特開2022-144605アディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム、３Ｄデータ生成装置及び３Ｄデータ生成方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022144605
(43)【公開日】2022-10-03
(54)【発明の名称】アディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム、３Ｄデータ生成装置及び３Ｄデータ生成方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/06 20120101AFI20220926BHJP
G06T 19/20 20110101ALI20220926BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/06 300
G06T19/20
【審査請求】未請求
【請求項の数】22
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021045680
(22)【出願日】2021-03-19
(71)【出願人】
【識別番号】000214272
【氏名又は名称】長瀬産業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100149799
【弁理士】
【氏名又は名称】上村 陽一郎
(72)【発明者】
【氏名】金塚 義明
(72)【発明者】
【氏名】長瀬 拓也
(72)【発明者】
【氏名】松下 祐樹
(72)【発明者】
【氏名】石原 信吾
(72)【発明者】
【氏名】小林 正和
(72)【発明者】
【氏名】山田 純平
(72)【発明者】
【氏名】安岡 大輔
(72)【発明者】
【氏名】皆川 侑也
【テーマコード（参考）】
5B050
5L049
【Ｆターム（参考）】
5B050AA03
5B050BA09
5B050CA07
5B050CA08
5B050EA26
5B050FA02
5B050FA05
5L049BB24
5L049BB59
(57)【要約】 （修正有）
【課題】携帯端末等で容易に受発注でき、既存の３Ｄモデル情報を利用することで容易に３Ｄデータを作成することができるアディティブ・マニュファクチャリング（ＡＭ）・プラットフォームシステム、３Ｄデータ生成装置及び３Ｄデータ生成方法を提供する。
【解決手段】ＡＭプラットフォームシステムにおいて、依頼者による確認後に発注データを受信し、発注データで指示される納品形態情報に基づいて３Ｄデータを生成する３Ｄデータ生成装置であるＡＭプラットフォーム・サーバー１０は、通信部１１のデータ取得部で依頼者端末２０から送信された依頼データを受信し、前記依頼データを解析部１２で解析し、記録部１３に格納されている既存３Ｄモデルデータのデータ群又はネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像に最も類似する類似３Ｄモデルを抽出部１４で抽出し、依頼者端末２０に送信する。
【選択図】図２
【解決手段】ＡＭプラットフォームシステムにおいて、依頼者による確認後に発注データを受信し、発注データで指示される納品形態情報に基づいて３Ｄデータを生成する３Ｄデータ生成装置であるＡＭプラットフォーム・サーバー１０は、通信部１１のデータ取得部で依頼者端末２０から送信された依頼データを受信し、前記依頼データを解析部１２で解析し、記録部１３に格納されている既存３Ｄモデルデータのデータ群又はネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像に最も類似する類似３Ｄモデルを抽出部１４で抽出し、依頼者端末２０に送信する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
情報を入力し依頼データとして送信し、かつ、サーバーからの情報を受信し表示可能な依頼者端末と、ネットワークを介して前記依頼者端末と接続されるサーバーとを含むアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムであって、
前記依頼者端末は、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像の情報を含む依頼データを前記サーバーに送信し、
前記サーバーは、少なくとも通信部、解析部、記録部、抽出部、処理部を備え、
前記通信部のデータ取得部で前記依頼者端末から送信された依頼データを受信し取得し、前記依頼データを前記解析部で解析し、前記サーバー内の記録部に格納される既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像に最も類似する類似３Ｄモデルを前記抽出部で抽出するとともに、必要に応じ前記抽出した抽出類似３Ｄモデルを前記処理部で調整処理して１次調整類似３Ｄモデルを生成し、依頼者端末に前記抽出類似３Ｄモデル又は前記一次調整類似３Ｄモデルの画像データを送信し、
前記抽出類似３Ｄモデル又は前記一次調整類似３Ｄモデルの画像データを受信した依頼者端末は、前記画像データを確認可能に表示するとともに、前記サーバーに納品形態情報を含む発注データを送信し、
前記発注データを受信したサーバーは、前記発注データにかかる納品形態情報に基づいて３Ｄデータを生成することを特徴とするアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
前記依頼者端末は、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像の情報を含む依頼データを前記サーバーに送信し、
前記サーバーは、少なくとも通信部、解析部、記録部、抽出部、処理部を備え、
前記通信部のデータ取得部で前記依頼者端末から送信された依頼データを受信し取得し、前記依頼データを前記解析部で解析し、前記サーバー内の記録部に格納される既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像に最も類似する類似３Ｄモデルを前記抽出部で抽出するとともに、必要に応じ前記抽出した抽出類似３Ｄモデルを前記処理部で調整処理して１次調整類似３Ｄモデルを生成し、依頼者端末に前記抽出類似３Ｄモデル又は前記一次調整類似３Ｄモデルの画像データを送信し、
前記抽出類似３Ｄモデル又は前記一次調整類似３Ｄモデルの画像データを受信した依頼者端末は、前記画像データを確認可能に表示するとともに、前記サーバーに納品形態情報を含む発注データを送信し、
前記発注データを受信したサーバーは、前記発注データにかかる納品形態情報に基づいて３Ｄデータを生成することを特徴とするアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【請求項2】
前記サーバー内の記録部に格納される既存３Ｄモデルデータは、解析部により、抽出部で抽出するために必要な解析がされ、その解析情報とともに記録部に格納されてなることを特徴とする請求項１に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【請求項3】
前記サーバー内の記録部に格納される既存３Ｄモデルデータの解析情報が、既存３Ｄモデルデータ毎に個別に付与される付帯情報であり、前記付帯情報には、少なくともタグ情報が含まれることを特徴とする請求項２に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【請求項4】
前記通信部のデータ取得部で取得した依頼データは、解析部により解析され解析情報が付与されて記録部に格納され、
前記サーバー内の抽出部が、前記依頼データに含まれる解析情報を参照し、記録部内の既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、同一又は類似する解析情報を有する既存３Ｄモデルデータを、抽出類似３Ｄモデルとして抽出することを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
前記サーバー内の抽出部が、前記依頼データに含まれる解析情報を参照し、記録部内の既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、同一又は類似する解析情報を有する既存３Ｄモデルデータを、抽出類似３Ｄモデルとして抽出することを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【請求項5】
前記通信部のデータ取得部で取得した依頼データが、既存３Ｄモデルデータの付帯情報のタグ情報に紐付いたカテゴリーを複数回選択して得られるものであることを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【請求項6】
前記依頼者が生成を依頼する３Ｄ像が、写真やイラスト等の２次元データ、テキストデータや音声データのいずれか、またはこれらを組み合わせたものであることを特徴とする請求項１に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【請求項7】
前記１次調整類似３Ｄモデルを生成するために、前記処理部で抽出類似３Ｄモデルを処理する調整処理が、機械学習による処理であることを特徴とする請求項１に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【請求項8】
