【2026】3Dモデル生成AIとは？注目ツールと活用事例を解説

近年急速に進化する生成AIは、3Dモデルの自動生成にも革新をもたらしています。画像やテキストから高精度な3Dデータを作成できるツールが登場し、ゲーム・建築・製造業など幅広い分野で活用が進んでいます。

本記事では、主要なAIベースの3Dモデリングツールの仕組みや注目ツール、実際の活用事例から、導入のメリット・課題までを見ていきましょう。

AIによる3Dモデル生成技術とは何か

AIによる3Dモデル生成技術は、テキストや画像といった2Dデータから、立体的な3Dモデルを自動的に作成するAI技術です。

これまで手作業で時間と技術を要した3Dモデリング作業が、AIの活用によって効率化され、制作コストの削減や開発スピードの向上に大きく寄与しています。現在では、ゲーム開発・映像制作・建築設計・製造シミュレーションなど、多岐にわたる分野で注目されています。

テキストや画像から立体を作る技術

AIによる3Dコンテンツ生成は、入力されたテキストや画像、スケッチといった情報をもとに、奥行きや形状を推定し、立体的なデータ構造を出力します。

例えば「赤いスポーツカー」といった短いテキストプロンプトから、ボディの構造、ホイールの形状、素材の質感までを自動で構築するAIも登場しています。画像からの生成では、1枚または複数の画像をもとに視点の異なる情報を推定し、立体データに変換する手法が一般的でしょう。

3Dモデルの自動生成に取り組む中で、テクスチャ用の素材やビジュアルイメージとしてAIイラストを併用したいと考える方も多いのではないでしょうか。

AIを使えば、必要な世界観やスタイルのイラストを短時間で作成でき、3D制作と組み合わせることで表現の幅が大きく広がります。

下記の記事では、そうしたAIイラストの活用を安全かつ効果的に行うためのポイントを解説しています。著作権に配慮したプロンプトの書き方や、商用利用に適したツールの選び方、無料で使える信頼性の高いサービスなど、実務レベルで活用したい方にとって役立つ情報が詰まっています。

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背景技術にある深層学習と3D再構築アルゴリズム

このような自動生成を支えるのが、ディープラーニングと呼ばれるAI技術です。

特に、畳み込みニューラルネットワークやトランスフォーマーといったモデルが、画像やテキストから意味を抽出し、3D空間上での形状予測に応用されています。また、3D再構築には、ボクセルベース、メッシュベース、NeRFなど多様なアプローチがあり、用途や精度に応じて使い分けられています。

3Dコンテンツ生成AIツールとその特徴

AIを活用した3D生成ツール市場では、用途やユーザー層に応じてさまざまなツールが登場しています。操作の簡単さを重視したツールから、研究開発レベルの柔軟なカスタマイズが可能なオープンソースモデルまで、そのバリエーションは多岐にわたります。

1. Tripo AI
2. Meshy
3. Kaedim
4. DreamGaussian

ここでは代表的な4つのツールを取り上げ、それぞれの機能や特長を見ていきましょう。

①Tripo AI

Tripo AIは、テキストと画像の両方を入力として扱うことができる、直感的かつ高機能な3Dデータの生成AIツールです。

簡単なプロンプトや画像を用意するだけで、高解像度で滑らかなジオメトリを持つ3Dモデルを素早く生成できます。自動リギング機能やスタイル変更機能も搭載されており、モデルにアニメーションを加えることも可能です。生成されたモデルはダウンロードして外部の3Dツールに取り込むこともできるため、制作フローに柔軟に組み込めるでしょう。

初回は無料クレジットでの試用が可能で、有料プランに移行することでより高機能な出力も解放されます。特に、Tripo 2.5以降ではアルゴリズムが大幅に強化されており、より現実的で自然な立体表現が可能になっている点が特長です。

操作画面もわかりやすく設計されているため、初心者からプロフェッショナルまで幅広い層に支持されています。

②Meshy

Meshyは、オンラインでもローカル環境でも利用できる柔軟性を持つ3Dモデリングの生成AIツールです。

画像やテキストプロンプトを入力することで3Dモデルを自動生成でき、さらにUVマッピングにも対応しているため、生成後すぐにテクスチャの作成や編集が可能です。また、リメッシュやジオメトリの最適化によって、軽量かつ扱いやすい3Dモデルへの変換が行える点も大きな魅力でしょう。

