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Automated 3D Rebar Shop-Drawing Generation Using Revit: A Method to Achieve Double the Work Efficiency

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説明

This session will explore the tool for automatic generation of 3D rebar shop drawing utilizing Revit. The tool uses parametric modeling to create complicated rebar shop drawings twice as fast as conventional methods. When applied to a diaphragm wall of the subway project, the tool achieved a labor cost reduction of 150,000 USD. In addition, the speeding up of the shop drawing creation process enabled a more rational design with more detailed design cross-sections, and a 10% reduction in rebar material compared to the initial design. To improve the efficiency of the subsequent rebar processing process, trials are underway to link rebar information in Revit with rebar processing machines. In large-scale infrastructure projects, activities related to reinforcement (such as drawing, fabrication, and assembly) significantly impact the schedules and costs. This tool is expected to contribute to solving human resource issues and to sustainability by reducing material losses.

主な学習内容

  • Learn how to apply parametric modeling to automatically generate 3D shop drawings.
  • Discover how to streamline rebar construction from detailed design to construction using BIM.
  • Estimate the potential for reducing material losses in reinforcement works.

スピーカー

  • 香苗 宮岡
    Civil engineer at Shimizu Corporation. Experience includes construction management and design for tunnels and highways, and currently responsible for technology development. Specializes in BIM and develops applications that enhance the efficiency of design and construction processes, primarily using Revit.
  • Yuko Ishizu さんのアバター
    Yuko Ishizu
    Yuko Ishizu is the representative of GEL and is based in Tokyo, Japan. She specializes in computational design within the fields of architecture and construction, dedicating herself to the development of computational tools that enhance design and construction processes. After graduating from Kobe University with a Master's degree in Architecture, she was honored with a Swiss government scholarship and completed the MAS CAAD program at ETH Zurich. Upon her return to Japan, Yuko embarked on her freelance career, gaining invaluable experience in the Design Department of Takenaka Corporation and in Design Tech at WeWork. Before founding GEL, she amassed expertise in developing plugins related to BIM and designing computational tools that span a broad spectrum, from design to structure, facilities, and civil engineering. She is meticulous about the application of technology, ensuring that lighter tasks receive nimble solutions while more complex challenges are addressed with robust tools. She undertakes programming for a diverse range of projects, from web apps to iOS, add-on development, and graphical coding. She is the co-author of 'Parametric Design with Grasshopper' and the author of 'Computational BIM with Revit + Dynamo'. Beyond her professional endeavors, Yuko has a rich background in education, having imparted knowledge at both corporate and academic institutions. Additionally, she serves as a board member of the Architectural Information Society.
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Transcript

KANAE MIYAOKA: So let's start our presentation. Thank you for coming to our session. We will be presenting on Automated 3D Rebar Shop-Drawing Generation Using Revit, a Method to Achieve Double the Work Efficiency. Let me first introduce about us. My name is Kanae Miyaoka from Shimizu Corporation. And my co-speaker is Yuko Ishizu from GEL company.

I am a civil engineer for Shimizu corporation, which is a Japanese construction company. We design and construct a wide range of structures from historical buildings to highrise buildings and infrastructure. Currently, I'm working at HQ in Tokyo, providing beam support service for projects in Japan and overseas. So please introduce yourself, Yuku Ishizu.

YUKU ISHIZU: Let me introduce myself. My name is Yuko Ishizu. And I'll be present to you Outburst based in Tokyo, Japan. My work focuses on computational design with architecture, construction, and civil engineering. I'm fascinated about developing computational tools that enhance design and construction processes. I'm focusing on applying technology in the right way, ensure that simple tasks are solved in lightweight solution, while more complex challenges get addressed with robust tools.

I handle programming across many areas, including web apps, iOS development, add-ons, and graphical coding. I also coauthor of the book Parametric Design with Grasshopper and wrote Computational Beam with Revit and Dynamo in Japanese.

In addition to my professional work, I have an educational background teaching at corporate and academic institutions. I also served as a board member of architecture information society in Japan.

