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Using Entwine LiDAR Data Sets Within Civil 3D and ReCap Pro

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説明

In this session, we’ll explore Entwine Point Tiles (40+ trillion points), and how to consume them in mere minutes inside of Civil 3D software as a surface (via point cloud). As large point cloud data sets become ubiquitous in the architecture, engineering, and construction (AEC) community, open-source libraries and software dedicated to manipulating these data sets are valuable tools for civil engineers and those in the geospatial community. Entwine is a free online cloud repository that anyone can access, and with this technical instruction, you can go from zero (knowledge) to office hero in minutes!

主な学習内容

  • Learn how to quickly find LiDAR data for your area of work or even business development.
  • Learn how to clean and generate a consumable point cloud within Civil 3d in minutes.
  • Learn how to use better informed proposals before a contract is created.
  • Gain a more refined understanding of grading constraints early in your project lifecycle.

スピーカー

  • Justin Ehart さんのアバター
    Justin Ehart
    My career journey has taken me on a wild ride through the realms of architecture, land surveying, civil engineering and now into the exciting world of data science, software development, & GIS applications. 29 years ago, I stepped into the professional arena armed with nothing but a drafting board, a roll of trace paper, and a dream of creating structures that would make even gravity raise an eyebrow. I transformed my vision into tangible masterpieces. But as time went on, I realized that my passion for problem-solving and pushing boundaries extended far beyond subdivision design. I found myself drawn to the allure of data and the hidden stories it held. So, I bid farewell to the world of scales & electric erasers and embarked on an adventure into the realm of digital transformation. Now, I'm a self-proclaimed data wrangler, taming unruly datasets and making sense of the numbers that haunt the dreams of others. Armed with algorithms and an uncanny ability to spot patterns, I lead a team that weave tales of insight and enlightenment from the tangled web of information. Who would've thought that python had a split personality as both a reptile & a coding genius? I've even caught a few pie charts plotting to overthrow bar graphs. But my quest for knowledge didn't stop there. In a bid to conquer new frontiers, I dove into the realm of software development, where we turn ideas into digital marvels. We've became virtuosos of code, composing symphonies of ones and zeros that danced on screens like a pixelated ballet. Bugs tremble at the mention of my name, for we are the ultimate bug whisperer's – their worst nightmare and greatest nemesis. As the Studio Manager of Ware Malcomb's Digital Transformation team, a jack of all trades (and master-of-none), a relentless problem-solver who thrives on out-of-the-box thinking. If you've made it this far looking for a touch of creativity, a dash of technical wizardry, and a hearty dose of humor, you've come to the right place.
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Transcript

JUSTIN EHART: Thanks for joining me. Today, we're going to be covering leveraging Entwine LiDAR datasets within Civil 3D and ReCap Pro. I know that's a mouthful, so if you want to go with the Too Long; Didn't Read, we're going to exploit online data for use in Civil 3D.

Who am I? Why am I teaching you this session? Well, my name is Justin Ehart, and I work with Ware Malcomb. I'm their engineering BIM manager. And I've spent the last 28 years working in architecture, civil engineering, and land surveying.

I've previously spoken at AU & BiLT Europe in 2019 over Drone 2 Design. And most recently, I spoke at BiLT North America this year covering Dynamo for Civil 3D. And I absolutely love coding, whether it's Python, IFC.js, .NET, PowerShell, Dynamo, LiSP. You name it, I probably have my fingers in.

And most recently, I've created an engineering and Revit chat bot in Microsoft Teams that answers questions for users. I'm currently working on some Civil 3D TensorFlow, artificial intelligence integration. But primarily, I'm focused on geospatial and data science applications. And I'm an avid comic book collector and sneakerhead.

So a little bit about Ware Malcomb. In 2022, we had our 50th anniversary of the firm. We are a full service architecture, interior, civil engineering, branding, sustainability, building measurement services, land surveying, and a workplace strategy and change management firm. It's a mouthful, I know. We have 28 offices across North and South America and we pride ourselves on not being like every other firm. We have our own R&D lab called WM Future.