前記サーバーは、前記依頼データとともに、既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から抽出された抽出類似３Ｄモデルのデータを、モデラーの入力端末であるモデラー端末からアクセス可能に記録部に格納し、さらに、前記モデラー端末によって調整された最終調整類似３Ｄモデルのデータを記録部に記録してなることを特徴とする請求項１～７のいずれか１項に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【請求項9】
前記サーバーは、依頼者端末から送信された発注データにかかる納品形態情報に基づいて生成された３Ｄデータをネットワークを介して、３Ｄプリンタに送信可能に格納してなることを特徴とする請求項１～８のいずれか１項に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【請求項10】
請求項１～９に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムにおいて、すべての処理がネットワークを介して、オンライン上で実行されることを特徴とするアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【請求項11】
依頼者端末から依頼データを受信する通信部と
受信し取得した依頼データ及び既存３Ｄモデルデータを解析する解析部と、
前記解析部で解析された依頼データを格納する依頼データ記録部と、前記解析部で解析された既存３Ｄモデルデータのデータ群を格納する既存３Ｄモデルデータ記録部とを含む記録部と、
前記解析部で解析され記録部に格納された前記依頼データに含まれる解析情報に基づいて、前記解析情報が付与された既存３Ｄモデルデータのデータ群から、類似性のある既存３Ｄモデルデータを抽出類似３Ｄモデルとして抽出し、抽出類似３Ｄモデル記録部に格納する抽出部と、
前記依頼データを参照し、前記抽出類似３Ｄモデル記録部に格納された抽出類似３Ｄモデルの画像特徴を調整処理し、１次調整類似３Ｄモデルを生成する処理部を備えてなる３Ｄデータ生成装置。
受信し取得した依頼データ及び既存３Ｄモデルデータを解析する解析部と、
前記解析部で解析された依頼データを格納する依頼データ記録部と、前記解析部で解析された既存３Ｄモデルデータのデータ群を格納する既存３Ｄモデルデータ記録部とを含む記録部と、
前記解析部で解析され記録部に格納された前記依頼データに含まれる解析情報に基づいて、前記解析情報が付与された既存３Ｄモデルデータのデータ群から、類似性のある既存３Ｄモデルデータを抽出類似３Ｄモデルとして抽出し、抽出類似３Ｄモデル記録部に格納する抽出部と、
前記依頼データを参照し、前記抽出類似３Ｄモデル記録部に格納された抽出類似３Ｄモデルの画像特徴を調整処理し、１次調整類似３Ｄモデルを生成する処理部を備えてなる３Ｄデータ生成装置。
【請求項12】
前記解析部で解析される解析情報が、個別に付与される付帯情報であり、前記付帯情報には、少なくともタグ情報が含まれることを特徴とする請求項１１に記載の３Ｄデータ生成装置。
【請求項13】
前記抽出部は、前記依頼データに基づいて、あらかじめ登録されたモデラー群の中からモデラー候補を抽出し、担当モデラーを判断するモデラー選択部を備えることを特徴とする請求項１１に記載の３Ｄデータ生成装置。
【請求項14】
前記抽出部は、前記依頼データに基づいて、あらかじめ登録された３Ｄプリンタ群の中から３Ｄプリンタ候補を抽出し、担当３Ｄプリンタを決定するプリント選択部を備えることを特徴とする請求項１１に記載の３Ｄデータ生成装置。
【請求項15】
前記モデラー選択部は、あらかじめ登録されたモデラー群のモデラー端末から、抽出類似３Ｄモデルの調整作業の申出を受け、その申出に基づいて担当モデラーを選択することを特徴とする請求項１３に記載の３Ｄデータ生成装置。
【請求項16】
前記抽出部による担当モデラーの選択が、登録モデラーのレーティングによることを特徴とする請求項１３に記載の３Ｄデータ生成装置。
【請求項17】
前記プリンタ選択部は、あらかじめ登録された３Ｄプリンタ群の端末から、プリント作業の申出を受け、その申出に基づいて担当３Ｄプリンタを決定することを特徴とする請求項１４に記載の３Ｄデータ生成装置。
【請求項18】
情報を入力し依頼データとして送信し、かつ、サーバーからの情報を受信し表示可能な依頼者端末と、ネットワークを介して前記依頼者端末と接続されるサーバーとを含むアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムを利用した３Ｄデータ生成方法であって、
（１）依頼者端末のアプリケーションから依頼者が生成を依頼する３Ｄ像の情報を含む依頼データを送信するステップ、
（２）サーバーが、前記依頼者端末から送信された依頼データを受信し取得するステップ
（３）サーバー内の解析部が前記依頼データを解析し記録部に格納するステップ、
（４）前記解析部で解析した依頼データの解析情報に基づいて抽出部が、前記サーバー内の記録部に格納される既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、類似性のある既存３Ｄモデルデータを抽出類似３Ｄモデルとして抽出し記録部に格納するステップ、
（５）前記抽出された抽出類似３Ｄモデルの画像データを依頼者端末へ送信するステップ、
からなることを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
（１）依頼者端末のアプリケーションから依頼者が生成を依頼する３Ｄ像の情報を含む依頼データを送信するステップ、
（２）サーバーが、前記依頼者端末から送信された依頼データを受信し取得するステップ
（３）サーバー内の解析部が前記依頼データを解析し記録部に格納するステップ、
（４）前記解析部で解析した依頼データの解析情報に基づいて抽出部が、前記サーバー内の記録部に格納される既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、類似性のある既存３Ｄモデルデータを抽出類似３Ｄモデルとして抽出し記録部に格納するステップ、
（５）前記抽出された抽出類似３Ｄモデルの画像データを依頼者端末へ送信するステップ、
からなることを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
【請求項19】
請求項１８に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムを利用した３Ｄデータ生成方法において、
（４）ステップで、記録部に格納される抽出類似３Ｄモデルの画像データを、処理部で調整処理し、１次調整類似３Ｄモデルを生成するステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
（４）ステップで、記録部に格納される抽出類似３Ｄモデルの画像データを、処理部で調整処理し、１次調整類似３Ｄモデルを生成するステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
【請求項20】
請求項１８に記載の３Ｄデータ生成方法において、
依頼データに基づいて、モデラー選択部で抽出類似３Ｄモデルのデータを調整するモデラーを抽出するステップ、
前記抽出したモデラーの入力端末により抽出類似３Ｄモデルのデータが調整処理され、最終調整類似３Ｄモデルのデータが生成されるステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
依頼データに基づいて、モデラー選択部で抽出類似３Ｄモデルのデータを調整するモデラーを抽出するステップ、
前記抽出したモデラーの入力端末により抽出類似３Ｄモデルのデータが調整処理され、最終調整類似３Ｄモデルのデータが生成されるステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
【請求項21】
請求項１８に記載の３Ｄデータ生成方法において、
依頼データに基づいて、モデラー端末からの申出を受け、抽出類似３Ｄモデルのデータを調整するモデラーを選択するステップ、
前記選択したモデラーの入力端末により抽出類似３Ｄモデルのデータが調整処理され、最終調整類似３Ｄモデルのデータが生成されるステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
依頼データに基づいて、モデラー端末からの申出を受け、抽出類似３Ｄモデルのデータを調整するモデラーを選択するステップ、
前記選択したモデラーの入力端末により抽出類似３Ｄモデルのデータが調整処理され、最終調整類似３Ｄモデルのデータが生成されるステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
【請求項22】
請求項１８に記載の３Ｄデータ生成方法において、
納品形態として、依頼者端末により３Ｄモデルデータか、製品化した３Ｄモデルかを選択するステップ、
前記ステップにおいて、製品化した３Ｄモデルが選択された場合に、３Ｄプリンタ選択部で３Ｄプリンタを抽出し、当該抽出された３Ｄプリンタにデータを送信し、プリント指示をするステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
納品形態として、依頼者端末により３Ｄモデルデータか、製品化した３Ｄモデルかを選択するステップ、
前記ステップにおいて、製品化した３Ｄモデルが選択された場合に、３Ｄプリンタ選択部で３Ｄプリンタを抽出し、当該抽出された３Ｄプリンタにデータを送信し、プリント指示をするステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、二次元画像から３Ｄデータを作成するためのアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム、３Ｄデータ生成装置及び３Ｄデータ生成方法に関する。
