3DCG制作におけるデータ前処理の自動化
2026.10.27
導入背景・課題
自動車関連の3DCG制作において、設計用データ（CADベース）をそのまま使うとシートやハンドルが固く見えてしまうため、クリエイターが手作業で丸みやシワといった細やかな表現を追加する作業が必要である。
しかし、その準備段階として、設計データを「加工しやすい網目（メッシュ）構造」にきれいに張り替える作業（リトポロジー）に膨大な手作業の工数がかかっていました。
市販の自動変換ツールを適用しようとしても、残すべき製品の鋭い角が丸まってしまったり、データ容量を軽くしようとすると形状が崩壊して穴が空いてしまうという問題があり、実用化の大きな壁となっていた。
しかし、その準備段階として、設計データを「加工しやすい網目（メッシュ）構造」にきれいに張り替える作業（リトポロジー）に膨大な手作業の工数がかかっていました。
市販の自動変換ツールを適用しようとしても、残すべき製品の鋭い角が丸まってしまったり、データ容量を軽くしようとすると形状が崩壊して穴が空いてしまうという問題があり、実用化の大きな壁となっていた。
解決策
AI開発で用いられる「最適化技術」や数理計算を応用し、データ加工を自動化する独自のシステムを開発した。
「元の形状の維持」と「データ容量の軽量化」という相反する条件の最適なバランスをシステムに自動で探し出させるアルゴリズムが組み込まれており、クリエイターが後続の編集作業をしやすいものを出力することができる。
あえて全ての工程を自動化するのではなく、システムは「クリエイターが最も加工しやすい完璧なベース素材を作ることに特化」させ、人とAIの役割を明確に分けたことがポイント。
「元の形状の維持」と「データ容量の軽量化」という相反する条件の最適なバランスをシステムに自動で探し出させるアルゴリズムが組み込まれており、クリエイターが後続の編集作業をしやすいものを出力することができる。
あえて全ての工程を自動化するのではなく、システムは「クリエイターが最も加工しやすい完璧なベース素材を作ることに特化」させ、人とAIの役割を明確に分けたことがポイント。
効果
手間のかかる単純作業が自動化されたことで、クリエイターは製品の魅力を引き出すクリエイティブな細やかなの表現の付与といった本質的な作業に集中できる環境が整い、制作プロセス全体の効率化が実現した。
