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PLM for Profit: Measuring Business Processes for Effective Decisions

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説明

What is measured can be improved. See how we use Autodesk Fusion 360 Manage for quality management operations to predict future performance and improve strategic decision making.

主な学習内容

  • Examine the case study of a custom PLM-QMS used to develop Decision-Making and Qualification frameworks for sheet metal manufacturing processes.
  • Learn how to construct Decision-Making frameworks.
  • Learn how to Train employees and Implement constructed frameworks.
  • Learn how to leverage collected SQDCI (Safety, Quality, Delivery, Cost, Inventory) data to capitalize on internal and external business advantages.

スピーカー

  • Brian Hunter
    Chemical Engineer specializing in product life cycle management for advanced technical applications. Over 20 years of quality and process control experience developing applications and solutions for the sheet metal manufacturing, semiconductor, and agricultural industries. Based in San Antonio, Texas. Quality Control Manager and ISO Auditor - Cadrex Manufacturing Solutions.
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      Transcript

      BRIAN HUNTER: Hi, ladies and gentlemen. Thank you for joining me this evening. My name is Brian Hunter. As you can see, this is "PLM for Profit." I'm here to introduce you to a case study that we did at our factory to expose some things that we were doing wrong, expose some things that we were doing right.

      And I hope, as you take this journey with me, you'll be able to see some of the practices we've used, some of the strategies we've used. And before we get into the meat of the story, I've got about an hour with you. So let me introduce myself. As I mentioned, my name is Brian Hunter. I'm a Chemical Engineer and ISO Quality Auditor.

      I also like to use PLM a lot. And in my past life, I was also a professional pole vaulter and a national champion with the University of Texas, hook em horns. And I'm also a USDA-certified farmer. I have a 14-acre farm that's out here, just about 40 miles East of San Antonio, where we produce culinary herbs and we raise livestock like longhorns. That's me in a nutshell.

      When you look at this world that we live in, oftentimes, we see waste everywhere. And in my career, when I was pole vaulting, I was not very good when I started. In fact, before I got to college, I was ranked probably in the bottom quartile of US pole vaulters. But within about a year, I managed to get to the top of that list.

      And I did it by learning how to use effective methods, efficient methods at limiting waste. And I learned pretty quickly that by doing that, I could make tremendous gains over my competition while they were sleeping, while they were engaged in chitter chatter. Whatever they were doing that was not pushing them toward the outcome they wanted, I seized on the opportunities that I had to make up any shortfalls that I had.

      And within a year, I won my first national title. Well, flash forward to now, I am working at a company where those particular skill sets came in handy. And I'd like to share how we did that. It's a bit of a story. But we can't go too far down the rabbit hole.

      So for a super in-depth look at the strategies and methodologies used during this case study, I want you to go check out my handout for this class. I'm confident you'll find something in my breakdown that will illuminate your path toward measuring business processes and making qualified decisions for your respective industry.

      So let's get going on our journey. We're going to start this story by introducing you to its antagonist. Well, meet our villain, Mr. Waste. We all have waste. It's our common enemy. We see it everywhere in our lives, wishing that once we involve in a waste activity or if once something is wasted, we can somehow salvage it.

      But what is "it," you might ask? Well, it's the thing that you want back but you can't salvage without some measure of proactivity. You've got to learn not to make the same mistakes over and over and over again. You don't do that, you're going to repeat patterns.

      And we see these patterns of our businesses every day, every week, every quarter, we see the ebbs and flows. We know that we can dial in, cruise control almost at will because we've got the proficiency to recognize those patterns. We also can recognize the disruption. There are thousands, hundreds of numerous microtransactions that we carry out every single day that we're just accustomed to that make our businesses unique and competitive.

      Because businesses are machined, they have a lot of processes involved. And we recognize the patterns within those processes. We live them every day. Well, then, where's the waste in those processes? What's the thing you've been overlooking and embraced that's collateral damage or, better yet, acceptable loss or even still, the devil you know.