【背景技術】
【0002】
近年、３Ｄ技術や３Ｄプリンタの目覚ましい発展により、様々な用途のために３Ｄデータが用いられるようになってきた。
３Ｄデータを作成するには、３ＤＣＡＤソフトウェアやスカルプトソフトウェアなどを利用して、立体空間に３Ｄデータを創造する必要があり、これらの専用ソフトウェアと、これを扱える高度な専門的スキル及び時間が必要とされる。
そのため、３Ｄデータは、写真やイラストなどのように簡単に作成することができず、３Ｄプリンタなどのハードウエアが高性能かつ低価格になっても、なかなか普及しない要因の一つとなっている。
３Ｄデータを作成するには、３ＤＣＡＤソフトウェアやスカルプトソフトウェアなどを利用して、立体空間に３Ｄデータを創造する必要があり、これらの専用ソフトウェアと、これを扱える高度な専門的スキル及び時間が必要とされる。
そのため、３Ｄデータは、写真やイラストなどのように簡単に作成することができず、３Ｄプリンタなどのハードウエアが高性能かつ低価格になっても、なかなか普及しない要因の一つとなっている。
【0003】
ＣＡＤソフトウェアや３ＤＣＧソフトウェアなどを使用して３Ｄデータを作成（モデリング）する人はモデラーと呼ばれ、依頼者からの依頼内容に基づいて、３Ｄデータの作成を行う。依頼者は、イメージする３Ｄ像を写真やスケッチなどの二次元の画像データや、テキスト情報等でモデラーに伝え、それら情報からモデラーは３Ｄデータを作成する。
しかし、二次元の情報に基づいて、ゼロから３Ｄデータを作成するのは容易なことではなく、依頼者のイメージ通りにするために、何度も確認、修正を繰り返し作成することになり、依頼者の負担、モデラーの負担は大きく、またコストがかさむ。そのため、気軽に作成を依頼できるものではない。
しかし、二次元の情報に基づいて、ゼロから３Ｄデータを作成するのは容易なことではなく、依頼者のイメージ通りにするために、何度も確認、修正を繰り返し作成することになり、依頼者の負担、モデラーの負担は大きく、またコストがかさむ。そのため、気軽に作成を依頼できるものではない。
【0004】
このような問題に対し、依頼者に手間をかけさせることなく、依頼者が指定した画像情報に対して類似度の高い３次元データを提供する方法として、例えば、「３次元モデルに関する３次元データと２次元入力画像との入力を受け付ける入力部と、前記３次元データに基づき、仮想空間に配置された前記３次元モデルを所与の視点から見た外観を示す一又は複数の２次元作成画像を生成する画像生成部と、前記２次元作成画像と前記２次元入力画像との類似度を出力する出力部と、を含む、情報処理装置。」を開示する特開２０１８－５５５０６号公報が挙げられる（特許文献１）。
【0005】
上記特許文献１に記載の情報処理装置であれば、モデラーが依頼者からの２次元入力画像に基づいて３次元モデルを作成し、その３次元データに基づいて仮想空間に配置された３次元モデルから２次元作成画像を生成し、２次元入力画像との類似度を算出し、所定の類似度になるまで、モデラーが修正をすることで、類似度の高い３次元データを作成することができ、依頼者が何度も確認、修正指示をする必要がなく、負担は少なくてすむ。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】特開２０１８－５５５０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
上記特許文献１に記載の方法であれば、依頼者の手間を減らすことができ依頼者の負担は少ないが、モデラーは依頼者からの２次元画像に基づいてゼロから３次元データを作成し、所定の類似度になるまで修正を繰り返すことになり、高度な知識とスキルが要求されるとともに多大な時間がかかるため、それがコストに反映し高額な作業となってしまう。
本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、モデラーの作業はゼロないし最小限の調整や修正のみでよく、依頼者は携帯端末等で容易に受発注でき、低価格で希望の３Ｄデータが作成できるプラットフォームシステム、３Ｄデータ生成装置及び３Ｄデータ生成方法を提供するものである。
本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、モデラーの作業はゼロないし最小限の調整や修正のみでよく、依頼者は携帯端末等で容易に受発注でき、低価格で希望の３Ｄデータが作成できるプラットフォームシステム、３Ｄデータ生成装置及び３Ｄデータ生成方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明者は上記課題を下記の手段により解決した。
〈１〉情報を入力し依頼データとして送信し、かつ、サーバーからの情報を受信し表示可能な依頼者端末と、ネットワークを介して前記依頼者端末と接続されるサーバーとを含むアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムであって、
前記依頼者端末は、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像の情報を含む依頼データを前記サーバーに送信し、
前記サーバーは、少なくとも通信部、解析部、記録部、抽出部、処理部を備え、
前記通信部のデータ取得部で前記依頼者端末から送信された依頼データを受信し取得し、前記依頼データを前記解析部で解析し、前記サーバー内の記録部に格納される既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像に最も類似する類似３Ｄモデルを前記抽出部で抽出するとともに、必要に応じ前記抽出した抽出類似３Ｄモデルを前記処理部で調整処理して１次調整類似３Ｄモデルを生成し、依頼者端末に前記抽出類似３Ｄモデル又は前記一次調整類似３Ｄモデルの画像データを送信し、
前記抽出類似３Ｄモデル又は前記一次調整類似３Ｄモデルの画像データを受信した依頼者端末は、前記画像データを確認可能に表示するとともに、前記サーバーに納品形態情報を含む発注データを送信し、
前記発注データを受信したサーバーは、前記発注データにかかる納品形態情報に基づいて３Ｄデータを生成することを特徴とするアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
〈１〉情報を入力し依頼データとして送信し、かつ、サーバーからの情報を受信し表示可能な依頼者端末と、ネットワークを介して前記依頼者端末と接続されるサーバーとを含むアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムであって、
前記依頼者端末は、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像の情報を含む依頼データを前記サーバーに送信し、
前記サーバーは、少なくとも通信部、解析部、記録部、抽出部、処理部を備え、
前記通信部のデータ取得部で前記依頼者端末から送信された依頼データを受信し取得し、前記依頼データを前記解析部で解析し、前記サーバー内の記録部に格納される既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像に最も類似する類似３Ｄモデルを前記抽出部で抽出するとともに、必要に応じ前記抽出した抽出類似３Ｄモデルを前記処理部で調整処理して１次調整類似３Ｄモデルを生成し、依頼者端末に前記抽出類似３Ｄモデル又は前記一次調整類似３Ｄモデルの画像データを送信し、
前記抽出類似３Ｄモデル又は前記一次調整類似３Ｄモデルの画像データを受信した依頼者端末は、前記画像データを確認可能に表示するとともに、前記サーバーに納品形態情報を含む発注データを送信し、
前記発注データを受信したサーバーは、前記発注データにかかる納品形態情報に基づいて３Ｄデータを生成することを特徴とするアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【0009】
〈２〉前記サーバー内の記録部に格納される既存３Ｄモデルデータは、解析部により、抽出部で抽出するために必要な解析がされ、その解析情報とともに記録部に格納されてなることを特徴とする前記〈１〉に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【0010】
〈３〉前記サーバー内の記録部に格納される既存３Ｄモデルデータの解析情報が、既存３Ｄモデルデータ毎に個別に付与される付帯情報であり、前記付帯情報には、少なくともタグ情報が含まれることを特徴とする前記〈２〉に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【0011】
〈４〉前記通信部のデータ取得部で取得した依頼データは、解析部により解析され解析情報が付与されて記録部に格納され、
前記サーバー内の抽出部が、前記依頼データに含まれる解析情報を参照し、記録部内の既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、同一又は類似する解析情報を有する既存３Ｄモデルデータを、抽出類似３Ｄモデルとして抽出することを特徴とする前記〈１〉～〈３〉のいずれか１項に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
前記サーバー内の抽出部が、前記依頼データに含まれる解析情報を参照し、記録部内の既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、同一又は類似する解析情報を有する既存３Ｄモデルデータを、抽出類似３Ｄモデルとして抽出することを特徴とする前記〈１〉～〈３〉のいずれか１項に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【0012】
