点群データとは？基礎知識と活用事例をわかりやすく解説

点群データという言葉を耳にする機会は、ここ数年で一気に増えました。国土交通省が進める「i-Construction」をはじめ、建設業界を中心に3次元データの利活用が強く推進されていることが背景にあります。

もともと点群データの計測技術自体は古くから存在していましたが、高価な機材や専門的な解析技術が必要で、限られた分野でしか使われていませんでした。しかし、ドローン測量の普及や処理ソフトの高度化によって、建設現場の測量、構造物の保守点検、自治体のインフラ管理など、活用の幅が一気に広がっています。

では、そもそも点群データとはどのようなデータなのか。また、どのような特徴があり、どんな場面で活用されているのでしょうか。解説していきます。

点群データとは

まず点群データとは何か、その基本的な概念を整理します。

定義

点群データとは、その名の通り「点の集まり」で構成されたデータのことです。

一般的な測量データがX・Yの2次元座標を取得するのに対し、点群データはX・Y・Zの3次元座標を持つことが大きな特徴です。一つひとつの点が空間上の位置を示しており、膨大な点が集合することで対象物の形状を立体的に表現できます。

3次元点群との違い

点群データのなかでも、特に「3次元点群」と呼ばれるものは、対象を立体的に把握するために最も一般的に利用される形式です。2次元データでは、平面図や断面図を複数組み合わせなければ表現できなかった高さ・奥行きの情報が、3次元点群であれば一つのデータで把握できます。

従来の測量や図面作成では複数の補助的な図面で補完していた立体情報が、点群データならそのままの形で扱えるため、空間をより正確に理解・保存できる点が大きな利点です。

国際標準化の動き

点群データの利活用が広がるにつれ、国際的にも標準化の動きが加速しています。データ形式・座標系・属性情報の扱いを統一し、国や企業、ソフトウェア間でデータを安全かつ正確にやり取りできるようにするためです。

特に建設・測量・インフラ管理といった分野では、国際的な共通仕様が整備されることで、異なるシステム間でも点群データを連携しやすくなり、利活用の幅がさらに広がることが期待されています。

点群データ活用の主なメリット・デメリット（注意点）

ここでは、点群データそのものが持つ代表的なメリットと、運用時に注意すべき弱点を整理します。

▼メリット

• 現場の形状をそのまま3Dで記録できる
• 高精度な計測・確認が可能
• ドローンやレーザースキャナーなど取得手段が多い
• 図面化・点検・管理の効率化につながる
• 国や自治体でも活用が進んでおり信頼性が高い

▼デメリット

• データ量が非常に大きい
• ノイズ除去や間引きなどの前処理が必要
• 表示・解析にはそれなりのツールや環境が求められる
• 操作や活用には一定の習熟が必要

近年、点群データの活用が急速に拡大している最も大きな理由は、3次元データとしての利便性の高さにあります。レーザー測量やドローンによる空中写真から生成でき、対象物の形状をそのまま3Dで記録できる点は、これまでの2次元データでは得られなかった優位性です。

この特徴により、測量の効率化、構造物の状態把握、施工現場の管理など、これまで困難だった作業が容易になりつつあります。

実際に、点群データは国土交通省をはじめ、道路維持管理や構造物点検などの分野でも導入が進んでいます。たとえばモービルマッピングシステムによって取得した点群データは、道路構造物の位置や形状の確認、建築限界の把握、構造物の傾きの把握などに役立っています。

一方で、点群データには弱点もあります。まず挙げられるのはデータ容量の大きさで、取得したままでは扱いにくいため、不要な点の除去や軽量化などの前処理が欠かせません。さらに、3Dデータとして扱う以上、解析や表示のためのソフトウェアや一定のPCスペックが必要で、操作にも慣れが求められます。

点群データの構造（座標・RGB・強度値などの属性）

点群データは、膨大な「点」に複数の属性情報が付与されることで成り立っています。この章では、点群を構成する基本的な要素をシンプルに整理します。

3次元座標を構成する基本要素（X・Y・Z）

点群データの最も基本的な情報は、各点が持つ X・Y・Z の3次元座標です。これらは「その点が空間のどこに位置しているか」を示すもので、対象物の形状を立体的に表現するための土台となります。