So what can you as a participant expect from this session? So our course overview. In this session, we'll explore Entwine Point Tiles. And currently, there's over 43 trillion with a t individual points. And we're going to figure out how we can consume them quickly inside of Civil 3D as a surface.

As more large data point cloud sets become available or ubiquitous inside of the AEC community, we've got to find different open source libraries and software that's dedicated to manipulating the data sets so that we can harness those. And so this session, we're going to learn how we can quickly find that LiDAR data for your area of work or even a business development case.

We're going to quickly clean and generate a consumable point cloud within Civil 3D. And we're going to learn how we can create better-informed proposals before a contract is created. And we're going to gain a more refined understanding of the grading constraints early in our project lifecycle.

So how are we going to accomplish this? Well, we're going to geolocate and create a new drawing in Civil 3D from the map and save it. That's step one. Step two, we're going to gather. So we're going to browse to the national map and define an area of interest and download those LiDAR files. Then we're going to clean it using an open source software called Cloud Compare.

We're going to use this to filter, subsample, and merge our tiles based on the ground point, classification 2. Then we're going to create a ReCap Pro project with an LAS file and convert it to ReCap. And then finally, we're going to round robin. We're going to go back into Civil 3D, import that ReCap file, and create a service from the point cloud.

You might be asking yourself, great, but what is Entwine? Well, it's a data organization library for these massive point clouds. They're designed to handle data sets of trillions of points. That data that's stored there is completely lossless, even in terabyte-scale datasets. So what that means, there's no point loss. There's no metadata loss. And there's no precision loss. And even better yet, Amazon has agreed to pay to convert the files to EPT and to store the data on their AWS S3 servers.

So step one, geolocate. So we're going to geolocate a new drawing. You can save it as a drawing template or a DWG. You can use the command EDITDRAWINGSETTINGS on your command line. Or you can browse to the tool space settings, right click your drawing name, and edit the drawing settings.

So what I like to do is set it to the correct coordinate system that I'm working in. I usually do a lot of work in state plane coordinates, so a NAD83 in the US. You might be using UTM elsewhere. And if you have a boundary, you can use that to import your partial shape files. So let's kind of see how that's done.

So right here, I've got just a blank brand new drawing. You can see that the coordinates down here are 0, 0. And so this is where I talked about you can go into tool space and right click, Edit Drawing, and browse to your coordinate system. And here, I'm going to set it for New Jersey. NAD83, New Jersey State Planes, US Foot.

I like to script everything, so I'm going to just go to my trusty tool palette. I'm going to click go to Elizabeth, New Jersey. It turns on my map, zooms me to that area. So I'm going to scroll down here. The site we're going to explore today is on the border of Delaware, New Jersey, and Pennsylvania, just to kind of see how much data is available to us.

And this site looks good. We're going to trim the map. And then we're going to turn off the background map, so that it doesn't try to recalibrate as we zoom in and out on the site. And now I'm going to go ahead and import-- oh, I can show you that the drawing settings were set correct here. Great.

Next, let's import our boundary. Again, I'm going to use a shapefile, because I'm going to trim my surface to this later. And we can see that the coordinate system of my drawing is New Jersey, but the input of the shapefile I'm bringing in is lat, long, 84. So I'm going to assign my drawing layer. I'm going to add my object data. Import polygons as closed polygons. And there's my boundary.

So if we go over to the Properties, we're going to see that it is set to lat and long. And I'm always a little clunky. I always have to find it. Every GIS information is a little bit different. So we can see that it's lat and long. And the acreage of this site is 462.16 acres.

Great. So now that we've geolocated our drawing, we can go ahead and gather our LiDAR data. And so what we're going to do is browse to the national map. So apps.nationalmap.gov. And then if we scroll down, we're going to see LiDAR Explorer. Once we go into the website, we're going to define an area of interest and download those LAZ files. Let's look at that now.

