Autodeskは、2026年9月15日から17日までラスベガスで開催されたAutodesk University 2026で、AIを設計者やエンジニア向けの個別ツールに限定せず、製品ライフサイクル全体に統合する構想を示した。この構想は、Autodesk AIと産業クラウドを組み合わせ、設計、製造、製品管理のデータを連携させることを軸としている。
Autodeskの最高経営責任者（CEO）であるAndrew Anagnost氏は、真の価値を生み出すには、人、プロセス、リソースを相互接続された作業環境に集約する必要があるため、AIが人間の必要性をなくすことはないと述べた。同社は、建築・エンジニアリング・建設向けのForma、設計・製造向けのFusion、メディア・エンターテインメント向けのFlowなど、専門分野に特化したクラウドを通じてこの方針を展開している。
Fusionで実際に何が変わるのか
Autodeskは、反復作業の削減と設計上の意思決定の支援を目的とする、FusionのAI機能を紹介した。例として、初期形状の生成、設計変更の提案、コンポーネントの組み立て支援に加え、設計と製造を結び付けるワークフローが挙げられる。
紹介された機能には、アセンブリ内のコンポーネントの位置特定を支援するAutoAssemble、編集に必要なタイムライン要素を作成するAutoTimelineが含まれる。またFind Similar機能では、部品番号だけでなく形状の類似性に基づいて過去に設計された部品を検索できるため、部品をゼロから新たに設計するのではなく、既存モデルを再利用できる。
製造段階では、Autodeskは加工工程に必要な工具経路を提案するAutomated CAM Programming機能を紹介した。生成結果はユーザーの要件に応じて調整できる。基本的な考え方は手作業の工程を減らすことであり、確認できない自動的な意思決定に変えることではない。
製品変更を管理するインテリジェントエージェント
今回の紹介は個別の設計の範囲を超え、製品ライフサイクル管理に及んでいる。Autodeskは、同社がAgentic PLMと呼ぶ方向性を明らかにした。これは、Autodesk Assistantがプロジェクトのデータとコンテキストを分析し、部品の変更や不足が発生した際に、調達チームとエンジニアリングチームを支援するものだ。
紹介された事例では、産業用ロボットの部品の一つについて、サプライヤーが不足に直面していた。サプライヤーの仕様と部品データに基づき、アシスタントは代替品を提案したり、影響を受けるコンポーネントを特定したりできる。一方、設計エンジニアは代替品の適合性を確認し、部品表（BOM）の内容を承認する。またシステムは、変更内容の説明を作成し、関係者にタスクを割り当て、エンジニアに通知を送信することもできる。
なぜこのニュースが重要なのか
今回の発表の重要性は、AIを設計ツール内の支援機能のレベルから、設計、製造、サプライチェーン間の調整を行うレベルへと移行させる点にある。この連携により、製品やそのコンポーネントに対する一つの変更の影響を把握するために必要な時間が短縮される可能性があるが、有用な結果を得るには、データの品質と企業コンテキストの完全性が不可欠な条件となる。
Autodeskは、最終的な意思決定が依然として人間によるものであることを暗黙に認めている。アシスタントは複数の選択肢を提示したり、リスクを明らかにしたりできるが、エンジニアは変更を承認する前に、技術的な内容と部品表を確認する必要がある。したがって今回の紹介は、製品管理の完全な自動化を示すものではなく、専門チームが最終的な承認を担いながら、検索、分析、業務調整を段階的に自動化することを示すものだ。
また、この資料には、提供開始時期、価格、すべての機能へのアクセス条件に関する完全な詳細は含まれていなかった。実務上の疑問は、FusionとPLMのデータの精度、不完全なデータの扱い方、各企業固有の業務ルールをAutodesk Assistantが解釈できる範囲に関係している。