点群データを用いると、測定した対象をそのまま3D空間上に再現できます。

色調（RGB）や分類コードなどの付加属性

点群の点には、座標以外の情報が付与されることがあります。代表的なのは以下の属性です。

RGB（色情報）	カメラ画像やセンサーで取得した色を持つ
分類コード	地面・建物・樹木などの区別を示すラベル

これらの付加情報があることで、単なる点の集合ではなく、視覚的にも理解しやすいデータとして扱うことができます。

その他

点群データの種類や取得方法によっては、さらに次のような属性を持つ場合があります。

強度値（Intensity）	レーザーが反射した際の強さを示す
複数エコー情報	レーザーが複数の面で反射した場合の記録
時間情報（Timestamp）	計測した瞬間の時間を保持する

これらの情報は必ず付与されるものではありませんが、解析精度の向上や特定用途での活用に役立つことがあります。

点群データを取得する4つの方法

それでは、点群データを取得する4つの方法を紹介します。

その1：地上型の3Dレーザースキャナーで取得

点群データを取得するもっともポピュラーな装置は、地上型の3Dレーザースキャナーです。計測器を地面に設置すれば、ほぼ真下以外の360°の範囲が測定できます。

ただし、1回だけの計測では確実な点群データの取得ができないので、計測器を移動させて複数回計測することで正確な点群データを取得します。

その2：MMS（モービルマッピングシステム）で取得

MMSは「Mobile Mapping System（モービルマッピングシステム）」の略で、車に3Dレーザースキャナーとデジタルカメラを取り付けて、走りながら道路やその周辺の点群データを取得する方法です。

イメージしやすいのは、Googleマップのストリートビューでしょう。道路を進みながら360°周囲の状況を確認できる仕組みは、MMSで道路を走りながら3次元計測しているからです。

その3：ドローン搭載型のレーザースキャナーで取得

小型のレーザースキャナーをドローンに搭載してフライトするだけで、点群データの取得が可能です。

先のモービルマッピングシステムや地上型レーザースキャナーでは、計測できない場所の点群データ取得に適しています。また、ドローンが飛行できる範囲であれば、どこでも計測が可能なので地上型のレーザースキャナーよりも、活用できる範囲が広いのも特徴です。

その4：ドローンによる空中写真測量で取得

ドローンによる空中写真測量からでも、点群データの取得が可能となっています。ドローンで撮影した空中写真をSfM/MVS処理することで、必ずしもレーザースキャナーを搭載していなくても、可視光カメラで撮影された空撮画像から高密度な点群データを生成することができます。

撮影した写真をSfM（Structure from Motion）という処理を通して、3D形状に復元します。計測対象となる現場の地形を様々な位置から撮影し、地形の特徴点を専門のソフトウェアで解析・処理することで、対象の3D点群データを自動作成する手法のことを指しています。この時点ではまだ低密度の点群データのみの生成なので、次にMVS処理を施します。

複数枚の空撮画像から、計測対象の3D点群を推定するのがStructure from Motionなら、そこで求められたカメラの姿勢や、粗い点群の情報をさらに密な点群に仕上げるのがMulti-View Stereo（多眼ステレオ処理）という手法なのです。

このMVS処理にて、高密度の点群データを生成、写真からテクスチャを付与して、ポリゴンモデルを生成します。

これらの処理を経て、点群データによる3Dモデルの生成が可能となります。

点群データの主なファイル形式

点群データには複数のファイル形式があり、用途や互換性に応じて使い分けられています。ここでは、代表的な形式をシンプルに整理します。

形式一覧

形式	特徴	主な用途
LAS	LiDAR用に策定された標準形式。座標・RGB・強度値などの属性を保持。	測量・土木・公共案件で広く利用
LAZ	LASを可逆圧縮した形式。容量を大幅に削減。	大容量点群の共有・保管
XYZ	各行にX・Y・Zのみを記録する単純な形式。	軽量データ・簡易処理
CSV	カンマ区切りで座標や属性を記録。拡張性が高い。	表計算・簡易的な加工
PLY	点と属性（色など）を柔軟に保持。3Dモデル分野でも使用。	研究用途・3D処理
E57	3Dスキャン向けの汎用形式。複数センサー情報に対応。	各種スキャナ間のデータ交換
XML/JSON系	構造化データとして点群を記録可能。	特定アプリやクラウド連携

【事例 / 活用例】点群データはどのように活用されている？

点群データは、単に「3Dで記録するためのデータ」ではなく、さまざまな業界で業務効率化・高度化を支える重要な基盤技術になっています。ここでは、代表的な活用事例を分野別に整理します。

GISと統合した活用

点群データは、GIS（地理情報システム）と組み合わせることで真価を発揮します。GISは正確な座標管理とレイヤー構造を備え、地形図・航空写真・道路・構造物などの情報を階層的に扱うことができます。

