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
キャディは「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を提供しています。
私が所属するData & Analysis部（以下、D&A）は、Tech組織の中で以下のような位置付けになっています。
D&Aは、図面や文書などの収集されたデータをML/AIを利用して解析を行うことがメインの業務になっています。今年の前半の時点では、モデルによって解析を行うAnalysis、解析基盤を作るAnalysis Platform、それらの技術のアプリケーションへの応用を探索するAI for Applicationというチームで構成されていました。その後、ワークフローベースのAIエージェントによるソリューションを高速に提供していくための基盤を開発するAgent Platformというチームが新設されました。
今回の合宿は、組織の変更や新しく入社するメンバーも多いD&A（私も今年の4月に入社しました）の中でコラボレーションのハードルを下げること、プロダクト及び部署の戦略を深めること、ハッカソンを通して全員がAgent基盤に触れることで一丸となって価値提供できる状態を作ること、を目的として開催されました。
自己紹介&チーミング
まずはお互いのことをより深く知るべく、チームごとに自己紹介とチーミングを行いました。 自己紹介には以下のフォーマットを使用しました。
普段同じ部署で働いていても知らない内容が多いので、フォーマットに沿って自己を開示するだけでも改めてお互いを知る良い機会になったと感じました。
チーミングのコンテンツとして、itoというボードゲームを採用しました。itoの基本的なルールは、1~99までの数字のどれかが記載されたカードが1枚ずつ自分だけが見られる状態で配られ、事前に決められたテーマに沿った内容で配られた数字の大きさを表現し、お互いの数字の大きさを予測するというものです（例：テーマが「動物の大きさ」で、配られたカードが「80」の時、「熊」として周囲に伝える。周囲も同じように自分の数字に合わせた動物を選び、イメージを擦り合わせながらそれぞれの数字の大小を予測する）。
あまり話したことがないメンバーでも、ゲームの進行の中で自然にそれぞれの価値観を提示することになるので、非常にチーミングに向いているゲームだなと思いました。一方で、「飲食店の人気」というテーマの中で私の好きなあるチェーンが周囲の認識と明らかな乖離があったことがわかりモヤモヤが残っているので、これから良さを主張していきたいと思います。
ちなみに、D&Aにはボードゲームを愛するメンバーが複数いて、宴会後の有志のメインコンテンツもボードゲームでした。
戦略説明
次のコンテンツは戦略説明でした。 最初にVP of Product Strategyによるプロダクト戦略の説明があり、その後Data Platform本部、D&A、D&A内の各チームのレベルで戦略の紹介がありました。
説明を聞いた後は、自己紹介&チーミングを経た各チームで内容を咀嚼して議論し、最終的に各チームから集まった質問がスピーカーにぶつけられるという流れになりました。キャディでは抽象的から具体的、全社からチームレベルまで様々な粒度で戦略がアップデートされ続けるので、業務の手を止めて一つ一つの理解度を高めてキャッチアップできる良い機会となりました。特に、プロダクト戦略は通常は全社に向けて発信される内容なので、合宿の中で行われたことでD&Aの具体的な取り組みと紐付けながら深掘りできる貴重な機会となったと思います。
ハッカソン
この合宿のメインのコンテンツとなるハッカソンは、1日目の終盤から2日目を終日費やして実施しました。テーマはAgent基盤を利用して身近な課題を解決するソリューションを実装することでした。3~4人で編成されたチームでテーマ決め・MVPの実装・プレゼンを行い、最終的にアイデアのユニークさ・MVPとしての完成度・技術的な面白さの3つの観点で投票が行われ、1位のチームには豪華な景品が贈られました。
個人的には、AIエージェントの質を高める要素の中では、何をAIの判断に委ね、何を決定論的に行い、どこに人間が介入するかのプロセス設計が大きなウェイトを占めていると思っています。普段の業務の中では製造業という非常に高度なドメイン知識が求められるのですが、今回は身近な課題解決というテーマに絞られていたのでドメイン理解は十分有している前提でプロセス設計に注力でき、ソリューションを作ることへの解像度を上げることができました。
最終的に、チームごとで以下のようなテーマとなりました。一つ一つを説明すると長くなるので詳細は割愛します。
- 1班：インシデントコマンダー エージェント
- 2班：高機能GoogleCalendarスケジュール調整エージェント
- 3班：ワークフロー最適化エージェント
- 4班：会議の用心棒
- 5班：ブラウザ・カメラ・マイク・扉 〜ローカルLLMのその先、WEB LLM と感情認識のシナジーで超えていく新世界〜
- 6班：（業務に関わる領域のため社外秘）
合宿の最後にチームの成果物への投票が行われました。最初の投票では同率1位となり、その後の決選投票の結果、私の所属する3班のワークフロー最適化エージェントが1位となりました。折角なので簡単に内容をご紹介したいと思います。これは①既存の任意のワークフローを呼び出して結果を評価し、②出力を元にAIが原因を特定し、③ワークフローの内容の修正を人間に提案、④修正内容が承認されればワークフローを再実行、承認されなければフィードバックを元に修正内容を再度提案するというプロセスを繰り返すものです。評価した際の精度が一定値以上またはループが一定回数以上になれば終了となります。
うまくいった点としては、人間のフィードバックを自然な流れで取り込む形にできたことと、任意のワークフローに適用できて汎用性がある形になっていたことかなと思います。今回は時間が限られていたため最適化するワークフローへの修正可能な部分をステップの中のプロンプトに絞りましたが、その他のパラメータやワークフロー内部のプランニング（実行するステップの選択）自体も変更できるように拡張できれば更に面白い内容になりそうだなと思いました。 実用の可能性があるワークフローを最適化の対象とし、今回のエージェントをデモデータに対して適用する形でワークフローの精度が実際に向上することを定量的に示すことができたことが投票してもらえた要因だったように思います。
これ以外にも、各チームで大変興味深い内容となっていました。非常に限られた時間の中でほとんどのチームがコンセプトだけでなく実際に動くものを提示することができていて、総評でも年々ハッカソンの成果物が洗練されていると言及されていました。Agent基盤が着実に整備されていた上で、Claude Codeなどのコーディングツールも利用できたことが要因として大きかったと思います。
最後に
様々なコンテンツを通して業務上の関わりを超えたメンバー同士の交流があり、当初の目的に適った実のある合宿になったように思います。
D&Aでは、MLエンジニア、MLOpsエンジニアをはじめとして様々な職種で採用を行っています！ キャディにはお客様の非常に重要な資産である図面をはじめとする特有のデータがあり、世界最大の産業である製造業のポテンシャルの解放に向けて解かなければならない課題がたくさん存在しています。 汎用のAIは怒涛の勢いで進化を遂げていますが、ドメインの特性によって生じる期待とのギャップは依然として存在します。私の所属するAI for applicationチームは、これまで培ってきた解析技術・基盤の活用、ユーザー体験の検討、評価設計といった全てを組み合わせてアプリケーションに新たな価値を生み出すことを目指しています。
少しでも興味を持っていただけましたら、↓の採用ページをご覧ください。ご応募もカジュアル面談も、お待ちしております！
