`氷見にPLATEAUデータがないので高岡の街を4つのAIで3D化。見た目より差が出た「完成までの手間」

完成画像を4枚並べてみたら、正直どれも似たようなものだった。差が出たのは、そこにたどり着くまでの手間のほうである。

氷見の隣、高岡市の同じ建物データを、Codex、Claude Code、Google Antigravity、Museの4つに渡し、Mac mini M4とBlenderで3Dモデルにする実験をした。単色の建物を作った前回の続きで、今回は公開データに含まれる写真テクスチャを貼っている。
※氷見市にはPLATEAUデータがないため。

Codex、Claude Code、Antigravityの3つは、共通の形状・画像・貼り付け位置の検査に合格した。Museは画面操作と接続の問題で単独では完走できず、保存されたコードをCodexが補助実行した。その出力は写真の貼り付け検査には合格したが、形状検査に1件の不合格が残った。

題材は高岡駅北側の24棟

高岡市の2024年度PLATEAUデータから取り出した、高岡駅北側付近の24棟を使った。屋根形状を含むLOD2という建物データで、831面を1,334枚の三角形に変換している。

道路や地面、街路樹などは作っていない。画像に空いている部分があるのは、街全体を再現していないからです。

Blenderは4.2.23 LTS。カメラ、照明、800×800ピクセルの画像サイズ、CPUでのCyclesレンダリング、8サンプル、ノイズ除去ONを共通にした。

各ツールが再利用できるのは、自分が前回作った単色版のコードだけ。他のツールのコードやモデルは参照しない条件だ。

共通入力の準備と進行管理、完成後の独立した検査はCodexが担当した。なので、完全に同じ立場からスタートしたAIモデルの能力比較ではない。「この環境で、それぞれの製品を使って作業するとどうなるか」という実務上の試行である。

高岡にも写真テクスチャはあった

最初に確認できたのがこれだった。

単色モデルを見た段階では、「地方のデータにはテクスチャがないのかもしれない」と考えていた。ところが今回の24棟には、24枚のJPEGと、831面分の貼り付け位置の情報がちゃんとあった。

単色だった理由は、最初の課題が単色モデルの制作で、共通入力に写真の情報を含めていなかったこと。データのせいではなかったのだ。

必要な画像の圧縮データは約1.7MB。市全体のZIPは約2.36GBあるが、丸ごとは取得せず、必要な部分だけを取り出した。

今回の結果から「地方にはテクスチャがない」とは言えない。かといって、都会のデータと同条件で比較したわけでもない。

写真が貼られると、窓や屋上の模様が見えて、単色よりも実在する街らしくなる。一方で、拡大するとぼけや引き伸ばしもある。元データには貼り付け座標が一点に集まっている面もあり、その部分は単色に見える。

AIが新しい高精細な外観を生成したわけではない。提供された写真と貼り付け情報を再現した結果だ。

仕上がりと、完成までに必要だった対応

まとめるとこうなった。修正回数は、今回のテクスチャ追加試行の記録である。

• Codex:形状・画像・貼り付け位置とも合格。再読み込み後の画像名から拡張子が落ちる差に対応し、検査側の名前照合を1回修正

• Claude Code:形状・画像・貼り付け位置とも合格。生成は初回成功。小さな面の誤差を判定する自己検査を1回修正

• Antigravity:形状・画像・貼り付け位置とも合格。初回実行で成功。スクリプト作成、実行、報告作成を対話モードで個別承認

• Muse単独:写真付きBlenderファイルを保存。GLBと比較画像は未完成。書き出しエラーを修正後、画面操作のタイムアウトと接続切断で停止

• Museコード+Codex補助実行:画像・貼り付け位置は合格。形状は退化三角形1件で不合格。Codexが出力先だけを変更して実行し、GLB・比較画像・検査結果を保存

Codexで必要だったのは、モデルを作り直す修正ではない。GLBをBlenderに読み戻すと画像名の表記が変わるため、名前の照合処理を直した。画像そのものが元のJPEGと一致する検査は維持している。

Claude Codeも、初回の生成自体は成功した。引っかかったのは、非常に小さい面に対する面積の相対誤差だ。自己検査に絶対誤差の基準を併用するよう修正した。

ただし、比較のために別途用意した共通検査の基準は変更しておらず、そちらにも合格している。「合格するように共通ルールを変えた」という扱いにはしていない。

Antigravityは、今回の実行では生成と自己検査を初回で通過した。とはいえ、完全に放置して動いたわけではない。権限を一括で許可せず、私が任せた実験の範囲で、Codexが操作を個別に確認・承認した。修正の少なさと、承認対応の有無は別に見る必要がある。