So here's my drawing of this Delaware River Project in New Jersey. And if we go to the usgs.entwine.io website, we can see this is where we have coverage of LiDAR data. And as of August 4, 2022, there are 43 trillion points of data on there.

Here is the apps.nationalmap.gov. It's the 3DEP, so 3D Elevation Point LiDAR Explorer. And if we click here where it says show where LiDAR data is available, it's going to mimic that JSON file from the other website. And so we can see this is where we have coverage.

So I like to work with a satellite image. So I'm changing the base map right now. I'm going to zoom in to the area. So again, this is where Delaware, Pennsylvania, and New Jersey border along the Delaware River. So that looks like our site from Civil 3D.

Let's go ahead and define our area of interest. You can do that by holding down the Control key and dragging your cursor or clicking this draw area of interest icon. I like to use the icon, because then it starts aggregating the data for me automatically.

And while it's thinking, you can see the progress bar across the top. So the downloadable products within our area of interest, let's zoom out a little bit. You can see the different LiDAR projects that are available. And some of the dates on these, 2006, 2015, 2013, '07. A little out of date.

So we're going to try to get the most recent LiDAR data that we can. And so by clicking the LiDAR with an area of interest, it will aggregate that information for us. We can use the filter at the top, if we wanted to make sure we get New Jersey. Or we can just start scrolling down and seeing what the most current is for this area.

Down at the bottom, we're going to get there now. We'll see New Jersey and we'll see five different tiles. We're going to go ahead and download all of those. It's a quick download. Some of these .laz files have 15 million points in them. You can see how quick they download.

Great. I think those are downloaded. And so you can zoom out and see the area that we're working in. So again, Pennsylvania, New Jersey, and Delaware. Awesome. So next, we're going to clean the data.

So we are able to clean the data in Civil 3D. But we kind of have to round robin. So what I like to do is there's this open source software called Cloud Compare. And we're going to browse to this. And I'll show you in a moment. You can just search on Google for it.

And once installed, we're going to open and browse to our downloaded files. And we're going to filter by a value. And then we're going to do a subsample and a merge and then save it as an uncompressed LAS file. So let's go ahead and click on this.

So here I am on just your favorite search engine. You can just type Cloud Compare. And we're going to go to the results. And we'll see this one here, Cloud Compare. It's an open source project. On the Download tab, you can go here and select the download for your operating system.

And it is freeware. So if you are able to donate, it might be in your best interest. You're going to use the software a lot. We've launched the software here. And so I'm going to go to File and Open. And I'm going to browse to my LAZ files. Those are the compressed files that we downloaded.

And we're going to toggle off all of these check boxes here on the standard fields, with the exception of classification. And we're going to go over classification in just a moment. And since we have multiple tiles, we're going to say apply all.

So this first tile we're importing, there's 24 million points in it. That's a large area of work that has a lot of detail. This is the longest portion of this. So it's going to take just a few moments for us to aggregate and bring those five tiles in.

And so this software gives us the ability to merge all of these tiles into one. It gives us the ability to filter them by the classification. And all LiDAR information does have a classification. So classification 2 is bare ground. It's the common ground shots.

If you were wanting just the buildings on the site, you could use seven. Those are classified for buildings. And here in a moment, we're going to go to a website that shows all the different classifications of the files. So we'll just let it work and do its thing here.

We're almost done, down to the last one. Great. So what we're going to do is we're going to go over and select. And using the Control button, select each of the point clouds individually. You can see them highlight on screen.

Then we're going to go to Edit. And then we're going to apply a scalar field filter by value. And again, 2 is the common ground shots. So that's what we're going to filter by. And we're going to see all of the tree canopies and everything go away here. Those are automatically highlighted.

