活用シーン

AIによる外観検査では、精度を上げるために教師データと呼ばれる複数の学習用サンプルが必要です。傷や凹み、曲がりや汚れ、ラベル剥がれなどのNGは発生頻度が少ないため収集が難しく、現実では再現することも容易ではありません。画像認識AIを学習させる不良画像などを3DCGで制作し、教師データとして活用することができます。短時間に複数枚の多彩なバリエーションを生成しつつ、アノテーションデータの自動付与も可能です。

実際には用意することが難しい実機や利用環境を3D仮装空間に再現することにより、開発の初期段階でも正確な動作、性能、現象などの試験と検証を行うことができます。開発にかかるコストや時間、リスクの大幅削減が可能です。MATLAB/Simulinkなどのシミュレーターによる計算結果やROS連携によるセンサーデータ、設計データなどをゲームエンジンに取り込み、3Dデジタルツイン技術で可視化することで実現します。

既存のデザインレビューツールでは、現実に利用する周辺環境を含んだシーンで実際に動くデザインを確認したり、使用条件による見え方の違いまで検証することは困難です。ゲームエンジンを活用した3DCGによる仮想空間なら、デザインデータや設計データを説得力のあるワンランク上のデジタルモックに変え、新たな気づきを得ることができるレビュー環境を構築することができます。VRやAR、クラウド技術を組み合わせることも可能です。

設備や機材の配置、作業員の動線、機器の干渉など、製造ラインの検討においては実際に稼働してみないとわからないことが多々あります。3DCGによるデジタルツイン技術を活用した仮想空間なら、図面による確認では難しいシミュレーションや課題の検証を現実と近い形で実現することが可能です。自動搬送ロボット（AGV）のルート学習や稼働状況の事前シミュレーション、VRによるバーチャル空間での遠隔作業環境としても活用できます。

ベテランの技術や現場での作業、発生しうる障害や事故などを、VRでリアルに体験することができるトレーニング環境を構築します。3DCGで再現された仮想空間なら、操作ミスや作業手順の間違いによる怪我などのリスクもありません。モバイルデバイスのカメラを通して画面上に映し出された実際の作業現場や設備に対し、作業指示や手順のグラフィックスを重畳表示する、次世代操作マニュアルのようなARアプリも構築することができます。

量産前の検証用モックアップや販売用の展示品を用意する際、色や材質、仕様などが異なるさまざまなバリエーションをすべて揃える必要はありません。フォトリアルな3DCGモデルなら、ゲームエンジンを活用して構築した仮想空間で、好みの仕様にカスタマイズしたり、実際に動かしてみたり、現物に近いイメージを確認することが可能です。製品レビューのほか、店頭やWebでの販促プロモーションに活用することができます。

AIによる自動運転を実現するためには、一般的に膨大な量の走行データによる学習が必要です。さらに量だけでなく、例えば走行する場所の違いや天候など、多様性も求められます。ゲームエンジンで構築した仮想空間なら、現実では再現が難しい予期せぬ状況や事故などの検出したいシナリオを3Dモデルで再現し、天候や時間帯、日照条件の違いごとに作成したシーンを学習用の教師データ、および学習結果の検証環境として活用することが可能です。

既存のデザインレビューツールでは、現実に走行する周辺環境を含んだシーンで実際に走っているデザインを確認したり、使用条件による見え方の違いまで検証することは困難です。ゲームエンジンを活用した3DCGによる仮想空間なら、デザインデータや設計データを説得力のあるワンランク上のデジタルモックに変え、新たな気づきを得ることができるレビュー環境を構築することができます。VRやAR、クラウド技術を組み合わせることも可能です。

土木建築工事における施工状況や完成イメージの確認は、特に大規模な建設現場になると図面や目視だけで全体を把握することが容易ではありません。移動や準備の時間もかかります。設計データ（BIM/CIM）や点群などの測定データを3Dモデル化し、仮想空間で可視化することにより、現場に出向かずとも施工状況や完成イメージを確認することができるようになります。離れた場所や人が立ち入ることが難しい現場でも共有することが可能です。データ取り込み後のノイズや貫通などの不良も適切に最適化し、高品質なビジュアライゼーションを実現します。