KANAE MIYAOKA: So this is the agenda for this session. This session includes two parts. The first one is an overview of the development processes, including background and objectives, overview of development, on-site implementation, and its effect. And the second part details the development techniques, especially the steps in using tools, how the application was selected, and the details of the program and technical innovations.

Now let's begin the first part, development overview. Firstly, let me explain the background and objectives of the development. This is a view of assembly, the assembly of rebar for our subway construction project. In large scale infrastructures, rebar works such as drawing, manufacturing, and assembly, have a significant impact on the project schedule and cost.

Particular is the amount of 3D shop drawing is huge. And a lot of time and effort is devoted to creating, checking, and devising these drawings. Shop drawings are frequently revised as construction plans change. Each time this happens, short-term builds, section builds, and the pervading schedule must be revised. As a result, errors are likely to occur.

Our project have shown that more than 40% of design manpower was required for the work.

A good way to improve this task is to implement 3D shop drawings. However, creating 3D shop drawing tasks are a lot of the time. 3D shop drawings takes a lot of time even when created by highly skilled BIM operator familiar with rebar modeling. Additionally, errors can easily occur because the model can be very complicated. These are some of the barriers to implementing 3D shop drawing.

To solve this issue, we develop the automated 3D rebar shop drawing generation tool using Revit.

Here I will explain the overview of the development. This is a step in creation of a conventional 2D based shop drawing.

Here I will explain the overview of the development. This is a step in creation of a conventional 2D based shop drawings. The engineer gives instructions to create a shop drawing based on the information from the basic and detailed design studies. These instructions are often given orally or by hand on drawings, which can be burdensome for CAD operators and can also lead miscommunication. Therefore, we propose the route shown here. Also the development of the tool we used line inside the Revit and the Grasshopper.

So the important thing is to put the information from the detailed design into parameter data. By organizing labor information as parameter data and loading it into the program on Grasshopper, 3D shop drawings can be easily created in Revit.

This I will explain the development features. As you know, there are tools that support the creation of 3D models of the existing rebar, such as Revit, Rebar Functions, and SOFiSTiK. By using these tools, it is easy to create regular arrangement of labor as seen in basic design. However, shop drawings require irregular placement of rebar and the various type of shapes of rebar, according to the rules of each project.

So when we creating shop drawings, the applicability of these existing functions is limited. And eventually a lot of manual modeling is required. On the other hand, the developed tool organize a complex arrangement of labor found in shop drawings. Therefore, also it is takes more time to create parameter data. The complex model can be easily create in a very short time.

Now I will explain the parameter data, which is a key point of this development. This is the example of diaphragm wall. Parameter items are determined by the rules of rebar placement. The entire frame wall contains five types of rebar-- main bar, distribution bar, shear links, starter bar, and stiffener.

Since the placement rules are different for each type of rebar, the created the format for the parameter data for after organizing each rules. Here is the format of parameter data for diaphragm wall. The first lane-- name, face. z offset, y offset, is a parameter data. The user enters the new parameter information of the rebar for each information items.

I will explain each parameter items. First is shape. Shape is represent the rebar shape. The shape code is basically the permitted number of rebar shapes that is included in Revit. If we need to model a shape that is not included in Revit, we create an original rebar shape family. Those are letter A, B, C, D, like so, and tells the dimension by values defined by each rebar shape.

Next one is face and the offset. This is very important to locate. It's important to locate where the rebar will be generated. Face, the present face of the wall. In this development, the outside of the wall was set as number one, and the inside of the wall to be excavated is set as number two.

And X, Y, Z offset represents the distance between the starting position of the rebar and the origin. The origin point and the X, Y, Z settings are areas that we-- we means developers-- are free to determine. But we decided on them for ease of understanding for the users.

So next one is axis information. Axis parameter is set to indicates the direction of rebar bending As example, it's showing here in here, by setting the axis, it is possible to control the direction in which the rebar bends.

Finally, the rebar is generated in Revit by importing these parameters organized in this way into the program. So details of program and the in technical innovations will be presented in the next technical details part.

Now let's talk about on-site implementation. The developmental tool is being used in an actual project. The target site is a subway construction project called CP202 in Jakarta. This is a construction project to build three large subway station buildings and a subway between the stations. This subway runs North/South in center of Jakarta.

