Autodesk AI 透明性カード

Autodesk Assistant は、ユーザーの意図を汲み取り、製品機能やドメイン エージェント、信頼できるサービスを組み合わせて回答を生成し、リクエストされたタスクやワークフローを完結させるエージェント型アプリケーションです。

Forma Site Design の Building Layout Explorer は、生成 AI 機能を使用して、建物の入力ジオメトリ、建物タイプ、主要な構造マテリアルから建物空間レイアウトを作成します。

入札の予算推奨機能は、Forma の入札フォームの行項目とコスト予算に対して Forma の分類を識別して照合します。

平面図内の既存のタグを最適な場所に配置し直す AI アシスト機能。この機能は現在、テスト版として Revit プレビュー リリースでのみ使用できます。

Forma Data Management のファイルから、プロンプトで指定されたレンダリング スタイル（フォトリアリスティック、水彩など）で建築ビジュアライゼーションを生成します。デザイン ビューをキャプチャして、レンダリングのようなイメージを数秒間で取得できます。ユーザーは結果をレビューし、異なるスタイルを試して調整できるほか、Forma Board から直接ダウンロードすることもできます。

AI ブロック生成機能は、Web 版の AutoCAD でユーザーのプロンプトから編集可能な AutoCAD ブロックを生成します。ユーザーは必要なブロックを説明し、生成されたオプションを確認して、選択した結果を図面に挿入できます。また、再利用できるようにブロック ライブラリに保存できます。

Forma Construction Connect ではドラッグ アンド ドロップ操作による直感的なインターフェイス内で Workato ベースの AI 機能を利用できます。ユーザーは手動セットアップの手間を軽減しながら、Autodesk Forma の建設ソリューションとさまざまなアプリケーション（SharePoint Online、Jira、Snowflake など）のカスタム統合を作成できます。

この機能を実行すると、ブロックの自動分類と検索によってパレット内のブロックが関連性の高いカテゴリにグループ化され、参照しやすくなります。これにより、大規模な DWG ファイル内のブロックをすばやく検索、再利用、管理できます。

ユーザーが独自のサードパーティ製の LLM サブスクリプションを連携させ、その LLM の選択した機能を統合パイプラインに組み込めるようにします。

自分のインサイト：マクロ アドバイザは、厳選されたインサイトを提供するアドバイザリー エンジンです。マクロ アドバイザは、製品の使用パターンに基づいて、最も頻繁に実行されるワークフローを自動化するマクロを推奨し、作業中のインサイト取得に役立ちます。

平面図内にタグを作成する AI 支援機能です。この機能は現在、テスト版として Revit プレビュー リリースでのみ使用できます。

Autodesk Assistant アプリは、Autodesk Assistant 専用のスタンドアロン アプリケーションで、特定の製品内からではなく直接アクセスできます。製品の使用状況データに加え、プロジェクト レベルのコンテキストを活用しながら、複数の製品、プロジェクト、チーム間の作業を調整します。このアプリは、一部のお客様にアルファ版で提供されます。

Autodesk Assistant は、ユーザーの意図を汲み取り、製品機能やドメイン エージェント、信頼できるサービスを組み合わせて回答を生成し、リクエストされたタスクやワークフローを完結させるエージェント型アプリケーションです。

AI メディア生成機能では、Autodesk Assistant を介して Fusion のデザインのスクリーンショットとユーザーのプロンプトから製品画像を生成できます。結果をレビューし、出力をダウンロードするか、再生成して追加の編集やバリエーションの試行を行えます。

この機能により、ユーザは 3D ジオメトリを検索クエリーとして使用して、ハブ内の既存の複製または類似のデザインをすばやく見つけて再利用できます。ユーザは、アクセス権を持つデザインの結果のみを表示できます。

AI ブロック生成機能は、Web 版の AutoCAD でユーザーのプロンプトから編集可能な AutoCAD ブロックを生成します。ユーザーは必要なブロックを説明し、生成されたオプションを確認して、選択した結果を図面に挿入できます。また、再利用できるようにブロック ライブラリに保存できます。

この機能を実行すると、ブロックの自動分類と検索によってパレット内のブロックが関連性の高いカテゴリにグループ化され、参照しやすくなります。これにより、大規模な DWG ファイル内のブロックをすばやく検索、再利用、管理できます。

自分のインサイト：マクロ アドバイザは、厳選されたインサイトを提供するアドバイザリー エンジンです。マクロ アドバイザは、製品の使用パターンに基づいて、最も頻繁に実行されるワークフローを自動化するマクロを推奨し、作業中のインサイト取得に役立ちます。

