3次元点群処理とは？処理の流れや品質を左右するポイント、効率化の方法まで解説

3次元点群処理とは、計測した点群データを解析・加工し、実務で活用できる成果物へと整える工程を指します。

3次元点群処理を実施すれば、断面作成や土量計算、設計データとの比較など、さまざまな用途で点群データを活用できるようになります。

しかし、

「具体的にどのような流れで処理を進めればよいのかわからない」
「加工によって点群データの品質が低下しないか不安」

と感じている方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、3次元点群処理の基本的な流れから、品質を左右するポイント、さらには作業を大幅に短縮する効率化の方法までわかりやすく解説します。現場でのデータ活用をより円滑に進めたい方は、ぜひ参考にしてください。なお、一連の処理を効率よく行うには、専用の点群処理ソフトの導入が有効です。

3次元点群処理とは

3次元点群処理とは、3Dスキャナーやドローンなどで取得した3次元点群データを解析・加工し、活用可能な形に整える工程です。

取得した3次元点群データには、主に以下の情報が含まれています。

• 座標情報（X, Y, Z）：空間上の正確な位置を示す数値
• 色情報（R, G, B）：対象物の見た目を再現する色彩データ
• 反射強度：レーザーが跳ね返ってきた強さ

これらの情報を組み合わせることで、対象物の正確な寸法や断面形状、さらには周囲との位置関係を詳細に把握できるようになります。

ただし、計測したばかりのデータは膨大な情報の集まりにすぎません。そのため、実際の業務に役立てるには、用途に合わせて不要な点を取り除いたり、データを軽量化したりといった最適化の工程が不可欠です。

適切な処理を施した点群データは、建設や土木、森林管理など、幅広い分野での活用が可能になります。業界ごとの点群データの活用事例を詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

【業界別】点群データの活用事例を紹介！活用ステップや課題も解説

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3次元点群データを処理する5つのステップ

3次元点群データの処理は、計測から始まり、解析、活用へと段階を踏んで進めていきます。ここでは、基本となる5つのステップに沿って解説します。

STEP1：点群データを取得する

点群データの取得には、地上設置型3Dレーザースキャナー、ドローン、モバイルマッピングシステム（MMS）といった機材を用いるのが一般的です。

それぞれ計測精度や得意とする範囲が異なるため、現場の状況に合わせた使い分けが必要となります。

例えば、地上型3Dレーザースキャナーは高精度な計測を得意としますが、一度の設置ではスキャナーから直接見える範囲しかデータ化できません。対象物全体の形状をとらえるには、設置位置を変えながら複数回の計測を行い、後からデータをひとつに統合する必要があります。

一方、ドローンは広い範囲を短時間で効率よく取得できる点が強みです。ただし、雨や風などの天候や周囲の遮蔽物に左右されやすく、計測の条件によっては精度にばらつきが出るおそれもあります。点群データを取得する際は、求める精度と現場環境を照らし合わせ、最適な計測方法を選択してください。

STEP2：位置合わせ・ノイズ除去を実施する

取得した点群データには、人や車両、レーザーの乱反射などによって不要な点（ノイズ）が含まれるケースがあります。ノイズを放置したままにすると、データの見栄えが損なわれるだけでなく、解析結果に誤差が生じる原因にもなりかねません。

まずは、専用の点群処理ソフトを活用し、不要な点を取り除いていきましょう。また、複数の地点から計測を行った場合には、それぞれのデータをひとつの空間に正しく配置する「位置合わせ（レジストレーション）」を実施します。

複数の点群データを正確に重ね合わせることで、対象物全体の形状に一貫性が生まれ、高精度な3Dモデルや解析に活用できる高品質なデータの土台が整います。

STEP3：メッシュデータへ変換する

メッシュデータ（ポリゴンデータ）とは、三角形や四角形の面を無数に組み合わせて形状を表現するデータ形式を指します。点群データは点の集まりにすぎないため、そのままでは対象物の表面が透けて見えたり、境界が曖昧になったりする場合もあります。そのため、点同士を面でつなぎ合わせるメッシュ変換を行う工程が必要です。