〈５〉前記通信部のデータ取得部で取得した依頼データが、既存３Ｄモデルデータの付帯情報のタグ情報に紐付いたカテゴリーを複数回選択して得られるものであることを特徴とする前記〈１〉～〈４〉のいずれか１項に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【0013】
〈６〉前記依頼者が生成を依頼する３Ｄ像が、写真やイラスト等の２次元データ、テキストデータや音声データのいずれか、またはこれらを組み合わせたものであることを特徴とする前記〈１〉に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【0014】
〈７〉前記１次調整類似３Ｄモデルを生成するために、前記処理部で抽出類似３Ｄモデルを処理する調整処理が、機械学習による処理であることを特徴とする前記〈１〉に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【0015】
〈８〉前記サーバーは、前記依頼データとともに、既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から抽出された抽出類似３Ｄモデルのデータを、モデラーの入力端末であるモデラー端末からアクセス可能に記録部に格納し、さらに、前記モデラー端末によって調整された最終調整類似３Ｄモデルのデータを記録部に記録してなることを特徴とする前記〈１〉～〈７〉のいずれか１項に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【0016】
〈９〉前記サーバーは、依頼者端末から送信された発注データにかかる納品形態情報に基づいて生成された３Ｄデータをネットワークを介して、３Ｄプリンタに送信可能に格納してなることを特徴とする前記〈１〉～〈８〉のいずれか１項に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【0017】
〈１０〉前記〈１〉～〈９〉に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムにおいて、すべての処理がネットワークを介して、オンライン上で実行されることを特徴とするアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム。
【0018】
〈１１〉依頼者端末から依頼データを受信する通信部と
受信し取得した依頼データ及び既存３Ｄモデルデータを解析する解析部と、
前記解析部で解析された依頼データを格納する依頼データ記録部と、前記解析部で解析された既存３Ｄモデルデータのデータ群を格納する既存３Ｄモデルデータ記録部とを含む記録部と、
前記解析部で解析され記録部に格納された前記依頼データに含まれる解析情報に基づいて、前記解析情報が付与された既存３Ｄモデルデータのデータ群から、類似性のある既存３Ｄモデルデータを抽出類似３Ｄモデルとして抽出し、抽出類似３Ｄモデル記録部に格納する抽出部と、
前記依頼データを参照し、前記抽出類似３Ｄモデル記録部に格納された抽出類似３Ｄモデルの画像特徴を調整処理し、１次調整類似３Ｄモデルを生成する処理部を備えてなる３Ｄデータ生成装置。
受信し取得した依頼データ及び既存３Ｄモデルデータを解析する解析部と、
前記解析部で解析された依頼データを格納する依頼データ記録部と、前記解析部で解析された既存３Ｄモデルデータのデータ群を格納する既存３Ｄモデルデータ記録部とを含む記録部と、
前記解析部で解析され記録部に格納された前記依頼データに含まれる解析情報に基づいて、前記解析情報が付与された既存３Ｄモデルデータのデータ群から、類似性のある既存３Ｄモデルデータを抽出類似３Ｄモデルとして抽出し、抽出類似３Ｄモデル記録部に格納する抽出部と、
前記依頼データを参照し、前記抽出類似３Ｄモデル記録部に格納された抽出類似３Ｄモデルの画像特徴を調整処理し、１次調整類似３Ｄモデルを生成する処理部を備えてなる３Ｄデータ生成装置。
【0019】
〈１２〉前記解析部で解析される解析情報が、個別に付与される付帯情報であり、前記付帯情報には、少なくともタグ情報が含まれることを特徴とする前記〈１１〉に記載の３Ｄデータ生成装置。
【0020】
〈１３〉前記抽出部は、前記依頼データに基づいて、あらかじめ登録されたモデラー群の中からモデラー候補を抽出し、担当モデラーを判断するモデラー選択部を備えることを特徴とする前記〈１１〉に記載の３Ｄデータ生成装置。
【0021】
〈１４〉前記抽出部は、前記依頼データに基づいて、あらかじめ登録された３Ｄプリンタ群の中から３Ｄプリンタ候補を抽出し、担当３Ｄプリンタを決定するプリント選択部を備えることを特徴とする前記〈１１〉に記載の３Ｄデータ生成装置。
【0022】
〈１５〉前記モデラー選択部は、あらかじめ登録されたモデラー群のモデラー端末から、抽出類似３Ｄモデルの調整作業の申出を受け、その申出に基づいて担当モデラーを選択することを特徴とする前記〈１３〉に記載の３Ｄデータ生成装置。
〈１６〉前記抽出部による担当モデラーの選択が、登録モデラーのレーティングによることを特徴とする前記〈１３〉に記載の３Ｄデータ生成装置。
〈１７〉前記プリンタ選択部は、あらかじめ登録された３Ｄプリンタ群の端末から、プリント作業の申出を受け、その申出に基づいて担当３Ｄプリンタを決定することを特徴とする前記〈１４〉に記載の３Ｄデータ生成装置。
〈１６〉前記抽出部による担当モデラーの選択が、登録モデラーのレーティングによることを特徴とする前記〈１３〉に記載の３Ｄデータ生成装置。
〈１７〉前記プリンタ選択部は、あらかじめ登録された３Ｄプリンタ群の端末から、プリント作業の申出を受け、その申出に基づいて担当３Ｄプリンタを決定することを特徴とする前記〈１４〉に記載の３Ｄデータ生成装置。
【0023】
〈１８〉情報を入力し依頼データとして送信し、かつ、サーバーからの情報を受信し表示可能な依頼者端末と、ネットワークを介して前記依頼者端末と接続されるサーバーとを含むアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムを利用した３Ｄデータ生成方法であって、
（１）依頼者端末のアプリケーションから依頼者が生成を依頼する３Ｄ像の情報を含む依頼データを送信するステップ、
（２）サーバーが、前記依頼者端末から送信された依頼データを受信し取得するステップ
（３）サーバー内の解析部が前記依頼データを解析し記録部に格納するステップ、
（４）前記解析部で解析した依頼データの解析情報に基づいて抽出部が、前記サーバー内の記録部に格納される既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、類似性のある既存３Ｄモデルデータを抽出類似３Ｄモデルとして抽出し記録部に格納するステップ、
（５）前記抽出された抽出類似３Ｄモデルの画像データを依頼者端末へ送信するステップ、
からなることを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
（１）依頼者端末のアプリケーションから依頼者が生成を依頼する３Ｄ像の情報を含む依頼データを送信するステップ、
（２）サーバーが、前記依頼者端末から送信された依頼データを受信し取得するステップ
（３）サーバー内の解析部が前記依頼データを解析し記録部に格納するステップ、
（４）前記解析部で解析した依頼データの解析情報に基づいて抽出部が、前記サーバー内の記録部に格納される既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、類似性のある既存３Ｄモデルデータを抽出類似３Ｄモデルとして抽出し記録部に格納するステップ、
（５）前記抽出された抽出類似３Ｄモデルの画像データを依頼者端末へ送信するステップ、
からなることを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
【0024】
〈１９〉前記〈１８〉に記載のアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムを利用した３Ｄデータ生成方法において、
（４）ステップで、記録部に格納される抽出類似３Ｄモデルの画像データを、処理部で調整処理し、１次調整類似３Ｄモデルを生成するステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
（４）ステップで、記録部に格納される抽出類似３Ｄモデルの画像データを、処理部で調整処理し、１次調整類似３Ｄモデルを生成するステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
【0025】
〈２０〉前記〈１８〉に記載の３Ｄデータ生成方法において、
依頼データに基づいて、モデラー選択部で抽出類似３Ｄモデルのデータを調整するモデラーを抽出するステップ、
前記抽出したモデラーの入力端末により抽出類似３Ｄモデルのデータが調整処理され、最終調整類似３Ｄモデルのデータが生成されるステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
依頼データに基づいて、モデラー選択部で抽出類似３Ｄモデルのデータを調整するモデラーを抽出するステップ、
前記抽出したモデラーの入力端末により抽出類似３Ｄモデルのデータが調整処理され、最終調整類似３Ｄモデルのデータが生成されるステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
【0026】
〈２１〉前記〈１８〉に記載の３Ｄデータ生成方法において、
