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自社の“プロジェクト”を理解するAIが、設計から製造・施工、運用までを束ねる【前編】
「Autodesk University 2026」より
3D CAD（3次元のコンピューターによる設計）ソフトウェア大手の米Autodeskは、年次イベント「Autodesk University 2026」（米ラスベガス、2026年9月15日〜17日）で、AI（人工知能）アシスタント「Autodesk Assistant」の大幅な強化を発表した。企業やプロジェクトに固有のコンテキスト（文脈）をAIモデルに与える仕組みを中核に据え、竣工・出荷後の運用・保守の領域にも事業を広げるとともに、その知見を活用するためのPLM（Product Lifecycle Management：製品ライフサイクル管理）にもAIエージェントを組み込む。1日目と2日目の基調講演から発表の狙いを紹介する。
「我々が構築しているのは、単なるプロンプト（指示文）ではなく、プロジェクトそのものを理解するAI（人工知能）技術だ。それこそが重要なものを設計し、作り出すために、皆さん一人ひとりが備えるキャパシティ（潜在能力）を引き出す」--。3D CAD（3次元のコンピューターによる設計）ソフトウェア大手の米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、こう強調する（写真1）。
製造や建設の現場では、需要が膨らむ一方で、人手や資金の不足が続き、プロジェクトの複雑さは増している。こうした課題解決のためのAI技術の導入は広がっているものの「汎用のAIモデルは個々のプロジェクトの経緯や制約を知らず、データは製品や企業、開発フェーズごとに分断されたままで業務には適用しにくい」（アナグノスト氏）
現場のコンテキストに汎用AIでは届かない
では、どうすれば自社のプロジェクトでAI技術は成果を生み出せるのか。アナグノスト氏は「それが“構築された世界の現実”に根ざしている場合に限られる」と指摘する。
プロジェクトが前に進んでいく中で必要なのは「あらゆるデータポイント、意思決定、専門分野を統合した“つながった脳”だ」（アナグノスト氏）という。Autodeskはこれを実現したAIを「プロジェクト・インテリジェンス（Project Intelligence）」と呼ぶ。
同社 EVP（エグゼクティブ・バイス・プレジデント）兼CTO（最高技術責任者）のラジ・アラス（Raji Arasu）氏は、実際の顧客が直面する現実を次のように分析する（写真2）。
「プロジェクトが終わって半年後、誰かが『なぜ、あの壁を動かしたのか』と尋ねる。システムは何が変わったかを把握していても、なぜその決定に至ったかは知らない。そのコンテキスト（文脈）は誰かの頭の中に閉じ込められるか、組織内のあちこちのシステムに散らばってしまう」
Autodeskが業界向けクラウドとして、設計・製造向けの「Fusion」、AEC（Architecture, Engineering and Construction：建築・エンジニアリング・建設）向けの「Forma」、メディア・エンターテインメント（M＆E）向けの「Flow」の整備を進めてきたのも、これらのコンテキストを1カ所に集めるためだ。
実際、FormaにはBIM（Building Information Modeling：建物情報モデリング）ソフトウェア「Revit」を連携しているとともに、今回新たに土木設計ソフトウェア「Civil 3D」などの連携を発表。Fusionには3D CADソフトウェア「Inventor」を今後連携する。
顧客が抱える「信頼」「連携」「拡張」の懸念に答える
Autodeskは、AIアシスタント「Autodesk Assistant」を2025年に本格展開を打ち出して以降、主要ソフトウェアへの組み込みを進めてきた（参考：Autodesk University 2025）。アラス氏によれば直近「2026年3月以降で200万件の対話を重ねてきた」実績がある。実際の利用企業からは「設計時間の半減や、検索に費やす時間の削減といった成果の報告が届いている」（同）状況だ。
企業がAI活用を広げていくために重視している問いを、アラス氏は大きく次の3つに整理する。
問い1 ：回答が正確で、自社のデータに基づいているか
問い2 ：自社のAI基盤をどう連携させられるか
問い3 ：速く、正確で、費用対効果を保ったままで拡大可能か
それぞれの問いに応えるため、Autodeskは今回新たに（1）「Autodesk Context」、（2）「Autodesk Assistant Builder」、（3）「Autodesk AI Orchestrator」の3つの機能を発表した。
Autodesk Context：AIの回答を自社データで裏付ける
Autodesk Contextは、プロジェクト内の情報、人、意思決定、活動の関係を保持し「何が起きたか」に加えて「なぜ」「いつ」判断したかを記録する。そこでは単なるタイムスタンプではなく「判断を下した瞬間のワークフローの状態として、その判断に至った正確な状況や制約条件、データ、関与した人々などを記録する」とアラス氏は説明する。
アラス氏は「生成型の言語モデルが示すのは何を確認すべきかまでだ」とする。Autodesk Contextによって確保されたコンテキストを使い、Autodesk Assistantでは「何が変更され、それが何に影響し、誰がなぜ対応すべきかを追跡」（同）できるようにする。
建設大手の米DPR Constructionとの協業を基にしたデモでは、1件のRFI（Request for Information：情報照会）がどの部材とどの工程に波及するかを、プロジェクトの実データを根拠に連鎖的に示した（図1）。
