読者別経営者向けマネージャー向けプレイヤー向け保存した記事
THE AGENT›読者別›キャディの創業ストーリー
Founding Story

キャディの​創業​ストーリー町工場の​見積もりを、​アルゴリズムで​出す

創業ストーリー 2026.09.21
この記事の要点
  • キャディは2017年、経験に依存していた製造業の見積もりをアルゴリズムに置き換えようと創業した。発注側と町工場の両方の困りごとを同時に解き、図面データの活用へ広げている。
  • 見積もりが、人に依存していた
  • 両側を、つなぐ
  • 受発注から、データへ
  • 製造業の、人材
  • 製造業のDX人材を、どう探すか

キャディは、製造業の調達を仕組みに変える会社です。2017年、マッキンゼー出身の加藤勇志郎が創業しました。

図面を受け取り、どの工場でいくらで作れるかを自動で算出する。職人の経験に依存していた見積もりを、データで置き換えようとしています。

Founded2017年製造業の調達
Core見積もり経験を数式に
Field町工場情報が集約されていない

Chapter 01年表キャディの歩み

2017キャディを設立加藤勇志郎が創業
2010年代後半原価計算アルゴリズムを開発図面から価格を算出
2020年代受発注のプラットフォームへ発注側と工場をつなぐ
2022「CADDi DRAWER」を開始図面データの活用へ
2020年代海外展開米国・ベトナム・タイなど
現在製造業のデータ基盤を目指す図面という資産の活用

Chapter 02課題見積もりが、人に​依存していた

金属加工の見積もりは、熟練者が図面を見て経験で判断するものでした。材料費、加工の手間、設備の稼働。

この方法には2つの問題があります。属人化していることと、発注側が適正価格を知れないことです。

価格が経験でしか出せないなら、その経験を持つ人がいなくなれば取引が成立しなくなる。属人化は、産業の持続性の問題である。製造業の調達

キャディはこれをアルゴリズムにしました。誰がやっても同じ価格が出る状態を目指しています。

Chapter 03構造両側を、つなぐ

発注側(メーカー)受注側(町工場)
困りごと適正価格が分からない営業に手が回らない
得られるもの比較可能な見積もり自社に合う仕事
難しさ品質の保証得意な加工が伝わらない

両側に別の困りごとがあり、それを同時に解く。インフォマートの受発注、Hacobuの荷待ちと同じ、間に立つことで全体を変える構造です。

Chapter 04転換受発注から、​データへ

キャディは近年、図面のデータ活用に軸足を移しています。企業が持つ大量の図面は、多くの場合ただのファイルとして眠っています。

類似の図面を探せれば、過去に作ったものを再利用でき、価格の比較もできる。

コマツのKOMTRAX、MonotaROの購買データ。すでにあるデータを使える形にすることが、次の事業になるという構造です。

Chapter 05現在地製造業の、人材

町工場の後継者不足と技能の継承は、深刻な課題です。技術があっても、伝える相手がいない。

キャディのような仕組みは、この課題の一部を解きます。人が持っていた判断を、データに移すことで、属人性を下げる。

一方で、データにできない技能は必ず残ります。候補者に製造業を勧めるとき、何が仕組みに置き換わり、何が人に残るかを説明できると支援になります。

Chapter 06実務製造業のDX人材を、​どう探すか

製造業のデジタル化を担う人材は、2つの経路から来ます。どちらも一長一短があります。

製造業出身者IT出身者
強み現場と業務を知っている技術で解ける手段を持つ
弱み技術の選択肢が限られる現場の制約が見えない
つまずき方仕組みの設計で苦労する現場に受け入れられない
補う方法技術を学ぶ現場に入る

実際に成果を出すのは、両方をある程度知っている人です。そういう人は少ないため、チームとして補完する設計になります。

候補者を推薦するとき、その人が入るチームに、足りない側の人がいるかを確認できると、活躍の見通しが立てやすくなります。

一人で完結する必要はない。足りないものが、チームに揃っているかを見ることが、適合の判断になる。チームでの補完
For Agentsこの物語を、面談でどう使うか
製造業の候補者を支援するとき