点群データをGISに取り込むと、以下のような活用が可能です。

• 3D空間で道路や構造物を立体表示
• 距離・面積・体積・高さなどの計測
• 建築限界の確認
• 構造物の位置・変位・傾きの把握
• 既存図面がなくても、現況情報を3Dで取得できる

国土交通省は、点群データとGISを用いた道路・構造物維持管理支援システム「InfraDoctor（インフラドクター）」を運用しており、道路構造物の状態把握や管理に活用しています。

参考：GISと3次元点群データを活用した道路・構造物維持管理支援システム｜首都高速道路株式会社

建築（BIM連携）

建築業界では、点群データとBIM（Building Information Modeling）を連携させる活用が増えています。

• 既存建物の現況3Dモデル化
• 改修工事における既設との干渉チェック
• 設計モデルとの整合性確認（As-Built vs As-Designed）
• 内装・設備の配置確認
• 施工管理の省力化

点群をBIMソフト（Revit など）に読み込むことで、実測に近い状態をモデル上で再現でき、計測誤差や手戻りの削減につながっています。

土木

土木分野は、点群データの利活用がもっとも進んでいる領域の1つです。国交省が推進する「i-Construction」により、3D測量・3D設計・3D施工の標準化が進んでいます。

• 造成現場の出来形管理
• 土量（盛土・切土）の計算
• 施工前後の比較（Before/After）
• 法面や構造物の変状把握
• 交通インフラ（道路・橋梁・トンネル）の点検

MMS（移動計測）、地上型レーザースキャナ、UAVレーザーなど、現場に応じて多様な計測方法が選択されています。

自動運転分野での利用

自動運転技術では、高精度地図（HDマップ）の生成に点群データが欠かせません。

• 道路形状・縁石・白線・標識などの詳細3D情報
• 走行環境の高精度スキャン
• 動的物体の認識補助（LiDARセンサー）
• 位置推定（自己位置推定、SLAM）

自動運転向けのマップを作る際は、MMSで取得した緻密な点群を基礎データとして利用します。

AR・メタバースでの利用

点群データは、現実空間をデジタル空間に取り込む際の元データとしても活用されています。

• 建物・街区をそのまま3Dで再現したメタバース空間
• 現地の状況をリアルスケールで共有するAR表示
• 設備保全や遠隔作業支援における実空間の可視化
• ミュージアム・文化財のデジタルアーカイブ化

スマートフォンのLiDAR（iPhone Proシリーズ等）でも点群が取得できるようになり、一般ユーザーにも浸透し始めています。

点群データを取得できるソフト・アプリ

点群データは、レーザースキャナ・ドローン・深度カメラ・スマートフォンなど多様な方法で取得できます。ここでは、実務で広く利用されている代表的なソフト・アプリを一覧表で整理します。

種類	ツール名	概要
スマホアプリ（iPhone LiDAR）	3D Scanner App	iPhone/iPadのLiDARで点群を取得。PLY・OBJなど出力可。
	Scaniverse	LiDAR対応iPhoneでの3Dスキャン。高精度メッシュ化にも対応。
ドローン写真 → 点群生成	KUMIKI（くみき）【PR】	ドローン画像をアップロードするだけで点群を自動生成。
	Pix4Dmapper	SfM/MVSで高精度点群を生成。
レーザースキャナ（地上型）	Leica BLK360	高精度TLSで大規模点群取得。
	Trimble X7	自動整準と高精度スキャンが特徴のTLS。
MMS（モービルマッピング）	TOPCON IP-S Series	車両搭載型スキャナで道路周辺を連続スキャン。
深度カメラ	Intel RealSense（D400シリーズ）	深度センサーで点群生成。SDKで処理可能。
	Microsoft Azure Kinect	ToFカメラで深度データを取得し点群化。

「くみき」なら、カンタンに点群データを取得できる

点群データは今や「測る・解析する・確認する」ためには、必要不可欠なデータとなっています。そして点群データは、高価なレーザースキャナーを使わなくても、ドローンによる空中写真を解析することで取得できるようになりました。

しかし、そのためには優秀なGISシステムが必要で、システムによっては専門的な知識がないと点群データを生成できないケースもあります。

ドローン画像をアップするだけで3D点群データを自動生成できる

「くみき」の特徴は、ドローンで撮影した航空写真をクラウドにアップロードするだけで、オルソ画像や3D点群データが自動で生成されるので、誰でも利用が可能な点です。

通常なら座標点の標定や、複雑な作業をおこなう必要がありますが、「くみき」なら、そのような面倒な作業は一切不要で、点群データを自動生成してそのまま計測作業に入ることができる、優れたシステムです。

「くみき」が気になる方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

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