点群データをメッシュ化するメリットは、対象物の形状を視覚的に把握しやすくなる点にあります。一方で、メッシュデータは点と点を直線で結んで面を構成するため、細部が角ばった形状になりやすい側面も否定できません。

実測値に近い滑らかな形状を再現するには、メッシュの密度（頂点数）を増やす調整が有効です。ただし、密度を上げすぎるとデータの容量が肥大化し、パソコンの動作が重くなる原因となります。そのため、最終的な用途に合わせて、再現性とデータ容量のバランスを考慮しながら変換作業を進めることが求められます。

STEP4：サーフェスデータへ変換する

サーフェスデータとは、数式によって曲面を定義し、形状を表現するデータ形式です。メッシュデータをサーフェスデータへと変換することで、多角形の集合体では表現しきれない滑らかな曲面を再現できます。

面として定義されたデータはCADソフトとの親和性が高く、正確な寸法確認や設計モデルへの反映、構造物同士の干渉チェックといった高度な検証作業を円滑に進められます。複雑な構造物を取り扱う現場では、点群やメッシュデータをあらかじめ部位ごとに分割し、各セクションを個別にサーフェス化する方法が一般的です。

分割して処理を行うアプローチは、各部位の形状特性に合わせた最適な局面定義を可能にし、最終的な3Dモデルの品質を安定させます。

STEP5：CADやBIMソフトに取り込む

土木・建設分野の実務において、点群データはCAD（Computer-Aided Design）やBIM（Building Information Modeling）へ取り込み、既存の設計図と連携させて運用する方法が広く普及しています。

サーフェス化したデータをCADへ取り込めば、、3Dモデルからの図面作成や精密な寸法測定を簡単に行えます。面データとして扱うことで、施工範囲の確定、高さや距離の正確な把握、さらには任意の位置での断面図作成といった工程が効率化でき、成果物の精度向上にもつながります。

また、BIMとの連携は、設計図と現況の点群データを重ね合わせて比較することが可能です。計測データを建築モデルへ反映すれば、設計値との差異や構造物同士の干渉箇所を3次元的に特定でき、設計検討から維持管理といった各業務の効率を改善できるでしょう。

3次元点群データの品質を左右するポイント

3次元点群データの品質を確保するには、位置合わせやノイズ除去、さらにはメッシュ化といった各工程において、精度の高い処理を積み重ねる必要があります。ここでは、3次元点群データの品質を左右するポイントについて解説します。

位置合わせ精度の確認

3次元データの品質管理において、位置合わせの精度確認は重要な工程です。位置合わせで生じる微細な誤差は、後続のメッシュ化や図面作成といった全工程の成果物に対して直接的な影響を及ぼします。

位置合わせは、基準点や既知の座標を用いて厳密に実施されますが、複数のデータを統合する過程で蓄積されるわずかなズレには細心の注意を払わなければなりません。個別データが正確な値を示していても、広範囲の点群を統合した際に、全体で数ミリから数センチ単位の歪みが生じます。

わずかな誤差でも、断面図の形状変化や土量計算の結果に差が出る可能性があるため注意が必要です。実務上の判断ミスを回避し、i-Construction等の基準に準拠した成果品を作成するためには、ソフトが算出する精度管理表や残差数値を詳細に確認し、位置合わせの結果を確実に検証することが求められます。具体的には、主要なポイントでの基準点測定や、閉合ルートの確保による誤差補正といった方法が有効です。

位置合わせの方法を詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

点群の位置合わせとは？主な方法やよくある課題、効率化について解説

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ノイズ除去の適切な範囲設定

点群データに含まれるノイズを過剰に削除した場合、本来必要な点まで消えてしまい、形状の再現性が低下する可能性があります。一方で、ノイズを残しすぎると構造物の形状が歪み、後続のメッシュ化や解析結果に悪影響を及ぼすため、除去範囲の慎重な見極めが必要です。対象物の特性や実務上の目的に応じて、ノイズ除去の範囲を適切に調整しなければなりません。

