生成AI時代の設計はタスクが自動化されアイデア創出に集中できる【後編】

　「データから、より多くの情報を引き出すためには、データの構造を改善する必要がある。当社は顧客のデータを整理し手軽にアクセスできる環境も用意する」――。米AutodeskのCEO（最高経営責任者）であるアンドリュー・アナグノスト（Andrew Anagnost）氏は、同社が注力する設計のためのAI（人工知能）機能群「Autodesk AI」の利用に向けて、こう強調する（写真1）。

写真1： 米AutodeskのCEO（最高経営責任者）であるアンドリュー・アナグノスト（Andrew Anagnost）氏

　AI技術の価値を引き出すには、品質を担保されたデータの存在が不可欠である。加えてAutodeskは、設計データなどを設計部門以外とも共有し、設計から生産、販売、保守サービスまでのプロセス連携を狙っている。それだけにアナグノスト氏は、「チームとプロセスを接続するには、皆さんが持つデータを接続しなければならない」とも指摘する。

設計データをきめ細かく分解・管理し、ソフトウェア間での連携を強化

　Autodeskがソフトウェア連携のためのクラウド基盤として提供するのが「Autodesk Platform Services（APS）」である。2次元CAD（コンピューターによる設計）ソフトウェア「AutoCAD」などが持つ設計データに対し、サードパーティ製品と連携するためのAPI（アプリケーションプログラミングインタフェース）や、データ変換のためのコネクターの開発を可能にする。

　設計データは「DWG」や「RVT」などのファイル形式で作成されるが、目的や用途が異なるソフトウェア間でのデータ連携には適さない。そこでAPS上では、データモデル「Autodesk Data Model」を使って設計データを構造化し管理する。設計データをコンポーネント単位に分解した「粒状データ」として管理することで、複数モデルの検索や、データの世代間での比較を可能にしている。

　米Autodeskで製品開発・製造ソリューションを担当するエクゼクティブ・バイス・プレジデントのジェフ・キンダー（Jeff Kinder）氏は「データ管理は、個人のニーズに加え、組織全体のニーズにまで対応する必要がある。社内のチームだけでなく、ベンダー、請負業者までもが適切なデータに、適切なタイミングでアクセスできるようになる」と話す（写真2）。

写真2：米Autodesk 製品開発・製造ソリューション エクゼクティブ・バイス・プレジデントのジェフ・キンダー（Jeff Kinder）氏

　データモデルとしては既に、製造業のための「Manufacturing Data Model」と、建設業のための「AEC（Architecture, Engineering, Construction）Data Model」を提供している。今後、メディア・エンターテインメント（M＆E）業に向けた「M＆E Data Model」を投入する予定だ。

　Manufacturing Data Modelでは先ごろ、PDM（Product Data Management：製品情報管理）ソフトウェア「Vault」がクラウド対応になり、製造業向けクラウド「Fusion」との連携が実現した。Vault上で保存・管理する設計データをFusionから直接利用できるほか、機械設計向け3D（3次元）CADソフトウェア「Inventor」などの設計データとの同期ができるようになった。

　Fusion上でのデータ連携の事例として挙げるのが、インドのVayve Mobility（ヴェイブ・モビリティ）での活用だ。同社は、渋滞が慢性化しているインドの交通事情に合わた小型のソーラーEV（電気自動車）の「Eva」や電気タクシー「CT5」を開発している新興EVメーカーである。

　Vayve Mobilityでは、従来使用していたソフトウェアで作成した設計データをManufacturing Data Modelに変換してFusionに取り込むことで、初期のプロトタイピングやレビューにパートナーとも連携しながら取り組んだ。キンダー氏は「概念設計から検証・製造までをFusion上で実行している」と説明する（図1）。

図1：インドのVayve Mobilityは、小型EV「Eva」のコンセプトデザインをFusion上で実施した