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Road to the Digital Shop Floor. Streamlined Decision with VRED Core

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Digitization of creative design workflows has unleashed creators’ capabilities and allowed them to experience the designed product earlier. But it has some downsides. Back in the day, one could go down to the shop floor and walk around clay models having an instant update on the project progress and design evolution. Today, it can be challenging to find the right visualization file aggregating the latest modeling data, unless you know who’s working on the visualization data and you get over their shoulder to have a quick look on the latest evolution. What if the shop floor was digital too? What if anyone could go to a web site and walk through the latest design updates. Find out how you can serve visualization streams using a cluster of VRED Core instances managed through a simple web server.

主な学習内容

  • Learn about how to take advantage of VRED Core streaming capabilities.
  • Learn about the business ROI of a streaming collaboration platform.
  • Learn how to implement on-demand visualization as a service.
  • Learn how to visualize design data in a device-agnostic environment.

スピーカー

  • Lionel Graf
    Lionel Graf is an implementation consultant with the Automotive Consulting Team at Autodesk, Inc. He has been working for over 14 years in the rail industry as a creative design production manager. He specializes in creative design visualization and communication, with a deep knowledge of real-time technologies and processes to achieve high-end visual quality for aesthetic design communication and real-time design reviews using VRED software, ALIAS software, MAYA software, 3ds Max software, and creative field standard software for image creation.
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      Transcript

      LIONEL GRAF: Welcome to this class called Road to Digital Shop Floor, or how to streamline the decision-making process with VRED Core. My name is Lionel Graf. I'm an implementation consultant for automotive at Autodesk.

      First, a bit of the safe harbor statement. What I will share with you today may include some forward-looking statements, which may differ from what we will do in the future. It represents intentions as of today and is subject to change.

      So let me first tell you a bit about myself. I've been working at Autodesk as an implementation consultant for seven years. Our world, at Autodesk Consulting, is to support our customers in the adoption of solutions and their integration in the production pipeline, which can involve customization.

      Before that, I've been leading a digital design team in the manufacturing industry. I've been trained as a creative designer and specialize myself in digital design communication, real-time rendering VR and AR.

      So what we will talk about today is a prototype application developed by Autodesk Consulting, which purpose is to democratize product visualization. It allows to access visualization data from anywhere on any device in collaboration and leverage its authorized streaming capabilities.

      It is based upon a custom web server, which exposes available visualization data to the user and manages remote rendering instances powered by VRED Core. So anyone can use their web browser of choice and experience a high-quality visualization with VRED.

      What you will come away with today is, first, a better understanding of what you can do with VRED's streaming capabilities, how can make this realization truly device agnostic without compromising on the visual quality, and what does it take to build on-demand visualization service. And finally, have a better idea of business ROI of a streaming collaboration platform.

      So maybe let's start with where does it come from. There are three compelling events, which motivated us to invest time in developing this option. The first one is how the automotive decision-making process has changed in the last decade. Most of it is often 100% digital in the early design phases. And we lost the ability to work around the shop floor, which was, back in the days, full of clay models that we could gather around, discuss, and compare.

      Today, we often need to set a meeting, prepare a 3D model, book a presentation room equipped with the right hardware and software, and make sure everything works before the meeting. So how could we make it again as easy as working around the market?

      The second one is the digital design pipeline. Digital workflows brought some great benefits. We gained in efficiency with rapid prototyping tools, we can visualize design earlier with a level of realism that is everyday closer to reality, and which lets us take informed decision with a growing level of confidence.

      We can even make lifelike experiences thanks to VR technology, which has become mature enough to be easy to use and affordable. But it comes also with some challenges. It requires specific knowledge to deal with content creation tools, and it's not rare to use three or four of them, depending on the design phase and what we need to achieve.

      Sometimes we even need the support from experts when making photorealistic imagery, for example, immersive experiences, or simulation. And all those activities require dedicated hardware that everyone may not have access to, especially decision makers, who then rely on production team to be able to see the work in progress.

      And maybe the most challenging part is to deal with the amount of data that is generated. Manage it in a reliable way to ensure that the right version of the files comes together on the day of the presentation.

      The third compelling event is a technological called opportunity. Autodesk VRED is a well-known visualization software in the automotive industry that allows you to bring complex data to life. It is used to create high-quality rendering and interactive experiences, visualize, review, and validate with ease and accuracy, experience and collaborate in real-time 3D environments on any device, including VR.

      But VRED is also proposing a web-streaming feature, which allows any VRED session to be streamed over the web, and thus be displayed on any device, including portable devices, phones, tablets, and more. So we thought it was a real need for a solution to democratize visualization and make it easier to access high-end visualization data and experience designs through a web browser and on any device.

      Such a solution would drive operational time savings by reducing the need for an expert to fund, prepare, and put together the necessary data for presentation. It could also make access to the right data easier by removing technological barriers and give anyone the ability to consume visualization data. And ultimately, shorten the design cycles with the ability to shorten the time to find the right data to present and detect earlier wrong design directions.