Here is a perspective of the completed three stations. The implementation was done for the diaphragm wall of three subway stations. The construction of the diaphragm wall was divided into a number of construction blocks called panel. The total construction quantity for the three subway station was number of tunnels is 382. And the concrete volume is 92,600 cubic meters. And the rebar volume is 13,800 tons.

So here I show you the workflow for on-site implementation. Before actual implementation,a A test trial of the developer tool was conducted with members of the on-site beam team who would be the users. As a result, we found it is difficult to create parameter data directory from the 2D technical drawings and the detailed design information. So we decided to create a rebar demarcation sheet as a step before creating parameter data.

This is a sample drawing that shows the shape of the rebar, its placement, and the location of the joint. Also, this creation is done by engineer. This rebar demarcation sheet allows even a person with no engineering knowledge to create parameter data.

After these macro improvements, modeling of diagram wall was performed using the developed tool. The conventional 2D-based drawings required three days for one panel. On the other hand, with the proposed method also the time was required to create a demarcation sheet and Create parameter data. But 3D modeling itself could be easily done in a short time. And the work time was completed in 1.5 days in total, including the time to create 2D drawings from the 3D model. This means in creation of construction drawings at twice the speed of conventional method.

As more additional effect, the traditional method requires a lot of time to make and review shop drawings. This often leads to delays with drawings not ready when construction starts and errors being found during construction causing rework.

A new tool reduces the time needed to create drawings. It allows for more detailed structural analysis without time constraints. By consulting just station structures and ground conditions, we develop efficient designs that reduce the amount of labor compared to the initial program. Additionally, parametric modeling improved the quality of the drawings.

Currently, we are able to proceed smoothly with the construction of three station buildings at the same time without any errors in the drawings. This is truly an example of front loading of BIM.

So now finish the first part. Let's move on to the next part.

YUKU ISHIZU: Now, let me dive in deeper into our more technical program explanation. In this project, retaining was of varying dimensions, but with the same structural configuration are used in the subway construction. This creates a need for a tool that can efficiently and accurately place a rebar. By developing a parametric model, we can streamline the process, enabling the tool to handle walls with different dimensions while maintaining consistency in the overall structure.

It automatically generates the standard component of main rebar, distribution rebar, starter bar stiffener bar, and shearlink while excluding individually different parametric models. The rebar is produced using native families, considering the possibility of adding manual adjustment later.

This program is a tool that generates rebar in Revit using RhinoInside.Revit. It needs a utilized information from CSV file that contain rebar details. The key aspect of automated generation using CSV file is ensuring the correct creation of the CSV data. To address this, the program includes a visualization feature that allows Rhino to quickly depict the rebar information, enabling you to verify the data before generating it in Revit. This functionality facilitate an interlocked workflow where you can edit the CSV and check the model ensuring accuracy and efficiency.

To use this tool, these three steps to generate rebars. First, enter all the necessary rebar information into CSV file, such as rebar type, shape, spacing, and count. Second, select the wall in Revit and load the CSV data into Rhino through Grasshopper using RhinoInside.Revit. In Rhino, you can visually confirm the rebar placement to ensure everything is correct. Third, once confirmed, instantiate rebar element in Revit and incorporate them into the detailed design and construction processes.

In step one, the user creates these three files, like those shown in this image. As mentioned earlier, the rebar's base point and plane are determined by wall space along with x offset, y offset that offset main axis and sub axis. The rebar types and shape are specified using shape and diameter columns. To alloy the rebar, we use spacing and count information and the shape parameter are determined with values for A, B, C, D, E, and G to specify the shape fully.

In second step, we load the data that was prepared in step one for each type of rebar. main rebar, distribution bar, startup bar, stiffener, and shearlinks. A separated CSV file is prepared. As you can see in the image, we load the data into Grasshopper. And from the Grasshopper UI, you can select visualize this desired CSV file that allow you to easily check and confirm the rebar configuration.

