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360度カメラの映像から高精細な3Dモデルを生成、東電PGの建物保全業務に導入:3Dスキャナーニュース

リコーとリコージャパンは、360度カメラで撮影した映像から、欠損の少ない高精細な3Dモデルを生成する技術を東京電力パワーグリッドの建物保全業務に導入し、運用を開始した。独自の位置推定技術とAIを組み合わせ、画像上の特徴が少ない壁面や床面などの形状も補完する。高精細な3Dモデルを半日程度で生成できるという。

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 リコーとリコージャパンは2026年10月26日、360度カメラの撮影映像から高精細な3Dモデルを生成するリコー独自の技術を、東京電力パワーグリッドの建物保全業務に導入し、運用を開始したと発表した。

 同技術は、リコー独自の360度カメラの位置推定技術と、周囲の空間構造を推定/補完するAI(人工知能)技術を組み合わせたものだ。白い壁や床、机の天板など、画像上の特徴が少ない場所でも、周囲の壁や床のつながり、部屋全体の構造などをAIが総合的に判断して補完し、3Dモデルに生じる欠損を抑制する。

 リコーによると、360度カメラの映像のみから3Dモデルを生成する主要な商用技術との欠損率の比較で、「世界最高水準の高精細な3Dモデル生成を実現した」(同社)という。

360度カメラ映像から生成した3Dモデル
360度カメラ映像から生成した3Dモデル[クリックで拡大] 出所:リコー/リコージャパン

AIによる空間構造の補完で3Dモデルの欠損を抑制

 建物や設備の維持管理業務では、インフラの老朽化や熟練技術者の減少を背景に、現場確認や設備点検、関係者間の情報共有の効率化が課題となっている。こうした課題への対応策として、現実空間をデジタル空間上に再現する3Dデジタルツインの活用が進んでいる。

 3Dデジタルツインの構築手法の1つとして、360度カメラで撮影した映像から3Dモデルを生成する方法がある。だが、専用機材や高度な撮影スキルを必要とせず、現場を移動しながら効率的に空間情報を取得できる一方で、画像上の特徴が少ない場所では空間形状を正しく取得できず、生成した3Dモデルに欠損が生じやすいという課題があった。

 リコーは、この課題に対応するため、周囲の空間構造をAIで推定/補完する技術を開発し、3Dデジタルツインプラットフォーム「RICOH Digital Twin Workplace」に実装。利用者は、360度カメラで撮影したデータをアップロードするだけで、半日程度で高精細な3Dモデルを生成できるという。

 レーザースキャナーなどの専用機材を用いる従来の3Dスキャン手法では、撮影からモデル生成まで数日を要していたが、同技術によって所要時間を短縮できる。これにより、工事や設備変更などによる現実空間の変化を、3Dデジタルツインへより迅速に反映することが可能になる。

従来技術(左)と360度カメラ映像から高精細な3Dモデルを生成する技術(右)の比較イメージ
従来技術(左)と360度カメラ映像から高精細な3Dモデルを生成する技術(右)の比較イメージ[クリックで拡大] 出所:リコー/リコージャパン

東京電力パワーグリッドの建物保全業務で運用開始

 東京電力パワーグリッドは2026年6月から、主に事務所用途の建物を対象に、3Dデジタルツイン化の実証を進めている。今回、3Dモデルの生成工程にリコーの新技術を導入し、欠損の少ない高精細な3Dモデルを短時間で生成できる環境を整えた。

 東京電力パワーグリッドが所有する建物を360度カメラで撮影し、生成した3DモデルをRICOH Digital Twin Workplace上で活用。建物名や階数、部屋名などの情報を付与することで、3D空間と建物に関する情報を一元管理し、必要な情報を確認できる仕組みを構築した。なお、今回の取り組みでは、リコーが3Dモデル生成技術を提供し、リコージャパンがRICOH Digital Twin Workplaceの提供と導入/活用支援を担当している。

リコー/リコージャパンの技術を活用して生成した東京電力パワーグリッドの駐車場エリアの3Dモデル
リコー/リコージャパンの技術を活用して生成した東京電力パワーグリッドの駐車場エリアの3Dモデル[クリックで拡大] 出所:リコー/リコージャパン

 これにより、現地に赴かなくても建物の状況や関連情報を確認でき、保全業務における調査や関係者間の情報共有の効率化が図れる。また、工事前後の状態変化を継続的に3Dモデルへ反映することで、建物の状態を正確に把握することが可能となる。さらに、現場の状況をデジタル空間上に蓄積/共有することで、熟練技術者が持つ知見やノウハウの共有/継承への活用も期待できる。

 リコーグループは今後、3D空間データと設備情報、業務データを統合し、AIが現場環境や状況を理解して業務を支援する仕組みの実現を目指す。将来的なフィジカルAIの社会実装も視野に入れ、電力分野に加えて、建設、製造、施設管理などの産業領域への展開を図る方針だ。

※本記事は制作段階で生成系AIを利用していますが文責は編集部に帰属します(ITmedia AI倫理ポリシー)。

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本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。

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