      So what I propose is to have a look to it. So I will now switch over to my web browser and run you through the prototype application main functionalities.

      So the first thing the first thing that user will need to do is to log in. So the system itself pulls a user base. So we will declare some user in the system and manage them there. In the future, we can imagine to connect that also to an active directory or anything that you use to manage your users in your company.

      Once the user logs in, the home page is built to be like a block. You can see here a list of data that has been shared with me or shared with everyone that has access to the system. And the only thing you need to do to review the data is to click on the link. Then the system will take over all the heavy lifting work. By the way, it's not working.

      Let's open this one. And the system will identify the available resource to render, open the file, and once everything is ready, we'll stream the contents to the web browser.

      So there, inside a web browser, you can experience the full VRED file. You have access to everything that has been prepared, programmed, or various viewpoints, animation, anything that could be relevant to show. So, for example, here we have all the material variance, and we can, from there, experience the whole variation of the model, whether it is material or geometry. And again, it's inside a web browser, so accessible, basically, from any type of device.

      And to demonstrate that, I will also very quick show you how it can look like on the tablet. And I will connect my own tablet here. And show you the same file-- sorry for that. Here we are. And from-- it's a standard tablet here. We can experience the same kind of thing here.

      And what is really interesting with that type of solution is whatever the device you are using, you will have the same experience with the same quality. It will not adapt the quality to the capability of the machine. All the heavy lifting work, all the rendering stuff, is happening on the capable hardware in the background.

      Another thing that is interesting is that we are relying on VRED and its capabilities in terms of API programming customization. And one interesting use case here is that we have two different users looking at the same data. And the system would recognize that multiple people are looking at the same thing. So it will automatically create the collaboration session that will put together the two users in the same environment.

      At any time, we can also decide to share the viewpoint. So if from this debate, I want to know what the other user is looking at. I can click on its name, and I will share the same viewpoint if it updates. Here it is. And if I move on the other side, I will still have the same viewpoint here. So you can really have a presentation happening between multiple people at any time. You can still switch back to your own viewpoint and have your own experience.

      The last thing interesting we implemented here, but we can imagine a lot of other things. So I will close this one for a second and switch back to the tablet. I can leverage some interesting capabilities with sketching, for example. So I have a feature there that let me add notes and say, hey, here I would like this line to be maybe a bit higher. And this thing here a bit shorter.

      And once I'm happy with the comment, I can post the comments. And it will automatically apply some actions in the background. So it will grab the image, it will create all the necessary information for the VRED scene to be able to replay that. So once it's done and we are almost there, we will be able to recall the same. But now I have a note group here, and I can see here the note that the user Code Manager 1 took on this date. And at any time I can replay that.

      The other interesting thing is that if I quit that scene, automatically, the system will save everything that happened there and will expose the relevant information in-- so I need to refresh there. And here I can see that there is a note.

      And I can open this one. So if I'm working on this same project and I want to know what has been said on the work, I can go back to it. And it's saved with the scene. So at any time, I can reopen the scene, or I can even download it if I need to work on it, and experience the same thing.

      Here's one that has been taken. I will stop there for the live demonstration and give you a bit more information about-- reduce that. And what I would like to share now is what we think such a solution-- where such a solution could apply.

      So the ultimate goal is what we could call the digital shop floor, where project data would be updated automatically. And where anyone could jump in from any device and review command collaborate around the digital roadmap. But to get there, there are so many steps to take.

      The first one, which we are addressing today with this application, is to make that accessible in an autonomous way. Today, in a Design Studio, we are producing a lot of data. It can model visualization data sets, and whenever a decision maker wants to access this data, it requires to know where the data is, and have the proper hardware and knowledge to manipulate the data.

      If any of these conditions are not met, they need to reach out to who made the data and ask this person to prepare the data for presentation, whether it is at his desk or in a presentation room. It implies time and effort just for having a look to the work in progress.

      What if users could decide what is the relevant data to share, make it accessible through a device agnostic solution, and use remote hardware to take care of the rendering part, making lightweight hardware able to display the most complex data sets in real-time, or even in futuristic environments.

      We can even think about much more use cases where remote rendering and streaming could help. In a world where working from home has become almost normal, giving anyone the ability to join a collaborative design review is critical. We could also think about democratizing an image reproduction and use this remote rendering power to allow non-savvy users to request for photorealistic image.

      As we are using VRED, we can take advantage of the capability offered by the Python API and automate tasks also, like merging multiple scenes together, for example. Compare them, put them side-by-side on top of each other, automate assemblies, or even automate daily aggregation of the live studio data.

      But how can we achieve that? What does it take to make such a solution? So the system we built relies on two main components. On one side, a custom web server is handling what is exposed to the user. And on the other side, rendering servers use VRED to render and stream the 3D content.