So let's go ahead and do a subsample. We don't necessarily need 100 million points of this point cloud. So we're going to do a minimum space in there. And so we're going to take it down from about 100 million points to roughly 10 million points.

All right. This is the last one. Now, we could export these five individually. But while we're here, we might as well merge them together. So they're all highlighted again, because we just made an edit. And we'll just go down to merge.

And we can see the five point files in there. Honestly, that looks better. 5.3 million points in this area. We can handle that very well in Civil 3D. And if we click, we can see that that one is 10. We see just the different values that are there. So let's go ahead and save this.

And saving the file format as a .las. So it's an uncompressed file of what we downloaded from the web. We're just going to click OK, set the original resolution. And then ultimately, we're saving a point file that has about 10 million points.

And while you're in here, you're able to explore around and view some of the features on it. Just quickly orbit, just like you can in Civil 3D. And then here, we're going to show the lighter classification. So you'll see that 2 is ground, 3 is low vegetation.

And they've kind of changed some of the classification flags. They've updated it to allow for some more. But 2 is still going to be ground. That's why we filtered by classification 2. We'll see in here that there's bridge decks, road surfaces, water. But yeah, any LiDAR formatted point cloud should be classified to make it easier on you.

Awesome. So now we're going to convert our data. We're going to take that LAS file that we saved and we're going to convert that to a ReCap Pro file format so that we can bring it into Civil 3D. And while in ReCap, we might as well do a little cleanup. So we're going to clean up that area outside of our area of interest and save and optimize.

And then I also like to do a double check. I kind of like to export an additional ReCap file called Cleaned or Cropped so that if I need more data, I can go back to the original. There we go. So what we're going to do in ReCap Pro is we're going to launch a new project and import a point cloud.

And give it a project name, if that's how your company works. Or if you're just doing this as an exploratory or BD tool, you might not have a project name yet. So we're going to go to-- I saved it in my Downloads folder. And then we're going to import files.

ReCap is very simple to work with. And then this is the longest part, where it's indexing the scans. It could take 30 seconds. But some of the nice features of ReCap Pro is you're able to define areas that you want to include only or exclude. You can use a fence, a window. There's a lot of neat features in here. So if you're not familiar with it, you're going to get familiar with it fast using this workflow.

I feel like we're going to get close on this. There we go. It's starting to do something now. Great. Now we can click Launch Project. And we're going to see that point cloud that we had merged and cleaned in Cloud Compare appear on our screen.

I like to work top down. So we're going to go ahead and change this to a fence. This is essentially the lasso command. And we're just going to draw around this. What I'd like to do is I'd like to clip this inside area. So I'm left with this outer area that isn't relevant to my workflow on this particular site, so I'm go in here and delete it.

And the functionality of ReCap is a little different from Civil 3D. I always have to find my bearings on it. So we're going to unclip the inside. I'm going to save it and optimize the point cloud. And as I mentioned, I do like to export, just as a double check sometimes, or if I want just the reassurance that I have everything that I need.

So we'll just browse. I've got a ReCap folder that I like to save those items in. And again, this is where you could label it as your project tracking number, if your company uses one, or whatever that you need. And then we'll go ahead and unify your project scans. And this goes pretty quick. Even though it's under 10 million points, it still works well.

Come on, baby. All right. We can close out the software. And to the last part, creating our surface. So we're going to, like I said, round robin right back into Civil 3D. And then on the ribbon, we're going to go to the Insert tab and Attach Point Cloud.

Then once we have that attached, we'll be able to see the outline of it, and actually see it when we're in 3D view. Then on the Home tab, we're going to go to the ribbon and surfaces. And we're going to create a surface from the point cloud. And then after that, I'd like to generate a snapshot of the surface and delete the point cloud.

So why don't we go in there and see how it's done? So here's our drawing. And on the Insert ribbon to the Point Cloud, Attach. We'll bring that over. And we'll browse to that ReCap file. Great. We see it come right in.