図面や一般的なパースCGでは完成形を正確にイメージさせることは難しく、誤解や期待外れにつながる可能性があります。また、モデルルームの建設には多額の費用がかかるため、多様なニーズに応えるにはさらなるコストと工夫が必要です。フォトリアルな3DCGなら、窓からの眺望や、内外装の色や材質、配置など、好みの仕様にカスタマイズした完成イメージを仮想空間で確認することができます。VR技術を活用すれば実際に歩いてみることも可能です。

都市開発では、住民や施工主など関係者との合意形成は重要です。しかしながら、図面や一般的なパースだけで開発後の様子をイメージさせることは容易ではありません。設計データと現場で計測した点群データ、PLATEAUに代表される3D都市モデルを組み合わせ、完成イメージを三次元で確認できる仮想空間を構築することができます。建物などの構造物のほか、樹木や歩行者などのアセットを配置することで、リアルな様子を可視化することが可能です。Revitをはじめとした3D CADや、Rhinocerosといった建築業界で広く使われている3Dモデリングソフトのデータ活用のノウハウもあり、ファサードのガラス表現などが重要な建築物のビジュアライゼーションにも経験豊富なアーティストが対応いたします。

AIによる建設の自動化を実現するためには膨大な量の学習データが必要とされています。事故につながる状況や施工状態の違いなどは実際に再現することが難しく、データの収集も容易ではありません。建機の位置や動き、作業量、現場の施工状況といったセンサーデータをゲームエンジンに取り込み、3Dモデルで可視化することで、自動施工や危険予知のための学習データ、事前のシミュレーション環境として活用することができます。遠隔オペレーション環境としても活用可能です。

地下埋設物は目に見えないため、その存在や状態の把握が難しく、適切な維持管理が課題とされています。3Dグラフィックスによるデジタルツインで道路や上下水道などの都市インフラを可視化すれば、状況が一目でわかるようになり、損傷や老朽した箇所をAIで検出するための教師データとしても活用することが可能です。人手に頼っていた点検作業の省力化、メンテナンスの効率向上、陥没による事故や損傷による漏水リスクなどの早期発見につながります。

災害時における被害状況の把握や安否確認は迅速性が求められます。被害を最小限に抑えるため、事前に地域の災害リスクを把握し、避難経路や場所を確認しておくことも大切です。3Dデジタルツインでハザードマップを構築することにより、台風や地震、津波など各種災害のシミュレーション結果や被害状況を可視化することができます。浸水リスクや地形特性を考慮した最適な避難ルートを検討したり、事前jにVRで体験したりすることも可能です。

建屋全体における現在の照明の照度や空調の状況を直感的に把握することは難しく、事前に最適な制御を検討したり、シミュレーションしたりする手段は限られています。3Dデジテルツイン技術で再現された仮装空間の建屋なら、現在の照明の状態や空調設備の稼働状況、シミュレーション結果などを可視化することが可能です。温度センサーやサーモカメラによる人体の表面温度などの計測されたデータをゲームエンジンに取り込むことで実現します。

航空業界においては、リアルタイムモニタリングと予防保守による効率性・安全性・持続可能性の実現が課題の一つとして挙げられます。航空機やトランスポーターなどの地上支援車両の3Dモデルを配置した仮想空間なら、空港レイアウトの安全性や運行パフォーマンスを向上させるためのシミュレーションが可能です。予期せぬ状況や天候、時間帯、日照条件の違いなどを再現し、航空機の自動追尾や地上支援車両の自動走行の学習に必要な教師データとしても活用できます。

過酷な地球外の環境で活動する自律型機器の開発は、技術的要求が高くコストも非常に高額です。うまく動作しなかった場合は回収が困難になることも予想され、事前の綿密なシミュレーションが非常に重要視されています。月面などの活動が想定される場所の地形や環境条件を再現したシミュレーション環境を、ゲームエンジンで構築することが可能です。開発前の動作検証、自律稼働・自動運転の学習データ、学習アルゴリズムの検証などに活用できます。