In the final step three, you can instantiate the rebar in Revit. With just the push of a button, the rebar is generated. If you have multiple walls with the same rebar configuration, you can easily create them by selecting each wall individually. Since the rebar is created using native Revit families, you can also use it to easy to make manual changes later if you need.

So why did we choose RhinoInside.Revit over Dynamo? Let me explain the key reasons. First, visual view functionality. Line I said, Revit allow us to visually check and manipulate the geometry directly in Rhino before finalizing the rebar placement. Unlike Dynamo, which requires a full integration with Revit to visualize changes, RhinoInside.Revit let us selectively export only the necessary parts to the model to Rhino for viewing the adjustment. This makes it more flexible too, especially when dealing with complex geometry or rebar layout as we can perform intermediate check efficiently.

Second, customization with Layer and UserText. While Dynamo supports parametric modeling, RhinoInside.Revit offers greater flexibility for manual input and customization using Layer and UserText features. This makes it easy to assign parameter and metadata to geometry, which crucial for fine tuning and management rebar placement. While Dynamo is structured along node-based approach, Rhino provide more intuitive control over the geometry and its associated parameters.

Third, superior geometry engine. Rhino geometry engine is more robust when handling complex and freeform geometries, making it ideal for projects involving intricate shapes like station retaining walls. While Dynamo is powerful for parametric workflow, it's not strong as strong when handling irregular geometry with same precision and adaptability as Rhino. This makes especially important when working with rebar in irregular shapes or parametric retaining walls.

Now, let me walk you through the technical details of the program. Now, let me explain the benefit of using RhinoInside.Revit with Python for rebar tools. First, convenience of Python. When developing various tools using RhinoInside, I often need a specific component such as rebar tools that aren't readily available by default. In these cases I rely on Revit API to write custom code. I prefer using Python over C# because Python allows me to avoid the need to reconfigure DLLs when Revit or RhinoInside.Revit version changes. This saves much time and reduce complexity.

However, there are challenges with version changes. Since I'm working with both RhinoInside.Revit and Revit API, there are frequent changes to keep up with. For example, with the release Revit 2023, the methods to access specific properties like labor diameter has changed. This means that I have to rewrite part of my code to ensure compatibility, and doing that in Grasshopper Python script can be quite tedious.

Another challenge is maintaining distributed Grasshopper files. When API changes cause tool to break, updating and distributing Grasshopper files can be difficult. User often modify these files. And when things break, it can take much time to track down and fix components that are causing issues.

So what is the solution? To address these problems, I've created a Python library and distribution installer. This solution makes it much easier to update and distribute the tool without handling, go through the hassle of manually updating every Grasshopper file. This also ensures that everyone is working with the latest version of the tool.

I'm implementing a feature that generate rebar bars from curve data in Rhino. Let me walk you through generating rebar from CSV data using RhinoInside. By the leveraging the necessary Python function.

These are two types of rebars, those using RebarShape and those that don't. Rebars without a shape are known as free form rebars.

For generating rebar with RebarShape, these are three essential methods that we can use. CreateFromCurves. This method generate rebar from the curve, which represents the center line of the rebar. The RebarShape is automatically determined by the system. If suitable RebarShape does not already exist in the project, a new one will be created automatically.

CreateFromCarvesAndShapes. This method also generates rebar from the curve but with a specific RebarShape. If a match shape isn't found in the project, the rebar will not be generated.

CreateFromRebarShape. This method generate rebar based purely on the RebarShape rather than using center. Instead of being based on calves, the rebar is generated using the bounding box of the shape.

Now, an important note. When we're using any of these methods, the generation location of the rebar can become complex, depends on the shape and diameter of the rebar. To simplify process generating rebar from CSV, we use CreateFromCurvesAndShape method. This approach generate rebar based on centerline, streamline the workflow.

Additionally, I've created functionality that generate curves from each RebarShape in Rhino. By mapping the shape between Rhino and Revit, I can now generate corresponding curves in Rhino by specifying the shape from Revit

We use Python to draw the center line of a Revit Shape directly in Rhino. This functionality allow us to accurately. replicate the center line geometry from Revit and visualize it within Rhino environment. By doing this, we can create mapping information that links the RevitShape and RhinoShape. This ensures consistency between the platform and allow for a seamless transition when working on rebar method in both Rhino and Revit.

