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●テクノロジーは競合が使いこなす前に自分で使え
米オートデスクの年次イベント「Autodesk University 2016」が11月15日(現地時間)より、米ネバダ州ラスベガスで開催されている。初日の基調講演ではCTOのJeff Kowalski氏、CEOのCarl Bass氏が登壇した。

○ものづくりに革新を起こすテクノロジーとは

先陣を切ったCTOのKowalski氏は、従来のものづくりを変える革新的なテクノロジーを紹介。同氏は「人類は昔からツールを用いてアイデアを具現化してきた。古くはピラミッドを建造し、(CADなど)ツールの進化と共に、高層建築や斬新なデザインの建築を作れるようになった。しかし、すべてのツールには良い点と悪い点がある。ツールは私達の能力を強化する一方で、発想を制限する場合があった」と語り、従来の設計ツールはその機能的な制限により自由なインスピレーションを阻害していると指摘。しかし、近年はテクノロジーの進化により、こうした状況が変わりつつあり「(設計の)自由度が向上し、アイデアを自在に具現化できるようになった」(Kowalski氏)という。Kowalski氏はものづくりに革新を起こす4つのテクノロジーを挙げた。

・マシンラーニング
・ジェネレーティブデザイン
・VR(バーチャル・リアリティ)
・ロボティクスシステム

まず、マシンラーニングについてはGPU、マルチコア・プロセッサ、クラウドコンピューティングなどの技術によりコンピューターの性能が著しく向上した点に加え、人間とは比べ物にならないスピードで経験を積むことでコンピューターが「自分自身をより賢くできるようになった」(Kowalski氏)とコメント。さらに、従来は人間の領分とされていたクリエイティブなタスクをも担うことが可能であり「オートデスクでもアルゴリズムに大量の3Dモデルデータを与え、(コンピューターが)デザインのエッセンスを把握できるようにしたい」とした。

ジェネレーティブデザインは耐久性や柔軟性、重量などの要件を設定することで、コンピューターがデザインを作り出す技術。設計の効率化だけでなく、形状最適化やラティス構造など人間には思いもつかないような形状の創出につながる点がメリットとされる。同氏はオフィスレイアウトの検討に同技術を適用した事例を紹介し、その可能性を示した。

「トロントのチームが新しいビルに引っ越すことになったので、実験的にジェネレーティブデザインを活用し、オフィスのあり方を再考してみた。スタッフの生産性を向上し、素晴らしい体験を生み出すために、物理的な要件でなく、人間の体験に影響を与える要件を(システムに)与えることにした。我々は従業員のパフォーマンスと働き方の習慣をデータ化し、システムに渡した。システムはそのデータと物理的な制約を照らし合わせ、数千ものフロアプランを生成した」(Kowalski氏)

システムが導き出したフロアプランでは、注意力の散逸を防ぐとともに人間関係が重視されていたとのことで、同氏はこの結果について「ジェネレーティブデザインを利用することで(実現可能なレベルで)ベストな体験を生み出すことができた」と胸を張った。また、Kowalski氏は2017年前半にジェネレーティブデザインを適用した新製品「Dreamcatcher」をリリースすると発表した。

○テクノロジーは超能力のようなもの

人間の体験にまでジェネレーティブデザインを適用可能とする一方で、Kowalski氏は「体験の最大化は、(設計する人間が)実際に経験しないと難しい」と指摘し、その課題を解決しうる技術がVRだとする。VRを活用すればバーチャルでデザインを"体験"できるというわけだ。また、VRのメリットとしてアイデアの共有や、物理的に離れた人とのコラボレーションが容易になる点を挙げ、VR環境での設計を実現するテクノロジーを開発する意向を明かした。

4つ目のテクノロジーであるロボティクスについては「新しい技術ではないが、ジェネレーティブデザインとマシンラーニングを組み合わせることで、今までにできなかったことが可能となる」とし、例えばロボットを使ってジェネレーティブデザインで生成した形状を3Dプリントする、といった新しい手法が実現すると語った。

Kowalski氏はまた、これらのテクノロジーがものづくりを変革する中で、人間はそれをどう受け止めれば良いのかという点に言及。「(人間に取って代わるという観点から)脅威に感じるかもしれないが、それは違う。どちらかというと超能力のようなものだ。本当に脅威になるのは、こうした超能力を使いこなす競合が現れることだ」と語り、積極的にテクノロジーを受け入れるべきだとした。

