「AI進化の裏でモノづくりは30年止まっている」、直列工程を並列化する産業OS：製造マネジメントニュース（1/2 ページ）
キャディは次世代版「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を発表した。AIと人が共有するデータ／セマンティクス基盤で現場の暗黙知を構造化し、直列工程の並列化でモノづくりの加速を目指す。
キャディは2026年8月6日、東京都内とオンラインで会見を開催し、同日提供を開始した次世代版「製造業AIデータプラットフォームCADDi」の機能群と、今後の導入戦略について説明した。
AIが進化する一方で……モノづくりは30年間変わっていない
CADDiは、散在する業務データに意味と関連性を与え、AI（人工知能）とヒトが理解できるデータの地図を描く「データ基盤」「セマンティクス」を土台とし、社内業務データを探索する「CADDi Explorer」、経験や判断を踏まえ自律的に分析を担う「CADDi Agent」、バリューチェーン全体をカバーする6つの業務特化プロダクトを展開する、4層の構成だ。
キャディ 代表取締役CEOの加藤勇志郎氏は、「AIの進化によってデジタルの世界では知能の限界が次々と突破される一方、製品の企画から量産に至るモノづくりのスピードは過去30年間ほとんど変わっていない」と指摘する。さらに、「AIが新しい理論やアイデアをどれだけ生み出しても、現実の世界に実装できなければ、社会は前に進まない」と語り、分断されてきた部門やデータ、判断を1つの基盤の上でつなぐ必要性を訴える。
特に製造業では100以上の工程が直列で進むことが多く、後工程でリスクが顕在化して前工程に戻る手戻りが開発の長期化を招いてきた。今回のCADDiプラットフォームでは、これらの工程を並列で動かすための共通基盤として位置付けているという。
既存システムの限界を打破する、製造業特有の「産業OS」
キャディは2022年6月より、図面などの製品データを中心に関連データを探索できるクラウドサービス「CADDi Drawer」を提供し、製造業の顧客向けなどでデータ活用の基盤構築を進めてきた。
しかし、加藤氏によると「製造業では、図面やCAD、ERPなどのシステムは部署ごとに独立して運用されており、全体を俯瞰して共有することは難しい。また、ノウハウや知識の8割以上は社員の頭の中にある暗黙知であるとされているため、既存システムによる部分最適だけでは課題を解決しきれない限界があった」と語る。
この壁を打破するため、キャディはプラットフォームを4つの層で垂直統合した次世代の産業OSとして再設計した。業務データを取り込むデータ基盤と、データに意味と関連性を与えるセマンティクスを下層に配置し、その上でデータを横断して探索／活用する「横断プロダクト」、日々の業務を実行しながら新たなデータを生み出す「業務特化プロダクト」を展開する構造としている。
キャディ 最高技術責任者 CTOの小橋昭文氏は「製造業のデータは、単独では意味を持たない。図面と部品、BOMと調達、品質と不具合など、これら関係性をAIが理解できる形に構造化して、はじめて業務の本質的な判断が担える」と説明する。部署間で異なる用語や概念をつなぎ合わせ、人間とAIが共通して理解できるデータの地図を描くセマンティックレイヤーが、製造業の暗黙知をAIと連携させるための基盤になるという。
全社データを探索する「Explorer」、自律型AI「Agent」
横断プロダクトとしては、「CADDi Explorer」と「CADDi Agent」の2つを提供する。
CADDi Explorerは、CADやERPなど社内に散在する業務データを横断検索し、インサイトを引き出すディスカバリーエンジンである。経営層から現場まで、異なる立場の担当者がそれぞれの権限範囲内で同じデータと文脈を共有し、目的に応じた多様な形式で分析できる環境を提供する。
CADDi Agentは、各社固有の業務文脈や蓄積された判断基準に基づき、実務の分析から判断までを自律的に担うAIエージェントである。部品の標準化やコスト削減案の提示、不具合の波及リスク分析などを熟練者のように実行し、運用履歴が蓄積されるほど推論精度が向上する仕組みを備えている。
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