設計・作図（CADなど）は、扱う図面の次元によって2次元と3次元に分かれます。2次元設計は平面図や断面図といった従来の図面形式をコンピュータ上で作成する方式です。建築の平面図や配管図、電気回路図などの作成に適しており、図面の修正や複製が容易になります。一方、3次元設計は立体的な形状をコンピュータ上で作り上げる方式で、製品の外観や内部構造を視覚的に確認できます。自動車部品や建築物の外観デザインなど、複雑な形状を扱う場合に威力を発揮します。大企業では両方の方式を組み合わせて使用することが一般的です。

設計・作図（CADなど）は、対象とする業種によって特化した機能を持つ製品に分かれています。建築向けは壁や柱、階段といった建築特有の部品を扱いやすくした仕組みを備えています。機械向けは歯車やネジといった機械部品の設計に必要な計算機能や、強度解析の機能を持ちます。さらに、電気・電子向けは回路図の作成や配線の自動計算機能を搭載しています。土木向けは道路や橋梁の設計に必要な測量データの取り込み機能を備えています。大企業では複数の事業部門が異なる業種の設計を行うことがあるため、各部門に適した製品を選択する必要があります。

設計・作図（CADなど）は、システムを設置する場所によってオンプレミス型とクラウド型に分類されます。オンプレミス型は自社のサーバーにシステムを設置し、社内のネットワークで利用する方式です。データを社外に出さないため、機密性の高い設計情報を扱う大企業に適しています。ただし、サーバーの購入や管理に費用と手間がかかります。クラウド型はインターネット経由で提供されるサービスを利用する方式で、初期投資を抑えられます。複数の拠点や協力会社との情報共有がしやすい利点があります。大企業では、機密度に応じて両方の方式を使い分けることもあります。

設計・作図（CADなど）は、利用する範囲によって汎用型と専用型に分けられます。汎用型はさまざまな業種や用途に対応できる幅広い機能を持つ製品です。複数の部門で共通して使用できるため、大企業では全社標準として導入されることがあります。ただし、特定の業務に特化した機能は不足することがあります。専用型は特定の業種や用途に絞り込んだ機能を持つ製品で、その分野での作業効率が高くなります。配管設計専用や金型設計専用といった製品が該当します。大企業では全社共通の汎用型と、各部門の専用型を併用する運用も見られます。

設計・作図（CADなど）は、作成したデータの管理方式によっても分類できます。単独管理型は各設計者のコンピュータにデータを保存する方式で、小規模な利用に適しています。しかし、大企業では複数の設計者が同じ図面を扱うことが多く、データの整合性を保つことが困難です。一方、集中管理型は専用のサーバーで全てのデータを一元管理する方式です。誰がいつどの図面を修正したかの履歴が記録され、同時に複数の設計者が作業しても矛盾が生じにくくなります。大企業では数千から数万の図面を管理する必要があるため、集中管理型が主流となっています。

大企業では生産管理や在庫管理、会計システムなど多数の基幹システムが既に稼働しています。新たに設計・作図（CADなど）を導入する際、これらのシステムとデータをやり取りする仕組みを構築する必要があります。システムごとにデータの形式や通信方式が異なるため、連携のための開発作業が膨大になります。たとえば、設計図から部品表を自動生成して生産管理システムに渡す場合、部品の名称や番号の付け方を統一しなければなりません。連携が不完全だと、手作業でのデータ入力が残り、導入の効果が薄れてしまいます。

大企業では複数の事業部門や拠点が異なる製品を扱っており、設計に求められる機能も部門ごとに異なります。建築部門は建物の設計機能を、機械部門は部品の強度計算機能を必要とするといった具合です。全社で統一したシステムを導入すれば管理は楽になりますが、各部門の細かい要求に応えられないことがあります。反対に、部門ごとに異なるシステムを導入すると、データの共有や人材の異動が困難になります。全社的な統一方針と各部門の業務要求のバランスを取ることが大きな課題となります。

大企業では長年にわたって蓄積された設計図面が膨大な量存在します。これらの過去データを新しいシステムに移行する作業は、時間と費用がかかる大きな課題です。古い図面は紙で保管されていることもあり、電子化する作業から始める必要があります。また、以前使っていたシステムで作成したデータは、形式が異なるため変換作業が必要です。変換の過程で図面の一部が正しく表示されなくなったり、寸法の情報が失われたりすることもあります。過去の図面は製品の保守や改良に必要なため、確実に移行しなければなりません。

大企業では数百人から数千人の設計担当者が設計・作図（CADなど）を使用します。全員が新しいシステムを使いこなせるようにするには、計画的な教育が必要です。設計担当者は日常業務で忙しく、まとまった教育時間を確保することが難しい場合があります。拠点が全国や海外に分散している場合、教育の実施場所や方法も課題となります。さらに、設計担当者の経験年数や技術レベルはさまざまで、初心者向けと経験者向けで教育内容を分ける必要があります。教育が不十分だと、システムを導入しても使われないという事態が起こります。

