…

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

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…

LLMは「空間」を把握できるか?:2D図面から3DCADへの形状復元

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…

「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 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…

ML推論結果の後処理基盤を開発している話

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…

製造業特化LLMを開発するための評価ベンチマーク

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…

Data & Analysis部 2026年度合宿レポート

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 最後に はじめに キャ…

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

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。 はじめに 課題 1.正解が定…

ベトナムの開発チームとAIモデル開発をした話

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…

RAGにおける曖昧なクエリへの対応

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目し、関連する論文や技術記…

キャディでのRAG技術の選定と開発プロセスの歴史

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を利用したプロダクト開発の技術選…

キャディ機械学習勉強会:Docling

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だけます。 …

キャディ機械学習勉強会:12-Factor Agents

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だけます。 …

キャディ機械学習勉強会:Multilevel Anomaly Detection

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だけます。 …

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だけます。 …

キャディ機械学習勉強会: GraphRAG

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だけます。 …

キャディ機械学習勉強会: Qwen2-VL

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だけます…

キャディ 機械学習勉強会: LLM as a Judgeのレビュー論文について

概要 LLM as a Judgeとは? なぜLLM as a Judgeが注目されているのか? LLM as a Judgeのプロセス プロンプト設計の詳細 モデル選択の詳細 後処理の詳細 LLM as a Judgeの適用シナリオ 評価パフォーマンス改善戦略 LLM評価者の評価 課題と今後の展望 結論 余…

キャディ機械学習勉強会の公開を始めます

はじめに こんにちは、Data&Analysis部(以下、D&A)所属の宇佐見です。D&Aは弊社が展開する製造業AIデータプラットフォームCADDiに集約されたデータを解析して価値を創造することがメインの業務です。 解析にはもちろん機械学習を用いることが多く、メンバ…

KEDA を使って Pub/Sub メッセージ数に応じたスケーリングを行う

本記事はキャディ株式会社のアドベントカレンダーに寄稿しています。 こんにちは。キャディ株式会社の Analysis Platform Group で MLOps エンジニアを務めている廣岡です。普段はキャディの図面活用クラウドサービス CADDi Drawer のエンジニアとして、図面…

Kaggle の 5-day 生成AI 集中コースのキャッチアップをした話

はじめに Kaggle の 5-day 生成AI 集中コースとは 感想 Day1: Foundational Models & Prompt Engineering Day2: Embeddings and Vector Stores/Databases RAG の構築 類似度・分類モデルの作成 Day3: Generative AI Agents Gemini で関数呼び出しをする方法 …

LLM as a judgeを利用して、デプロイ後の図面解析モデルの精度を追跡する方法を考えてみる with Generative AI on Vertex AI

はじめに LLM-as-a-judge 対象のタスク 実験概要 実験のプロセス Generative AI on Vertex AIでの実装 評価結果の確認 追加実験 まとめ はじめに こんにちは、Analysisチームの宇佐見です。 こちらはCADDi プロダクトチーム Advent Calendar 2024 6日目の記…

2025年度 Data&Analysis合宿レポート

こんにちは、CADDiの図面解析チームで機械学習エンジニアをしている宇佐見です。 このブログでは先日行われたチーム合宿について書かせて頂きます。 はじめに 全体の流れ D&A戦略理解 & チーム説明 マシュマロチャレンジ ハッカソン 最後に はじめに CADDiは…

Multimodal Large Language Modelを画像認識タスクへの適用

はじめまして、CADDiの図面解析チームで機械学習エンジニアをしている藤田です。 CADDiでは、CADDi Drawerという図面データ活用クラウドサービスを提供しています。私の所属するチームでは、Drawer上にある図面画像から様々な情報を抽出する、機械学習モデル…

MLの裏側を支えるアノテーション組織運営の実践禄

はじめまして! 機械学習チームでプロダクトマネジメントを担当している、井上といいます。 今回はCADDiにおけるアノテーションの組織づくりについて紹介します。 アノテーションについて調べると、データ生成や品質改善のノウハウはよく目にするものの、ア…

アノテーションにおけるUIの工夫

こんにちは、MLOpsチームです。先日OCRモデルを学習するためのアノテーションにおいて、作業効率を検証するためのPoCとしてアノテーションUIを開発しました。本記事ではこのアノテーションUIにおける工夫について、試用によって得られた知見をまじえつつ紹介…

【LPIXEL×CADDi】Kaggle Masterとマネージャーが語るAI製品化の舞台裏【イベントレポート】

みなさんこんにちは。キャディ(CADDi)でML/MLOpsチームのグループリーダをしている稲葉です。今日は、エルピクセル(LPIXEL)さんと一緒にオフラインイベントを開催しましたので、そのイベントレポートをお伝えしたいと思います。 はじめに イベントの詳細…

Kubeflow Pipelines の local 実行で開発効率を上げる

はじめに AI Team MLOps エンジニアの西原です。2024 年 1 月にローカル環境で Kubeflow Pipelines を実行するドキュメントが公式から公開されました。今回はそのドキュメントを参考にローカル環境で Kubeflow Pipelines を実行する方法を紹介します。 はじ…

チームワークショップで採用面接を見直した話

こんにちは。CADDi DRAWERでMLOpsチームのチームリードをしている中村遵介です。 チームリードは技術に関して多方面の意思決定を行ってチームの成果に貢献するテックリードと異なり、チームのメンバーや組織に関する意思決定を行ってチームの成長に貢献しま…

mypy 設定ファイルの読み合わせと修正を実施しました

こんにちは MLエンジニアとMLOpsエンジニアを兼任している押条です。 CADDi の機械学習プロジェクトでは Python がよく使われています。 本番環境にリリースするコードのlinter や formatter、test に関しては、 CI で自動的に適用し運用できていました。 一…