1. Speckle Systemsとは

Speckleは、AEC（建築・土木・エンジニアリング・施工）領域のワークフローに特化したデータコラボレーション・プラットフォームです。3D／BIM情報を「ファイル」として受け渡すのではなく、構造化されたデータ（ジオメトリ＋属性＋関係性）として扱い、バージョン（履歴）を持つデータストリームとして共有・レビュー・再利用できるようにします。

従来のように、手動エクスポート、形式変換、メール添付、共有フォルダへの“置き場”運用に依存せず、複数ツール・複数チーム間でモデル情報を連携しやすくすることを目的としています。

2. 解決する課題

多くの組織では、次のような状況が混在します。

• BIMオーサリングツールで作業する設計者
• パラメトリック／計算設計を行う担当者
• 分野別ツールを使う構造・設備・土木エンジニア
• 統合ビューや調整が必要な施工・コーディネーション担当
• プロジェクト／ポートフォリオ視点で把握したいマネジメント層
• セキュリティ・コンプライアンス・統合を担うIT部門

こうした環境では、次の“摩擦”が起きがちです。

• ツール間の手作業エクスポート／インポートが繰り返される
• 命名規則・属性（パラメータ）・分類の揺れが発生する
• 「最新はどれ？」問題が起こり、認識合わせに時間がかかる
• データ受け渡し待ちで調整サイクルが遅れる
• 分析がスプレッドシートや属人的スクリプトに依存する
• 共有基盤が“ファイルの保管”に留まり、モデル情報が検索・利用しづらい

Speckleは、こうした課題に対して、オブジェクト単位で扱えるデータハブとしてアプローチします。

3. Speckleの基本コンセプト：ファイルではなく「オブジェクト化されたデータ」として扱う

Speckleの中心にある考え方は、モデル情報を構造化されたデータとして扱い、必要な情報（形状・属性・関係性）を、ツールや組織をまたいで扱えるようにすることです。

一般的な“ファイル中心”の仕組みでは、更新はファイル単位で管理されがちです。一方でSpeckleでは、ストリームとバージョンを軸に、変更の追跡や比較、再利用をしやすくします。これにより、設計・調整・レビューの運用を「ファイルの受け渡し」から「データの流通」へ近づけます。

4. 主要コンポーネント（クラウド／セルフホスト／コネクター）

Speckleの導入・利用は、主に次の要素で構成されます。

4.1 サーバー／バックエンド（Speckle Server）

Speckle Serverは、データの保管、認証・アクセス制御、API、Webインターフェース、3Dビューアなどを備えた中核機能です。組織は自社インフラ上で運用することで、データ配置やセキュリティ要件に合わせた設計が可能になります。

4.2 クラウド運用（Speckle Cloud）

クラウド運用では、環境構築や運用負荷を抑えつつ、チームでの利用を開始できます。運用ポリシーや統制要件に応じて、クラウド運用／セルフホスト運用を選択できるのが特徴です。

4.3 コネクター／連携（Connectors & Integrations）

Speckleは、主要なAECアプリケーションと連携するためのコネクターを提供し、モデルデータをSpeckleのストリームへ送受信できるようにします。これにより、特定ツールに閉じないデータ共有・レビュー・分析の基盤を作れます。

5. 連携できる主なアプリケーション／ワークフロー

Speckleは、設計・解析・調整などの現場で使われる複数アプリケーションをつなぐために利用されます。代表例として、次のようなツール群での連携が想定されます。

• Revit
• Rhino／Grasshopper
• AutoCAD
• Archicad
• SketchUp
• Civil 3D
• Navisworks
• ETABS
• IFCを含むファイル連携ワークフロー
• Power BI（分析・レポーティング）

重要なのは「どのツールに対応しているか」だけではなく、複数ツールを跨いだ一貫した受け渡しパターンを組織として整えられる点です。

6. レビューと共有：Webベースの3Dビューとコラボレーション

SpeckleはWeb上での閲覧・共有を前提に、3Dモデルを関係者と共通認識で扱いやすくします。

• 専用オーサリングツールを持たない関係者でも、同じモデルを閲覧しやすい
• バージョンを基準にレビュー対象を揃えやすい
• チーム間の意思決定を「同じデータ」を見ながら進めやすい

これにより、「見ているものが違う」ことによる手戻りを抑え、レビューの会話を設計判断そのものに集中させやすくなります。

7. バージョン管理とトレーサビリティ（監査性・ガバナンス）

Speckleのストリーム／バージョンの考え方は、設計プロセスの追跡や合意形成に役立ちます。

• いつ・誰が・どのデータを公開したか、履歴として扱いやすい
• 調整会議やマイルストーンを「特定のバージョン」に紐づけやすい
• データの受け渡しが反復するプロジェクトでも、基準点がブレにくい