大企業に合わない設計・作図（CADなど）は、同時に利用できる人数に上限があることが多く、業務に支障が出ます。中小企業向けの製品では数十人程度の同時利用を想定しているため、数百人が使う大企業では利用待ちの状態が頻発します。設計者がシステムにアクセスしようとしても接続できず、作業を中断せざるを得ない事態が起こります。納期が迫っているプロジェクトでも作業ができず、製品の出荷が遅れる原因となります。特に、期末や新製品発表前など業務が集中する時期には、利用できない設計者が続出し、全社的な生産性が大きく低下します。結果として、顧客への納品遅延や機会損失につながる深刻な問題となります。

大企業に適さない設計・作図（CADなど）は、アクセス権限の設定が簡易的で、機密情報の管理が困難です。部署や役職ごとに細かく権限を分ける機能がないため、本来見るべきでない図面にも誰でもアクセスできてしまいます。競合他社に知られてはならない新製品の設計情報や、顧客から預かった機密図面が、関係ない部署の人にも閲覧可能な状態になります。退職者や異動者のアクセス権限を個別に削除する仕組みがなく、退職後も図面にアクセスできる状況が放置されます。実際に、重要な設計情報が外部に流出し、企業の競争力が損なわれたり、顧客からの信頼を失ったりする事態が発生します。情報管理の不備は企業の存続に関わる重大な問題です。

大企業に合わない設計・作図（CADなど）は、他のシステムとの連携機能が限られており、業務全体の効率が下がります。生産管理や在庫管理といった既存の基幹システムとデータをやり取りできないため、設計情報を手作業で入力し直す必要が生じます。部品表を設計・作図（CADなど）から出力し、紙に印刷してから生産管理システムに再入力するといった無駄な作業が発生します。手作業での転記は入力ミスを招きやすく、間違った部品を発注してしまうといった問題につながります。さらに、設計変更の情報が他のシステムに伝わらず、古い情報を元に製造が進められる事態も起こります。システム間の連携不良により、設計・作図（CADなど）の導入効果が大幅に減少します。

大企業に適さない設計・作図（CADなど）は、保存できるデータ量に制限があり、長期的な運用ができなくなります。数年分の図面データを蓄積すると容量が上限に達し、新しい図面を保存できない状態になります。古い図面を削除して容量を空けようとしても、過去の製品の保守に必要な図面まで消してしまうリスクがあります。大規模な3次元データや詳細な解析結果を含む図面は、1つあたりのデータ量が大きく、すぐに容量を圧迫します。容量を増やすための追加費用が高額で、結局は別のシステムに移行せざるを得なくなります。データの移行作業には時間と費用がかかり、その間は設計業務に支障が出る事態となります。

大企業が設計・作図（CADなど）の導入を成功させるには、全社一斉ではなく段階的に展開する計画を立てることが重要です。最初に特定の部署や拠点で試験的に導入し、問題点を洗い出してから全社展開することで、大きな失敗を避けられます。試験導入で得られた知見を元に、導入手順や教育内容を改善してから次の展開に進むことができます。具体的には、まず本社の設計部門で3か月間運用し、使い勝手や業務への影響を確認します。問題がなければ地方拠点に展開し、最終的に協力会社にも利用を広げるといった計画が有効です。段階的な導入により、リスクを最小限に抑えながら確実に全社展開を進められます。

大企業が設計・作図（CADなど）の導入を成功させるには、専任の推進チームを設置して導入業務に集中できる体制を作ることが重要です。通常業務と兼務では導入作業が後回しになり、計画通りに進まないことが多くあります。推進チームには情報システム部門だけでなく、実際に使用する設計部門の担当者も参加させることで、現場の要望を反映できます。たとえば、設計部門から3人、情報システム部門から2人、各拠点から1人ずつといった構成でチームを組織します。チームには意思決定の権限を与え、問題が発生した際に迅速に判断できるようにすることも必要です。専任チームの設置により、導入作業が計画的に進み、成功の確率が高まります。

大企業が設計・作図（CADなど）の導入を成功させるには、実際に使用する設計者の意見を取り入れて要件を定義することが重要です。情報システム部門だけで製品を選定すると、現場の業務に合わない機能が不足したり、不要な機能が多かったりする問題が起こります。導入前に設計者へのアンケートやヒアリングを実施し、日常業務で必要な機能や改善したい点を把握します。一例として、図面の検索機能が使いにくい、承認の流れが複雑で時間がかかるといった具体的な要望を集めます。集めた要望を優先度順に整理し、必須の機能と追加で検討する機能に分類します。現場の意見を反映することで、導入後に実際に使われるシステムとなり、投資効果が高まります。