      We know them. We get in our business meetings. We get in our breakouts. And we start talking about the ifs-- if we had this, if we had that, it wouldn't be this way. Or if we fix this, we wouldn't be susceptible to this. Well, this is the story of how PLM helped shape and prepare a business for growth and profitability by creating a qualification framework for making business decisions. This is "PLM for Profit."

      So how does our story begin? It starts in a little, small, quaint town called Seguin. It's about 40 miles East of San Antonio on the I-10, right between Houston and San Antonio, pretty neat little town. I was farming there prior to COVID. When COVID happened, I kind of hunkered my family down in the farm. And we lived off the land.

      And everything was really great. And then, everything started opening back up. And so I started to poke my head out of my shell and decided to go into the economy again and try to apply my forte. And my forte just happens to be finding waste and finding how to streamline processes. So here's a guy who knows how to fix processes. I run into a guy who happens to own a sheet metal factory, family's owned it for 30 years.

      So when we met, we talked for a little bit. He described some issues he was having-- lots of waste, a lot of broken processes, low accountability. He asked me to come in and say, how can I better improve upon the processes that I'm doing right now? I didn't have a whole look at this portfolio. I didn't have a whole look at what he was doing.

      But essentially, he asked me to audit everything he had-- his employees, his processes, everything you can think of, his customers. He wanted to know how to get more efficient because his plan was to grow his valuation, retire after selling his company. And he wanted to expedite that trip. So handshake deal, I joined the company and walked in on my first day.

      What did I, pray tell, see? Well, saw a lot of things, a lot of broken processes that I've already mentioned. But this is the main thing I saw, profit and loss. I saw a lot of waste everywhere. And no one could describe what was happening with this waste. No one could tell me how it got there. No one could tell me what the profit looked like.

      No one could tell me what the break-even lines looked like because that whole left side of that chart you see there was completely ambiguous. It was unknown. It was covered up by anecdotal evidence. But the physical waste still remained. So I thought to myself when I came in, this doesn't seem too terrible.

      I've just got to shift that break-even line to the left, move it to maybe that dotted line where it's green. And I can improve the profit. I can change the slope of total cost. I can change the slope of the total revenue. I can change how I can reduce, actually, the variable cost. It sounds pretty straightforward. But as we all know, waste can do some pretty strange things. It can present itself in some very strange, strange ways, especially if it's left unchecked.

      And as I was walking across this floor, typically what I saw, waste was just jumping out at me. Similar to this guy, just be walking, find waste. You walk around another corner, see another piece of waste doing the Electric Boogaloo. While I was watching this whole thing transpire, I looked at the problem and said, well, the waste is not the problem.

      You see, I saw it. But I wasn't observing. So I had to become a detective. So this is where you break out your five why. You break out your eight Ds. You start going through everything you got to try to characterize what you're seeing. And I know I see waste. And I don't know if it's training.

      Maybe the guys don't know how to make parts. I can't tell if it's just a mismanagement. I can't tell if it's not being tracked. I can't tell why it's everywhere. Why is it everywhere? So like my favorite author, Sir Arthur Conan Doyle and just like Sherlock Holmes, I jumped into it. And here's what I found. You know what I found?

      You'll never believe it. But the root cause of all these issues was this DMR. Is called a discrepant material report. Yep, this pink piece of paper, this thing had the largest contribution of waste at EPMP. The largest contribution, hands down, this single sheet of paper-- it was capable of spawning waste cycles beyond measure, formidable against any 5S.

      And it was birthed out of an earnest desire to fulfill an ISO requirement, this deal. You don't say? You don't believe me? Well, let me show you how. Here's the process.

      An operator makes a bad part. Something goes wrong. Something goes south. The operator makes a bad part. Well, the process is that DMR now comes out. That DMR finds its way. The operator notifies the supervisor, gets it delivered to the supervisor from the operator so the supervisor can fill it out. Well, they're going to fill it out, maybe, and then hand that to the quality department.

      That piece of paper is going to go through three different hands. It's going to go through the quality inspectors. They're going to check it for veracity. And then, once it's verified for veracity, it's going to be handed up to the quality manager. The quality manager is then going to take that information and check it again. And then, he's going to deliver that information, once he's considered it accurate and valid, to the MRB, who's going to apply some level of corrective action.