何が仕組みに置き換わり何が人に残るかを説明できると、キャリアの判断を助けられます。

属人化を解くとき

人の判断をデータに移せるかどうかが、事業の持続性を左右します。

眠っているデータを見るとき

すでにある情報を使える形にすることが、次の事業になることがあります。

Q
製造業のDX人材はどう探せばよいですか?
A
製造業出身者とIT出身者では強みと弱みが逆になります。チームとして補完できる構成かを確認してください。
KEY POINTS
この記事のポイント
1課題見積もりが、人に依存していた金属加工の見積もりは、 熟練者が図面を見て経験で判断 するものでした。材料費、加工の手間、設備の稼働。
2構造両側を、つなぐ発注側(メーカー) 受注側(町工場) 困りごと 適正価格が分からない 営業に手が回らない 得られるもの 比較可能な見積もり 自社に合う仕事 難しさ 品質の保証 得意な加工が伝わらない 両側に別の困りごとがあり、それを同時に解く 。インフォマート の受発注、 Hacobu の荷待ちと同じ、 間に立つこ
3転換受発注から、データへキャディは近年、 図面のデータ活用 に軸足を移しています。企業が持つ大量の図面は、多くの場合ただのファイルとして眠っています。

この記事の情報源

  • 企業の公式サイト(沿革、会社概要、代表メッセージ)
  • 創業者・経営者が登場した公開インタビューおよび寄稿
  • 新聞・経済メディアの報道
確かめられていないこと創業当時の社内の詳しい経緯や、公表されていない数値については、一次資料で裏づけられないため記載していません。本文中の「〜と語られる」「〜とされる」という表現は、関係者の証言や報道にもとづくもので、公式に確認されたものではありません。
記事中の数値は、各時点で公表されていたものです。最新の状況は各社の開示をご確認ください。本サイトの方針は免責事項およびポリシーに記載しています。

よくある質問

Q
キャディはどのような会社ですか?
A
2017年に加藤勇志郎が創業した、製造業の調達を仕組みに変える会社です。図面から価格を算出するアルゴリズムが起点です。
Q
なぜ見積もりを自動化するのですか?
A
熟練者の経験に依存していたため属人化しており、発注側も適正価格を知れなかったからです。
Q
発注側と受注側の困りごとは?
A
発注側は適正価格が分からないこと、受注側は営業に手が回らず自社の得意が伝わらないことです。
Q
図面データの活用とは?
A
企業に眠る大量の図面から類似のものを探せるようにし、過去の成果物の再利用や価格比較を可能にすることです。
Ask AIこの記事をもとにAIに相談する

記事の内容を前提にして、あなたの状況に合わせた答えをAIに出させます。質問を入れて「ChatGPTで相談」または「Claudeで相談」を押すと、記事の要点と質問がセットになった状態で開きます。

ChatGPTで相談 →Claudeで相談 →Geminiで相談 →
記事本文の要点(見出しと本文の抜粋)がそのままAIに渡ります。Geminiは自動入力に対応していないため、押すとプロンプトをコピーしてGeminiを開きます。貼り付けて送信してください。候補者の実名・企業の機密は入力しないでください。AIの回答は記事の内容に基づく参考情報です。
本記事は編集部の支援実務の経験に基づく見解です。個別の状況により最適な進め方は異なります。
THE
AGENT
執筆・編集: THE AGENT 編集部
運営: 株式会社Sync Ascent(事業立ち上げ・採用コンサルティング)。数千名規模のキャリア支援と人材紹介事業立ち上げの実務経験に基づき、現場で使える情報だけをお届けします。|最終更新: 2026.09.21
← ナレッジ一覧に戻る
資料請求立ち上げ・マネジメント・面談の4マニュアル相談はこちら事業立ち上げ・育成・採用の相談(初回無料)
無料相談資料請求