RealityScan と Polycam の比較：iPhone 3Dスキャン機能・料金・おすすめシナリオ

1 アプリ概要と対応撮影モード

iPhone 上で手軽に 3D スキャンを行う際の代表的な選択肢は RealityScan（Epic Games 提供） と Polycam（Polycam, Inc. 提供）の 2 本です。本節では、両アプリが公式にサポートしている撮影モードと、その背後にある技術を概観します。
*どちらも LiDAR 搭載機種で高速スキャンが可能ですが、アルゴリズムの実装や追加機能に違いがあります。まずは共通点と相違点を整理しましょう。

1.1 RealityScan の主要モード

RealityScan は Epic Games が開発し、2023 年に iOS 向けに公開されたスキャンアプリです。公式ドキュメント（RealityScan ユーザーガイド）によると、以下の 3 種類のモードが利用できます。

• LiDAR モード
  LiDAR センサーから取得した深度情報をそのまま点群・メッシュに変換します。数十秒で粗い形状が生成され、後処理で高精細化が可能です。

• フォトグラメトリモード
  カメラ画像だけを用いて、テクスチャ付きの高解像度モデルを作成します。LiDAR が無い端末でも利用できますが、光量や撮影距離に依存します。

• Gaussian Splatting モード（2024 年リリース）
  Epic が 2024 年 3 月に発表した「Neural Rendering for Mobile」技術を採用し、点群の代わりにガウス分布（スプラット）でシーンを表現します。光沢や透明素材の再現性が従来手法より高く評価されています（Epic Blog – Neural Rendering on iOS）。

1.2 Polycam の主要モード

Polycam は 2020 年にリリースされ、現在は月額サブスクリプションで機能を拡張しています。公式サイト（Polycam Features）に記載された対応モードは次の通りです。

• LiDAR モード
  デバイス内蔵 LiDAR を直接利用し、リアルタイムで点群とメッシュを生成します。

• マルチモード撮影（Depth + Photo）
  RGB カメラ画像と深度情報を同時に取得し、フォトグラメトリと深度データの統合によって高精細かつ正確なモデルを作ります。この機能は iOS 16 以降で公式にサポートされています（Polycam Support – Multi‑Capture）。

• Gaussian Splatting モード
  2024 年 11 月のアップデートで追加された機能で、RealityScan と同様にニューラルベースのスプラット表現を提供します。公式リリースノート（Polycam Release Notes – v5.2）に詳細が記載されています。

ポイント：両アプリとも 2024 年に Gaussian Splatting を正式機能として導入しましたが、どちらも「将来のアップデート」ではなく、現時点で利用可能な機能です。

2 最新公式アップデート（2023‑2024）

本節では、RealityScan と Polycam が過去 2 年間に公式リリースした主な機能拡張を比較します。情報はすべてメーカーのプレスリリースまたは開発者向けドキュメントから取得しています（※脚注参照）。

2.1 RealityScan の自動化と外部データインポート

2024 年 3 月に公開されたバージョン 2.5 では、以下の機能が追加されました。

• 自動スキャンパイプライン
  ワンタップでカメラを回転させるだけで、シーン全体を自動的に撮影し、サーバ側で最適な撮影順序と露出設定を計算します。処理完了までの平均時間は 15 秒（公式ベンチマーク）です。

• SLAM データインポート
  外部の Simultaneous Localization and Mapping（SLAM）システムが生成した点群や分類ラベルを .ply/.pcd 形式で直接取り込めます。この機能は建築測量向けに設計され、公式ドキュメントに手順が掲載されています（RealityScan SLAM Import Guide）。

• クラウドベースノイズ除去
  Epic が提供する機械学習モデルがサーバ側で点群の外れ値を自動的に削減し、精度向上に寄与します。処理は非同期で行われ、ユーザー側のデバイス負荷はほぼゼロです（同上）。

2.2 Polycam のマルチモード切替と AI 補正

Polycam は 2024 年 11 月にリリースしたバージョン 5.2 において、以下の機能を公式に追加しました。

• シームレスモード切替
  撮影中に UI 上部のトグルボタンで LiDAR ↔︎ Multi‑Capture を即時に変更でき、撮影途中でもデータが統合されます。

• AI 補正（欠損領域自動埋め）
  Polycam 独自のディープラーニングモデルが、光沢や反射の強い表面で失われたテクスチャ情報を推測し、リアルタイムでメッシュに反映します。公式ブログ（Polycam AI Enhancement）によると、平均 PSNR が 3.2 dB 向上したことが報告されています。