And again, we are working in a coordinate system. This was all done in lat and long. It's really nice that the software has it just marry it perfectly. So we're going to go in here. We're going to name our surface. And I typically just use EG for Existing Ground. But I'm really particular on the description.

I want to make sure that, should somebody go in there, they realize that this wasn't generated by a surveyor. The LiDAR information that we're putting in here is good to 0.24 meters or 0.8 feet. So it's sub 1 foot. But you still don't want to design from it.

So I like to put in here when it was downloaded, where it was downloaded from, and that it should be used for preliminary design only, not for final design. So you cannot overcommunicate when you're working inside of design software. That's exactly my feelings on it. So I'll put in here preliminary design only.

I'm going to change the style of my contours. Now I'm going to click Next. I've already done a selection on it. And then I changed it, because I don't want it to interpolate. I want it to just take the ground shots that I had given it.

And so we can see down here that it's going to create the point cloud from the surface. And this process takes maybe 20 seconds. We'll start seeing it catch up, let's say. It'll start aggregating that information for us.

And each point cloud is a little bit different. The bigger they are, the longer it takes. So we can see that now, to adding points to the surface. Three, numbering the points in the triangles. We're getting close. Computing contours. And we should have our surface now. Displaying the contours. Great.

So what I like to do is go into the surface itself. And I want to set a boundary. And that's why we imported that shapefile in the first video-- in the first process of this. And so I'm just setting the boundaries from a shapefile. Super simple. I'm going to zoom in here. Or maybe I'll just cowboy it and select it from afar.

And this shapefile, again, is 462 acres. But along the river, it's very jagged. There's a lot of different vertices that it's following, when it was established, this parcel. And I promise my Civil 3D won't crash. It's just really struggling to think.

I could have picked a different site that was more inland with a little cleaner boundary. But that wouldn't be fair to you. And so we should be pretty close to it. There we go. And so if we were to delete the point cloud now, the surface would go away. So what we need to do is go back into the surface and create a snapshot.

Again, I'm working with a very temperamental parcel as a shapefile. Again, I should have probably picked something a little less-- with fewer vertices. But it just wouldn't be fair. We can't pick and choose our sites. That's our developer's role.

Now that we've created our snapshot, we can go in here to our references and we can detach or unload our point cloud. I'm going to switch it back to a 2D wireframe. And since I've already done that snapshot, I'm going to go ahead and just delete it anyway.

So there we go. In just a few moments, we were able to aggregate online information, generate a very accurate and clean surface from online data. So we've taken all these different sources of information, we've made this homogeneous surface that works well in a PD environment or Preliminary Design environment, while we're waiting on the surveyor to get us topography.

So we'll just look at the object view of the surface. I do tend to extract the minor and major contours and then do a quick select to remove any of the little bit of noise in there. Some of those points could be two feet. But we know that you could kick the mound of rock and it would be lower.

So like I said, I like to extract some of the major and minor contours. Do a quick select. And anything less than, say, 100 feet I'll delete. Then there you have it. It's just that simple. So very quickly, we were able to generate that surface. Thank you for taking time to watch Leveraging Entwine LiDAR Datasets Within Civil 3D and ReCap Pro.

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使用感が向上:お客様に最適な情報が表示されます

Google Optimize
弊社はGoogle Optimize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。. Google Optimize プライバシー ポリシー
ClickTale
弊社は、弊社サイトをご利用になるお客様が、どこで操作につまづいたかを正しく理解できるよう、ClickTaleを利用しています。弊社ではセッションの記録を基に、ページの要素を含めて、お客様がサイトでどのような操作を行っているかを確認しています。お客様の特定につながる個人情報は非表示にし、収集も行いません。. ClickTale プライバシー ポリシー
OneSignal
弊社は、OneSignalがサポートするサイトに広告を配置するために、OneSignalを利用しています。広告には、OneSignal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、OneSignal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。OneSignal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。. OneSignal プライバシー ポリシー
Optimizely
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。