インダストリー4.0メタバース解放：AR/VR、AI、3Dテクノロジーが次の産業革命を牽引する方法

没入型ミックスドリアリティと拡張現実技術は、ビジネスイノベーションと拡大の重要な推進力となっている。これらの技術は、企業が運営する方法、顧客とやり取りする方法、目標を達成する方法を変革することで、多くの業界で大きな影響を与えている。

まだ幼児期にあるが、ARとVRは2027年までに世界で1億人を超えるユーザー数に達することが予測されている¹。この傾向を認識することで、AR/VRアプリ開発サービスを利用してユーザーに没入型体験を提供する企業は、今後も成功することができる。

AR/VRとは

ユーザーのデジタルワールドとの認識とやり取りを改善することを目的とした、オーグメンテッドリアリティ（AR）とバーチャルリアリティ（VR）は、2つの異なるが関連した技術である。ARとVRの主な違いは、使用するデバイスと体験の性質である。ARは現実世界の環境で行われ、VRは完全に仮想的なものである。

ARとVRは、没入型テクノロジーの一種であるXR（拡張現実）に含まれる。ミックスドリアリティ（MR）もあり、基本的にオーグメンテッドリアリティ（AR）とバーチャルリアリティ（VR）の組み合わせである。MRは物理世界とデジタル世界を組み合わせて、両者が共存し、リアルタイムで通信する空間を作り出す。

オーグメンテッドリアリティ（AR）は、デジタルデータを現実世界の環境に重ね合わせることで、ユーザーの認識とやり取りを改善する。デジタルコンテンツは通常、スマートフォン、タブレット、または専用のARグラスを使用してリアルタイムで表示される。

AR技術を使用するユーザーは、仮想オブジェクトを表示し、操作することができる。ARアプリケーションは、製造、建設、小売、ヘルスケアなど、さまざまな業界で見られる。

バーチャルリアリティ（VR）は、ユーザーを完全にデジタル環境に没入させることができる。VRヘッドセットを着用したユーザーが入る仮想世界は、インタラクティブで、ユーザーの動きに応じて反応することができる。

この技術は、ユーザーに「仮想環境の中にいる」という感覚を与えることで、没入感と存在感を提供することを目的としている。ARとVRの両方に独自の特徴があり、ビジネスに面白い機会を提供する。

さらに興味深いのは、これらの没入型ミックスドリアリティ技術が、3D人工知能（AI）、機械学習（ML）、クラウドサービス、IoT（モノのインターネット）と組み合わせて、企業のトレーニング、設計、エンジニアリング、生産、ロボティクス、自動化などの分野で活用されていることである。結果として、製造、ヘルスケア、テクノロジー、建設、エネルギー、自動車、航空宇宙、金融サービス（以下に示す）などの企業は、競争力が高まり、将来の成長に向けて適切に位置付けられている。

最終的に、これらの技術は、企業がより賢い決定を下し、顧客に優れたサービスを提供するために、人間の資本を仮想的に補完するために利用されている。そうすることで、企業は、顧客に、エンドユーザーであるか、サプライチェーン上のパートナーであるかに関係なく、より強力で、より個別化された体験を提供することができる。すべての場合において、賢い、気づかい、成功した企業は、クラウド環境にワークロードインフラストラクチャを移行して、新しいツールをスケーラブルな運用で立ち上げ、管理している。

没入型ミックスドリアリティが企業に課す課題

課題は、これらの技術が大量のデータを必要とし、高速で大量のデータを処理する能力が必要であり、伝統的なオフィス環境ではしばしば許可されないコンピュータ環境でプロジェクトをスケーリングできることである。

「インダストリー4.0」をメタバースを通じて活用しようとする企業は、現実世界と仮想世界の正確で一貫した融合が必要である。これは、複雑なモデルやシーンを写真のようにリアルな詳細でレンダリングし、正しい物理的な位置（現実世界と仮想世界の両方に関して）で、正しいスケールで、正しいポーズでレンダリングすることを意味する。例えば、航空機エンジンのコンポーネントを設計、製造、または修理するために、AR/VRを使用する場合の精度と正確性を考えてみよう。

