AI / ML

SSII2026(画像センシングシンポジウム)にスポンサー・登壇しました

Data&Analysis部の稲葉です。 キャディは2026年6月10日(水)〜12日(金)にパシフィコ横浜で開催されたSSII2026(第32回 画像センシングシンポジウム)にプラチナスポンサーとして協賛しました。また、キャディから3名が登壇しましたので、当日の様子をレポー…

JSAI2026(人工知能学会全国大会)にプラチナスポンサーとして協賛しました

こんにちは!Data&Analysis部の今野です。 キャディは2026年6月8日(月)〜12日(金)にGメッセ群馬で開催されたJSAI2026(人工知能学会全国大会 第40回)にプラチナスポンサーとして協賛させていただきました。この記事では5日間にわたる開催期間中の当社ブー…

AI時代のQA実験:仕様書でテスト品質が2〜3倍変わる

はじめに こんにちは。Reliabilityグループ QAエンジニアのmeguroです。 最近、開発現場でAI Agentがコードを書く場面が増えてきました。Claude CodeやGitHub Copilotを使えば、APIサーバーの実装が数分で完成します。テストコードも自動生成される。開発ス…

AIとデータが『共通言語』で繋がる日:マルチモーダル埋め込みが切り拓く製造業の新たな可能性

はじめに 10年以上前、単語を単なる記号ではなく、意味の近さを「距離」で表現する高次元ベクトルへと数値化する技術「Word2Vec」が登場しました。これが、AIの重要技術の1つである「埋め込み(Embedding)技術」が研究界で大きな注目を集める契機となりまし…

実データx経営直下のスピードで価値を生む製造業AI研究開発 - リサーチエンジニア募集

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…

RAGの評価データセットをユーザーと一緒に作って、思った以上に良かった

機械学習エンジニアの竹本です。普段は、製造業の膨大なドキュメントを対象にしたRetrieval-Augmented Generation(RAG)の検証に取り組んでおり、その一環として社内検証向けのベンチマークデータセットを作成しました。同じ課題を抱えるエンジニアの方の参…

Shadow DeployによるMLシステムの安定マイグレーション

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Amaniです。 普段はキャディの各サービスの裏側で稼働する機械学習基盤やバックエンドの開発、およびアプリケーションとの連携部分を担当しています。 前半期は、社…

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…