近年の点群処理技術では、AIの活用により、点群データに含まれる不要な点を自動的に除去したり、欠損している部分を周辺情報から補って推定したりする方法が開発されています。AI機能を搭載した点群処理ソフトの運用は、手作業による調整時間を削減し、効率的かつ高精度なノイズ除去を実現します。

ノイズ除去の方法を詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

点群データのノイズ除去とは？処理の重要性と効率化のポイントを紹介

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メッシュ解像度の設定

メッシュデータは、点群データの点同士を結んで面（ポリゴン）を構成し、物体の形状を再現するデータ形式です。生成されるメッシュの解像度は、最終的な再現性とデータ処理の負荷を左右する重要な要素となります。

メッシュ化の工程において、解像度が低すぎる設定では、地形や構造物の細やかな凹凸を正確に再現できず、形状精度が低下するため注意が必要です。特に、頂点数が少ない場合やスムージング処理を実施していない場合は、表面に角つきが生じ、滑らかな形状表現が難しくなります。

一方で、必要以上にメッシュを細かくしすぎると、データ容量が増え、後続の解析処理やソフト上での操作効率を低下させます。現況の可視化や断面図の作成、土量計算といった具体的な用途に応じて適切なメッシュ解像度を設定することが重要です。

メッシュ化の手順を詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

点群データのメッシュ化とは？基本的な流れやポイントを詳しく解説

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データ容量と処理環境の管理

点群データの容量が大きくなると、処理時間の増加やパソコンへの負荷が高まる原因となります。特に処理環境が不足している場合は、作業が途中で止まったり、操作が遅延したりする可能性があるため注意が必要です。

点群データはファイルサイズが大きくなりやすく、データの移行やアップロード、ダウンロードに時間がかかるケースが多く見られます。ネットワーク回線の帯域や通信速度を事前に確認し、大容量データの処理や転送に支障が出ない環境を整備しましょう。

また、物理的なハードウェアの性能に依存するローカル環境の制約を回避する方法として、クラウド型ソフトの活用も有効です。クラウド上での処理を選択することで、パソコンのスペックに左右されずに安定したデータ処理の負荷管理が可能となります。

点群データの容量を調整する方法を詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

点群データの容量問題を解決！大容量でも快適に扱える管理・運用ガイド

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3次元点群データの処理でよくある課題

3次元点群データを処理する際は、コスト面や作業負荷、高度な専門知識の習得など、さまざまな課題があります。続いては、3次元点群データの処理でよくある課題を解説します。

高額な導入コストが発生する

3次元点群データの処理では、3Dレーザースキャナーやドローンといった測量機材に加え、専用の点群処理ソフトの導入、さらに膨大な計算処理に耐えうる高性能パソコンやサーバー環境の構築など、高額な初期費用が発生します。

計測機材やソフトは高性能であるほど高額になりやすく、導入のハードルとなるケースも少なくありません。また、大容量データを処理するためには、一般的な事務用端末ではなく、高性能なパソコンやサーバー環境を確保する必要があります。

さらに、導入時の一時的なコストだけでなく、運用開始後もソフトのライセンス更新費用やシステム保守費用が継続的に発生します。点群データの活用目的を明確にしたうえで、必要な精度や機能、運用範囲を整理し、適切な投資計画を立てることが重要です。

処理が重くなりやすく手間がかかる

点群データはファイルサイズが膨大になりやすく、処理や管理に大きな負担がかかります。データの表示や編集に長時間を要するだけでなく、パソコンの性能が不足している場合には、ソフトがフリーズすることも少なくありません。

現場の規模によっては、データ容量が数百メガバイトから数十ギガバイト、なかには百ギガバイトを超えるケースもあり、一般的な事務用のパソコンでは処理能力が不足しており、対応に限界があります。

さらに、取得した点群データには、人や車両、レーザーの乱反射などによるノイズが含まれており、解析の前段階として不要な点を除去する作業が不可欠です。ノイズ除去は、手作業による細やかな調整を要する負荷の高い工程ですが、この処理を適切に実施しない限り、最終的な形状精度やモデルの品質を担保することはできません。

