2024年10月11日（金）に開催した「HoloLab Tech Showcase 2024」の各種アーカイブを公開しました。
ぜひご覧ください！
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タイムテーブル( Confengine )
セッション動画 ( YouTube )
HoloLab Tech Showcase 2024 - YouTube
スライド ( Docswell )
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セッション動画やスライドの内容については下記よりお問い合わせください。 https://hololab.co.jp/#contact
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基調講演
ホロラボのこれまでをふりかえり、現在、そしてこの先の方向についてお伝えします。
- 中村 薫 (株式会社ホロラボ)
- 伊藤 武仙 (株式会社ホロラボ)
HallA
A1.Apple Vision Pro開発事例とAI活用の紹介
本セッションではAppleが発売したVision Proの開発事例とAI活用について紹介します。 ホロラボでのアプリ開発事例とvisionOS 2.0で追加された新機能、EnterpriseAPIを利用したユースケースを知ることができます。 また、ホロラボが開発したHoloLab DNN PackageでVision ProのAI活用方法を紹介します。
- 上山 晃弘(株式会社ホロラボ)
- 杉浦 司(株式会社ホロラボ)
A2.Assistsの新機能ご紹介とQuest for Businessを使ったデバイス管理のデモ
空間を使った教育訓練アプリAssistsの最近追加された機能とQuest 3のモバイルデバイス管理(MDM)ツールであるQuest for Businessのご紹介を行います。また実際にQuest for Business操作し、アプリケーション配布やデバイスのセキュリティ制御など、どのように管理されるか実際にデモをお見せします。
- 白木 利昌(株式会社ホロラボ)
A3.ついに出た！期待の最新XRグラス『MiRZA』の最速紹介＆徹底解説
9月にNTT QONOQ Devicesから無色透明かつワイヤレスの最新XRグラス『MiRZA』が発表されました。 本セッションでは、デバイスの使用感やアプリの開発方法を紹介し、どういった点が新しくてどのような使い方ができそうかなど、ソリューションパートナーであるホロラボの知見をもとに、その実用性とユースケースについてお話しします。
- 長峰 慶三(株式会社ホロラボ)
- 荒木 裕(株式会社ホロラボ)
A4.レーザ計測を基にした3D樹木モデルの市場化に向けて
地上レーザスキャナ（TLS）から取得された，樹木の点群（以下，樹木点群）による樹木の3Dモデル（以下，樹木モデル）の構築手法は多数存在します．特に，TreeQSMというアルゴリズムによって構築される樹木モデルは，精度的に樹形再現性が立証されていることや，樹木維持管理に重要なインベントリ（主幹・枝体積，主幹・枝総延長，胸高直径，樹冠投影面積等）を同時に得ることが可能です．そこで，TreeQSMを応用した，樹木点群からの樹木モデル化を提案したのですが，統一された作成工程が確立されておらず，処理の前後関係も曖昧でした．そこで，これまで実験的な手法であった樹木モデル化を，市場化を目的とした効率性を考慮し，作成工程を検討していきます．
- 熊崎 理仁(株式会社ホロラボ)
A5.TypeScriptで実現するUnity WebGLネイティブプラグイン開発の改善
Unityではjslibというファイル形式を使ってJavasScriptを書くことでWebGLネイティブプラグインを開発できます。しかしjslibはUnityやEmscripten独自の仕様に引っ張られる部分が多く、開発規模が大きくなるにつれて実装が大変になってきます。 そこで「JS外部化」と「TypeScript化」というアプローチにより、モダンなWebフロントエンド開発で使われるツール群が導入しつつ、より良いWebGLネイティブプラグイン開発を実現できるか試してみました。 本セッションではその試行の中で得られた知見を共有いたします。
- 堤 海斗(株式会社ホロラボ)
HallB
B1.高速軽量点群エンジンDawnの事例紹介とアップデート
ホロラボが開発した高速軽量点群エンジンDawnのこれまでの事例紹介と、最新のアップデートを紹介します。 実際にDawnが使われた事例の紹介と、さらなる高速描画のアップデートについてお話します。
- 於保 俊(株式会社ホロラボ)
- 上吉川 大貴(株式会社ホロラボ)
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B2. ｢3D Gaussian Splatting｣と｢フォトグラメトリ｣による3Dデジタルアーカイブの比較と最新事例
複雑かつ規模の大きな広域空間を3Dデジタルアーカイブする際、その手段として「フォトグラメトリ」と「3D Gaussian Splatting」とどちらを選択するのか適しているのか。それぞれの得手不得手や利用用途と照らし合わせ最新事例を交え解説します。
- 藤原 龍(株式会社ホロラボ) youtu.be
B3.XR デジタルツイン torinome の進化と新たな挑戦
本セッションでは、ホロラボが開発した「torinome」の機能と今後の展開についてご紹介します。 「torinome」は、WEB、AR、VRアプリに対応したXRデジタルツイン基盤システムであり、Project PLATEAUが提供する3D都市モデルをはじめ、様々なGISデータや画像、動画、3Dモデルを位置情報と関連付けて視覚化することが可能です。 これにより、物理空間とデジタル空間の統合が革新されます。 セッションでは、現在の新機能の紹介に加え、将来的な機能拡張や新たな挑戦についても詳しくお伝えします。
- 清水 聡(株式会社ホロラボ)
- 上田 章雄(株式会社ホロラボ)
- 丸山 純司(株式会社ホロラボ)
- 田野 哲也(株式会社ホロラボ)
- 古田 裕介(株式会社ホロラボ)
B4.「2024年問題」に本気で取り組む！言葉だけじゃないDXを目指すAI活用の現在地 - 生成AIからAIエージェントへ -
「2024年問題」は、労働力不足、高齢化、環境問題、そしてデジタルトランスフォーメーション（DX）の遅れといった課題が、特に製造業や建設業において深刻な影響を与えています。これまでもDXの必要性が叫ばれてきましたが、2024年という現実が目前に迫り、単なる掛け声や表面的な取り組みでは業界特有の課題に対処できない段階に来ています。本気で変革に取り組む時期に突入しました。
また、2023年は「AI元年」とも称され、生成AIの進化が大きな話題となりました。多くの企業がAI導入や活用を進めていますが、AIは万能の解決策ではなく、導入するだけで課題が自動的に解消されるわけではありません。 特に生成AIにおいては、熟練者はその力を最大限に活用して仕事の効率を向上させる一方、これから仕事を覚える人々はプロンプトに何を入力すればよいのかがわからず、AIを十分に使いこなせないという「2極化」の問題が顕在化しています。 こうした状況の中で注目されているのが「AIエージェント」です。AIエージェントは、人が細かく指示を出さなくても、様々なツールを組み合わせて目標を達成する仕組みを備えています。AIにAIの活用方法を任せることで、仕事をこれから覚える人々（新人や中途採用者）の仕事をサポートすることができるのが特長です。
本講演では、技術検証で終わらせず、実際の課題解決につなげるためのAI活用の現状と、AIエージェントの実例やデモを交え、現場での具体的なソリューションを探ります。
- 及部 敬雄(株式会社ホロラボ)