依頼データに基づいて、モデラー端末からの申出を受け、抽出類似３Ｄモデルのデータを調整するモデラーを選択するステップ、
前記選択したモデラーの入力端末により抽出類似３Ｄモデルのデータが調整処理され、最終調整類似３Ｄモデルのデータが生成されるステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
依頼データに基づいて、モデラー端末からの申出を受け、抽出類似３Ｄモデルのデータを調整するモデラーを選択するステップ、
前記選択したモデラーの入力端末により抽出類似３Ｄモデルのデータが調整処理され、最終調整類似３Ｄモデルのデータが生成されるステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
【0027】
〈２２〉前記〈１８〉に記載の３Ｄデータ生成方法において、
納品形態として、依頼者端末により３Ｄモデルデータか、製品化した３Ｄモデルかを選択するステップ、
前記ステップにおいて、製品化した３Ｄモデルが選択された場合に、３Ｄプリンタ選択部で３Ｄプリンタを抽出し、当該抽出された３Ｄプリンタにデータを送信し、プリント指示をするステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
納品形態として、依頼者端末により３Ｄモデルデータか、製品化した３Ｄモデルかを選択するステップ、
前記ステップにおいて、製品化した３Ｄモデルが選択された場合に、３Ｄプリンタ選択部で３Ｄプリンタを抽出し、当該抽出された３Ｄプリンタにデータを送信し、プリント指示をするステップを含むことを特徴とする３Ｄデータ生成方法。
【発明の効果】
【0028】
本発明によれば、依頼者は携帯端末等で容易に受発注でき、依頼者の操作も簡単であり、かつ、既存の３Ｄモデルの３Ｄデータを利用することで、モデラーによる修正や調整もゼロないし最小限でよく、低価格で３Ｄデータを作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【0029】
【発明を実施するための形態】
【0030】
本発明にかかるアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムの実施形態について、図面を用いて以下に説明する。
ただし、本発明は多くの異なる態様で実施可能であり、以下に例示する実施形態に限定して解釈されるものではない。
ただし、本発明は多くの異なる態様で実施可能であり、以下に例示する実施形態に限定して解釈されるものではない。
【0031】
図１は、本発明の一実施形態にかかるアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォーム（以下「ＡＭプラットフォーム」ともいう。）システムの基本的構成を示すブロック図、図２は、本発明の一実施形態にかかるアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムの機能的構成を示す図である。
図中、１はアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム、１０はサーバー、１１は通信部、１２は解析部、１３は記録部、１４は抽出部、１５は処理部である。また、２０は依頼者端末、２１は通信部、２２は入力部、２３は表示部、３０はネットワークである。
図中、１はアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム、１０はサーバー、１１は通信部、１２は解析部、１３は記録部、１４は抽出部、１５は処理部である。また、２０は依頼者端末、２１は通信部、２２は入力部、２３は表示部、３０はネットワークである。
【0032】
＜システム構成＞
本発明にかかるＡＭプラットフォームシステム１は、少なくとも通信部２１、入力部２２、表示部２３を備える依頼者端末２０と、ネットワークを介して接続されるサーバー１０とで構成される。
依頼者端末２０は、入力部２２で情報を入力し、前記情報を依頼データとして通信部２１を介してサーバー１０に送信し、また、前記サーバー１０からの情報を通信部２１で受信し、表示部２３で前記情報を表示できる機能を備えた端末であり、その形態は特に限定されず、一般的に普及しているスマートフォンやタブレットなどの携帯端末、パーソナルコンピュータ、ネットワークに接続されたテレビジョンなどを利用することができる。
本発明では、依頼者は、自己の身近な依頼者端末から、生成を依頼する３Ｄ像の情報を含む依頼データを前記サーバー１０に送信することで、３Ｄデータの生成を依頼する。なお、前記「３Ｄ像」とは、依頼者が生成したい３Ｄモデルのイメージ像であり、その情報として、写真やイラストなどの２次元画像データ、イメージ像を説明したテキストデータ、音声データ等のいずれか、あるいは組み合わせによるものであってもよい。そして、前記３Ｄ像は依頼データとしてサーバー１０に送信される。
本発明にかかるＡＭプラットフォームシステム１は、少なくとも通信部２１、入力部２２、表示部２３を備える依頼者端末２０と、ネットワークを介して接続されるサーバー１０とで構成される。
依頼者端末２０は、入力部２２で情報を入力し、前記情報を依頼データとして通信部２１を介してサーバー１０に送信し、また、前記サーバー１０からの情報を通信部２１で受信し、表示部２３で前記情報を表示できる機能を備えた端末であり、その形態は特に限定されず、一般的に普及しているスマートフォンやタブレットなどの携帯端末、パーソナルコンピュータ、ネットワークに接続されたテレビジョンなどを利用することができる。
本発明では、依頼者は、自己の身近な依頼者端末から、生成を依頼する３Ｄ像の情報を含む依頼データを前記サーバー１０に送信することで、３Ｄデータの生成を依頼する。なお、前記「３Ｄ像」とは、依頼者が生成したい３Ｄモデルのイメージ像であり、その情報として、写真やイラストなどの２次元画像データ、イメージ像を説明したテキストデータ、音声データ等のいずれか、あるいは組み合わせによるものであってもよい。そして、前記３Ｄ像は依頼データとしてサーバー１０に送信される。
【0033】
本発明にかかるＡＭプラットフォームシステム１を構成するサーバー１０は、少なくとも通信部１１、解析部１２、記録部１３、抽出部１４、処理部１５を備える。サーバー１０は、ＣＰＵ、メモリ、記憶装置、入力装置、インターフェース等を備えたコンピュータで構成されるものであっても、クラウドコンピューティングなどを利用するものであってもよい。サーバー１０の通信部１１、解析部１２、記録部１３、抽出部１４、処理部１５における各機能は、あらかじめ記憶装置に格納されたプログラムがＣＰＵにより実行され制御されるものとすることができるが、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）により、公開されている第三者が開発したプログラムやソフトウェアと繋ぎ、そのソフトウェアがもつ機能を、ＡＭプラットフォームシステム内で共有することにより実行するものであってもよい。
【0034】
＜３Ｄモデル＞
本発明において、「３Ｄモデル」は、３次元をベースに作成される立体のキャラクターやもののモデルデータ、すなわちイメージであり、仮想空間において全角度からその形状を捉えることができるものである。
本発明では、前記「３Ｄモデル」を３次元の立体形状のイメージとし、その「３Ｄモデル」の縦横高さ、色彩等の情報等、一般にＣＡＤソフトウェアやＣＧソフトウェアなどによって生成されるデジタルデータ、プログラム情報を「３Ｄデータ」と称する。
生成された３Ｄデータを利用することで、３Ｄモデルが各種プログラム上で３次元に表示される。例えば、ゲーム内のオリジナルキャラクターや造形物、サイバー空間の３Ｄアバター、ＶＡ／ＶＲなどで、３次元で表現することが可能となる。また、前記３Ｄデータを３Ｄプリンタで出力することで、オリジナルの造形物や、人、動物など様々なものを立体形状の製品を製造することができる。
３Ｄデータは、作成したソフトウェアの保存形式により複数の種類があるが、本発明では、各ソフトウェアで受け渡しが可能な中間データ形式を想定する。なお、依頼者が発注データで、納品形態の保存形式を指定するにあたって、その指定された保存形式で納品可能としてもよい。納品形態は、作成された３Ｄデータを使って３Ｄプリンタで印刷し立体形状に出力した製品であってもよい。
本発明において、「３Ｄモデル」は、３次元をベースに作成される立体のキャラクターやもののモデルデータ、すなわちイメージであり、仮想空間において全角度からその形状を捉えることができるものである。
本発明では、前記「３Ｄモデル」を３次元の立体形状のイメージとし、その「３Ｄモデル」の縦横高さ、色彩等の情報等、一般にＣＡＤソフトウェアやＣＧソフトウェアなどによって生成されるデジタルデータ、プログラム情報を「３Ｄデータ」と称する。
生成された３Ｄデータを利用することで、３Ｄモデルが各種プログラム上で３次元に表示される。例えば、ゲーム内のオリジナルキャラクターや造形物、サイバー空間の３Ｄアバター、ＶＡ／ＶＲなどで、３次元で表現することが可能となる。また、前記３Ｄデータを３Ｄプリンタで出力することで、オリジナルの造形物や、人、動物など様々なものを立体形状の製品を製造することができる。
３Ｄデータは、作成したソフトウェアの保存形式により複数の種類があるが、本発明では、各ソフトウェアで受け渡しが可能な中間データ形式を想定する。なお、依頼者が発注データで、納品形態の保存形式を指定するにあたって、その指定された保存形式で納品可能としてもよい。納品形態は、作成された３Ｄデータを使って３Ｄプリンタで印刷し立体形状に出力した製品であってもよい。
【0035】
なお、本発明において、前記「既存３Ｄモデル」は、当該ＡＭプラットフォームシステムで生成、収集した既に３Ｄデータが生成されている３Ｄモデル、あるいは、ネットワーク上で３Ｄデータを利用可能にして公開されている３Ｄモデルを示す。