大企業が設計・作図（CADなど）の導入を成功させるには、利用者全員が使いこなせるよう十分な教育期間を確保することが重要です。教育が不十分だとシステムを使いこなせず、かえって業務効率が下がる事態になります。利用者の技術レベルに応じて、初心者向けと経験者向けで教育内容を分けることも必要です。実際に、新人には基本操作から丁寧に教え、ベテランには高度な機能や効率的な使い方を中心に教えることで、全員が確実に習得できます。教育は座学だけでなく、実際の業務を想定した演習を取り入れることで、理解が深まります。導入後も質問を受け付ける窓口を設置し、継続的に支援する体制を整えることが成功のコツです。

大企業向けの設計・作図（CADなど）では、専任の担当者が配置され、導入から運用まで継続的な支援を受けられます。専任担当者は自社の業務内容やシステム構成を深く理解しているため、的確なアドバイスを迅速に提供できます。問い合わせのたびに状況を説明し直す手間がなく、スムーズに問題解決が進みます。たとえば、新しい製品の設計を始める際に、どの機能を使えば効率的かを専任担当者に相談することで、最適な方法を提案してもらえます。定期的に訪問して運用状況を確認し、改善提案をしてくれるサービスもあります。専任担当者の支援により、システムを最大限に活用でき、業務効率の向上が実現します。

大企業向けの設計・作図（CADなど）では、24時間365日いつでも問い合わせができる窓口が用意されています。大企業では複数の拠点が異なる時間帯で稼働していたり、納期対応で夜間や休日に作業したりすることがあるためです。システムに問題が発生した際、すぐに問い合わせて解決方法を教えてもらえるため、業務の停止時間を最小限に抑えられます。一例として、海外拠点で深夜にトラブルが起きても、電話で即座にサポートを受けて復旧できます。緊急度に応じて対応の優先順位を変えるサービスもあり、重大な問題には技術者が駆けつけて対応します。24時間対応の窓口により、安心してシステムを利用でき、業務への影響を最小化できます。

大企業向けの設計・作図（CADなど）では、定期的にシステムのバージョンアップが提供され、新しい機能や改善が追加されます。技術の進歩や法規制の変更に対応するため、継続的にシステムを最新の状態に保つことができます。バージョンアップの際には事前に変更内容が通知され、自社への影響を確認できます。具体的には、新しい設計基準に対応した機能が追加されたり、処理速度が向上したりします。バージョンアップ作業自体も提供会社が支援してくれるため、自社の担当者だけで対応する負担が軽減されます。定期的なバージョンアップにより、常に最新の技術を活用でき、競争力を維持できます。

大企業向けの設計・作図（CADなど）では、導入時に利用者全員が使いこなせるよう詳細な教育プログラムが提供されます。利用者の技術レベルや担当業務に応じて、複数のコースが用意されており、最適な内容を選択できます。基本操作を学ぶ入門コースから、高度な機能を習得する上級コースまで段階的に学べます。実際に、管理者向けには権限設定やデータ管理の方法を教えるコースが、設計者向けには実務に即した図面作成の演習が用意されています。自社の拠点で教育を実施してもらうこともでき、多数の利用者を効率的に教育できます。充実した教育プログラムにより、導入後すぐに業務で活用でき、導入効果を早期に実感できます。

AIを活用したジェネレーティブデザインが製品・建築設計で実用化されています。Autodesk Fusion 360ではテキストや図面から複数の部品案を瞬時に生成し、それらを編集可能なCADモデルと履歴付きで提供します。DassaultのCATIAも複雑形状のトポロジー最適化で軽量高強度部品を自動設計でき、航空・自動車分野で導入例があります。これらにより設計候補の探索範囲が広がり、従来の手作業では時間のかかっていたアイデア出しが効率化しています。将来的にはAIモデルの高度化により、多素材構造や複雑な制約条件を同時に扱う設計も可能になり、自動生成・最適化がさらに進む見込みです。

LLM（大規模言語モデル）を活用するAIエージェントが設計プロセスに参画しつつあります。Autodesk AssistantはRevitで自然言語の問いかけで窓比率を分析・変更したり、AutoCADで図面コンプライアンス検査を自動化するなど、操作を大幅に簡略化します。新興ツールRayonは自然文の指示からオフィスの間仕切り配置などを自動生成する機能を開発中です。研究レベルでも、AIエージェントが人間の設計プロセスを模倣し、自然言語からパラメトリックCADモデルまで生成する多層型システム（MEDA）が提案されており、将来の自律設計への応用が期待されています。

大企業ではクラウドCAD/CAEとAIを組み合わせ、設計→生産→保守まで連携した最適化が進んでいます。例えばSiemensやGEは風力タービンや自動車のデジタルツイン上で稼働データをAI解析し、性能予測や予知保全を実現しています。こうした手法により試作回数を削減しつつ、設計データと実機データのフィードバックループが強化されます。またAIは膨大な設計ナレッジの検索や基準チェックも支援し、設計品質と生産性を同時に向上させています。