製造業におけるAIエージェント利用のためのデータ基盤サービス、キャディが開始

　「AI技術は急速に進化している一方で、モノづくりのスピードは、ここ30年ほとんど変わっていない。理論やアイデアが増えても、物理世界への実装が追い付かない『物的限界』が製造業のボトルネックになっている」--。製造業向けソフトウェアを手掛けるキャディ 代表取締役CEO（最高経営責任者）の加藤 勇志郎 氏は、製造業の現状をこう指摘する（写真1）。

写真1：キャディ 代表取締役CEOの加藤 勇志郎 氏（左）とCTO（最高技術責任者）の小橋 昭文 氏

　例えば自動車産業では「企画から製品が出来上がるまでに約4年掛かることは、30年前も現在もほぼ変わらない。ソフトウェア開発の速度は100倍以上になったのといわれているのとは対照的だ」（加藤氏）という。この差を縮めるためにキャディは「AI技術でモノづくりを変革し、企画から出荷までの期間を10分の1に短縮する」というビジョンを打ち出している。

　その一環として今回開始したのがデータ基盤のクラウドサービス「製造業AIデータプラットフォームCADDi」である。製造業が持つ知見やデータの積極的な利用を支援するサービスで「どのデータを、どの順番で参照すれば設計や調達の業務を完了できるか」といった知識を活用できるようにする。

　製造業AIデータプラットフォームCADDiは（1）データ基盤、（2）セマンティックス、（3）横断プロダクト、（4）業務特化プロダクトの大きく4層の機能・製品からなる（図1）。（1）と（2）がAIエージェントにデータを渡す土台になる。

図1：「製造業AIデータプラットフォームCADDi」の4層構成

　データ基盤は、ファイルサーバーやERP（Enterprise Resource Planning：企業資源計画）システムなどからデータを取り込み、その内容を解析して整理する。Excel形式ファイルや会議の録音といった非構造データを扱える。図面やCAD（Computer Aided Design：コンピューターによる設計）データの形状解析機能を持つ。

　セマンティックスは「どのデータが何を意味し、互いにどう関係するか」を定義する。そのために、データの格納場所や業務上の意味、参照順といった情報を「データの地図」として管理する。キャディ CTO（最高技術責任者）の小橋 昭文 氏は「ベテランは長年の経験で業務データや手順などの体系が頭の中に出来上がっているが、新人やAIエージェントにはそれがない。この理解を構造化・言語化して共有可能にする」と説明する。

　横断プロダクトは、CADデータやBOM（Bill of Materials：部品表）、ERPやCRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理）システムなどのデータを横断的に参照し、散布図やグラフ、表などの形式で可視化する。従業員の役割に応じて参照範囲を制御する権限管理を持つ。

　実際には「CADDi Explorer」と「CADDi Agent」の2製品からなる。CADDi Explorerは、人がデータを探索・分析するためのツールで「社内データに対する検索エンジンに相当する」（加藤氏）。CADDi Agentは、特定業務を実行するAIエージェント。事前に設定した業務内容に沿ってデータを探索・分析し、意思決定に必要な材料をそろえる。

　業務特化プロダクトは、設計から保全までの業務を支援するツール群である。「なぜその判断をしたのか」「取引先と何をやり取りしたのか」といったコンテキスト（文脈）データも同時に収集し、データ基盤に追加する。

　ツールとしては（1）流用設計用の「CADDi Composer」、（2）デザインレビュー用の「CADDi Design Review」、（3）見積もり用の「CADDi Quote」、（4）原価査定用の「CADDi Cost Review」、（5）生産準備用の「CADDi Process Review」、（6）設備ライフサイクル管理用の「CADDi ALM」の6つを用意する（図2）。いずれもサービス開始したが、CADDi Cost Reviewのみ2026年末までに提供する予定である。

図2：業務特化プロダクトを構成する6製品

　製造業AIデータプラットフォームCADDiの利用料金は、基盤導入、ユーザー数、利用量の3要素の組み合わせで決まる。