●CEOが今後の製品方針を示唆
○テクノロジーが自動車業界にもたらしている変化

Kowalski氏がテクノロジー面から「ものづくりの未来」を語った一方で、CEOのBass氏は新しいテクノロジーが起こしているトレンドの変化について、自動車業界を例に説明した。

Bass氏は自動車業界が対応に追われているトレンドの1つとして自動運転を挙げ、「約100年間、自動車メーカーはドライビングエクスペリエンスを向上させることに心血を注いできた。しかし、自動運転ではドライビングエクスペリエンスなどは存在しない。彼らは究極のパッセンジャー(乗客)エクスペリエンスを作り出す必要がある」と指摘。その実現のために、複雑なセンシングシステムや制御システム、ミリ秒単位で対応可能なソフトウェア、学習機能などが必要となり、もはや車ではなくドライバーを開発しているようなものだとした。

また、消費者が車を所有するのではなく、利用することに価値を見出していることも大きな変化の1つ。これまで、車はドライバー(すなわち運転に価値を置く人)に向けて販売されてきた。しかし、例えばUberのように、車をあくまで交通サービスの1つとして捉える動きが強まっている今、自動車メーカーはビジネスモデルの見直しを迫られている。「もし街の反対側まで行きたいだけなら、1時間で40マイル移動できるGoogleの自動運転車を利用すれば良い。もし、高速を使ってより長い距離を移動したいなら1時間で180マイル移動できるメルセデスの自動運転車を利用することになる。こうした変化に対応できる会社が勝ち残るだろう」(Bass氏)。

電動パワートレインも自動車メーカーが取り組まなければならない課題となっている。Bass氏は「5年前にある大手自動車メーカーと話をしたが、彼らは電気自動車を完全に馬鹿にしていた。その会社は2年くらいそのスタンスを崩さなかったために今は追いつくのに苦戦している」とのエピソードを紹介し、将来を見越した研究開発の重要性を説いた。

○変化はチャンスだ

このようなトレンドの変化により自動車業界は大きな課題に直面しているが、同様の現象はソフトウェア業界でも発生している。しかし、Bass氏はそれをチャンスとして捉えるべきだとする。「変化が起きているときは、それを無視するか逃げ出したくなるものだ。しかし、本当はその方向に向かっていかなければならない。新しいトレンドは、新しい価値を生み出し、企業をより大きくする可能性を秘めているからだ」(同氏)。

ソフトウェア業界におけるトレンドの1つがKowalski氏が挙げたマシンラーニングだ。Kowalski氏はマシンラーニングを製品の設計に用いるインパクトについて説明したが、Bass氏はソフトウェアの開発にもマシンラーニングを活用することで、ハードウェアのスペックを向上させなくてもソフトウェアのパフォーマンスを改善できると説明。その一例がオートデスクののクラウドサービス「A360」で提供されている機能である「Design Graph」だ。

「Design Graph」は3Dデータの形状からユーザーがどのようなプロジェクトに取り組んでいるかを判別し、似た形状のデータや関連するデータを提示する機能。例えば、データの中にボルトがあれば、ナットやワッシャーのデータが提案される。また、ユーザーが次に必要とするデータを推定し、既存のデータで活用できそうなものを自動的に提案する。これにより、設計時間の短縮につなげるというわけだ。Bass氏は「オートデスク製品がクラウドベースとなることで、ユーザーの使用方法を学習できるようになる。従来の製品は(自動的に)機能が向上することはなかったが、新しい製品は違う」と製品開発の方針を示唆した。

さらに同氏は、今後はチーム単位で利用する製品の開発に注力する方針も明らかにし、その理由について以下のように説明した。「34年間、個人向けの製品は良いものを提供してきたが、そこにこだわっていては電気自動車のトレンドに乗り遅れた某自動車メーカーのようになってしまう。これからはよりチームの生産性を上げる製品を提供していく。なぜなら、チーム内でうまくコラボレーションができなければ、競争力を獲得することなどできないからだ」(Bass氏)。

(神山翔)