XGRIDSで撮影した美しいVR空間はリアルな体験を生むゲームの素材としてどんな可能性があるのか。XGRIDSの日本正規代理店、アクティブリテックはXRチーム内で研究プロジェクトを立て、XGRIDSで撮影した京都市街の3DデータをUnreal Engineに取り込み、プレイヤーがアイテムを拾いながら街を探索する体験型ゲームを開発してみました。%3Ciframe%20width%3D%22560%22%20height%3D%22315%22%20src%3D%22https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fembed%2FVWyPNP5qSe4%3Fsi%3DyrkrRYenq6oTDAU9%22%20title%3D%22YouTube%20video%20player%22%20frameborder%3D%220%22%20allow%3D%22accelerometer%3B%20autoplay%3B%20clipboard-write%3B%20encrypted-media%3B%20gyroscope%3B%20picture-in-picture%3B%20web-share%22%20referrerpolicy%3D%22strict-origin-when-cross-origin%22%20allowfullscreen%3D%22%22%3E%3C%2Fiframe%3EこのゲームをCEATECH（シーテック）2025で展示した際には大変ご好評をいただき、日経新聞にも取り上げていただきました。不動産新興アクティブリテック、高精度のデジタルツイン 工場や店舗にhttps://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC160680W5A011C2000000/プロジェクト概要目的：XGRIDSで撮影したデータをVRゲームにするソリューションの実現開発期間：約2ヶ月使用機材：L2Pro（16/120）（点群＋カラー撮影、RTK対応）使用ソフト：LCC Studio（点群＋Gaussian変換、自動補正）、LCC4Unreal、Unreal Engineチーム構成：・UI/UX+企画：1名 ・3Dビジュアル：1名 ・BPプログラム：1名 ・XGRIDS撮影：2名・テスター：社内スタッフ多数ワークフロー：京都の商店街〜小路を歩いてスキャン（約60分）LCC Studioで点群＋Gaussianを高精細モデルに変換Unreal EngineにプラグインLCC4Unrealを使用しインポート、探索・アイテム取得などのUI実装撮影機材はXGRIDS L2Pro（16/120）を使用天候は晴れ。XGRIDSは撮り忘れが無いよう、スマホアプリ「LixelGO」で撮影中に点群を確認できるので、スマホを見ながら街中をぐるぐると本体を持ちながら散策しました。本体以外の機材は特に必要としませんでした。この時点ではゲーム化を前提としておらず、何かに使えるサンプルとして広範囲をなるべくキレイに撮れるよう撮影しています。早朝の撮影とはいえ、人気の観光スポットなので賑わいがあり、観光客があまり映り込まないように意識して撮影しています。業者のトラックなども映りこんでしまいましたが、開発チームのほうでキレイに消してくれています。撮影時間は約60分です。さらに時間をかけて広範囲を撮影するとデータが重くなるので、場所を分けて撮影するなど工夫が必要です。専用アプリLCC Studioで開発チームに受け渡すデータの出力撮影後のデータは専用アプリ LCC Studioにより.lcc形式で出力し、約2ギガでした。LCC Studioは点群データと画像をガウシアンスプラッティング出力できるので、光の反射や質感まで再現されています。変換時間は1日半くらいです。Unreal Engineとの親和性ゲームの開発はこれまでの実績やチームの知見を踏まえると、弊社XRチームが最も得意とするUnreal Engineで進めるのが最適でした。プラグイン「LCC4Unreal」を介し、.lccデータを直接Unreal Engineに読み込み、すぐに開発可能なデータにできるのが良かったです。データが軽いのでローディングも速く、パッケージ化もスムーズに行えます。短時間で広い範囲を3D化できるので、スピード感のある提案やプレゼンでの差別化にもかなり効果的です。XGRIDSの.lccは使い勝手のよいフォーマットだと思います。ただし.lccを使用するとUnreal Engine側の環境光が反映されないため、夜景や暗所、動きの多いシーンでの撮影には今後の改善に期待しています。また、点群データの特性上、影が自然に落ちにくい点も課題であり、そのあたりも今後のアップデートで改善されることを期待しています。もしUnreal Engineの環境光が正常に反映されるようになれば、全体のビジュアルクオリティをさらに高められる見込みです。そのため、現状の制約要因や改善方法について、今後リサーチを進める必要があると考えています。開発の工夫撮影段階の話でも触れましたが、映り込んでしまった車両は削除しています。不要なオブジェクトを簡単に削除できるのは非常に便利です。ただし削除してもコリジョンが残ってしまい、“見えない壁”のような挙動になるため、別途コリジョンを再構築して対応しました。撮影データとの整合性をとるため、空のトーンや質感は調整し、全体になじませています。また、パフォーマンス優先でフレームレートを稼ぐために、見た目に影響しない不要部分は極力削除しています。テストプレイ段階では.lcc側のコリジョン読み込みがプレイ開始時に遅れることがあり、プレイヤーが落下してしまうケースがありました。そのため、スタート地点にコリジョンを追加し、プレイヤーを数秒間だけ浮かせる処理を入れて対応しています。WebGLやXRデバイスなどへの展開は？UEはWebGL向けには直接出力できませんが、Pixel Streaming機能やAWSなどのクラウド配信を利用すればWebブラウザでの体験提供が可能です。XRデバイス（Meta Quest / Vive Focusなど）への展開は、最適化を考慮しながら開発を進める必要があるので、今後の課題でしょうね。XGRIDS × Unreal Engineの今後は？観光・教育・XR体験へ現実空間の情報をインタラクティブに再表現する可能性と、ゲームが観光・教育・文化継承の新たなメディアになり得ることを実感しました。そのため、地方自治体との連携によるAR/VR観光体験歴史や地理の学習ゲーム化企業展示ブースや博物館でのインタラクティブ展示などの分野に活躍できる開発を積極的に進めていきます。現実空間×体験開発が拓く可能性ゲームをプレイしたユーザーは、現実世界をそのまま体験の素材にできる新鮮さや、没入感を感じたと考えられます。3Dスキャンデータ技術が現実理解を拡張する手段の一つとして価値を発揮する。今まさにその時代が来ていると思います。Unreal EngineやXRデバイスと組み合わせた開発に関心のある方は、ぜひご相談ください。