The CSV file is used within the rebar tool to consolidate the information related to rebar shape. It summarize which RebarShape in Revit corresponds to which center type in Rhino when generating a central line geometry. By linking this RebarShape and central line types, we can ensure that rebar generated in Rhino matches an exact specification required in Revit, streamlining the entire rebar modeling process between two platforms.

Here is description of key columns in the RebarShape CSV file. First name, the name of shape in Revit. The second image, a link to an image file representing the RebarShape. These images provide a visual reference for the shape of dimension parameters.

Third, Revit family. The Revit family files was associated with RebarShape. This field includes a link, the specific Revit family files. Style, describe the style of the shape.

For HookAtStart and HookAtEnd, The hook angle at the start of the rebar is usually specified in degree, for example, 90 degree, 180 degree. If none hook is present, this value is typically set to 0.

HookOrientation. The orientation of the hook start and end rebar. Option, like right or left indicate the direction of the hook.

Links parameters, refer to the parameter that control the length of the rebar. This typically a dimension parameter label with letters such as A, B, C. For the length.

Rhino based line type. Describe the central line used in Rhino to generate the rebar. This would typically refer a specific line type such as rg01.

So let's take an example of RevitShape generation based on RhinoShape. In this case, straight line geometry, rg01, which is defining by the dimension parameter a. We can generate the corresponding RevitShape from this rg01 geometry by incorporating additional information such as HookAtStart, HookAtEnd, HookOrientation0, and HookOrientation1.

Some examples of the RebarShape generated this way include the RebarShape. 00, 01, 02, 03, 04, 05, 19, and 20. It's important to note that even though the center line might be the same, the final RevitShape will vary different, depends on the hook information.

By organizing RevitShape based on linear geometry types, we've made it possible to visualize all necessary RebarShape directly in Rhino. This ensures consistency between both platforms and allow us to work seamlessly across Rhino and Revit without losing any important RebarShape information.

Now that we've organizing in RebarShape and ensure that they can be fully visualized in Rhino, let's move on how we tackle the challenges related to a version control and Grasshopper file management.

This solution we developed was creating a Python library and distribution installer. This greatly simplified updates and distribution process. With this solution, user can continue using the same Grasshopper files even when I need to debug or improve features. This minimizes interruptions and reduce user frustration, making the workflow smoother and more efficient for everyone involved.

Here is a comparison of Grasshopper data before and after the improvement. As you can see before standardization, Grasshopper files were more complex and harder to manage. After the improvement by implementing standardized rules for rebar generation, we were able to simplify the structure significantly. This made this file cleaner and more efficient, streamlined the entire process. Not only did this clean up process reduce complexity, but it also greatly improved usability for the users. Now users can work with rebar generation rules that are both more intuitive and efficient.

In conclusion, by streamlining the Grasshopper files and standardizing rebar generation rules, we've not only simplified the process, but also made it far more user friendly and efficient. This ensures that the user can continue to work effectively while maintaining the flexibility needed for the future update

Thank you for the attention. And I'm happy to answer any question you might have. Thank you.