そして、「抽出類似３Ｄモデル」は、前記既存３Ｄモデルのデータ群から抽出される依頼者が生成を依頼した３Ｄ像に最も類似するものとして抽出部１４で抽出された類似３Ｄモデルを示す。
さらに、「一次調整類似３Ｄモデル」は、前記抽出類似３ＤモデルをＡＩで自動補正し、又は機械学習の処理で、より３Ｄ像に近いものに調整処理された類似３Ｄモデルを示す。ＡＩにより複数回自動補正された場合も、便宜上「一次調整類似３Ｄモデル」とする。
そして、「最終調整類似３Ｄモデル」は、モデラーが依頼者が生成を依頼した３Ｄ像の依頼データと照らして、抽出類似３Ｄモデルや一次調整類似３Ｄモデルの３Ｄデータを修正して調整した類似３Ｄモデルを示す。
そして、「抽出類似３Ｄモデル」は、前記既存３Ｄモデルのデータ群から抽出される依頼者が生成を依頼した３Ｄ像に最も類似するものとして抽出部１４で抽出された類似３Ｄモデルを示す。
さらに、「一次調整類似３Ｄモデル」は、前記抽出類似３ＤモデルをＡＩで自動補正し、又は機械学習の処理で、より３Ｄ像に近いものに調整処理された類似３Ｄモデルを示す。ＡＩにより複数回自動補正された場合も、便宜上「一次調整類似３Ｄモデル」とする。
そして、「最終調整類似３Ｄモデル」は、モデラーが依頼者が生成を依頼した３Ｄ像の依頼データと照らして、抽出類似３Ｄモデルや一次調整類似３Ｄモデルの３Ｄデータを修正して調整した類似３Ｄモデルを示す。
【0036】
＜サーバーの基本機能＞
本発明にかかるＡＭプラットフォームシステム１を構成するサーバー１０は、通信部１１のデータ取得部１１０で依頼者端末２０から送信された依頼データを受信し取得する。
そして、前記依頼データを解析部１２で解析し、記録部１３に格納されている既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像に最も類似する類似３Ｄモデルを抽出部１４で抽出する。
前記抽出部１４で抽出された「抽出類似３Ｄモデル」の画像データは、依頼者端末２０に送信され、前記依頼者端末２０の表示部２３により前記画像データを確認可能に表示する。
確認後には、納品形態情報を含む発注データが依頼者端末２０から送信され、前記発注データを通信部１１で受信したサーバー１０は、前記発注データで指示される納品形態情報に基づいて３Ｄデータを生成する。
なお、記録部１３に格納される既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像に最も類似する類似３Ｄモデルを抽出部１４で抽出した後、必要に応じ前記抽出した抽出類似３Ｄモデルを処理部１５で調整処理して「１次調整類似３Ｄモデル」を生成し、依頼者端末２０にその一次調整類似３Ｄモデルの画像データを送信してもよい。
本発明にかかるＡＭプラットフォームシステム１を構成するサーバー１０は、通信部１１のデータ取得部１１０で依頼者端末２０から送信された依頼データを受信し取得する。
そして、前記依頼データを解析部１２で解析し、記録部１３に格納されている既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像に最も類似する類似３Ｄモデルを抽出部１４で抽出する。
前記抽出部１４で抽出された「抽出類似３Ｄモデル」の画像データは、依頼者端末２０に送信され、前記依頼者端末２０の表示部２３により前記画像データを確認可能に表示する。
確認後には、納品形態情報を含む発注データが依頼者端末２０から送信され、前記発注データを通信部１１で受信したサーバー１０は、前記発注データで指示される納品形態情報に基づいて３Ｄデータを生成する。
なお、記録部１３に格納される既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像に最も類似する類似３Ｄモデルを抽出部１４で抽出した後、必要に応じ前記抽出した抽出類似３Ｄモデルを処理部１５で調整処理して「１次調整類似３Ｄモデル」を生成し、依頼者端末２０にその一次調整類似３Ｄモデルの画像データを送信してもよい。
【0037】
＜依頼データ＞
依頼者端末２０で入力され、サーバー１０の通信部１１のデータ取得部１１０で取得する依頼データは、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像またはそれに近い３Ｄ像の情報であり、依頼者端末２０により写真やイラスト等の画像データが入力できる場合には、その画像データ、画像データが入力できない場合にはテキストデータや音声データ等である。
また、前記依頼データは、画像データがない場合には、自動トリムや自動判定提案により、もっとも依頼者のイメージに近い３Ｄモデルとして選択される方法によって送信されるものであってもよい。自動判定提案は、例えば、強化学習や深層学習を含む機械学習などのクラス分類アルゴリズムなどを利用して類似度を自動判定して提案する。この場合、依頼者は、依頼者端末２０の入力部２２でカテゴリーや条件を複数回選択し、それに基づいてＡＩが分類したものの中から最も類似度の高いものを自動で判定し、その結果を提案する３Ｄモデルとして依頼者端末２０に表示する。依頼者は提案された３Ｄモデルが、自分イメージどおり、又はそれに近い場合は、提案された３Ｄモデルを依頼データとして送信する。
依頼者端末２０で入力され、サーバー１０の通信部１１のデータ取得部１１０で取得する依頼データは、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像またはそれに近い３Ｄ像の情報であり、依頼者端末２０により写真やイラスト等の画像データが入力できる場合には、その画像データ、画像データが入力できない場合にはテキストデータや音声データ等である。
また、前記依頼データは、画像データがない場合には、自動トリムや自動判定提案により、もっとも依頼者のイメージに近い３Ｄモデルとして選択される方法によって送信されるものであってもよい。自動判定提案は、例えば、強化学習や深層学習を含む機械学習などのクラス分類アルゴリズムなどを利用して類似度を自動判定して提案する。この場合、依頼者は、依頼者端末２０の入力部２２でカテゴリーや条件を複数回選択し、それに基づいてＡＩが分類したものの中から最も類似度の高いものを自動で判定し、その結果を提案する３Ｄモデルとして依頼者端末２０に表示する。依頼者は提案された３Ｄモデルが、自分イメージどおり、又はそれに近い場合は、提案された３Ｄモデルを依頼データとして送信する。
【0038】
提案された３Ｄモデルが、イメージに近いものではなかった場合、サーバー１０は、ラフカテゴリーを提案し、選択された情報に基づいて複数個（ｎ個）の選択肢からの選択を複数回（ｍ回）繰り返し、最もイメージに近い３Ｄモデルを判定し提案し、依頼者は最終的に選択した３Ｄモデルを依頼データとしてサーバー１０に送信する。
なお、前記サーバー１０が、依頼者端末２０に送信する提案は、記録部１３の既存３Ｄモデルデータ記録部１３２に格納された既存３Ｄモデルデータの付帯情報のタグ情報に紐付いたカテゴリーから抽出される。これにより、既に記録部１３の既存３Ｄモデルデータ記録部１３２に格納された既存３Ｄモデルを利用して、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像の３Ｄデータを生成することができる。
なお、前記サーバー１０が、依頼者端末２０に送信する提案は、記録部１３の既存３Ｄモデルデータ記録部１３２に格納された既存３Ｄモデルデータの付帯情報のタグ情報に紐付いたカテゴリーから抽出される。これにより、既に記録部１３の既存３Ｄモデルデータ記録部１３２に格納された既存３Ｄモデルを利用して、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像の３Ｄデータを生成することができる。
【0039】
＜解析部＞
本発明にかかるＡＭプラットフォームシステム１を構成するサーバー１０を構成する解析部１２は、第１に通信部１１のデータ取得部１１０で受信した依頼データを解析する。依頼データがテキストデータや音声データの場合には、そのデータ内から、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像の情報を解析する。依頼データが写真やイラストなどの画像データの場合には、画像解析を行う。画像解析は、あらかじめアルゴリズムを設定しておき、機械学習によりＡＩが行う。例えば、人物を認識させる場合には、目や鼻、口の位置や形など特徴点となる部分を抽出できるように設定する。そして、解析された特徴点等の解析情報を付帯情報とともに、記録部１３の依頼データ記録部１３１に格納する。なお、依頼データが、自動判定提案により選択されたものである場合には、選択された既存３Ｄモデルデータを依頼データ記録部１３１に格納する。
また、前記解析部１２は、依頼データの解析の他、既存３Ｄモデルも解析し解析情報を既存３Ｄモデルデータ記録部１３２に格納する。
本発明にかかるＡＭプラットフォームシステム１を構成するサーバー１０を構成する解析部１２は、第１に通信部１１のデータ取得部１１０で受信した依頼データを解析する。依頼データがテキストデータや音声データの場合には、そのデータ内から、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像の情報を解析する。依頼データが写真やイラストなどの画像データの場合には、画像解析を行う。画像解析は、あらかじめアルゴリズムを設定しておき、機械学習によりＡＩが行う。例えば、人物を認識させる場合には、目や鼻、口の位置や形など特徴点となる部分を抽出できるように設定する。そして、解析された特徴点等の解析情報を付帯情報とともに、記録部１３の依頼データ記録部１３１に格納する。なお、依頼データが、自動判定提案により選択されたものである場合には、選択された既存３Ｄモデルデータを依頼データ記録部１３１に格納する。
