日本ユニシス・エクセリューションズ（ＵＥＬ、東京都江東区、宮本素立社長）は、３次元（３Ｄ）計測データの特徴を捉えるための指標となる点（特徴点）を人工知能（ＡＩ）で自動推定するプログラムを開発した。採寸や位置合わせに使う特徴点の位置を人手をかけずに５―６秒で正確に抽出できる。まず人の顎の骨格データに適用し、骨格異常の治療向けに２０２２年の商品化を目指す。

３Ｄ計測データを自動検査や採寸に活用する上では、特徴点を得ることが重要になる。ただ、計測誤差や計測基準位置の違いなどにより、手動で特徴点を決めるのは難しく手間がかかる。

自動推定プログラムは、ＡＩ技術の深層学習（ディープラーニング）と、計測データのポリゴン形状処理技術を組み合わせた。３Ｄ計測データを入力するだけで特徴点を自動で抽出し、座標値を出力する。３Ｄ計測データにＡＩを適用するのは業界初という。

ＵＥＬのポリゴンデータ編集ソフトウエア「ポリゴナルマイスター」の新機能として実装。大阪大学との共同研究に基づき顎骨格に適用した。頭の骨全体の特徴点を検出する場合、従来は知識・経験のある技師でも３０分程度を要していた。同プログラムを顎骨格の形状に適用することで、５―６秒で眉間やこめかみなどの特徴点を表示可能。座標値をＣＳＶ形式で出力し他のシステムと連携できる。

顎の異常骨格の治療方針決定や手術機材補助具の製作、術後の骨格シミュレーションでの活用を見込む。将来は顎骨格以外の対象物への適用を目指し、オーダー服・靴製作の自動採寸や工業製品の自動検査への活用も視野に入れる。