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弊社はOptimizelyを利用して、弊社サイトの新機能をテストし、お客様に合わせた方法で機能を使えるようにしています。そのため弊社では、弊社サイトにアクセスしているお客様から、行動に関するデータを収集しています。収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID、お客様の Autodesk ID などが含まれます。機能のテストの結果によっては、お客様がご利用のサイトのバージョンが変わったり、サイトにアクセスするユーザの属性に応じて、パーソナライズされたコンテンツが表示されるようになる場合があります。. Optimizely プライバシー ポリシー
Amplitude
弊社はAmplitudeを利用して、弊社サイトの新機能をテストし、お客様に合わせた方法で機能を使えるようにしています。そのため弊社では、弊社サイトにアクセスしているお客様から、行動に関するデータを収集しています。収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID、お客様の Autodesk ID などが含まれます。機能のテストの結果によっては、お客様がご利用のサイトのバージョンが変わったり、サイトにアクセスするユーザの属性に応じて、パーソナライズされたコンテンツが表示されるようになる場合があります。. Amplitude プライバシー ポリシー
Snowplow
弊社は、弊社サイトでのお客様の行動に関するデータを収集するために、Snowplowを利用しています。収集する情報には、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID、お客様の Autodesk ID が含まれます。このデータを基にサイトのパフォーマンスを測定したり、オンラインでの操作のしやすさを検証して機能強化に役立てています。併せて高度な解析手法を使用し、メールでのお問い合わせやカスタマー サポート、営業へのお問い合わせで、お客様に最適な体験が提供されるようにしています。. Snowplow プライバシー ポリシー
UserVoice
弊社は、弊社サイトでのお客様の行動に関するデータを収集するために、UserVoiceを利用しています。収集する情報には、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID、お客様の Autodesk ID が含まれます。このデータを基にサイトのパフォーマンスを測定したり、オンラインでの操作のしやすさを検証して機能強化に役立てています。併せて高度な解析手法を使用し、メールでのお問い合わせやカスタマー サポート、営業へのお問い合わせで、お客様に最適な体験が提供されるようにしています。. UserVoice プライバシー ポリシー
Clearbit
Clearbit を使用すると、リアルタイムのデータ強化により、お客様に合わせてパーソナライズされた適切なエクスペリエンスを提供できます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。Clearbit プライバシー ポリシー
YouTube
YouTube はビデオ共有プラットフォームで、埋め込まれたビデオを当社のウェブ サイトで表示および共有することができます。YouTube は、視聴者のビデオのパフォーマンスの測定値を提供しています。 YouTube 社のプライバシー ポリシー

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広告表示をカスタマイズ:お客様に関連する広告が表示されます