      Well, I think we've got to go back to the DMR because if I keep explaining what's going on with this process, you'll get lost in the sauce too, just like everyone else did. Let me show you the DMR. Let's get back there before we digress. Because I could draw on this example for several days because it's a small thing. It's a piece of paper.

      It doesn't seem like it would be entrenched into a business process. It's commonly overlooked because it looks non-threatening. But here's a neat and short of all this-- the DMR wasn't getting filled out. It was just getting attached to material and partially filled out sometimes. So we've got all these blanks that need to be filled out. If you look at that, it's pretty intimidating.

      I mean, new hires to seasoned guys, girls, they're all having to fill this paperwork out in the midst of production. And you can imagine, not everybody has all the details required to fill out this paperwork. Not only that, they don't have any lockdown situations that they can fill them out and so that can be Pareto'd or binned out later. These are all manual transcribed processes.

      And they get transcribed in triplicate into an Excel spreadsheet. So there's nothing gained in the building by using this particular device to track the scrap because we can't get corrective actions out of it. People are walking around trying to deliver this material to the next stop for veracity check. And then, by the time it gets all the way, if it ever makes it, to the MRB, the situation's long gone.

      Everyone's been playing detective from now until the time it's gotten to the MRB to get all the data they require to fill out this document. Well, that's a problem. I'm wasting time. So that means by the time this hits someone that can make a corrective action, we've probably got several more fires that have emerged behind this one. So we've got a train of growing fires, none of which get extinguished in a timely fashion-- but again, birthed out of an earnest desire to fulfill an ISO requirement.

      Well, here's something else you should know. If this isn't filled out and there are blanks left on this document, that's going to be a non-conformance when we get around to an ISO audit. So even though this was birthed to solve a problem with ISO and fill in a gap and give us some information, what it was actually doing is leaving us exposed. It actually presented another risk. So you have to manipulate this DMR a little bit because, to be quite honest with you, it metamorphosized it.

      It had this Kafkaesque metamorphosis, where it just turned into Mr. Waste's guard dog. He set it loose into our factory. It ran around. And I'll tell you, it was a nightmare. We had a sea of pink paper all over the factory. People couldn't keep up with the pace of failures because you'd have one, two, three, maybe even 10 an hour. The quality inspectors were gummed up.

      No one was getting the job done. All the processes were frozen. This document had the potential and the ability to freeze every single continuous improvement process that we had in the entire building, this single sheet of paper. Well, how do we combat it? For every antagonist, there's a protagonist in the story-- PLM.

      So PLM allowed me to immediately digitize and customize the DMR and introspective process. Our hero looked right at the DMR and said, what is meant for downfall, I will turn for the good. Well, how did he do that? How did PLM help us turn the situation around that it was going to be something that was advantageous to us?

      Well, we went from very simple scripts to managed outcomes. Remember, nifty scripts were written to streamline this data collection from lessons we had learned before. All those fields that weren't being filled out on the DMR, those were things of the past after we put these scripts in place. Those red arrows point to some of the areas where we have made improvements.

      And as you can see, the DMR was this long form where everyone could put kind of their own footprint on it because they had to write in manually. So there was no way to bin that information out later because it was entered in the uniqueness of every person who ever filled one out. We needed something that was homogeneous, that could align everyone with the same mission, the same data the same capability, to bin out strategies.

      We needed to feed-- like my livestock, we needed to feed PLM nothing but the best data. And so what we did is we started lock things down. We constructed workflows that made things easier for us. We had revisioning was now controlled by PLM, part revisioning. You can see that first line there.

      The effective quantity, when it was a fallout, we knew. We could tally that immediately. We could track part performance. We knew the scrap total. We were asking our operators to do complicated math, no pricing for parts, to know what revision it was. Sure, they were on control documents and routers. But we're getting into transcription.

      And transcription always involves extra time, which is waste, and error, which is more waste because you're going to have to go back and correct it. So we fixed that. We scripted in the ability for the DMR-- once it had the requisite information, which we locked down by putting in validations-- once it had that requisite information, it was able to calculate scrap totals, start collecting information on part performance.