AIによる自律型防衛装備の精度を向上させる上で、学習および検証用のデータの収集は大きな課題とされています。3Dデジタルツイン技術で活動が想定される場所の地形を仮装空間に構築することにより、精度を高めるための学習データとなるシーンの生成や学習結果のシミュレーションが可能です。判定・識別が必要とされる対象物をはじめ、現実では再現が難しい予期せぬ状況や天候、時間帯、日照条件の違いを3Dグラフィックスで再現し、精度を向上させることができます。

AIによる自動操舵を実現するためには、さまざまな水面状況における膨大な学習データが必要とされています。MATLABなどによる解析データをゲームエンジンに取り込むことで、港湾での船舶追尾や自動操舵のための学習、マリン製品の制御検証、新機能の動作確認・評価などが可能です。3Dグラフィックスで可視化された仮想空間なら、仕様変更や天候に左右されることなく、製造前から船舶やマリン製品の挙動を検証できるため、開発期間の短縮に貢献します。

人手不足や高齢化が進む農業現場での労働負担を軽減し、高品質な農作物の安定供給を図るため、AIによる作物の成長状況と最適な収穫時期の特定が目指されています。3Dデジタルツイン技術を活用することで、現実では再現が難しい規格外の農作物や成長状態、発生しうる雑草、土壌の状態などを再現することが可能です。日照条件の違いや異なる天候のシーンを仮想空間に再現することで、AIの認識精度を高めるための学習データとして活用することができます。

農業の自動化を実現するためには、膨大な量の学習データを収集しなければなりません。農地は凹凸や傾斜が多いため、農機を安定して直進させるために地形を把握し、正確な制御を行うアルゴリズムが必要となります。農耕地を再現した仮想空間で3Dモデル化した農業機械を地形の変化や作業状況に合わせて動かし、位置情報や作業量を計算することで、自動運転のための学習データを生成することができます。遠隔地から視覚的に確認・制御するリモート環境としての活用も可能です。

AIが画像を分析し、微細な異常や病変を検出する高精度な診断システムを構築するには、膨大な臨床データによる事前学習が欠かせません。大量の画像データを収集できたとしても、それぞれの画像に正解となる情報を付与するアノテーション作業の負担も課題となります。実際の画像データに加え、レアケースなどを3DCG画像で作成して学習させることにより、診断の精度を向上させることが可能です。アノテーションも自動付与して書き出すことができます。

リアルな3Dグラフィックスは医療技能の習得や質の向上に貢献します。手術器具の操作感覚を再現する触覚フィードバックシステムを組み合わせた3Dデジタルツインにより、手術のリスクを低減し、成功率を向上させることが可能です。また、実際の患者の症状を再現することで、正確な術前計画を立てたり、高難度手術の事前シミュレーションを行うことができます。VRやARなどの技術を組み合わせ、遠隔地からの手順指示やリモート診断にも活用できます。

サーバーラックの配置やケーブル類の取り回しなど、データセンター内の設備レイアウトを検討・検証するための仮想空間を、ゲームエンジンによる3Dデジタルツインで構築します。データセンターの建屋や施設内に設置される機器などを3Dモデル化することで、図面では難しい問題点や干渉の確認などを、現実と近い状態でシミュレーションすることが可能です。予期せぬ状況や事故などのシーンを体験できる、VRトレーニング教材としても活用できます。

事故が多い場所や警備が必要な施設などを3DCGで仮想空間に再現することにより、危険の有無や警戒すべき場所、死角などを確認しながら事故防止や警備の計画を立案・検証することが可能です。平面図だけでは把握しづらい立体的な状況を俯瞰し、起こりうる事象を想定しやすくなります。また、現実では再現が難しい事故や犯罪シーンなどを3Dモデルで制作することにより、AIが検知する防犯カメラの教師データとしても活用することが可能です。

フォトリアルな3Dグラフィックスによるデジタルツインなら、文化財や美術品を物理的に移動させる必要はありません。劣化や破損のリスクを回避しつつ、保存・継承することが可能なデジタルアーカイブを実現します。360度どの角度からでも視点を自由に動かして鑑賞したり、インタラクティブな体験型コンテンツの要素を付加することも可能です。遠隔地からでも詳細に鑑賞できる、時間と空間を超えた体験型のバーチャルコンテンツとして活用することもできます。