Adobe Analytics
弊社は、弊社サイトでのお客様の行動に関するデータを収集するために、Adobe Analyticsを利用しています。収集する情報には、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID、お客様の Autodesk ID が含まれます。このデータを基にサイトのパフォーマンスを測定したり、オンラインでの操作のしやすさを検証して機能強化に役立てています。併せて高度な解析手法を使用し、メールでのお問い合わせやカスタマー サポート、営業へのお問い合わせで、お客様に最適な体験が提供されるようにしています。. Adobe Analytics プライバシー ポリシー
Google Analytics (Web Analytics)
弊社は、弊社サイトでのお客様の行動に関するデータを収集するために、Google Analytics (Web Analytics)を利用しています。データには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。このデータを基にサイトのパフォーマンスを測定したり、オンラインでの操作のしやすさを検証して機能強化に役立てています。併せて高度な解析手法を使用し、メールでのお問い合わせやカスタマー サポート、営業へのお問い合わせで、お客様に最適な体験が提供されるようにしています。. Google Analytics (Web Analytics) プライバシー ポリシー<>
Marketo
弊社は、お客様に関連性のあるコンテンツを、適切なタイミングにメールで配信できるよう、Marketoを利用しています。そのため、お客様のオンラインでの行動や、弊社からお送りするメールへの反応について、データを収集しています。収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID、メールの開封率、クリックしたリンクなどが含まれます。このデータに、他の収集先から集めたデータを組み合わせ、営業やカスタマー サービスへの満足度を向上させるとともに、高度な解析処理によって、より関連性の高いコンテンツを提供するようにしています。. Marketo プライバシー ポリシー
Doubleclick
弊社は、Doubleclickがサポートするサイトに広告を配置するために、Doubleclickを利用しています。広告には、Doubleclickのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Doubleclickがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Doubleclickに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Doubleclick プライバシー ポリシー
HubSpot
弊社は、お客様に関連性のあるコンテンツを、適切なタイミングにメールで配信できるよう、HubSpotを利用しています。そのため、お客様のオンラインでの行動や、弊社からお送りするメールへの反応について、データを収集しています。収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID、メールの開封率、クリックしたリンクなどが含まれます。. HubSpot プライバシー ポリシー
Twitter
弊社は、Twitterがサポートするサイトに広告を配置するために、Twitterを利用しています。広告には、Twitterのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Twitterがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Twitterに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Twitter プライバシー ポリシー
Facebook
弊社は、Facebookがサポートするサイトに広告を配置するために、Facebookを利用しています。広告には、Facebookのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Facebookがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Facebookに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Facebook プライバシー ポリシー
LinkedIn
弊社は、LinkedInがサポートするサイトに広告を配置するために、LinkedInを利用しています。広告には、LinkedInのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、LinkedInがお客様から収集したデータを使用する場合があります。LinkedInに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. LinkedIn プライバシー ポリシー
Yahoo! Japan
弊社は、Yahoo! Japanがサポートするサイトに広告を配置するために、Yahoo! Japanを利用しています。広告には、Yahoo! Japanのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Yahoo! Japanがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Yahoo! Japanに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Yahoo! Japan プライバシー ポリシー
Naver
弊社は、Naverがサポートするサイトに広告を配置するために、Naverを利用しています。広告には、Naverのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Naverがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Naverに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Naver プライバシー ポリシー
Quantcast
弊社は、Quantcastがサポートするサイトに広告を配置するために、Quantcastを利用しています。広告には、Quantcastのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Quantcastがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Quantcastに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Quantcast プライバシー ポリシー
Call Tracking
弊社は、キャンペーン用にカスタマイズした電話番号を提供するために、Call Trackingを利用しています。カスタマイズした電話番号を使用することで、お客様は弊社の担当者にすぐ連絡できるようになり、弊社はサービスのパフォーマンスをより正確に評価できるようになります。弊社では、提供した電話番号を基に、サイトでのお客様の行動に関するデータを収集する場合があります。. Call Tracking プライバシー ポリシー
Wunderkind
弊社は、Wunderkindがサポートするサイトに広告を配置するために、Wunderkindを利用しています。広告には、Wunderkindのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Wunderkindがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Wunderkindに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Wunderkind プライバシー ポリシー
ADC Media
弊社は、ADC Mediaがサポートするサイトに広告を配置するために、ADC Mediaを利用しています。広告には、ADC Mediaのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、ADC Mediaがお客様から収集したデータを使用する場合があります。ADC Mediaに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. ADC Media プライバシー ポリシー
AgrantSEM
弊社は、AgrantSEMがサポートするサイトに広告を配置するために、AgrantSEMを利用しています。広告には、AgrantSEMのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、AgrantSEMがお客様から収集したデータを使用する場合があります。AgrantSEMに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. AgrantSEM プライバシー ポリシー
Bidtellect
弊社は、Bidtellectがサポートするサイトに広告を配置するために、Bidtellectを利用しています。広告には、Bidtellectのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Bidtellectがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Bidtellectに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Bidtellect プライバシー ポリシー
Bing