これは、1つまたは複数のサーバーからの離散GPUを使用し、レンダリングされたフレームをワイヤレスまたはリモートでヘッドマウントディスプレイ（HMD）に配信することで実現される。例えば、Microsoft HoloLensやOculus Questなどである。

没入型ミックスドリアリティにおける3DとAIの重要性

ミックスドリアリティアプリケーションでは、オブジェクトのモデルまたはデジタルツインを正確に重ね合わせることが必要である。これにより、組み立てやトレーニングのための作業指示を提供し、製造におけるエラーや欠陥を検出することができる。ユーザーはオブジェクトを追跡し、作業の進行に応じてレンダリングを調整することもできる。

ほとんどのオブジェクト追跡システムは、デバイス上で2D画像と/orマーカー追跡を使用している。これにより、3Dでは精度の高い深度推定ができないため、スケールとポーズの精度も低くなる。つまり、ユーザーは1つの角度と/or位置から見ると良好な一致を見せるかもしれないが、6DOFでユーザーが移動すると、重ね合わせがずれる。さらに、オブジェクトの検出、識別、スケール、向きの推定（オブジェクト登録と呼ばれる）は、ほとんどの場合、計算的に、または標準のトレーニングライブラリ（例：Google MediaPipe、VisionLib）を使用して行われる。これは、手、顔、カップ、テーブル、椅子、車輪、正方形構造など、規則的で、または小さくてシンプルなオブジェクトではうまく機能する。しかし、企業のユースケースでは、大規模で複雑なオブジェクトの場合、ラベル付きのトレーニングデータ（特に3D）が容易に利用できないため、2D画像ベースの追跡を使用してオブジェクトを正確に同期し、重ね合わせ、追跡することは困難である。

企業レベルのユーザーは、没入型ミックスドリアリティ設計/ビルドプロジェクトに3D環境とAI技術を活用することで、これらの課題を克服している。

ディープラーニングベースの3D AIにより、ユーザーは、任意の形状とサイズの3Dオブジェクトを、3D空間で高精度で識別することができる。これらのアプローチは、任意の形状に対してスケーラブルであり、企業のユースケースで複雑な3Dモデルとデジタルツインをレンダリングする必要がある場合に使用することができる。

これは、部分的に完成した構造と完全な3Dモデルを登録することも可能にするため、継続的な建設と組み立てにも対応できる。ユーザーは、このプラットフォームアプローチを使用して、オブジェクト登録とレンダリングでミリメートル精度の精度を達成することができる。これらのアプローチは、デバイスのみのアプローチの限界を克服し、企業アプリケーションで実際に現実世界と仮想世界を融合させることを可能にする。トレーニング、組み立てでのエラー検出、3D設計とエンジニアリングでのライフサイズレンダリングと重ね合わせなど、多くの用途が可能になる。

クラウド環境で作業することの重要性

企業と製造業者は、これらの技術を設計して展開する際に注意する必要がある。プラットフォームの違いは、使用する目的と最適化のレベルによって大きく異なるからである。

AR/VRなどの技術は、数年前から使用されてきたが、多くの製造業者は、デバイス上で仮想ソリューションを展開し、すべての技術データをローカルに保存している。これにより、必要なパフォーマンスとスケーラビリティが制限される。新しい製品の設計や仮想ビルドアウトの最良の方法を理解するために重要な組織間の知識共有の能力も制限される。

しかし、企業は、クラウドベース（またはリモートサーバーベース）のAR/VRプラットフォームを活用することで、これらの限界を克服している。これらのクラウドプラットフォームは、業界のイノベーションをスピードとスケールで推進するために必要なパフォーマンスとスケーラビリティを提供する。ildouts。企業は今日、これらのクラウドベース（またはリモートサーバーベース）のAR/VRプラットフォームを、分散クラウドアーキテクチャと3DビジョンベースのAIによって推進することで、これらの限界を克服している。これらのクラウドプラットフォームは、業界のイノベーションをスピードとスケールで推進するために必要なパフォーマンスとスケーラビリティを提供する。