AI CAM プログラミング オプションは、コンポーネントを加工する最適な方法を自動的に提案し、システムが適切なツールパス手法と工具選択をドキュメントに適用できるようにします。

Autodesk Assistant アプリは、Autodesk Assistant 専用のスタンドアロン アプリケーションで、特定の製品内からではなく直接アクセスできます。製品の使用状況データに加え、プロジェクト レベルのコンテキストを活用しながら、複数の製品、プロジェクト、チーム間の作業を調整します。このアプリは、一部のお客様にアルファ版で提供されます。

AutoTimeline は、インポートした Fusion 以外の CAD モデルを編集可能なパラメトリック Fusion タイムラインに再構築します。これにより、設計の理解、修正、構築が容易になります。

Fusion の自動拘束機能は、スケッチを解析し、スケッチを完全に拘束するための拘束と寸法を提案します。

Recap Pro の AI 事前分類機能は、メッシュ セグメントを事前定義されたカテゴリに自動的に分類し、BIM とコラボレーションの下流のワークフローをサポートする分類済みの出力を生成します。

Revit のジェネレーティブ デザインを使用すると、複数の設計オプションとそのトレードオフをすばやく検討できます。日照利用の最大化やコストの最小化など、目標と拘束を定義すると、それらの基準に照らして代替案が生成され、スコアが算出されます。

Autodesk Assistant は、ユーザーの意図を汲み取り、製品機能やドメイン エージェント、信頼できるサービスを組み合わせて回答を生成し、リクエストされたタスクやワークフローを完結させるエージェント型アプリケーションです。

プレイリストのノートの要約機能は、Flow Production Tracking のプレイリストから、ユーザーが指定したフィールドでグループ化したノートの要約を生成します。要約は、プレイリストに添付された新しいノートとして公開されます。

Flow Capture のスマート検索では、探しているイベントやアクションを自然言語で記述して、ユーザーがアセット ライブラリ全体で正確な瞬間を見つけることができます。AI がコンテンツを解析し、正確なタイム コード、タイムライン オーバーレイ、プレイヤー内シーク マーカー、メタデータ フィルタを使用して一致するアセットを返します。

Flow Capture のスマート アクションを使用すると、ユーザーはアップロードされた映像内のコンテンツを特定し、見つかったときに実行するアクションを選択できます。AI はそれらの基準に照らして映像を分析し、タグの適用、コメントの追加、アセット情報の更新、一致するアセットのプレイリストへの追加など、選択したアクションを自動的に実行できます。

ニューラル レイヤ機能を使用すると、3D の結果を 2D 空間でレンダリングする際にライティング、コンポジット、パフォーマンスのリアリズムを高め、CG キャラクタのビジュアル品質を向上させることができます。

Flow Production Tracking の Flow Generative Scheduling 機能は、複数のスケジュール シナリオを比較し、トレードオフを評価して、リソースが最適化されバランスの取れたスケジュールを作成します。

MotionMaker と互換性のあるカスタム モーション モデルをローカルでトレーニングし、いくつかのキーフレームまたはモーション パスからキャラクタ モーションを生成できます。

Autodesk Assistant アプリは、Autodesk Assistant 専用のスタンドアロン アプリケーションで、特定の製品内からではなく直接アクセスできます。製品の使用状況データに加え、プロジェクト レベルのコンテキストを活用しながら、複数の製品、プロジェクト、チーム間の作業を調整します。このアプリは、一部のお客様にアルファ版で提供されます。

AutoMatte は、ビデオ シーケンスからアルファ マットを自動生成するように設計されており、マスキングやトラッキングといった従来の手間のかかる作業を軽減するために開発されました。

独自のデータにある 1 つまたは複数のデフォーマをベースとしてローカル環境で単一のデフォーマを作成することにより、キャラクタ アニメーションの制作を高速化します。生成されたモデルは複雑なデフォメーションを近似するため、再生がスムーズになり、よりインタラクティブな編集が可能になります。ユーザーのコンテンツおよび生成された機械学習モデルは、ユーザーのローカル環境内に保持されます。

Flame の深度の機械学習機能では、イメージを解析して深度データ パスを算出し、VFX やフィニッシングに利用することでワークフローが容易になります（たとえば、カメラ深度に基づいてカラー グレーディングのマットを分離するなど）。

Flame の空抽出キーヤー機能は、動画内の空を検出して自動的に分離し、合成用にマットを抽出します。