【2025年最新】画像から3Dを再構築する技術「NeRF」の仕組みと活用事例を徹底解説

近年、3D技術は急速に進化し、映画、ゲーム、VR/AR、建築、不動産など多くの分野で活用されていますが、その中でもAIを活用した最新の3D生成技術「NeRF（Neural Radiance Fields）」が注目を集めています。

NeRFは、少数の写真から高精細な3Dモデルを生成することができる画期的な技術で、従来の3Dスキャン技術やフォトグラメトリーと比較して、より自然でリアルな表現が可能になり、さまざまな業界での活用が期待されています。

本記事では、NeRFの基本概念や仕組み、最新の技術動向、競合技術である3D Gaussian Splattingとの比較、そして具体的な活用事例について詳しく解説します。

NeRFとは？概要と基本概念

NeRF (Neural Radiance Fields) は、AI（人工知能）を活用して写真や画像から3Dシーンを生成する技術です。

カリフォルニア大学の研究員が2020年3月に発表された技術で、従来の3Dモデリング手法とは異なり、NeRFはニューラルネットワークを活用することで、より高精細でリアルな3D空間の再構築が可能です。

また、複数の視点から撮影された写真を解析し、それぞれのピクセルが持つ光の情報（放射輝度）を学習することで、仮想的な3Dモデル・3D空間を作り出すため、ユーザーは元の画像に含まれない角度や視点からシーンを自由に探索できるようになります。

従来の3Dモデリング技術では、手動でポリゴンを配置したり、フォトグラメトリーを活用して3Dモデルを構築する必要がありました。

しかし、NeRFはAIを活用することで、数十枚程度の画像から高精細な3Dシーンを自動生成できるため、大幅な時間短縮と労力の削減が可能になります。

また、NeRFは光の拡散や屈折といった物理的特性も忠実に再現できるため、フォトグラメトリーよりもリアルな表現が可能です。

そのため、映像制作、ゲーム開発、VR/ARアプリケーションなど、幅広い分野で活用が期待されています。

NeRFの基本的な処理の流れは以下のようになります。

このように、NeRFは画像を直接3Dモデルに変換するのではなく、ニューラルネットワークを利用して3D空間の光の特性を再構築するため、よりリアルな表現が可能になります。

現在、NeRFを利用するためのツールやライブラリがいくつか存在します。

オープンソースのNeRFフレームワークで、学習からレンダリングまでを統合的に実行可能。

スマホでNeRFが使用できるスマホアプリ。

NeRFの学習速度を大幅に向上させた技術で、リアルタイムに近い処理が可能。

3D Gaussian Splattingは、近年注目を集めるポイントベースの3D表現技術です。

NeRFと異なり、ニューラルネットワークを利用せず、各ポイントにガウシアン分布を割り当てることで、3Dシーンをリアルタイムに描画できる点が特徴です。

NeRFはリアルな3D再構築に優れる一方で、計算コストが高いためリアルタイムレンダリングには不向きです。

3D Gaussian Splattingは軽量なデータでリアルタイムに3Dモデルを描画できるため、ゲームやVRアプリケーションに適しています。

映像制作：映画やゲームで高品質な3D環境を作成。特に、CGと実写のシームレスな統合が可能になり、よりリアルな視覚効果を実現できます。
VR/AR：仮想空間の高精細な表現。NeRFを活用することで、仮想空間内のオブジェクトをフォトリアリスティックに再現し、没入感を高めることができます。
建築・不動産：フォトリアリスティックな3Dモデルで物件紹介。従来の3Dスキャン技術よりも精密なレンダリングが可能で、バーチャルツアーなどの用途で活用が進んでいます。
自動運転：環境の3Dマッピング。NeRFを活用することで、周囲の環境をより詳細に認識し、高精度な3Dマップを生成できます。

計算コスト削減とリアルタイム処理の実現：現在のNeRFは高い計算負荷が課題となっていますが、Instant-NGPのような技術進化によりリアルタイム処理が可能になると期待されています。
商業利用の拡大（広告・教育・エンタメ業界への導入）：企業のマーケティング活動や教育現場での活用が増え、NeRFによるインタラクティブなコンテンツ制作が進むでしょう。
AI技術との融合による更なる進化：ディープラーニングの進化に伴い、より少ないデータから高精細な3Dシーンを生成する技術が発展する可能性があります。