ブラウザベースで動作するため、インストール作業は不要で、すぐに試用できるのも利便性の高いポイントといえます。無料プランでは一部機能に制限がありますが、有料版を利用することで本格的な出力や高度なカスタマイズが可能になります。

プロトタイプの制作や、簡易的なモデリングが求められるプロジェクトにおいて、コストと時間を抑えながら導入できる実用性の高いツールです。

③Kaedim

Kaedimは、2D画像をもとに短時間で3Dメッシュを自動生成できるAIツールで、特にゲーム開発やメタバース設計など、スピード重視の制作現場での採用が増えています。

1枚の正面図などから立体的な形状を作り出す機能を持ち、生成されたモデルには自動で法線処理や形状の最適化が施されるため、そのままゲームエンジンや3DCGソフトに取り込むことが可能です。また、軽量なモデル形式を採用しているため、リアルタイムレンダリングにも適しており、低スペック環境でも扱いやすいという利点があります。

UIも直感的でわかりやすく、専門的な設定を必要としないため、非エンジニアでも簡単に3Dモデル生成に取り組むことができるでしょう。

商用利用可能なライセンスも整備されており、企業での業務利用にも安心して導入可能です。

④DreamGaussian

DreamGaussianは、主に研究開発や高度な3Dプロジェクトで使用されるオープンソースの3Dコンテンツの生成AIです。

複数の画像や異なる視点のマルチビュー情報をもとに、立体的な形状を推定・構築する仕組みが採用されています。そのため、非常に滑らかで自然な曲面を持つジオメトリの再現に優れており、有機的なオブジェクトや複雑な構造物の生成に向いています。

GitHub上でコードが公開されており、開発者や研究者は自由にカスタマイズや拡張が可能ですが、その反面、導入にはある程度の環境構築スキルが求められる点がデメリットです。

技術的なハードルはありますが、精度や柔軟性を重視するユーザーにとっては非常に強力な選択肢となるでしょう。

3Dデータの生成AIの活用分野と導入事例

3Dモデリングの生成AIは、従来の手作業によるモデリング工程を大幅に短縮し、迅速かつ柔軟なデザイン制作を可能にします。特に、試作やコンセプト設計が求められる現場での導入が進んでおり、業界ごとに異なる形で活用が広がっています。

1. Little Buffalo Studios社：ゲーム制作での効率化
2. 日立製作所：製造業・建築での試作モデリング
3. OnePlanet社：XR・メタバース・AR開発との統合

それぞれの事例を探っていきましょう。

①Little Buffalo Studios社：ゲーム制作での効率化

ゲーム開発では、キャラクターや背景などの膨大な3Dアセットを短期間で制作する必要があり、制作スピードと品質の両立が大きな課題となっています。

Little Buffalo Studios社では、こうした課題に対応するために、Kaedimの3D生成AIを導入し、制作工程の大幅な効率化に成功しました。

同スタジオでは、従来と比べて20倍の速度でゲーム空間を構築することが可能になり、短期間でより広大かつ複雑な世界観を持つ作品を展開できるようになっています。モデル制作にかかる人的コストや時間を削減しながらも、品質を損なうことなく量産体制を整えることができた点は、生成AIならではの強みといえるでしょう。

複数の人気ツールを比較し、それぞれの特徴や得意なジャンル、使いやすさについて丁寧に解説されています。実際の出力例や利用シーンを踏まえながら紹介されているため、「どのツールを選べばいいか迷っている」「商用利用に向いているツールを知りたい」といった方にとって非常に参考になるでしょう。

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②日立製作所：製造業・建築での試作モデリング

設計・製造の分野では、部品や設備の3Dモデルをもとに試作やシミュレーションが行われます。近年ではスケッチや2D図面から立体モデルを起こすニーズが高まり、生成AIが活用されるケースが増えています。

• 手書きのアイデアスケッチから3Dモデルを生成
• 形状検討用のモデルを即座に出力し、チーム内で共有可能
• 既存データから類似形状を自動生成し、設計バリエーションを検討できる

