AM3D プロジェクト概要

概要

AM3D（Anything Media 3D Player）は、あらゆる2Dメディアを Looking Glass ホログラムディスプレイで立体表示するためのシステムです。2D動画をクラウドのAIで深度推定し、立体映像に変換して再生します。

「事前処理した動画を再生するだけ」というメディアプレーヤーの思想を基本としつつ、クラウドAPI化によって iPad や一般PCからでも利用可能な構成を実現しました。

製品の位置づけ

AM3D と LKG 3DViewer は、インプットの種類で分離された別製品として整理されています。

製品	用途	インプット
LKG 3DViewer	3Dモデル表示専用	GLB / FBX 等の3Dモデル
AM3D	メディアプレーヤー	2D動画/画像、キルト、レンチキュラー

AM3Dの処理パイプライン

【入力】2D動画（MP4等）
    ↓ (iPad / PCから操作)
【Step 1: クラウド変換】
    端末 → Modal Cloud API (A10G GPU)
    Video-Depth-Anything で深度推定
    出力: RGBD SBS動画（左=カラー / 右=深度マップ）
    ↓
【Step 2: 端末側レンダリング】
    RGBD SBS → 3Dメッシュ/シェーダーで立体化
    → マルチビュー（キルト）生成
    → Looking Glass ディスプレイに出力
    ↓
【Step 3: レンチキュラーエクスポート（目玉機能）】
    キルト → LKG個体別キャリブレーションで最終合成
    → LKG専用MP4として保存（次回以降はAPIもUnityも不要）

処理の役割分担

ステップ	処理内容	実行場所
① 深度推定	2D → 白黒デプス動画	クラウドGPU（必須）
② SBS結合	カラー+デプスを左右並び	クラウドGPU
③ メッシュ化+キルト生成	SBSから3Dメッシュ→マルチビュー	端末側GPU（iPad Pro M4でも可）
④ レンチキュラー変換	キルト→LKG個体別映像	端末側（キャリブレーションJSON必要）

クラウドでやるべきは①②まで。③④は端末側でやるのが合理的であると結論づけられています。

AI補完

レンチキュラーエクスポートの価値: Looking Glass Studio（公式アプリ）はキャッシュ機能がなく、毎回キルト→レンチキュラー変換をリアルタイムで行うため、GPUが高負荷になります。AM3Dでは事前に変換済みMP4を生成して保存するため、次回再生時はAPIもUnityも不要です。保存・共有・アーカイブが容易になり、再生時のGPU負荷もほぼゼロです。

深度推定の限界（重要な注意点）

深度推定による2D→3D変換はあくまで補助的な機能です。

被写体がはっきり映っている映像（製品・建築物等）にしか効果が出にくい
会社紹介動画等の汎用映像は立体にならないケースが多い
インプットの動画品質に大きく依存する

LKG本来の最適な使い方は 3Dモデルや CG 映像であり、深度推定は「どうしても2D素材しかない」場合の防衛ラインとして位置づけられています。

検討の経緯

2026年2月24日：社内説明会・方針決定

参加者: 金光、井釜信也、山本颯一郎、福田日菜子、江越健二

主な決定事項：

AM3D と 3DViewer は別製品として整理する
深度推定処理はクラウドに移行する方針を確認
クラウドでの処理は SBS（カラー＋深度）までが現実的。最終的なレンチキュラー変換は端末側で行う
iPadの制約確認：iPad Pro でもローカル深度推定はメモリ制限（Jetsam）で不可能
3月までに方向性を決定する目標を設定
クラウド処理の費用を実際に検証する（山本担当）

AI補完

iPadOSのメモリ制限（Jetsam）: iPadOSでは、アプリが使用できるメモリに厳しい上限（Jetsam Limit）があります。Video-Depth-Anything Largeモデルの推論に必要なVRAM/メモリ量はこの制限を超えるため、アプリが強制終了（クラッシュ）します。これが iPad でローカル推論ができない根本的な理由です。

2026年2月25日：クラウドAPI構築完了

山本が Modal（サーバーレスGPU）上に深度推定APIを構築。約30分でAPI化を実現。

15秒・226フレームの動画で実測：処理時間112秒、コスト約5円（$0.034）
API化により iPad からも HTTP POST するだけで利用可能に

2026年3月4日：iPad版開発着手

クラウド深度推定のiPad向けアプリ開発に着手
Windows版からの移植を開始（山本担当）

2026年3月6日：進捗報告・品質向上確認

参加者: 井釜信也、山本颯一郎ほか

主な進捗と決定事項：

品質向上: 新モデル（VDA）導入で、従来の「プルプル」「ギザギザ」感が大幅に改善
コスト削減: 15秒動画の処理が約5円まで低減
API構築速度: Modal を利用し、API化を約30分で構築
動作環境の拡大: ゲーミングPCに加え、iPad Pro・一般PCでも処理可能な見通し
アプリ公開・課金モデルの検討: 公開方法と課金モデル（買い切り/サブスク/従量課金）の整理を開始
新規製品検討: 映像ビデオ通話、ツーディーポインティング、資料送付機能の必須機能を整理

フォローアップタスク（3月6日時点）

アプリ公開・課金モデルの方針整理 — 金光さんへの相談資料作成（山本）
ビジョンサポート用デバイス選定 — 会話用デバイスの候補を3機種リストアップ（山本）
Git情報共有の承認・確認（井釜、チーム）

端末構成と対応状況

端末	ローカル深度推定	クラウド深度推定	ローカルレンダリング	状況
ゲーミングPC	◯	◯	◯	完成・安定稼働
iPad Pro	✕（写真◯）	◯	◯	開発中
普通のPC（営業用）	✕	◯	△	テスト予定

クラウド深度推定 API — API の技術仕様・エンドポイント・実装例
クラウド GPU プロバイダー比較 — AWS / Azure / RunPod / Modal の選定経緯
クラウド処理コスト概算 — 動画長さ別の処理時間・コスト早見表
LKG Bridge 不要レンダリング — レンチキュラーシェーダーとキャリブレーションの技術詳細
iPad Unity アプリ仕様 — iPad アプリの詳細設計・シェーダー・実装ロードマップ
事業計画 — 価格設計・収益シミュレーション・フェーズ別施策

Authors: 井釜信也 / 山本颯一郎 | Sources: AM3D方向性, 0224社内説明会, 0224議事録, 0306議事録, 0304 AI Enhanced: Claude — 2026-03-06

AM3D プロジェクト概要 ​

概要 ​

製品の位置づけ ​

AM3Dの処理パイプライン ​

処理の役割分担 ​

深度推定の限界（重要な注意点） ​

検討の経緯 ​

2026年2月24日：社内説明会・方針決定 ​

2026年2月25日：クラウドAPI構築完了 ​

2026年3月4日：iPad版開発着手 ​

2026年3月6日：進捗報告・品質向上確認 ​

フォローアップタスク（3月6日時点） ​

端末構成と対応状況 ​

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