      We had microtransactions that we were doing every day that started to get captured by PLM that we no longer had to do. You see the workflow? We had delegations and notifications. So there was no more watching employees chase down the next step on the DMR process train. We had employee and tool performance. We had all that now.

      That's that last arrow right there. We knew which tools were failing us and which operators were failing us. We knew which tools were better at making certain parts. We knew what operators were better at making certain parts. So it was a really, really, really advantageous approach to take when we started looking at this.

      The dispositioning was achieved with a single click of a button. And leading the charge in all of these activities were our quality inspectors because every good hero needs a sidekick, right? So a big shout out to my quality inspectors. These were the guys who were deputized to inspect and document all part performance metrics. Remember, I mentioned before, we had some serious, serious issues with documenting part failures, corrective actions.

      And we had operators perform the actions and supervisors who were supposed to be engaged in production activities. That's counterproductive. We were involving ourselves in a wasted process. So we deputized them because we knew they would be unbiased. We knew they would come to the table and report true failures, not blaming an operator or trying to blame it between shifts, which routinely happens.

      We armed them with tablets. We allowed them to collect live data that the management team could use. They could apply immediate corrective actions. And we got notifications on our watches and our mobile phones. We got them in real time. And that was really, really cool and really beneficial.

      Collecting real-time data got the management teams used to not only responding in real time, but having an effective means to prevent unwanted patterns from re-emerging. And all that metadata was documented and searchable at a moment's notice. External and internal inquiries, no longer a problem. That was critical. We started to not only outpace the competition. But we outpaced our customers.

      So here's the year in review. We got acquired in Q4. That's pretty pivotal. But what happened with us in Q3 of 2022, we launched PLM. It took us about two months to get some verified data, some qualifiable data. But once we got that data in Q4, we applied the analytics. We applied the analytics.

      By doing so, we were able to identify patterns of behavior for our factory, good and bad. We had Paretos and instant reporting. They were ours to wield indiscriminately. We knew which operators, as I mentioned, were best on which tools and making which parts. We knew which tools were failing. We knew how to predict all these things.

      We knew which employees could benefit from additional training. And we could predict those who posed an operational risk based on statistical performance. We knew how much time we were wasting because of the cost of poor quality, which led us to improve efficiencies. Coinciding with our enhanced understanding of our factory, I'll mention again that we were acquired. So all this is going on during the acquisition.

      Well, capital groups started to notice us pretty quickly because there were certain things happening in the underbelly of our factory that were allowing us to make continuous improvement efforts at a much faster rate than these people had ever seen. And these guys were acquiring many companies over the last year. They've acquired 13 within the last year. So they had seen several paradigms for what it looks like to continuously improve.

      I want to jump forward to quarter one of 2023. Now, we've flipped it on its head. By applying those proactive measures, by going in and applying everything that we had learned and attacking those 80/20s out of our Pareto, we flipped it from little p and big L to big P and little l. We had our highest grossing year on record, 33% increase over the last year. We also went down from almost a half a million in lost revenue due to scrap to $46,000, an order of magnitude in change, less than a year.

      And as we head into Q2 of this year, we decided, hmm, it might be a good idea for us to roll this out because back when we launched, we only had three users, just three-- myself and the two other quality department employees. That was it. Looking forward to now, we've got 75% of the company using it daily, pulling information out of PLM. And now, we're rolling out the PLM QMS to other CADWorx facilities to homogenize the way we communicate and report quality and safety metrics.

      So all in all, it wasn't a terrible thing. This DMR filled with all of its risk and all the things that happened in our factory and all the impacts we faced because of that particular piece of paper, once we digitize it and use PLM, we got some pretty good triumphs out of that. We got enhanced DMRs, meaning we got DMRs that could tell us what is going on with the part through its entire life cycle.

      We no longer had the death of a part, we actually had its life. We were doing live inspection logs, so we knew what was happening-- fallout rates, failure rates, pass rates, critical dimensions that weren't panning out very well for us. We were able to address those and not get lost in the sauce. We were able to enhance our employee training records.