特に、設計変更の追跡が求められる案件や、組織的な統制（アクセス制御、運用ルール、保管方針）を設計したい場合に、データ運用を整える土台になります。

8. 分析・レポーティング（Power BI連携）

Speckleは、モデルデータをBI（ビジネスインテリジェンス）へつなぐ用途でも活用されます。Power BI連携では、モデル情報をレポート内で扱い、属性によるフィルタや色分け、更新反映などの運用を想定できます。

• レポート内で3Dを可視化し、属性で絞り込み・分類しやすい
• モデルのプロパティを抽出し、指標化・集計に利用しやすい
• 複数モデルを統合して、横断的に把握する形に繋げやすい
• 定期更新により、最新バージョンのデータに合わせた可視化運用を組みやすい

これにより、プロジェクト単位の可視化に留まらず、組織横断のポートフォリオ視点のダッシュボード設計にも展開しやすくなります。

9. 導入形態：クラウド運用とセルフホスト運用の考え方

Speckleは、運用要件に合わせて導入形態を選びます。

9.1 クラウド運用が向くケース

• 早期に利用開始したい
• インフラ運用負担を抑えたい
• 標準的な運用モデルでスケールしたい

9.2 セルフホスト運用が向くケース

• データ配置（リージョン・ネットワーク）を厳密に管理したい
• 既存の認証基盤や社内システム統合を重視したい
• 組織のコンプライアンス要件に合わせた運用設計が必要

10.比較（ファイル中心の仕組みとの違い）

一般に、ファイル中心の共有基盤は、文書や成果物の管理に強みがあります。一方で、モデル情報を「属性付きのデータ」として横断的に使いたい場合、次の点が論点になります。

• ファイル単位ではなく、要素（オブジェクト）単位で扱えるか
• 変更履歴や比較が、レビュー運用に適した粒度で行えるか
• ツール間でデータが循環する設計になっているか
• 分析や自動化へ接続しやすい形でデータを取り出せるか

Speckleは、こうした“データ利活用”側の論点に寄せた設計で、既存の基盤を置き換えるというより、連携・可視化・分析のレイヤーとして補完する考え方が取りやすい製品です。

11. 代表的なユースケース

11.1 Revit中心の設計データを、関係者へ共有・レビュー

• 手動エクスポートの回数を減らし、バージョンを基準にレビューを揃える
• 属性を含めた情報共有を行い、後工程の活用に繋げる

11.2 Rhino／Grasshopperの検討モデルを、BIM運用へ繋ぐ

• 検討案の整理・履歴管理をしやすくする
• 概念設計から設計深化への受け渡しを整える

11.3 複数ソースのモデルを統合し、調整や可視化に利用

• 分野別モデルの受け渡しを整理し、比較・レビューをしやすくする
• BI連携の前段として、属性を揃えやすい形にする

11.4 Power BIでモデル属性を指標化し、定例レポートを運用

• モデルから属性を抽出し、集計・KPI化の土台にする
• 更新反映の運用を作り、報告の属人性を下げる

11.5 統制要件のある組織で、セルフホスト運用を前提に標準化

• データ配置・アクセス制御・運用ルールを組織方針に合わせる
• 連携・分析を含めた“モデルデータの標準的な流通”を設計する

12. 導入・運用の検討ポイント（IT／BIM管理者向け）

製品理解の観点では、次の整理が有効です。

• 「送る人／受け取る人」は誰か（発行者・閲覧者・管理者）
• どのモデル／どのビュー／どの属性を共有対象にするか
• バージョンの切り方（頻度、命名、マイルストーン運用）
• アクセス制御とガバナンス（権限、公開範囲、運用ルール）
• クラウド運用かセルフホスト運用か（要件・統制・運用負荷）
• 分析（Power BI等）で必要な属性品質・データ整備の責任分界

13. FAQ

Q1. Speckleを一言でいうと？

AECのモデル情報を、ファイルではなくバージョン付きの構造化データとして扱い、複数ツール・複数チームで共有・レビュー・分析しやすくするプラットフォームです。

Q2. どんなツールと連携できますか？

設計・調整・解析などの主要ツール群（例：Revit、Rhino／Grasshopper、Civil系、調整系、IFCワークフロー）と連携し、Power BIのような分析基盤へつなぐ用途も想定されます。

Q3. 自社インフラで運用できますか？

はい。組織の統制やデータ配置要件に合わせて、セルフホスト運用を選ぶ設計が可能です。

Q4. 既存の共有基盤を置き換える製品ですか？

用途次第です。Speckleは“ファイル保管”の置き換えというより、モデルデータの流通・レビュー・分析を強化するレイヤーとして補完的に導入される考え方が取りやすい製品です。

Q5. 分析用途では何ができますか？

Power BI連携により、モデルの属性を用いたフィルタ・分類・可視化、複数モデルの統合、更新反映を前提とした運用を設計できます。