モノづくり産業では人手による作業が数多く残っています。 図面の読解や、製造原価の見積もりなど、人の判断を必要とする業務は自動化が難しい作業でした。 キャディはそのアルゴリズム化に挑戦しています。
恩恵を受ける人々の多さから、CADデータではなくあえて紙の図面の解析アルゴリズムに挑戦しています。 見積もりの自動化についてはサプライパートナーが負荷の高い間接業務から解放されるために、独自アルゴリズムの計算エンジンを開発しています。
いずれも完全なアルゴリズム化はまだ道半ばですが、この困難なチャレンジからモノづくり産業のポテンシャルが真に解放されることを目指しています。
キャディが現在トライしているのは製造業でも「多品種少量生産の調達」という領域です。 これまで殆どイノベーションが起こっていない領域だからこそ、前例がない・解法が定まっていない問題が多くあり、それをアルゴリズムで解決するのは前人未踏の領域だからこそ面白味があります。 また、製造用の図面の画像データという先行研究のあまりない分野の研究となるため、複合的なアプローチにより一定のノウハウが確立された場合、研究成果としても意味のあるものになるでしょう。
論理的にはどんなに精度の高いアルゴリズムだとしても、現実的な計算量でなければ意味がなく、さらにもし利用者が驚く実行時間で実現できれば、確実に彼らの業務を変えることができるでしょう。
図面データ形状認識アルゴリズムの開発
3D 及び 2D の CAD・図面データ形状認識アルゴリズムの開発
解析された図面データから製造工程を半自動化するアルゴリズム開発
製造原価計算のアルゴリズム開発
原価計算や受発注管理に必要な製造工程の分析・予測
図面ビューワーでのレンダリングアルゴリズム開発
図面解析チームでの図面解析R&D
- 図面の構成要素を構造データとして抽出するアルゴリズムのR&D - 図面の差分表示など図面同士の類似や差異を特定するアルゴリズムのR&D
- CAD系データのベテランや元ML研究者など、多様なスキルセットのチームメンバー
- 競技プログラミング巧者やバックエンドエンジニアがRustを中心に開発
- JIRAによるチケット管理
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金属加工製品の自動見積・受発注プラットフォーム「CADDi(キャディ)」の運営を行っています。
※コーディングテストを実施する場合がございます。 ※選考フローは変更になる場合がございます。
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