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IoT World の Greg Orlot です。Yoshiro Okado さんにお越しいただいています。Yashiro さんは Caddy の CEO 兼共同創業者、そして実質的なソウルファウンダーです。>> ようこそ。>> はい、お招きいただきありがとうございます。>> あなたの経歴について少しお話しいただけますか？非常に興味深い、ダイナミックな経歴をお持ちで、それがどのように Caddy という組織に繋がったのか。>> はい、もちろんです。Caddy の前は、マッキンゼーで4年間働いていました。>> 2014年に大学卒業後、ビジネスアナリストとしてマッキンゼーに入社し、2016年にはマネージャーになりました。>> 製造業の会社で、調達に関する調査や調達プロジェクトを担当していました。実際、日本、アメリカ、オランダ、中国など、世界中で仕事をしていました。それが私の経歴です。>> 調達が中心だったのですね。では、どのような機会が見えて、Caddy はそれをどのように実現しているのか、少しお聞かせください。>> はい、もちろんです。製造業市場、特に調達における課題は、いわゆる「車輪の再発明」です。>> 車輪の再発明、つまり同じようなことを何度も繰り返すことですよね？例えば、製造業、特に中小企業では、エンジニアが過去の類似した図面の存在を認識せずに、同じような図面を何度も作成してしまうことがあります。>> そこで、私たちは Caddy Drawer を提供しています。これは、製造業者向けのデータハブまたはデータプラットフォームのようなものです。>> 2D図面、サプライチェーンデータ、品質不良部品など、あらゆる種類のデータを一元的に保存できます。>> そして、AIはあらゆる種類のデータを自動的に接続できます。>> では、そのために AI をどのように活用しているのですか？>> はい、AI は主に2つのことに活用しています。>> 1つは、テキスト抽出です。>> 私たちの AI は、図面などのデータからあらゆる種類のテキスト情報を抽出します。>> 例えば、AI は「この部品は鋼鉄、ステンレス鋼、アルミニウムのどれで作られているか」「サイズはこれ」「注記はこれ」といった、図面上の情報を理解します。>> そして2つ目に、AI は製品の形状を理解できます。>> 私たちの Drawer は、現在作業中の図面と過去の類似した図面を特定できます。>> これは、例えば図面の再作成を防ぐのに非常に役立ちます。>> これは、中小企業や個人商店に特有の課題なのでしょうか？>> はい、それは良い質問です。>> これは、中小企業に特有のものではありません。実際、私たちはスバルやデンソーのような多くの大企業とも取引しています。>> 彼らは何千人ものエンジニアを抱えており、彼らが手がけた知識やデータを一元化するのは非常に困難です。>> 実際、企業の規模によって問題は異なりますが、一般的には「車輪の再発明」という問題に直面しています。>> 興味深いですね。では、組織にこれを導入する際に直面した課題について、少しお聞かせいただけますか？>> はい、それは良い質問です。>> お客様は、過去のアーカイブ図面からデータを取得する価値を容易に理解できます。>> そして、将来の活動のためにデータを再利用できます。それは非常にシンプルです。>> しかし、実際には、心理的なハードルがあります。人々は、AI を使うことを恐れているのです。>> Drawer に限らず、一般的にそうですね。>> 私たちの取り組みは、もちろんシステムは重要ですが、それ以上にシステムから得られる価値や成果が重要であるということです。>> 私たちは、カスタマーサクセスチームと呼ばれるコンサルタントを擁しており、各顧客の実装を支援し、価値を創出しています。>> このコンセプトは、マッキンゼー時代の経験から来ています。>> なるほど。予防保全の役割についてはどうですか？>> はい、それは良い質問です。>> 実際、多くのお客様やユーザーがメンテナンス担当者です。>> 彼らは Drawer データベースをどのように使用しているかというと、通常は現場にいます。>> 例えば、メンテナンスのために新しい部品を調達する必要がある場合、在庫を確認して利用可能かどうかを調べます。>> もしその特定の部品が利用できない場合、代替部品を見つけたいですよね。>> しかし、既存のシステム内で代替部品を見つけるのは非常に困難です。>> そこで、彼らは Drawer を使って部品を検索し、類似性ボタンをクリックします。>> すると、過去のほとんど同一の図面が見つかります。>> そして、在庫情報も表示されます。>> 「この部品は少し違うが、この図面や部品はメンテナンスに利用できるかもしれない」と分かります。これは非常に緊急性が高いですから。>> このように、多くの人が Drawer を利用しています。>> 興味深いですね。サイバーセキュリティについてはどうですか？>> はい、もちろん、私たちにとってサイバーセキュリティは非常に重要です。>> 自動車部品の図面は、私たちのシステム内の独自のデータベースにあります。>> それが私たちの主な焦点と言えるでしょう。>> しかし、プライバシーとセキュリティは非常に重要ですが、同時に人々は理由もなくセキュリティを恐れています。>> 彼らは一般的に、クラウドが安全なのか安全でないのかを本当には理解していませんが、クラウドベースのデータベースを使用することを恐れています。>> データをどこかに預けてしまうという感覚ですよね。>> はい、その通りです。>> しかし実際には、オンプレミスは、適切に管理しないと非常に危険です。>> 例えば火災が発生した場合、データは失われてしまいます。>> 実際、数百のお客様のうち3社が火災を経験し、一日で全ての知識を失いました。>> それで、彼らはクラウドベースのデータベースの価値、そして知識とデータを一元化することの重要性を理解しました。