膨大なデータ処理に伴うハードウェアへの負荷と、品質維持のために欠かせない前処理の手間が重なることで、業務全体の工数が大幅に増加する可能性があるという点は運用の課題のひとつとなっています。

専門知識が求められる

点群データを図面化するには、専用の点群処理ソフトを用いてメッシュやサーフェスに変換する高度な処理工程が必要です。一連の処理には、測量や3次元データに関する深い専門知識が求められ、操作スキルの習得には時間がかかるケースも珍しくありません。

また、点群データの有効活用を定着させるには、システム環境の整備に加え、人材育成や継続的なトレーニングも必要です。しかし、社内に十分なリソースやノウハウがない企業の場合は、本来の業務と並行して教育対戦を構築する余裕がなく、運用体制の確率が遅れる要因となっています。

高度なスキルへの依存は、特定の担当者への業務集中や属人化を招き、プロジェクトの円滑な遂行を妨げる原因にもなります。こうした人材面での課題を解決する方法として有効な方法がクラウド型点群処理ソフトの導入です。近年では、AIによる自動クラス分類やノイズ除去機能を搭載したソフトも登場しており、専門知識がなくても一定品質以上の前処理を実施できるようになっています。

なかでも、クラウド型点群処理ソフトScanXは、点群データをアップロードするだけで独自アルゴリズムを搭載したAIが自動でクラス分類を実行するため、従来は手作業で行っていた分類や前処理の工程を削減できます。専門知識や経験の有無に左右されず、点群データの処理を迅速かつ効率的に進めたい場合は、まずは実際の操作画面で性能を確認してみてください。

3次元点群処理でクラウド型ソフトが選ばれる理由

クラウド型の点群処理ソフトを利用することで、3次元点群処理の作業を効率化できます。3次元点群処理でクラウド型ソフトが選ばれる主な理由は、以下の3つです。

初期費用を抑えられる

点群処理ソフトには、オンプレミス型（買い切り型）とクラウド型（サブスクリプション型）の大きく2種類があります。

オンプレミス型は、高性能なパソコンや専用サーバー、ソフトライセンス購入が必要となり、導入段階で多額の初期費用が発生します。数十万〜数百万円規模の設備投資が必要となるケースもあり、導入のハードルが高くなりやすい点が課題です。

一方、クラウド型の点群処理ソフトは、サービス提供側のサーバーリソースを利用するため、自社で高性能な計算環境を構築する必要がなく初期費用を抑えられます。月額料金の料金形態は、毎月の費用を把握しやすく、プロジェクトごとの経費算定や予算計画の策定を立てやすい点もメリットです。

パソコンの負荷を軽減できる

3次元点群処理では、膨大なデータを扱うため、パソコンのCPUやメモリなどのリソースが圧迫されるケースがあります。その結果、動作が重くなったり、場合によってはフリーズしたりするといった、作業効率の低下につながることも珍しくありません。特に、何千万点から数億点規模の点群データを扱う場合、ローカル環境では処理に時間がかかりやすく、高性能なワークステーションが求められます。

クラウド型の点群処理ソフトでは、点群データの処理をサーバー側で実行するため、パソコンへの負荷を軽減できます。処理中でも他の業務を並行して進められ、作業全体の効率化につながります。また、長時間のフリーズや処理待ちによる業務停滞を防げる点もメリットです。限られたパソコン環境でも安定して点群処理を進められるため、業務の継続性も確保しやすくなります。

AI活用で前処理を効率化できる

近年の点群処理ソフトでは、AIによる自動分類やノイズ除去機能が進化しています。搭載されたAI機能を活用することで、従来は手作業で行っていた前処理を効率化できます。