• リアルタイムプレビュー
  撮影と同時に粗いメッシュが画面上に表示され、構図確認や再撮影の判断が容易になります（リリースノート参照）。

注意：2025 年以降の機能追加は公式からの発表があるまで言及しません。

3 精度比較と客観的評価基準

スキャンアプリの性能を数値で示すには、再現誤差・エッジ保持率・テクスチャ品質など複数指標を統合した評価が必要です。本節では、独立ベンチマーク機関「3DScanning Review」（2024 年版）による測定結果と、その評価方法の概要を示します。

3.1 評価基準の定義

各指標は 0‑100 点で正規化され、最終スコアは等重み平均（25%）で算出します。

3.2 ベンチマーク結果（2024 年版）

*数値は公式ベンチマークレポートの抜粋です（3DScanning Review – iOS 2024 Comparison)。

解釈ポイント

1. 幾何誤差：両アプリとも LiDAR ベースで 2 mm 未満の RMSE を実現していますが、Gaussian Splatting に切り替えると約 0.3 mm の改善が見られます。
2. エッジ保持：RealityScan は微細なエッジ再現にやや優れています。一方、Polycam は AI 補正の影響で若干ブレが生じるケースがあります。
3. テクスチャ品質：PSNR が 35 dB を超える Polycam の Gaussian Splatting が最も高く、光沢面や反射領域で顕著です。
4. 欠損領域補完度：Polycam の AI 補正は欠損領域の埋め込みに優れ、スコアが 88 と最高です。RealityScan は手動リペアが必要になる場面があります。

結論：総合スコアでは Polycam の Gaussian Splatting が最も高いものの、点群精度を重視する建築測量や SLAM データ統合シナリオでは RealityScan が依然として有力です。

4 操作フロー・学習コスト

3D スキャンアプリは「撮影」→「処理」→「エクスポート」の三段階で完結します。本節では、両アプリの典型的な UI フローと、初心者が習得するまでに要する時間を実測データ（公式チュートリアル再生回数）から提示します。

4.1 RealityScan の操作手順

RealityScan は「ワンボタン」アプローチを採用しており、初心者でも短時間で基本操作が可能です。

1. 起動 & シーン設定
   アプリを開き、ホーム画面の「自動スキャン」ボタンをタップ。簡単なチュートリアル（30 秒）で撮影範囲を確認できます。

2. 自動撮影
   デバイスが自ら 360° 回転しながら LiDAR と RGB カメラで同時取得します。撮影時間は約 12 秒です。

3. クラウド処理 & プレビュー
   データは暗号化された状態で Epic のサーバへ送信され、数秒以内にノイズ除去とメッシュ生成が完了します。プレビュー画面でモデル全体を確認できます。

4. エクスポート
   右上の「Export」ボタンから OBJ/FBX/USDZ など希望フォーマットを選択し、iCloud またはローカルに保存します。

学習コスト：公式ヘルプページ（RealityScan Getting Started）の動画平均視聴完了率が 93 %で、約 5 分 の操作時間で基本フローをマスターできます。

4.2 Polycam の操作手順

Polycam は機能が豊富な分、モード選択と AI 補正の概念を理解する必要があります。

1. 起動 & モード選択
   アプリ起動後に「Capture」画面へ遷移し、下部タブから LiDAR または Multi‑Capture を選びます。各モードの説明がポップアップで表示されます（10 秒程度）。

2. 撮影
   カメラガイドに従い対象物をゆっくり回転させると、リアルタイムで点群と粗メッシュが画面左側に描画されます。マルチモードでは深度情報も同時取得します。

3. AI 補正
   撮影完了後、AI が自動的に欠損領域を埋め、テクスチャのノイズ除去を行います。この処理は端末内で 15‑20 秒かかりますが、進捗バーで確認できます。

4. エクスポート
   完成モデルを「Share」ボタンから OBJ/GLB/USDZ/FBX のいずれかにエクスポートし、メールやクラウドへ送信します。

学習コスト：Polycam の公式チュートリアル（Polycam Academy）は平均再生時間 8 分で、モード切替と AI 補正の概念を含めた全体フローが理解できる構成です。初心者は 10 分 程度で基本操作に慣れられると報告されています（同サイトのユーザー調査）。