また、前記解析部１２は、依頼データの解析の他、既存３Ｄモデルも解析し解析情報を既存３Ｄモデルデータ記録部１３２に格納する。
【0040】
既存３Ｄモデルは、当該ＡＭプラットフォームシステムで生成、収集した既に３Ｄデータが生成されている３Ｄモデルや、ネットワーク上で３Ｄデータを利用可能にして公開されている３Ｄモデルであり、解析部１２は、これら既存３Ｄモデルを収集し、それぞれ画像解析を実行し付帯情報を付与して既存３Ｄモデルデータ記録部１３２に格納する。ＡＩに自動で特徴点を見つけるように設定し、ネットワーク上のビッグデータを使用して解析を重ねることで精度を上げ、既存３Ｄモデルのデータベース化を行う。
なお、前記解析情報とともに格納される付帯情報は、３Ｄモデルの類似度を判定するのに有用な情報であり、例えば、設定されたアルゴリズムに基づいて分類されたタグ情報などが挙げられる。
なお、前記解析情報とともに格納される付帯情報は、３Ｄモデルの類似度を判定するのに有用な情報であり、例えば、設定されたアルゴリズムに基づいて分類されたタグ情報などが挙げられる。
【0041】
＜記録部＞
本発明にかかるＡＭプラットフォームシステム１を構成するサーバー１０を構成する記録部１３は、依頼データ及び依頼データの解析情報、依頼データの付帯情報等を格納する依頼データ記録部１３１、既存３Ｄモデルの３Ｄデータ、その解析情報、付帯情報を格納する既存３Ｄモデルデータ記録部１３２の他、後述する抽出部１４で抽出された類似３Ｄモデルを記録する抽出類似３Ｄモデルデータ記録部１３３、機械学習により収集、演算された機械学習データを格納する機械学習データ記録部１３４及び、依頼者端末２０から送信された発注データを格納する発注データ記録部１３５を備える。
前記各記録部（１３１、１３２、１３３、１３４、１３５）はいずれも、解析部１２、抽出部１４、処理部１５から参照、利用可能である。また、依頼データ記録部１３１と、抽出類似３Ｄモデルデータ記録部１３３は、抽出類似３Ｄモデルをより依頼データの３Ｄ像に類似するように３Ｄデータを調整するモデラーの入力端末であるモデラー端末からアクセス可能に記録部１３に格納される。これにより、モデラーは、依頼者から送信された依頼データを参照し、サーバー１０の抽出部１４で抽出された抽出類似３Ｄモデルデータを調整することが可能となっている。また、モデラー端末によって調整された最終調整類似３Ｄモデルのデータは、前記記録部１３に格納される。
本発明にかかるＡＭプラットフォームシステム１を構成するサーバー１０を構成する記録部１３は、依頼データ及び依頼データの解析情報、依頼データの付帯情報等を格納する依頼データ記録部１３１、既存３Ｄモデルの３Ｄデータ、その解析情報、付帯情報を格納する既存３Ｄモデルデータ記録部１３２の他、後述する抽出部１４で抽出された類似３Ｄモデルを記録する抽出類似３Ｄモデルデータ記録部１３３、機械学習により収集、演算された機械学習データを格納する機械学習データ記録部１３４及び、依頼者端末２０から送信された発注データを格納する発注データ記録部１３５を備える。
前記各記録部（１３１、１３２、１３３、１３４、１３５）はいずれも、解析部１２、抽出部１４、処理部１５から参照、利用可能である。また、依頼データ記録部１３１と、抽出類似３Ｄモデルデータ記録部１３３は、抽出類似３Ｄモデルをより依頼データの３Ｄ像に類似するように３Ｄデータを調整するモデラーの入力端末であるモデラー端末からアクセス可能に記録部１３に格納される。これにより、モデラーは、依頼者から送信された依頼データを参照し、サーバー１０の抽出部１４で抽出された抽出類似３Ｄモデルデータを調整することが可能となっている。また、モデラー端末によって調整された最終調整類似３Ｄモデルのデータは、前記記録部１３に格納される。
【0042】
＜抽出部＞
本発明にかかるＡＭプラットフォームシステム１を構成するサーバー１０を構成する抽出部１４は、記録部１３の既存３Ｄモデルデータ記録部１３２に格納されている既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼データの３Ｄ像に最も類似する類似３Ｄモデルを抽出する。詳しくは、前記抽出部１４は、既存３Ｄモデルデータの解析情報を参照し、データ群の中から、依頼データの解析情報と同一又は類似する解析情報を有する既存３Ｄモデルデータを、抽出類似３Ｄモデルとして抽出し、記録部１３の類似３Ｄモデルデータ記録部１３３に格納する。
本発明にかかるＡＭプラットフォームシステム１を構成するサーバー１０を構成する抽出部１４は、記録部１３の既存３Ｄモデルデータ記録部１３２に格納されている既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼データの３Ｄ像に最も類似する類似３Ｄモデルを抽出する。詳しくは、前記抽出部１４は、既存３Ｄモデルデータの解析情報を参照し、データ群の中から、依頼データの解析情報と同一又は類似する解析情報を有する既存３Ｄモデルデータを、抽出類似３Ｄモデルとして抽出し、記録部１３の類似３Ｄモデルデータ記録部１３３に格納する。
【0043】
抽出部１４によって、抽出される抽出類似３Ｄモデルについて、依頼データとの関係で、さらに調整、修正が必要となる場合がある。そのような場合には、モデラーと呼ばれる３Ｄデータを生成するソフトウェアを扱う人材が調整、修正を行うシステムとしてもよい。
前記抽出部１４は、抽出類似３Ｄモデルの抽出の他、抽出類似３Ｄモデルについて、さらに調整が必要な場合、あらかじめ登録されたモデラー群の中からモデラー候補を抽出し、担当モデラーを判断するモデラー選択部を備えることができる。３Ｄデータの調整、修正は、その内容によって高度なスキルが必要な場合と、そうではない場合とがある。そこで前記抽出部１４では、調整の内容を考慮して最適なモデラーを抽出する。
同様に、前記抽出部１４は、納品形態が製品化した３Ｄモデルの場合には、その形状のプリントに最適な３Ｄプリンタを抽出する。３Ｄプリンタも単純な形状に適したものや、複雑な構造や異種材料に対応可能なものがある。したがって、あらかじめ登録された３Ｄプリンタ群の中から最適な３Ｄプリンタ候補を抽出し、担当３Ｄプリンタを決定するプリント選択部を備えておくことが好ましい。
前記抽出部１４は、抽出類似３Ｄモデルの抽出の他、抽出類似３Ｄモデルについて、さらに調整が必要な場合、あらかじめ登録されたモデラー群の中からモデラー候補を抽出し、担当モデラーを判断するモデラー選択部を備えることができる。３Ｄデータの調整、修正は、その内容によって高度なスキルが必要な場合と、そうではない場合とがある。そこで前記抽出部１４では、調整の内容を考慮して最適なモデラーを抽出する。
同様に、前記抽出部１４は、納品形態が製品化した３Ｄモデルの場合には、その形状のプリントに最適な３Ｄプリンタを抽出する。３Ｄプリンタも単純な形状に適したものや、複雑な構造や異種材料に対応可能なものがある。したがって、あらかじめ登録された３Ｄプリンタ群の中から最適な３Ｄプリンタ候補を抽出し、担当３Ｄプリンタを決定するプリント選択部を備えておくことが好ましい。
【0044】
＜処理部＞
本発明にかかるＡＭプラットフォームシステム１を構成するサーバー１０を構成する処理部１５は、前記抽出部１４で抽出した抽出類似３Ｄモデルについて、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像との関係で調整が必要な場合、ＡＩで自動補正し、より３Ｄ像に近いものに調整処理をする。処理部１５では、３Ｄモデルの変形パターンを設定しておくことで、３Ｄデータの特徴点を使って調整が可能となっている。ＡＩが自動で補正する変形パターンとしては、例えば、特徴点に対し、丸みを帯びさせる、とがらせる、寸法比を変更する等が挙げられる。そして、処理部１５で、抽出類似３Ｄモデルを調整し、１次調整類似３Ｄモデルを生成し、依頼者端末２０に前記１次調整類似３Ｄモデル画像データを通信部１１を介して送信する。
本発明にかかるＡＭプラットフォームシステム１を構成するサーバー１０を構成する処理部１５は、前記抽出部１４で抽出した抽出類似３Ｄモデルについて、依頼者が生成を依頼する３Ｄ像との関係で調整が必要な場合、ＡＩで自動補正し、より３Ｄ像に近いものに調整処理をする。処理部１５では、３Ｄモデルの変形パターンを設定しておくことで、３Ｄデータの特徴点を使って調整が可能となっている。ＡＩが自動で補正する変形パターンとしては、例えば、特徴点に対し、丸みを帯びさせる、とがらせる、寸法比を変更する等が挙げられる。そして、処理部１５で、抽出類似３Ｄモデルを調整し、１次調整類似３Ｄモデルを生成し、依頼者端末２０に前記１次調整類似３Ｄモデル画像データを通信部１１を介して送信する。
【0045】
＜実施例１＞
図２に示す本発明の一実施形態にかかるアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムの機能的構成の例を、図３及び４のフローチャートに基づいて説明する。
最初に依頼者端末２０において、本システムにアクセスするためのアプリケーションを起動し、依頼データを送信する。
図３は依頼データ入力の例を示すフローチャートである。アプリケーションの起動（Ｓ１０１）後、依頼する３Ｄ像の依頼方法を選択する（Ｓ１０２）。本実施例では、写真やイラスト等の画像データがあるか否かを確認する（Ｓ１０３）。画像データがある場合には、その画像データを依頼する３Ｄ像の依頼データとして、通信部２１を介してサーバー１０へ送信する（Ｓ１０４）。サーバー１０では、前記画像データを依頼データとして受信し取得する（Ｓ１０５）。