弊社は、Bingがサポートするサイトに広告を配置するために、Bingを利用しています。広告には、Bingのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Bingがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Bingに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Bing プライバシー ポリシー
G2Crowd
弊社は、G2Crowdがサポートするサイトに広告を配置するために、G2Crowdを利用しています。広告には、G2Crowdのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、G2Crowdがお客様から収集したデータを使用する場合があります。G2Crowdに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. G2Crowd プライバシー ポリシー
NMPI Display
弊社は、NMPI Displayがサポートするサイトに広告を配置するために、NMPI Displayを利用しています。広告には、NMPI Displayのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、NMPI Displayがお客様から収集したデータを使用する場合があります。NMPI Displayに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. NMPI Display プライバシー ポリシー
VK
弊社は、VKがサポートするサイトに広告を配置するために、VKを利用しています。広告には、VKのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、VKがお客様から収集したデータを使用する場合があります。VKに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. VK プライバシー ポリシー
Adobe Target
弊社はAdobe Targetを利用して、弊社サイトの新機能をテストし、お客様に合わせた方法で機能を使えるようにしています。そのため弊社では、弊社サイトにアクセスしているお客様から、行動に関するデータを収集しています。収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID、お客様の Autodesk ID などが含まれます。機能のテストの結果によっては、お客様がご利用のサイトのバージョンが変わったり、サイトにアクセスするユーザの属性に応じて、パーソナライズされたコンテンツが表示されるようになる場合があります。. Adobe Target プライバシー ポリシー
Google Analytics (Advertising)
弊社は、Google Analytics (Advertising)がサポートするサイトに広告を配置するために、Google Analytics (Advertising)を利用しています。広告には、Google Analytics (Advertising)のデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Google Analytics (Advertising)がお客様から収集したデータを使用する場合があります。Google Analytics (Advertising)に提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Google Analytics (Advertising) プライバシー ポリシー
Trendkite
弊社は、Trendkiteがサポートするサイトに広告を配置するために、Trendkiteを利用しています。広告には、Trendkiteのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Trendkiteがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Trendkiteに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Trendkite プライバシー ポリシー
Hotjar
弊社は、Hotjarがサポートするサイトに広告を配置するために、Hotjarを利用しています。広告には、Hotjarのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Hotjarがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Hotjarに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Hotjar プライバシー ポリシー
6 Sense
弊社は、6 Senseがサポートするサイトに広告を配置するために、6 Senseを利用しています。広告には、6 Senseのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、6 Senseがお客様から収集したデータを使用する場合があります。6 Senseに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. 6 Sense プライバシー ポリシー
Terminus
弊社は、Terminusがサポートするサイトに広告を配置するために、Terminusを利用しています。広告には、Terminusのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、Terminusがお客様から収集したデータを使用する場合があります。Terminusに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. Terminus プライバシー ポリシー
StackAdapt
弊社は、StackAdaptがサポートするサイトに広告を配置するために、StackAdaptを利用しています。広告には、StackAdaptのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、StackAdaptがお客様から収集したデータを使用する場合があります。StackAdaptに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. StackAdapt プライバシー ポリシー
The Trade Desk
弊社は、The Trade Deskがサポートするサイトに広告を配置するために、The Trade Deskを利用しています。広告には、The Trade Deskのデータと、弊社サイトにアクセスしているお客様から弊社が収集する行動に関するデータの両方が使われます。弊社が収集するデータには、お客様がアクセスしたページ、ご利用中の体験版、再生したビデオ、購入した製品やサービス、お客様の IP アドレスまたはデバイスの ID が含まれます。この情報に併せて、The Trade Deskがお客様から収集したデータを使用する場合があります。The Trade Deskに提供しているデータを弊社が使用するのは、お客様のデジタル広告体験をより適切にカスタマイズし、関連性の高い広告をお客様に配信するためです。. The Trade Desk プライバシー ポリシー
RollWorks
We use RollWorks to deploy digital advertising on sites supported by RollWorks. Ads are based on both RollWorks data and behavioral data that we collect while you’re on our sites. The data we collect may include pages you’ve visited, trials you’ve initiated, videos you’ve played, purchases you’ve made, and your IP address or device ID. This information may be combined with data that RollWorks has collected from you. We use the data that we provide to RollWorks to better customize your digital advertising experience and present you with more relevant ads. RollWorks Privacy Policy

オンライン体験の品質向上にぜひご協力ください

オートデスクは、弊社の製品やサービスをご利用いただくお客様に、優れた体験を提供することを目指しています。これまでの画面の各項目で[はい]を選択したお客様については、弊社でデータを収集し、カスタマイズされた体験の提供とアプリケーションの品質向上に役立てさせていただきます。この設定は、プライバシー ステートメントにアクセスすると、いつでも変更できます。

お客様の顧客体験は、お客様が自由に決められます。

オートデスクはお客様のプライバシーを尊重します。オートデスクでは収集したデータを基に、お客様が弊社製品をどのように利用されているのか、お客様が関心を示しそうな情報は何か、オートデスクとの関係をより価値あるものにするには、どのような改善が可能かを理解するよう務めています。

そこで、お客様一人ひとりに合わせた体験を提供するために、お客様のデータを収集し、使用することを許可いただけるかどうかお答えください。

体験をカスタマイズすることのメリットにつきましては、本サイトのプライバシー設定の管理でご確認いただけます。弊社のプライバシー ステートメントでも、選択肢について詳しく説明しております。