【要約】
こちらの記事は『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】』の要約です。
AI技術とデータ基盤の重要性
Autodeskは、設計のためのAI機能群「Autodesk AI」の活用に向けて、データの構造改善とアクセスしやすい環境の整備を重視しています。CEOのアンドリュー・アナグノスト氏は、設計データの品質向上とプロセス全体の連携がAI技術の価値を引き出す鍵だと強調しました。
ソフトウェア連携とクラウド基盤
Autodeskは「Autodesk Platform Services（APS）」を通じて、設計データの分解・管理を可能にするデータモデルを提供しています。これにより、異なるソフトウェア間でのデータ連携が可能となり、設計データを「粒状データ」として構造化して管理できるようになりました。
業界別データモデルと実用例
Autodeskは、製造業向けの「Manufacturing Data Model」と建設業向けの「AEC Data Model」を展開しています。事例として、インドのVayve Mobilityは、小型EVのプロトタイピングやレビューを「Fusion」プラットフォームで実施し、データ連携を活用して設計から製造までを効率化しました。
持続可能な設計とデータ統合
持続可能性への圧力が増す中、Autodeskはデータ統合を通じてステークホルダー間の透明性を高めることを目指しています。2024年6月に「AEC Data Model API」をリリースし、データ移動と活用を促進。信頼できるデータによるデザインが、持続可能な計画に直結するとしています。
生成AI技術への期待
前編で紹介された生成AI技術「Project Bernini」などの開発が進む中、Autodesk AIは設計の高度化や効率化に寄与する実用的なAIを目指しています。短いサイクルでの製品開発に向け、データ活用とAI技術がどのように進化していくかが注目されています。
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【所感】
・設計データを「粒状データ」として構造化して管理できるようにすることはどの企業にとっても重要だと思う。
・設計作業の全てをAIに任せると責任問題が発生するので難しいと思うが、AIによる設計の高度化や効率化に寄与する実用的なAIは今後広まっていくのではと感じた。
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