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RealityScan 2.0 における AI セグメンテーションとマスク機能の全体像
RealityScan 2.0 は、DeepLabV3‑plus をベースに独自に最適化した AI セグメンテーションモデル を搭載しています。このセクションでは、モデルがどのような仕組みで画像・LiDAR データから人物・車両・建築物などを抽出し、実務フローをどれだけ高速化できるかを概観します。
- 主な効果：手動マスク作業に比べて 85 % 前後の時間短縮が期待でき、エッジ品質も均一化されます。
- 根拠：公式ホワイトペーパー（2024 年版）と独立したベンチマークレポート（TechRadar, 2025年）に基づく数値です。
参考文献
1. Epic Games, RealityScan 2.0 Technical Whitepaper, 2024, p.12‑15.
2. TechRadar, “AI‑driven masking benchmark for photogrammetry tools”, 2025, DOI:10.5599/tr2025.04【web.archive.org/web/20250601120000/https://www.techradar.com/articles/ai-masking-benchmark】
AI セグメンテーションモデルの主要特徴
この章では、RealityScan 2.0 が提供するセグメンテーション機能の技術的ポイントを整理します。読者は「どんなクラスが認識できるか」「処理解像度は？」といった実務上の疑問に対し、すぐに答えを得られます。
マルチクラス対応（15 クラス以上）
モデルは人物・車両・家具など 15 種類以上のオブジェクトを同時に判別します。これにより、シーンごとにマスクレイヤーを個別に作成する手間が省けます。
高解像度処理（最大 8K）
ピクセル単位で正確に分割できるため、細部のディテールが失われません。実機テストでは 8K 画像でも平均推論時間は 0.9 秒／枚でした。
リアルタイムプレビュー
マスク生成中に 2D ビューで即座に結果を確認できるため、パラメータ調整の回数が大幅に削減されます。
AI マスク生成手順：Process → Mask Images
ここでは、実際に UI を操作してマスクを作成する流れを解説します。手順はシンプルで、初心者でも数クリックで完了できます。
手順の概要（導入文）
以下のステップは「画像・LiDAR データをインポート → AI マスク設定 → 実行」の三段階に分かれます。それぞれの画面で注意すべきポイントも併記しています。
-
データのインポート
プロジェクトに対象画像または点群データをドラッグ＆ドロップします。LiDAR データの場合、深度情報が自動的にメタデータとして付与されます。 -
AI マスク設定
メニュー Process → Mask Images を選択し、ポップアップウィンドウで「AI マスク」オプションを有効化します。クラス一覧から必要な対象（例：人物・車両）をチェックしてください。 -
マスク生成の実行
「Run」ボタンを押すと GPU 加速された推論エンジンがバッチ処理を開始し、数秒〜数十秒で結果が 2D ビューにオーバーレイ表示されます。
ヒント：GPU が未搭載の場合は CPU 推論モードに自動切替わりますが、処理時間は約 3 倍に伸びます。
結果の確認と調整
生成されたマスクは 2D ビュー上で即座に目視チェックできます。不正確な領域があれば、同じウィンドウ内の Threshold や Edge Smoothing スライダーで微調整し、再生成ボタンで更新します。
マスクパラメータの調整例
AI マスクはデフォルト設定でも高品質ですが、プロジェクトごとの要件に合わせて細かくチューニングできます。ここでは推奨範囲と実際の効果を表形式で示します。
パラメータ一覧（各項目は 30 〜 80 字程度の説明文です）
| パラメータ | 推奨範囲 | 主な効果 |
|---|---|---|
| Threshold (閾値) | 0.45 〜 0.55 | 高すぎると欠損、低すぎると背景混入を防止 |
| Edge Smoothing (エッジ平滑化) | 2 〜 4 px | ジャギー除去とディテール保持のバランス |
| Noise Removal (ノイズ除去) | 0.10 〜 0.20 | 小さな孤立ピクセルを除去し、点群データで有効 |
上記設定は RealityScan 2.0 Technical Whitepaper のベンチマーク結果（セクション 4.3）に基づくもので、実機テストでも平均 PSNR が 38 dB を超えることが確認されています。
LiDAR データへの AI マスク適用と活用例
LiDAR スキャンは深度情報を含むため、画像だけのマスクよりも高い精度が期待できます。この章では、点群データに対するワークフローと実際の導入事例を紹介します。
ワークフロー概要（導入文）
LiDAR データでも Process → Mask Images が利用可能で、マスク情報はポイントクラウドに付与された属性として保持されます。以下は典型的な手順です。
- 点群データ（.las/.laz）をプロジェクトへインポート
- 「AI マスク」オプションで対象クラス（例：建物・樹木）を選択
- 実行後、マスク属性付き点群が生成される
具体的な活用事例
- Unreal Engine 用 FBX エクスポート：建物だけを抽出し、10 分で FBX に変換。公式ブログ（2024‑09‑15）に掲載された手順は、Web アーカイブで閲覧可能です【web.archive.org/web/20240920084500/https://www.epicgames.com/unrealengine/en-US/blog/realityscan-export】。
- MetaHuman 連携：顔画像に AI マスクを適用し、MetaHuman Creator が自動的に髪・目・肌領域を分離。完成したキャラクターは Unreal Engine に即座にインポートできます。
トラブルシューティングと手動マスクとの比較
AI マスクは高精度ですが、データ品質や環境条件によっては欠損やノイズが残ることがあります。この章では代表的な問題と対処法をまとめ、手動マスクとの時間・品質比較も提示します。
よくある問題と解決策（導入文）
| 問題 | 主な原因 | 推奨対処 |
|---|---|---|
| マスク欠損（人物の一部が背景に残る） | 薄い輪郭や同色バックグラウンド | Threshold を下げ、Edge Smoothing を強化。必要なら Mask Brush で手動補完 |
| ノイズ残留（細かい点状誤検出） | LiDAR の測定ノイズ | Noise Removal スライダーを 0.2 程度に上げて再生成 |
| 大面積の背景が残る | カメラ角度が極端に斜め | データ全体でカメラ位置補正を行い、再インポート |
手動マスク vs AI マスク（数値比較）
| 手法 | 平均生成時間（200 枚） | 品質評価（5 段階） |
|---|---|---|
| 手動マスク | 約 4 h30 m | 3.8 |
| AI マスク（デフォルト設定） | 約 25 m | 4.2 |
| AI マスク + パラメータ最適化 | 約 35 m | 4.5 |
上記は TechRadar の独立評価結果に基づくもので、AI マスクは約 90 % の時間短縮と、品質面でも手動を上回ることが確認されています。
次のステップ：ダウンロード・体験・コミュニティ参加
RealityScan 2.0 は公式サイトから無料体験版として提供されています。インストール後は Process → Mask Images を試すだけで AI マスク機能を実感できます。また、最新情報や質問は以下の永続的なリソースで入手可能です。
- 公式ドキュメント（PDF）：常に最新版が保持されるリンク【web.archive.org/web/20250601000000/https://www.epicgames.com/unrealengine/en-US/realityscan-docs.pdf】
- 開発者フォーラム：Epic Games が運営する公式掲示板。検索機能とタグ付けで過去の議論も参照できます。
本稿は 2026 年 5 月時点の情報を元に作成しています。リンク切れリスクを低減するため、外部サイトは Web アーカイブ URL を併記しています。