日立製作所が開発した手描きスケッチからの3Dモデル生成AIも、こうした産業用途に向けて最適化された事例の一つです。

OnePlanet社：XR・メタバース・AR開発との統合

XRやメタバース、ARコンテンツ開発では、多数の3Dアセットが必要となるため、自動生成によるコスト削減と高速化が大きな利点となります。

• 簡単なプロンプトで仮想空間用のアセットが作成できる
• アニメーション付きのモデルを直接出力できる
• VRデバイスでの即時プレビューに活用可能

OnePlanet社のように、AR・VR領域で生成AIを活用し、体験型コンテンツを制作する企業も増えています。

3Dモデルの生成AIを利用するメリット

3Dモデルの生成AIは、従来のモデリング作業と比較して、制作時間やコストの大幅な削減が可能になる画期的な技術です。

手作業に依存していたデザイン工程の一部を自動化できることで、個人クリエイターから大規模プロジェクトを手がける企業まで、幅広い現場で導入が進んでいます。

以下は、3Dモデリングの生成AIを導入することで得られる代表的なメリットを一覧にまとめたものです。

これらのメリットにより、3Dコンテンツ生成AIは業界や職種を問わず、さまざまなシーンで活用価値を発揮しています。特に、短納期の案件や限られたリソースで高品質な成果物が求められる場面では、導入効果が非常に高く評価されるでしょう。

3Dモデル生成AIの課題と今後の展望

3Dモデリングの生成AIは多くの分野で注目され、技術的にも目覚ましい進歩を遂げていますが、実運用や大規模導入に向けては依然として解決すべき課題があります。

以下の表は3Dモデルの生成AIIにおける主な課題と、それぞれに関連する具体的な内容をまとめたものです。

課題を踏まえたうえで、今後の展望として以下のような動きが予想されます。

まず、生成モデルの改良により、従来よりも軽量かつ正確なジオメトリの生成が可能になることで、再編集や最適化の手間が大幅に軽減されると期待されています。また、出力形式の統一や標準化が進むことで、3Dモデル生成AIと既存の制作ツールとの連携もよりスムーズになるでしょう。

さらに、ライセンスやデータ使用に関する透明性が求められる流れの中で、出力物の使用範囲や著作権の扱いについて明示されたツールの利用が広がることが予想されます。これにより、企業での安心な導入も進みやすくなるはずです。

リアルタイム生成についても、クラウド処理やストリーミング技術との統合が進めば、数秒で3Dモデルを生成・共有できる環境が実現し、VRやWebサービスとの融合が一層加速していくと考えられます。

このように、課題がある一方で、それを克服する技術開発や運用ノウハウも着実に進んでおり、3Dモデルの生成AIは今後さらに多くの業界に広がっていく可能性を秘めています。

3Dモデルを学びたい人におすすめ！生成AIセミナー

 3Dモデル生成AIをはじめとする生成AI技術は、進化のスピードが速く、独学だけでは最新の動向や実務的な活用方法を把握するのが難しい場面もあります。特に初学者や非エンジニアにとっては、AIの基本構造やプロンプト設計の考え方を体系的に学ぶことが重要です。

そこでおすすめなのが、実務に直結した内容を専門講師から学べる「生成AIセミナー」の受講です。

テキスト生成や画像生成の仕組みから、プロンプトの書き方、活用事例に至るまで幅広くカバーされており、3Dコンテンツの生成AIを活かすための基礎力を短期間で身につけることができます。

初心者でも安心して学べる環境が整っており、社内教育やリスキリングにも適しています。

3Dモデル制作の生成AIは今後のものづくりを変える鍵となる

3Dモデル生成AIは、創造性と技術をつなぐ革新的なツールとして、今後ますます多くの分野で活用されていくことが期待されています。

手間のかかるモデリング作業を効率化し、新しい発想をすぐに形にできる3Dモデルの生成AIの技術は、クリエイティブなものづくりの現場に大きな変化をもたらしています。一方で、まだ発展途上の側面もあり、正確な理解や適切な使い方が求められる場面も少なくありません。

まずは基礎から学び、小さな一歩から導入を始めてみることで、3Dコンテンツを生成するAIを自分の武器として活用できるようになるはずです。