例えば、地表面・植生・構造物の分類やノイズ除去といった工程を自動化できるため、作業時間の短縮だけでなく処理精度の安定化にもつながります。

また、担当者ごとのスキル差による作業品質のばらつきを抑えられる点もメリットです。その結果、担当者は空いた時間を処理結果の確認や分析に時間を充てられるようになり、点群データの新たな活用や意思決定といったより付加価値の高い業務に専念できます。さらに、削減した工数を従業員の教育やトレーニングにも充てられるため、組織全体のスキル向上にもつなげられるでしょう。

クラウド型点群処理ソフト「ScanX」の特徴

クラウド型点群処理ソフトのScanXは、土木・建設分野における測量や設計、出来形確認など、さまざまな用途で活用されています。

ScanXの主な特徴は、以下の3つです。

初期費用を抑えて導入できる

ScanXの特徴のひとつは、初期費用不要の月額制で利用できる点です。サポート費用を含む月額29,800円から（税込）利用でき、高額な初期投資を抑えて導入できます。

また、Webブラウザ上で動作するため、高性能なパソコンや専用のサーバー環境を用意する必要もありません。機材や環境構築にかかるコストを抑えつつ、スムーズに3次元点群処理を始められるのがメリットです。

また、クラウド上でデータを管理・処理できるため、複数の現場や複数人で同時に作業を進められます。現場とオフィス間での情報共有や作業分担を効率的に実施できる点も強みです。

シンプルなUIで簡単に操作できる

ScanXは、直感的に操作できるシンプルなUIを採用している点も特徴です。不要な機能やボタンを省いた設計により、専門的なソフト操作に慣れていない担当者でも扱いやすくなっています。

点群処理は4ステップで設定できるため、特別なスキルや専門知識がなくても操作可能です。誰でも同じ手順で操作できるため、担当者による作業のばらつきを抑えられます。また、操作がシンプルなため、教育コストを抑えやすく、短期間で現場への定着を図れる点もメリットです。担当者が変更になった場合でもスムーズに引き継ぎができ、継続的な運用がしやすくなります。

AI自動クラス分類で点群処理を効率化できる

ScanXは、AIによる自動クラス分類機能を搭載しており、点群データの分類作業を効率化できます。点群データをアップロードするだけで、独自アルゴリズムにより地表面や建物・構造物といったクラス分類を自動で実行できます。

また、現場の特性に応じた設定も可能であり、用途に合わせて分類精度を調整できる点も強みです。手動での分類作業を削減できるため、3次元点群処理にかかる作業時間の短縮につながります。

さらに、ScanXは複数の点群データを並行して処理できるため、大容量データの処理も効率的に進められます。

処理速度の目安は以下のとおりです。※処理環境やデータ内容により変動します。

• 5ギガバイトのLASファイル：約1時間
• 10ギガバイトのLASファイル：約2時間
  

このように、AI自動分類と並列処理により、3次元点群処理の効率化と作業負担の軽減を実現できます。よりスムーズに点群処理を進めたい場合は、ScanXの利用を検討してみてください。

3次元点群処理は工程設計と環境整備が重要

3次元点群処理の品質を高めるためには、適切な工程設計と処理環境の整備が重要です。単にソフトを操作するだけではなく、前処理から成果物制作までの流れを適切に設計すれば、精度と作業効率を両立できます。

特に、位置合わせやノイズ除去といった前処理の精度は、最終的な成果物の品質に影響します。また、目的に応じたメッシュ設定やデータ整理を行うことで、不要なデータ量を抑えながら効率的に進めることが可能です。

さらに、3次元点群処理では大容量データを扱うため、処理環境の整備も欠かせません。高性能なパソコン環境を用意する方法だけでなく、クラウド型の点群処理ソフトの活用は環境構築の負荷を抑えながら効率的に作業を進められます。

クラウド型点群処理ソフトScanXは、月額29,800円（税込）から利用でき、初期投資を抑えて導入可能です。ブラウザ上で動作するため、特別な環境構築が不要であり、複数の点群データを並行して処理できる点も特徴です。3次元点群処理の効率的や作業負担の軽減を検討している場合は、ScanXの導入も選択肢のひとつとして検討してみてください。