      We started tracking everything through relationships within PLM. So when we had safety events or we had a fallout or we had any type of improvement to a process, the employee's record was attributed to that process. We had FAIs and PPAP processes come out of these. And that's pretty important because you can waste a lot of money in an FAI and a PPAP process.

      Just through tracking, just through part management, just through process management, PLM saved us thousands of dollars in that space. And I can't stress that enough because, sure, we see $450,000 saved, right? But that was in real, actual material that did not get scrapped. The upstream and downstream effects are going to be addressed in my handout, of course.

      But we can't address them here. But you've got to see $450,000 in recovered activities because every time you scrap $1, there's more dollars behind it to recover, to manage, to discard, to recover. So that $450,000 is an integral piece in what took us to that 33% yield over the last year in revenue. We developed a quality management system out of it. As I mentioned, they're rolling it out throughout the entire company.

      We got predictive modeling. And I think that's the most critical piece of what we're doing here in this case study. With predictive modeling, I can do a myriad of things. I can tell now, as I mentioned, I can tell when an employee is struggling. I can tell when a tool is struggling. I can tell when a process is struggling. I can tell when my factory is not at peak performance.

      I have daily reporting that shows me the performance of this factory and the standard deviation from day to day. I can look at historical performance over time. I can look at part performance, life cycles. Everything you can think of that can be put into PLM, we got out. Every piece of data we fed into it, we fed into it with the expectation that there was ROI on the back end for us.

      We knew that what was going to come out for us was going to allow us to develop qualification frameworks that we could later use to be impactful in our own industry and within our own organization. And that was extremely critical-- all from this tiny piece of paper that was once so formidable, digitized and turned into an agent for positive and proactive change using PLM.

      Well, today, as I mentioned, EPMP is Cadrex Manufacturing Solutions Seguin. And we are now an integral part of the largest mechanical solution supplier in North America. Our efforts, just like yours, will be more successful because people who always desire and want clear access to data that will allow them to make informed, qualified decisions-- they're always around.

      No one wants to march off by themselves and make an unqualified decision or an unqualified action. No one wants that. So you're going to get more buy in as time goes. Who wants to leave room for guessing in a world that doesn't allow us to really wantonly waste time?

      We live in a world where artificial intelligence is beginning to perform countless microtransactions for mankind in an effort to save us time, to eliminate the waste in our lives, to give us back those precious, precious moments we desire with our family, our friends, the experiences we can have in this world, those treasured moments in time.

      And while PLM is not AI, it is an extremely powerful tool, an extremely powerful tool that can help us understand and strategize creative methods to salvage more of what we all want, time to ourselves and time with each other.

      Thank you for sharing time with me today. I sincerely thank each of you for being here. And I hope you can use PLM to find creative solutions to drive profitability and continuous improvement while reducing losses from waste. Thank you guys.

      ______
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      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、Tealium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。. Tealium プライバシー ポリシー<>
      Typepad Stats
      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、Typepad Stats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。. Typepad Stats プライバシー ポリシー
      Geo Targetly
      当社では、Geo Targetly を使用して Web サイトの訪問者を最適な Web ページに誘導し、訪問者のいる場所に応じて調整したコンテンツを提供します。Geo Targetly は、Web サイト訪問者の IP アドレスを使用して、訪問者のデバイスのおおよその位置を特定します。このため、訪問者は (ほとんどの場合) 自分のローカル言語でコンテンツを閲覧できます。Geo Targetly プライバシー ポリシー
      SpeedCurve
      弊社は、SpeedCurve を使用して、Web ページの読み込み時間と画像、スクリプト、テキストなど後続の要素の応答性を計測することにより、お客様の Web サイト エクスペリエンスのパフォーマンスをモニタリングおよび計測します。SpeedCurve プライバシー ポリシー
      Qualified
      Qualified is the Autodesk Live Chat agent platform. This platform provides services to allow our customers to communicate in real-time with Autodesk support. We may collect unique ID for specific browser sessions during a chat. Qualified Privacy Policy

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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。