物理世界をデジタルに落とし込む

今のこの瞬間を保存する

ガウシアンスプラッティングの専門家⁠

私たちは、最先端の3Dレンダリング技術であるガウシアンスプラッティングの専門家です。この革新的な技術を活用し、従来のポリゴンベースのレンダリングでは実現できなかった高精度で軽量な3Dシーンの再構築を提供します。点群データを基に、リアルタイムで滑らかな3Dモデルを生成し、現場での効率を飛躍的に向上させることが可能です。

ガウシアンスプラッティングを用いた私たちのソリューションは、建築、文化遺産保護、エンターテインメント業界など、幅広い分野で応用されており、デジタルツインやメタバースの構築においても強力なパフォーマンスを発揮します。

代表　今井翔太

ニューヨークの美術大学 School of Visual Arts のCG学科を卒業後、アメリカと日本でCGIのテクニカルアーティストとして活動。Nuke や Arnold、HDRI撮影の講師を務め、EPIC GAMESではUnreal Engineのエヴァンジェリストとして活躍。その後、フォートナイトのコミュニティマーケターを経て、独立。現在は、最先端の3D技術を駆使したソリューションを提供しています。

DUAL SLAMによる精度向上

趣味をただの楽しみ以上のものにする場合でも⁠、
これは同じです⁠。創造的なプロジ⁠ェクトを世界に
発信する計画の途中であ⁠っても⁠、同じことが
言えるでし⁠ょう⁠。

ドローンによる広範囲な撮影

趣味をただの楽しみ以上のものにする場合でも⁠、
これは同じです⁠。創造的なプロジ⁠ェクトを世界に
発信する計画の途中であ⁠っても⁠、同じことが
言えるでし⁠ょう⁠。

次世代のデジタル革命を、あなたのビジネスに

最先端の3D技術で、現実世界とデジタル空間をシームレスに結びつけます。NeRFやガウシアンスプラッティング、SLAMを駆使し、圧倒的な精度とリアルさを誇る3Dシーンの構築を実現。私たちのソリューションは、リアルタイムでの3Dスキャン、デジタルツインの構築、そしてメタバースの未来に欠かせない基盤を提供します。

業界最高水準の技術力を持つチームが、スマートシティ、建築、文化遺産保護から、エンターテインメントやクリエイティブ分野に至るまで、幅広い業界に向けた革新的なソリューションを提案します。

  • ジオマティクス

    現場作業の効率を飛躍的に向上させる、リアルタイムの3Dスキャンとモデリング技術を提供。DEM/DSMデータを活用し、空中と地上からの情報を融合することで、正確で迅速な測量や地形解析を実現します。

  • スマートシティ

    都市管理の未来を支えるBIM/CIM技術。地上と地下空間のデータを統合し、スマートシティや都市再生プロジェクトにおいて、ライフサイクル全体での効率的なデジタル管理を実現します。

  • 緊急時対応・災害・事故

    リアルタイムで現場の3Dデータを取得し、AIによる状況認識と迅速な意思決定をサポート。災害や緊急事態において、正確な情報を指揮系統に提供し、迅速な救助活動を支援します。

  • 文化観光・文化財保存

    観光地や文化遺産をセンチメートル単位でリアルに復元し、オンラインでの観覧やバーチャルツアー体験を提供。実際の風景とバーチャルな体験を組み合わせ、観光地の管理や新たな観光コンテンツの開発を支援します。

  • エネルギーと鉱業

    エネルギーや鉱業のデジタル化を加速させるソリューション。デジタル鉱山の構築、杭の測定、電力インフラの点検など、多様なニーズに対応し、効率的かつインテリジェントな管理を実現します。

  • メタバース・デジタルツイン

    リアルとバーチャルを融合させた1:1の空間再現技術を提供。個別にカスタマイズされたメタバース体験を実現し、エンターテインメントやビジネスの分野で新たな価値を創出します。

 FAQ

  • 3Dグラフィックスやコンピュータビジョンにおける技術の一つで、物体やシーンを点群（ポイントクラウド）として表現し、それをガウス分布に基づくぼんやりとした点として視覚的に表現する方法です。この手法は、複雑な3Dモデルやシーンを効率的にレンダリングするために使用され、特にリアルタイム性が求められるアプリケーションや、大規模なデータセットを扱う場合に有効です。

  • 光を利用して対象物までの距離を測定する技術です。具体的には、レーザー光を発射し、その光が対象物に反射して戻ってくるまでの時間を測定することで、対象物までの距離や形状を高精度に把握します。

  • 日本語で「自己位置推定と環境地図作成」を指し、ロボティクスや自動運転などの分野で広く使われている技術です。SLAMは、移動するロボットやデバイスが未知の環境内で自分の現在位置を推定しながら、同時にその周囲の地図を作成するためのアルゴリズムの一群を指します。

  • ニューラルネットワークを用いて3Dシーンの高精度な再構築を行う技術です。NeRFは、2Dの画像データから3Dのシーンを再現し、特に複雑な光の反射や奥行きを含むリアルな描写が可能です。

    NeRFの仕組みでは、ニューラルネットワークに2D画像とその撮影位置などのカメラパラメータを入力することで、シーン内の各ピクセルがどの方向からどの色の光を放つかを学習します。これにより、視点を変えても3D空間内のシーンをリアルタイムでレンダリングすることができ、まるで異なる角度から写真を撮ったような新しい画像を生成できるのが特徴です。

  • ロボットや自動車が移動中に自身の位置を推定する方法。SLAMではこの情報を使って自己位置を推定します。

  • ニューラルレンダリングは、AIとニューラルネットワークを使用して高品質な3Dシーンや画像を生成する技術です。従来のポリゴンベースのレンダリングに比べて、よりリアルな視覚表現が可能であり、特に映画制作やゲーム開発、仮想現実（VR）、拡張現実（AR）での活用が注目されています。NeRF（Neural Radiance Fields）もこの技術の一種です。

  • デジタルツインは、物理的なオブジェクトやシステムをデジタル空間にリアルタイムで再現する技術です。これにより、実際の環境を仮想空間でモニタリングしたり、シミュレーションを行うことが可能になります。産業分野では、スマートシティ、製造、医療などでの活用が期待されています。また、建築分野ではBIM（Building Information Modeling）との連携が進んでいます。

  • 深層学習を使った点群データ（Point Cloud）の処理技術が進化しています。これにより、より正確な3Dシーンの認識、分類、再構築が可能となり、ロボティクスや自動運転車の障害物認識、建築物のデジタル化など、多様な応用が期待されています。例えば、PointNetや**PointNet++**は、点群データの認識や解析に使われる深層学習モデルです。

  • ドローンを使った高精度な3Dマッピングとスキャン技術が急速に進化しています。LiDARやカメラ技術と組み合わせることで、広範囲のデータを効率的に取得し、建築、農業、災害対策、考古学などさまざまな分野で活用されています。