Museは、コードと写真付きのBlenderファイルを保存するところまで進んだ。GLBの書き出し時に操作対象の取得に関するエラーが出て修正したが、その後は120秒の画面操作タイムアウトが2回と、接続切断が発生した。Codexが「再び失敗したら記録を保存して止める」と指示し、未完了の報告を残して終了している。

そこで、Museが保存した修正後のコードを別フォルダにコピーし、出力先だけを変更してCodexが実行した。これが比較画像の右下だ。生成処理そのものを書き換えて仕上げたわけではないが、実行を引き継いだ時点で、Muse単独の成功とは数えられない。

さらに、その出力には面積がほぼゼロになる「退化三角形」が1件残っていた。小さな不具合なので、この俯瞰画像だけでは気づきにくい。Muse自身の検査も不合格で、画像ができたことと、正常なモデルとして検査を通ったことは分けて記録した。

所要時間は順位にならない

Claude Codeは開始から報告まで約6分、Antigravityは個別承認や待ち時間を含めて約10分だった。一方、AntigravityのBlender内部での生成・再読み込み検査は約2.9秒。AIがコードを書く時間や操作の待ち時間と、Blenderが計算する時間はめっちゃ違う。

Museは約16〜17分で停止したが、これは完成時間ではない。Codexについては、他の3つと同じ区切りでの全作業時間を測れていない。

この数字から速度順位はつけられない。ツールごとに人間や進行役が何を確認する必要があるかを見るほうが、今回の記録には合っている。

検査で見たこと

GLBを書き出すだけでなく、空のシーンに読み戻した。さらに各ツールの自己検査とは別の共通スクリプトで、建物数、三角形数、不正な座標、退化三角形、元データとの座標差を調べている。

合格した3製品は24棟・1,334三角形で、退化三角形と不正な座標はゼロ。元データからの座標変換誤差は最大約0.0041mmだった。これは変換処理の誤差であって、現実の建物をその精度で測れているという意味ではない。

写真については、補助実行を含む4つのGLBすべてで、24枚がファイル内に埋め込まれ、元のJPEGとバイト単位で一致した。写真のどの部分を建物のどこに貼るかを示す「UV」も、元データとの共通照合に合格している。

ただし、すべての面のつながりや、全方向から見た外観まで保証する検査ではない。Museの自己UV検査とは判定が異なっており、その差も検証記録に残している。

費用について

新規契約・購入・追加課金の操作は行っていない。Claude Codeは既存のClaude Max契約でUsage creditsをOFF、Antigravityは既存のGoogle AI Pro契約で追加クレジット利用を無効にして実行した。Museは無料枠で、開始時に4%使用済みなのを確認している。

ただ、既存契約の料金まで含めて「全て無料」「コストゼロ」と言う実験ではない。利用枠の表示が変わらなくても、丸めや反映の遅れがあり得る。請求額そのものの確定検証もしていないので、金額による優劣はつけない。

似た画像、違う手間

比較画像から分かる仕上がりの差は小さく、記録から分かる作業の差は大きかった。同じデータを忠実に使う課題では、画像の華やかさよりも、検査で何を見つけ、何を直し、どこで引き継ぎが必要になったかが選び方の材料になる。

この1回の結果で、製品全体の勝ち負けは決められない。それでも、3つは共通検査まで完走し、Museは単独実行と補助実行を分けて評価する必要があった。実際の制作手順を考えるうえでは、具体的な収穫だった。

あとがき

「地方のデータにはテクスチャがないのかも」と疑っていたが、なかったのはデータではなく、課題の設定のほうだった。頼んでいないものは出てこない。当たり前である。

記録と出典

実施日:2026年11月12日。単色モデル制作後の、写真テクスチャ追加試行の記録です。実行スクリプト、モデル、画像、検査結果、失敗ログを保存しています。

出典:高岡市「3D都市モデル(Project PLATEAU)高岡市(2024年度)」を加工。高岡市の公式案内。本実験ではCC BY 4.0を選択して利用しました。24棟の抽出、座標変換、三角形化、写真テクスチャの適用、GLB化および画像化を行っています。本記事の画像・モデルは加工物であり、市が提供する公式完成画像ではありません。

―――

AIを使った制作や、小さな実験の過程を記録しています。

データを見やすくするWebページや、小さなツールの制作・試作もご相談いただけます。

ご相談:info@himi-ai-lab.jp