4.3 比較まとめ

5 料金体系とエクスポートフォーマット

選択時に重要なのは「コスト」と「出力形式の対応範囲」です。以下では、2024 年 12 月時点で公式に公表されているプランを比較し、主要なファイル形式との互換性をまとめます（※価格は米国ドルベース、為替変動により変わる可能性があります）。

5.1 サブスクリプションプラン

情報源：RealityScan の価格ページ（Epic Store – RealityScan Pricing）および Polycam の公式プラン表（Polycam Pricing）。

5.2 対応エクスポートフォーマット

各フォーマットの詳細は公式エクスポートガイド（RealityScan: Export Formats / Polycam: Export Options）をご参照ください。

5.3 コスト選定の指針

• 大量スキャンが必要 → RealityScan Pro の方が月額が安く、点群インポート機能も付随します。
• AI 補正や Web 向け出力が必須 → Polycam Pro が GLB 出力と高度なテクスチャ補完を提供します。

6 対応デバイス・業務シナリオ別おすすめ度

最後に、実務での使用ケースごとにどちらのアプリが適しているかをまとめます。情報は公式ハードウェア要件（RealityScan: Device Requirements / Polycam: Supported Devices）に基づき、実務経験者のフィードバックを加味しています。

6.1 ハードウェア要件（2024 年時点）

両アプリとも非 LiDAR 機種でのフォトグラメトリは可能ですが、精度と処理速度に大きな差が出ます。

6.2 シナリオ別評価（総合スコア 5 点満点）

推奨コメント

• 建築測量：RealityScan の点群精度と SLAM データインポートは、大規模プロジェクトでのデータ統合に最適です。
• プロダクトモデリング：Polycam の AI 補正が光沢面や細部の欠損を自動的に埋め、GLB 出力で Web 表示も容易です。
• AR コンテンツ：両者とも USDZ に対応していますが、Polycam は GLB も同時出力できるためクロスプラットフォーム展開に有利です。

7 まとめと次のステップ

本稿では、RealityScan と Polycam の公式情報を基に機能・精度・価格・対応デバイスを体系的に比較しました。主な結論は以下の通りです。

1. 技術面：2024 年以降、両アプリとも Gaussian Splatting を正式搭載し、ニューラルレンダリングで光沢素材の表現が向上しています。
2. 精度：ベンチマークでは Polycam の AI 補正が欠損領域補完に優れ、総合スコアはやや上回ります。一方、RealityScan は点群精度と SLAM データ統合で建築測量に強みがあります。
3. 操作性：RealityScan の自動パイプラインは初心者向けで学習コストが低く、Polycam は多機能ゆえにやや高めですが、チュートリアルが充実しています。
4. 料金と出力：どちらも無料版がありますが、無制限スキャンとフル解像度 Gaussian Splatting が必要な場合は有料プランへの加入が前提です。エクスポート形式は Polycam が GLB を追加でサポートしている点が差別化要因です。

次に取るべき行動例

• 建築・測量担当者 → RealityScan Pro の 30 日間無料トライアルを利用し、SLAM データのインポートワークフローを検証する。
• プロダクトデザイナー → Polycam Pro にサブスクライブし、AI 補正が有効な光沢素材のスキャンを数件テストして、GLB 出力で Web ビューアに組み込む。
• AR 開発者 → 両アプリとも USDZ エクスポートを試し、Unity と ARKit のインポート速度・品質を比較する。

参考文献（2024 年時点）

1. Epic Games, RealityScan Documentation, https://www.epicgames.com/realitiescan/docs (アクセス日: 2024‑12‑01)
2. Epic Games Blog, “Neural Rendering on iOS”, https://www.epicgames.com/blog/neural-rendering-ios (2024‑03‑15)
3. Polycam, Features Overview, https://poly.cam/features (アクセス日: 2024‑11‑20)
4. Polycam Support, “Multi‑Capture Guide”, https://support.poly.cam/en/articles/1234567-multi-capture (2024‑07‑10)
5. Polycam Blog, “AI Enhancement for 3D Scans”, https://poly.cam/blog/ai-enhancement (2024‑11‑05)
6. 3DScanning Review, iOS 2024 Comparison Report, https://www.3dscanningreview.com/ios-2024 (2024‑09‑30)
7. Apple Developer Documentation, “LiDAR and Depth APIs”, https://developer.apple.com/documentation/arkit/liDAR_and_depth_api (アクセス日: 2024‑12‑01)

※本稿の全データは公式情報および独立ベンチマークに基づき、2025 年以降の未発表機能は含んでいません。