点の集まりは、どうやって“形”になるのか——「砂つぶ」をかたちにする（メッシュとボクセル）

点の集まりは、どうやって“形”になるのか——「砂つぶ」をかたちにする（メッシュとボクセル）

おさらい：スキャンが測るのは「砂つぶ」

点群の回で見たとおり、3Dスキャンがまず手に入れるのは、空間にまかれた「砂つぶ（点）」の集まりです。

ただ、砂つぶは砂つぶ。スカスカで、まだ“面”がありません。画面で見ると、なんとなく物の形は浮かんで見えても、コンピュータにとっては「点が散らばっているだけ」。ここから、ちゃんとした“かたち”を立ち上げる必要があります。

そのやり方が、大きく二つ。メッシュとボクセルです。

やり方その①　メッシュ＝張りぼて

ひとつめが、メッシュ。ここでは主に「表面メッシュ」、つまり“ものの外側”をかたちにするイメージで話します。

近くにある点と点を、三角形でつないでいく方法です。三角形をびっしり並べて、表面に“皮”を張る。イメージは、お面や紙細工、お祭りの張りぼて。表面を覆う考え方なので、少なくとも見た目としては、外側に“皮”を張るイメージです。

得意なのは、見た目です。表面のかたちをきれいに再現できるので、3DCGやゲーム、スキャンした建物を画面で見せる場面では、多くの場合このメッシュが使われます。建物や文化財を3Dで保存して残したり、壁や床の表面の凹凸（たわみや変形）を確かめたり。「見て分かるかたち」がほしいときの定番です。

やり方その②　ボクセル＝積み木

もうひとつが、ボクセル。

こちらは発想が逆です。点をつなぐのではなく、空間そのものを、小さな立方体のマス目で埋めていく。いわば「3次元の方眼紙」。イメージは、積み木や、ブロックでできた世界です。

メッシュと大きく違うのは、空間のマスごとに「埋まっている／空いている」を扱えること。だから、物の表面だけでなく「どこに、何があるか」を、そのまま持てます。ロボットや自動運転が「どこにぶつかるか」を判断する地図、建設以外の例でいえば、医療のCT、土の体積を計算する——つまり“見た目”そのものよりも、“どこが埋まっていて、どこが空いているか”を扱いたい場面で、力を出します。ただし、マス目を細かくするほどデータは一気に重くなる。そこは弱みです。

どっちを選ぶ？ そして、どっちがBIMにつながる？

大きく見ると、メッシュは“表面（面）”を軽くなぞる見た目向き、ボクセルは“どこが埋まっていて、どこが空いているか”を扱いやすい解析向き。どちらが偉いという話ではなく、目的による使い分けです。同じ砂つぶでも、ほしい結果で、かたちの作り方を選ぶ、ということ。

そして、次回につながる大事な点を、ひとつだけ。BIMにつなげるには、できあがった形に「これは柱」「これは扉」といった意味を与える必要があります。機械学習や解析では、ボクセルのように空間を区切った表現が、その土台として使いやすい場面があります。いっぽうメッシュは見た目を伝えるのが得意ですが、そこから“柱”“扉”と読むには、もう一段の意味づけが必要です。

余談ですが、私たちも、建設という整いきらない現場で、この「測る→かたちにする」を毎日試しています。この連載も、その試行錯誤を、できるだけやさしく言葉にするためのものです。もし関心があれば、onetech.jp をのぞいてみてください。

まとめ、そして次の「なぜ？」

砂つぶをかたちにするには、表面に皮を張る「メッシュ（張りぼて）」と、空間をマスで埋める「ボクセル（積み木）」がある。見た目か、どこが埋まっているか。目的でやり方が変わる、という話でした。

ちなみに最近は、面でも積み木でもない、色つきの粒を重ねて見せる「ガウシアン」という新しい3D表現も出てきています。そして、そもそも写真だけから現実を起こす「フォトグラメトリ」は、連載の最終回でじっくり扱います。

ただ、ここまでで“かたち”はできても、コンピュータにとってそれは、まだ「ただの形」です。それが扉なのか、柱なのか、機械はまだ知りません。次回は、その形に「意味」が宿る話——「これは扉、これは柱」。いよいよ、BIMに踏み込みます。

連載「なぜ？3Dスキャンの素直な疑問」（全10回）

iPhoneの3Dスキャンにまつわる「なぜ?」を起点に、中学生でも雰囲気が分かるレベルまで、ひとつずつ噛み砕いていく連載です。（公開ずみの回はリンクから、これからの回は順次更新します）

• 第1回｜入口：3Dスキャンって、何種類あるの? ——測り方の道具箱

• 第2回｜点群①：LiDARは「面」が見えて、「角」が見えにくい ——その素直な理由（記事を読む）

• 第3回｜点群②：iPhoneで測ったのに、現場では使えない? ——ドリフトという落とし穴（記事を読む）

• 第4回｜点群③：同じ"光"で測っているのに、なぜ機械ごとに差が出るのか? ——据え置き・iPhone・ハンディの仕組み（記事を読む）

• 第5回｜位置推定：同じ道を走るのに、なぜウェイモとテスラは"見ているもの"が違うのか? ——地図と照らす派、景色で読む派（記事を読む）

• 第6回｜人間の空間認知：私たちも、目だけで歩いてはいない ——目・内耳・海馬の合わせ技（記事を読む）

• 第7回｜ロボティクス：掃除ロボも自動運転も、中身は同じ ——デモと現場のあいだ（記事を読む）

• 第8回｜メッシュ・ボクセル：砂つぶを、かたちにする ——張りぼてと積み木（本記事）

• 第9回｜BIM：かたちに「意味」が宿るとき ——これは扉、これは柱

• 第10回｜フォトグラメトリ：写真だけで、現実をそっくり起こす ——最初の問いに戻る

📚 マガジンでまとめて読めます：https://note.com/nkawam/m/m671deca67a4b

私たち One Technology Japan は、こうした3Dスキャンの得意・不得意を見極めて、現場で本当に使える形に落とし込むことに、日々取り組んでいます。よろしければ onetech.jp ものぞいてみてください。

形が見えてくると、不思議と、その先の「意味」まで知りたくなります。一歩進むと、次の問いが顔を出す。学びが続いていくのは、たぶん、そういうことなんだと思います。今日の小さな「なるほど」が、明日のあなたの好奇心につながりますように。

WHAT A WONDERFUL DAY TODAY!

出典・参考

• ポリゴンメッシュ（点群を三角形でつないで表面を再構成する考え方）の一般的な技術解説（例：Wikipedia「ポリゴンメッシュ」「サーフェス再構成」）

• ボクセル／占有グリッド（空間を格子で区切り、埋まっている／空いているを持つ表現）の一般的な解説（例：Wikipedia「ボクセル」）

• 3Dガウシアン・スプラッティング：Bernhard Kerbl ほか "3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering"（SIGGRAPH 2023）

• フォトグラメトリ（写真から3次元形状を復元する写真測量）の一般的な解説

• BIM／Scan to BIM（点群から意味づけされた建物モデルを起こす）に関する一般的な解説