      The web server manages users list, posts, and the data user is able to review based on user groups and permissions. Server backend manages the user request and rendering service on the other side. Rendering service will run the VRED Core session, giving access to all the same content varying viewpoint, animation, whatever is inside the 3D scene, and ensure time collaboration.

      Looking a bit more into the detail, the web server is based on Django framework. As Django is working with Python, it works VRED with great API, and it simplifies VRED scripts integration to the back end. The Django server is managing the web front end, which are exposed to the user through web pages. Sorry, go back.

      And it relies on three main so-called models which manage the user group permissions, which are used to filter information a user can view. The posts, which are the data containers, the post holds information about 3D model location, the title of the post, some description, and metadata.

      It also managing information hidden to the users like who is currently viewing the post, which is used for collaboration, and the private collaboration session key to secure the session. And the last model is the streaming server model, which lists all the rendering instances we made available described with their IP code in their state, which is used to know if a rendering server is busy or not to manage the load balancing.

      So how it works, when a user logs into the system, it will be redirected to the homepage, which will list all the posts you can view and interact with. As soon as the user requests to view a post, the system will look into the streaming server list, and the first available server to start the new VRED session, together with some scripts.

      And it will then use the post information to open the related file, check if anyone is already reviewing the same post, and create or draw on the collaboration session, everything automatically without any action from the user.

      And once the file is open and ready to stream, the user will be redirected to the 3D review page, which embeds the VRED stream app, giving access to all variants, viewpoints, animation, and interactive features set up into the scene.

      So what's next? Let me show you some thoughts about how this could move forward. So far, the application has been designed around the statement that sharing-- I need to close that thing. So the application has been designed around a statement that sharing needs to be intentional. As a user, you want-- or you have been asked-- to share your work. So you need to create a post and decide who should be able to view it.

      Another approach is to make it even easier by automating the creation of the post-face on the data contained in lookup folders. Of course, this would prefer to have reliable data structure to build the automation upon. But thinking further, this could automate data aggregation, or even have a ways up-to-date this visualization data set ready to be reviewed, which could update itself as new part comes in.

      As the demons case, it may be a clever idea to use Shotgrid to manage data. And take advantage of data and test management feature of Shotgrid to keep track on project lifecycles and connect it to the streaming server.

      Here, you can see an example of how we can leverage dynamic fields of Shotgrid to build the path to the relevant post, which will be generated based on the activity on the short pre-asset. And call another page, which will be managed by the web server we saw before to review the published 3D file.

      Making the service scalable could also go through a cloud deployment. So far, the system has been constrained by the confidentiality requirements of the secret data generated in an automotive design studio. It secures the data, but requires to manage and scale the rendering server as the demand grows.

      Somehow, it can limit the availability of the service, as the maximum number of concurrent users is fixed by the rendering cluster capacity. Posting such a service on the cloud could be the solution to make it really scalable and raise cloud rendering instances as needed.

      We could even think about AR and VR. Late last year, our Autodesk technical sales experts put together a demonstration of how we could make AR and VR collaborative design reviews with VRED over the cloud. This has been made possible thanks to the support of AWS and NVIDIA.

      For this policy, three components were required. First, Autodesk VRED that has the capability to render a 3D vehicle in context, at scale, and to multiple stakeholder points of view in collaboration. Then NVIDIA Cloud is our streaming protocol that compresses server-side rendering and decompress client-side images at low latency, while transporting six degrees of freedom data from device back to the server to render the next frame in near real-time.

      And finally, AWS Cloud Infrastructure, supporting scalable, on-demand, real-time graphics workloads with low latency edge delivery capability. Thanks to this experience, AWS developed a so-called quickstart to easily deploy VRED and NVIDIA clouds on AWS Cloud.

      This quickstart is for IT infrastructure architects, administrators, and DevOps professionals who are planning to implement or extend their total spread workloads on the AWS Cloud. If you want more information about AWS quickstart for VRED and the NVIDIA Cloud, please follow the link on the top of this page or refer to the class in [INAUDIBLE] available online.

      Our AWS Cloud also giving a class TR502979, which is about more technical information about how AWS Cloud can help streaming and visualization over the Cloud. Finally, as we spoke about the solution leveraging broad spectrum API, we can think about more complex automation like automating data preparation by handling background tasks for almost any CAD data conversion, optimization, material replacement, and so on, and serve ready-to-view data in the best quality.

      Or streamline visualization workflows by pairing live data pooling and automated data preparation to allow automated generation of large assemblies, and present them in an interactive environment. Or offline rendering services, enabling user to request realistic images and movies from role modeling data.

      This list is, of course, not exhaustive, and we will be happy to explore together with you the specific needs and use case of yours. And if you want to know more, please reach out to me or your Autodesk representative. I thank you for watching this presentation. Bye-bye.

      ______
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      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。