事業紹介
bestat 株式会社代表取締役 松田尚子

3D事例>>>

自己紹介

松田 尚子 / bestat株式会社 代表取締役
東大経済学部卒、コロンビア大修士。
経済産業省でイノベーション政策、多国間交渉貿易交渉等を担当。コロンビア大学留学時に、コンピューターサイエンスに出会う。
東京大学工学系研究科 松尾豊研究室で社会人博士を取得後、コンピューターサイエンスの社会的意義を感じ、 bestatを創業。

2< confidential >2メンバー紹介
大橋 良右 / アルゴリズムエンジニア
東大数学科修士。前職のラティス・テクノロジーでは 3D技術をベースにソフトウェアのリリースと自動車向けに 3Dアルゴリズムを提供。

三浦 大地 / ソフトウェアエンジニア
LINE株式会社を経て bestatに参画松江高専、筑波大情報科学類卒

松尾豊 / 技術顧問

東京大学大学院工学系研究科 教授。

佐々木 竹充 / ソフトウェアエンジニア

代表松田の博士過程 指導教官

GREE、Mixiを経てbestatに参画。東京理科大 情報工学修士

日本ディープラーニング協会理事長、ソフトバンクグループ社
外取締役、新しい資本主義実現会議有識者構成員を務める。

3< confidential >3

3Dデジタルコンテンツ事
例4
confidential> reserved.
© bestat<corp.
All right4

3Dデジタルコンテンツが販促目的で利用され始めている
販促用

設計用

製造業

web広告/ NFT

建設業

webアーカイブ

AREC表示webバーチャルショップ< confidential© bestatcorp. >All right reserved.

5

3Dデジタルコンテンツをマーケに利用するメリット□ 直感的にサイズ感や位置が伝わる□ 能動的にお客様に商品に触れて頂ける（見るだけ＝受動的）□ 効率的にお客様が気になることだけを見られる< confidential >6

3Dデジタルコンテンツを「毎日見る」世界はすぐそこ！

2025

毎日見る

2021-2022

見たことがある（例）非定期なイベント

2023-2024（例） EC表示

時々見る▼ AMAZON（例）製品紹介▼ IKEA ショールーム

▼ バーチャル渋谷< confidential >7

3Dデジタルコンテンツ市場はCAGR142%で成長中

CAGR 142%

442億ドル
38億ドル

20232030< confidential >Grand View Research社による予測
日本の対世界GDP比率、B2B/ B2C売上比率を用いて計算
8

3Dデジタルコンテンツ業界の現状

3D事例>>>

最大の課題は、ヒトが作るだけでは数が足りない

納期は1/10手書き
4-5時間

bestat
1/2 時間https://capture-viewer.bestat-data.com/viewer/yauMF18XiOdqP
l8JJ5hX-VayqqmK1IGJAQrW7qvbC-fnitfrsq< confidential >10より多く、より早く3Dデジタルコンテンツを発注できる

3D.ai
3D制作未経験の機械製造業マーケ担当者がシンプルに3Dを発注し利用できます< confidential >11

3D.aiの仕組み
メニュー選択

写真を入力

クラウドで半自動制作

全自動モデル

補正後モデル+ヒト補正< confidential >管理画面で出力

即日使えるAR+目視確認
12

3Dデジタルコンテンツ制作の将来3D事例>>>

3Dデジタルコンテンツの作り方
入力方法

特徴

欠点

クオリティ

制作時間

制作に人件費がかかる

低〜高長

人力制作より早い

苦手な対象がある

中

短

誰が撮影しても同じコンテン
ツが作れる

完璧に制作できない
場合補正に手間がかかる

技術的に発展可能

写真入力より更に早い

上記2つに比べ、現時点では低クオリ
ティ

低どんな物体でも作れる
現在の
主流
【人力】

時間をかければクオリティは上がる
人力

将来の主流
【半自動】

写真

将来のもう1つの主流【生成AI】

誰同じコンテンツが作れる

最短

技術的
発展可能

テキストや画像< confidential >14

販促目的の次は、「自分だけの」のコンテンツ
販促用

設計用

製造業

ToC エンタメ

web広告/ NFT

建設業

webアーカイブ

自分だけのキャラクター
/ アイテムAR

EC表示

webバーチャルショップ< confidential© bestat
corp. >All right reserved.

