人工物の3Dデータ化をiPhoneの位置情報を活用して精度補正する技術：メカ設計ニュース

bestatは、3Dデータ活用クラウド「3D.Core」で、SLAM方式のSfMアルゴリズムを実装した。iPhoneのARKitを活用して累積誤差を補正し、製造現場やインフラ現場で3Dモデルの欠損や破綻を削減するとしている。

[MONOist]

　bestatは2026年3月24日、同社のクラウドサービス「3D.Core」に、特許出願済みの「SLAM方式のSfMアルゴリズム」を実装したと発表した。iPhoneのARKitが提供するVI-SLAM（Visual-Inertial SLAM）の位置情報を利用し、独自の相対ポーズ推定により累積誤差を補正する。これにより、製造現場やインフラ設備などの人工物を撮影する際に発生する「致命的な位置合わせの失敗」や「撮影箇所の欠損」といった問題を低減する。

新アルゴリズムの効果説明［クリックで拡大］ 出所：bestat

　画像から3Dデータを生成する場合、従来手法では類似形状の箇所を誤って接合する問題があり、モデルの破綻や撮影したはずの場所がデータ化されないといった事象が発生していた。特に、特徴点が少ない人工物や寸法の大きな設備などのスキャン時に頻発していた。

致命的な位置合わせ失敗の大幅削減［クリックで拡大］ 出所：bestat

　新アルゴリズムは、ARKitのVI-SLAM（視覚慣性SLAM）を初期値として活用する。具体的には、独自の補正処理を加えることで、撮影順序が不規則でも生成精度を高めることができる。現場の技術者はスマートフォンカメラによる近距離撮影で作業負荷を軽減しつつ、信頼性の高い3Dデータを取得できるとしている。

欠損の大幅削減［クリックで拡大］ 出所：bestat

　同社は、自社開発体制によりアルゴリズム研究から製品実装までを一気通貫で推進し、デジタルツイン構築の基盤となる3Dデータ活用をさらに加速する方針だ。

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