こんにちは、執行役員 テクノロジー統括の福田 譲です。以前のコラム「AI向けデータ提供を成長領域へ―高精度3次元データを活用したAIネイティブデータセット開発の進捗と構想」で予告した通り、今回は3D Gaussian Splatting技術によって生成されるAIネイティブデータ（以下、3DGS）について、少し踏み込んで紹介したいと思います。
3DGSに期待が寄せられる背景
従来、伝統的なシミュレーションソフトやゲームエンジンで利用する3Dシーンは、メッシュやトポロジーによる3Dモデルを手作業によって多数制作し、それらを配置することで構築されてきました。自動化の工夫はなされるものの、いずれにせよ莫大な工数を必要とする作業であり、自動運転や交通シミュレーション、映像コンテンツ制作など比較的大規模な3Dシーンを必要とする分野では大きな課題となっています。
そして現在、AIモデルの進化（LLM→VLM→VLA※1）によりフィジカルAIの普及が加速的に進み、フォトリアリスティックな3Dシーンが求められるようになってきました。技術が進化するとSim-to-Realギャップの課題も一層顕在化するようになり、良質な3Dシーンデータを多様かつ大規模に制作する必要性が一気に高まってきました。
このような伝統的な課題、昨今の課題に共に応えられるのが3DGSです。データ制作にかかるコスト（コンピュータ資源、処理時間、手作業工数等）を大幅に抑え、利用時には高速にレンダリングできる特徴を持っていることが主な理由です。もちろん不得意なこともありますが、メリットの大きさの方が上回っていると言えるでしょう。
※1 LLM、VLM、VLA: Large Language Models（大規模言語モデル）、Vision Language Models（視覚言語モデル）、Vision Language Action Models（視覚言語行動モデル）
当社が3DGS制作を進める目的
小規模な3DGSは比較的容易に制作することができますが、自動運転のような産業用途に耐えられるようなものを制作する場合には多くの困難を伴います。良質な素材データが、質・量の両面で手に入らないからです。しかし当社には膨大なカメラ画像、点群データ、高精度位置情報、高精度3次元地図データが既に存在し、これらを適宜組み合わせて3DGS生成の入力として利用することができるため、この困難を乗り越えることができます。
特に高精度3次元地図データによる意味情報の付与は大きなアドバンテージになると考えています。さらには360度カメラ画像の収集も開始しており、現実的に想定しうる最高品質の3DGSを制作できるだろうと考えています。3DGSを提供することで自動運転技術開発に携わる多くの企業に貢献すること、それが当社の取り組みの目的です。
当社が進める3DGS制作アプローチ
1. 最高品質データの制作
現在優先的に推進しているのが最高品質データの制作です。これを通じてデータ制作手法の確立や最適化を追求することはもちろん、データの上限品質を見極めることを目的としています。代表的には下記に示す品質指標で最高と呼べる状態を追求します。
- レンダリング忠実度（見た目）
- 幾何整合（距離・形状）
- 時間安定性（チラつき、ゴースト）
- 再利用性（視点変化、再ローカライズ）
こうして制作される最高品質データは、自動運転のシミュレーション等でニーズの高い場所を選定し整備を進めていきたいと考えています。
2. 量産データの制作
最高品質データと比べて一部の品質指標では劣るものの、実利用に耐える品質レベルを見極めます。これによってリードタイムやコストを併せ製品QCD※2をコントロールし、当社が保有する全世界180万kmの高精度3次元地図データのポテンシャルを最大限に活かす狙いです。また、オープンデータ由来の3DGSでは何が足りないのか、何が間違っているのかを説明可能にし、無用/非効率なトライアンドエラーにかかる時間を無くすことにも貢献できると考えています。
3. 実用に資するデータの制作
実際にデータをご利用いただく際には、お客様ごとの個別要望や多種多様な前提条件があるはずです。当社としては量産データを使って素早くシミュレーションを開始していただき、不足する情報や品質があれば具体的な指標をもってご相談に応じ、迅速な対応によって真に価値あるデータを完成させるやり方で、お客様に密に寄り添いながら貢献していきたいと考えています。
※2 QCD: Quality（品質）、Cost（コスト）、Delivery（納期）
おわりに
LLMの学習データ（テキストデータ）は2026年にも枯渇する（参考：Epoch AIの調査結果）と言われていますが、視覚データの枯渇時期は2030年以降とされ、当社の3DGSを含むAIネイティブデータはまさに価値最大化が期待される時期に入ります。
このようなパラダイムシフトの状況と照らし合わせながら、今後のコラムでは3DGS以外のAIネイティブデータについても取り上げて紹介していく予定です。もちろん3DGSについても、各種検証データや技術課題、進捗、実績などを継続的に紹介していきたいと考えています。