15

自動生成は、より多くの3Dデジタルコンテンツを供給できる
テキスト=>>>3D

紫のフードを被ったリス（表面）

キモノを着たリス

DreamFusion（2022）より紫のフードを被ったリス（裏面）

ピンクのドレスを着たリス< confidential >116 6

自動生成は、より多くの3Dデジタルコンテンツを供給できるクラウドのGPUで20秒弱で生成できる
単純なオブジェクトなら速く生成できる

大きな鮭

緑のりんご

ろうそくを立てたバースデーケーキ

HaggingFace社のShape E< confidential >117 7

テキストから3Dモデル（アバター）を生成する【自動生成】
・Diffusion modelでテキストから粗い3Dアバターを作り、さらに「ピエロ」「お年寄り」といった特徴に関する情報を蒸留して最終出力する流れ< confidential>
Han et.al(2023）”HeadSculpt”

118 8

Questions❖ 生成AIによる「デザイン」に意匠権は認められるだろうか？
❖ 生成AIにより「デザイン」におけるヒトの役割はどう変化するのか？

AIによる「デザイン」

3D事例>>>

AI による「見栄え」の改善？
本物 = Ground Truth

写真3Dコンテンツ

本物

本物

情報量が落ちる（-α）

シンプルに＋αを戻せないので、エフェクトが必要（シズル感、キラキラ感など）

21

AIによる補正？
・ポリゴンが破れたままでは商用利用できない
・「破れ」を全て正しくAIが認識することは、容易ではない（何が正しく、何が正しくないかが分からないので）・それでも単純なポリゴン補正ができると、「半自動化率」が一気に5%以上改善する可能性がある

22< confidential >22

AIによる「いい感じ」の作風変換？①・エンタメ業界では、本物がそのまま再現されていることが3Dデジタルコンテンツの価値と言えないことがある（上図）

ラーメンだけ本物って ...

アニメ調だけど美味しそうな
丁度良いテイスト

本物に近い 3Dコンテンツ

・個別のゲームやメタバースの世界観を壊さず、他のコンテンツとの親和性が高いことを重視する制作方法も必要（下図）アニメ調3Dコンテンツ

23< confidential >23

AIによる「いい感じ」の作風変換？②
・作風を変更して欲しいというリクエストは多い
・エンタメ業界では特に注目される分野

Zhang et.al (2023) “StyleAvatar3D: Leveraging Image-Text Diffusion
Models for High-Fidelity 3D Avatar Generation”

24< confidential >24

AIによる「見えない部分」の補完
・2Dは描けるが、3Dは描けないというクリエイター/ 制作会社は多い。また必要な工数は5倍以上に。
・課題は、3面図は以外と矛盾している場合があり、「いい感じ（＝矛盾しているところは、適切に取捨選択する）」に仕上げることが難しい

画像略

・アニメキャラだけでなく、製造業の製品も同じ

ソニーミュージックレーベル SACRAちゃん
3面図

画像略

25

3D モデル< confidential >25

意匠権の要件①（wikiより）❏ 創作非容易性❏

工業上利用性

創作非容易性を有すること（3条2項）。既に知られた形状や模様、色彩又はこれらの結合や、寄せ集め、❏ 新規性

構成比率の変更又は連続する単位の数の増減等に新規性を有する意匠であること。登録を受けようとよって、容易に意匠の創作ができたと考えられる場

する意匠は、その出願前に知られていない新規な合には、意匠登録を受けられない。

ものである必要がある。公知となっている意匠、刊行物に記載された意匠、およびこれらに類似する意匠は、新規性がないものとして意匠登録を受けることができない（3条1項各号）。

❏先願意匠の一部と同一・類似の意匠でないこと❏公序良俗違反でないもの❏

誤認惹起に相当しないこと❏

機能確保のための形状でないこと❏最先の出願であること❏

一つの意匠につき一つの出願とすること

生成系AIの出力は「類似」に該当する？

inputに意匠権があれば、outputは類似なのか？

27< confidential >27

AIによる今までにない「構成比率の変更」に意匠権は認められないのか？

28< confidential >28

Questions❖ 生成AIによる「デザイン」に意匠権は認められるだろうか？
❖ 生成AIにより「デザイン」におけるヒトの役割はどう変化するのか？

意匠権の要件②

この法律で「意匠」とは、物品の形状、模様若しくは色彩若しくはこれらの結合、建築物の形状等又は画像であつて、視覚を通じて美感を起こさせるものをいう（意匠法第2条）「美感」はヒトが判断すること

まとめ❖ 生成AIの生成物は、世の中に溢れる❖ 変わらないことは「美感」を決められるのはヒト❖ ヒトの役割に、生成AIの「設計」と生成物の「評価」が加わる

コンピューターサイエンスの力で世界の感動の絶対数を増やす

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