図２に示す本発明の一実施形態にかかるアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムの機能的構成の例を、図３及び４のフローチャートに基づいて説明する。
最初に依頼者端末２０において、本システムにアクセスするためのアプリケーションを起動し、依頼データを送信する。
図３は依頼データ入力の例を示すフローチャートである。アプリケーションの起動（Ｓ１０１）後、依頼する３Ｄ像の依頼方法を選択する（Ｓ１０２）。本実施例では、写真やイラスト等の画像データがあるか否かを確認する（Ｓ１０３）。画像データがある場合には、その画像データを依頼する３Ｄ像の依頼データとして、通信部２１を介してサーバー１０へ送信する（Ｓ１０４）。サーバー１０では、前記画像データを依頼データとして受信し取得する（Ｓ１０５）。
【0046】
一方、依頼データとなる画像データがない場合、どのようなカテゴリーの３Ｄ像であるか選択する（Ｓ１０６）。前記カテゴリーの選択に基づいて、サーバー１０では、自動判定提案の３Ｄモデルの画像データを依頼者端末２０へ送信する（Ｓ１０７）。
依頼者端末２０では、自動判定提案の３Ｄモデルが、イメージに近いかどうか確認をする（Ｓ１０８）。イメージに近い場合、その自動判定提案された３Ｄモデルを依頼する３Ｄ像の依頼データとして、通信部２１を介してサーバー１０へ送信する（Ｓ１０４）。
依頼者端末２０では、自動判定提案の３Ｄモデルが、イメージに近いかどうか確認をする（Ｓ１０８）。イメージに近い場合、その自動判定提案された３Ｄモデルを依頼する３Ｄ像の依頼データとして、通信部２１を介してサーバー１０へ送信する（Ｓ１０４）。
【0047】
一方、自動判定提案の３Ｄモデルがイメージにほど遠い場合、サーバー１０は、提案１としてラフカテゴリーを提案する（Ｓ１０９）。例えば、Ａ）プラモアプリ、Ｂ）文具アプリ、Ｃ）思いでアプリである。また、（１）人、（２）動物、（３）モノ、（４）図面、イラスト、（５）その他といった選択肢を設定するものであってもよい。
そして、サーバー１０は、上記選択肢から選択されたものに基づいて、ｎ個の選択肢で構成される提案を、提案２、提案３、・・・提案ｍ（Ｓ１１０、Ｓ１１１）と複数回行い、ｍ回の選択回答（Ｓ１１２、Ｓ１１３）からイメージに近い３Ｄモデルを抽出し提案する。
そして、サーバー１０は、上記選択肢から選択されたものに基づいて、ｎ個の選択肢で構成される提案を、提案２、提案３、・・・提案ｍ（Ｓ１１０、Ｓ１１１）と複数回行い、ｍ回の選択回答（Ｓ１１２、Ｓ１１３）からイメージに近い３Ｄモデルを抽出し提案する。
【0048】
たとえば、ラフカテゴリーとして（１）人、（２）動物、（３）モノ、（４）図面、イラスト、（５）その他、という選択肢を提示した場合、（１）人が選択されると、提案２として、（１）リアル、（２）アニメ、（３）デフォルトという選択肢が提示される。そして、（１）リアル、が選択された場合には、さらに提案３として、（１）頭、（２）全身、（３）パーツ、という選択肢が提示される。そして（１）頭、が選択された場合、（１）男、（２）女、（３）それ以外、という選択肢が提示され、依頼する３Ｄ像に近い類似３Ｄモデルを抽出するための条件が収集される。
そして、前記収集された条件に基づいて、サーバー１０の抽出部１４は、記録部１３に格納されている類似３Ｄモデルの中から、最もイメージに近い既存３Ｄモデルを抽出し、提案する３Ｄモデルのデータが提供される。
依頼者端末２０は、前記提案された３Ｄモデルを依頼データとして送信する（Ｓ１１４）。サーバー１０では、前記提案された３Ｄモデルの情報を依頼データとして受信し取得する（Ｓ１０５）。
そして、前記収集された条件に基づいて、サーバー１０の抽出部１４は、記録部１３に格納されている類似３Ｄモデルの中から、最もイメージに近い既存３Ｄモデルを抽出し、提案する３Ｄモデルのデータが提供される。
依頼者端末２０は、前記提案された３Ｄモデルを依頼データとして送信する（Ｓ１１４）。サーバー１０では、前記提案された３Ｄモデルの情報を依頼データとして受信し取得する（Ｓ１０５）。
【0049】
図４は本発明にかかるアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムの実施例１のフローチャートである。
依頼者端末２０で、アプリケーションの起動（Ｓ２０１）後、依頼する３Ｄ像の依頼データがサーバー１０に送信される（Ｓ２０２）。
送信された依頼データは、サーバー１０の通信部１１で受信され、データ取得部１１０で取得される（Ｓ２０３）。依頼データは、記録部１３の依頼データ記録部１３１に格納されるとともに、解析部１２で解析される（Ｓ２０４）。解析部１２では、依頼データを解析し、付帯情報（ここではタグ）を付与し、付与情報とともに解析情報を記録部１３の依頼データ記録部１３１に格納する。
そして、抽出部１４で、既存３Ｄモデルデータ記録部１３２に格納されている既存３Ｄモデルデータのデータ群又はネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼データの解析情報と類似する既存３Ｄモデルを抽出する（Ｓ２０５）。抽出した抽出類似３Ｄモデルは、記録部１３の類似３Ｄモデルデータ記録部１３３に格納されるとともに、通信部１１を介して、依頼者端末２０に送信される（Ｓ２０６）。
依頼者端末２０で、アプリケーションの起動（Ｓ２０１）後、依頼する３Ｄ像の依頼データがサーバー１０に送信される（Ｓ２０２）。
送信された依頼データは、サーバー１０の通信部１１で受信され、データ取得部１１０で取得される（Ｓ２０３）。依頼データは、記録部１３の依頼データ記録部１３１に格納されるとともに、解析部１２で解析される（Ｓ２０４）。解析部１２では、依頼データを解析し、付帯情報（ここではタグ）を付与し、付与情報とともに解析情報を記録部１３の依頼データ記録部１３１に格納する。
そして、抽出部１４で、既存３Ｄモデルデータ記録部１３２に格納されている既存３Ｄモデルデータのデータ群又はネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼データの解析情報と類似する既存３Ｄモデルを抽出する（Ｓ２０５）。抽出した抽出類似３Ｄモデルは、記録部１３の類似３Ｄモデルデータ記録部１３３に格納されるとともに、通信部１１を介して、依頼者端末２０に送信される（Ｓ２０６）。
【0050】
依頼者端末２０は、前記抽出類似３Ｄモデルの画像データを受信し（Ｓ２０７）、抽出類似３Ｄモデルを確認後（Ｓ２０８）、発注データを送信するとともに、支払いを行う（Ｓ２０９）。
サーバー１０では、発注データを受信し支払いを確認（Ｓ２１０）後、発注データに従って、３Ｄデータを依頼者端末２０に送信する（Ｓ２１１）。依頼者端末２０は、サーバー１０から３Ｄデータを受信する（Ｓ２１２）。
サーバー１０では、発注データを受信し支払いを確認（Ｓ２１０）後、発注データに従って、３Ｄデータを依頼者端末２０に送信する（Ｓ２１１）。依頼者端末２０は、サーバー１０から３Ｄデータを受信する（Ｓ２１２）。
【0051】
＜実施例２＞
図５は本発明にかかるアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムの実施例２のフローチャートである。
依頼者端末２０で、アプリケーションの起動（Ｓ３０１）後、依頼する３Ｄ像の依頼データがサーバー１０に送信される（Ｓ３０２）。
送信された依頼データは、サーバー１０の通信部１１で受信され、データ取得部１１０で取得される（Ｓ３０３）。依頼データは、記録部１３の依頼データ記録部１３１に格納されるとともに、解析部１２で解析される（Ｓ３０４）。解析部１２では、依頼データを解析し、付帯情報（ここではタグ）を付与し、付与情報とともに解析情報を記録部１３の依頼データ記録部１３１に格納する。
そして、抽出部１４で、既存３Ｄモデルデータ記録部１３２に格納されている既存３Ｄモデルデータのデータ群、又はネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼データの解析情報と類似する既存３Ｄモデルを抽出する（Ｓ３０５）。
抽出部１４は、抽出にあたり依頼データの解析情報との関係で抽出類似３Ｄモデルについて調整が必要と判断した場合、前記抽出した抽出類似３Ｄモデルを処理部１５においてＡＩで自動補正し、より３Ｄ像に近いものに調整処理する（Ｓ３０６）。
処理部１５においてＡＩで自動補正される調整の所定の変形パターンとして、例えば、特徴点に対し、丸みを帯びさせる、頂点の面取り、とがらせる、寸法比の変更、色彩の変更等が挙げられ、依頼データと照らし必要な調整処理がされ、調整された類似３Ｄモデルは、１次調整類似３Ｄモデルとして、その画像データが通信部１１を介して依頼者端末２０に送信される（Ｓ３０７）。
図５は本発明にかかるアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムの実施例２のフローチャートである。
依頼者端末２０で、アプリケーションの起動（Ｓ３０１）後、依頼する３Ｄ像の依頼データがサーバー１０に送信される（Ｓ３０２）。
送信された依頼データは、サーバー１０の通信部１１で受信され、データ取得部１１０で取得される（Ｓ３０３）。依頼データは、記録部１３の依頼データ記録部１３１に格納されるとともに、解析部１２で解析される（Ｓ３０４）。解析部１２では、依頼データを解析し、付帯情報（ここではタグ）を付与し、付与情報とともに解析情報を記録部１３の依頼データ記録部１３１に格納する。
そして、抽出部１４で、既存３Ｄモデルデータ記録部１３２に格納されている既存３Ｄモデルデータのデータ群、又はネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、依頼データの解析情報と類似する既存３Ｄモデルを抽出する（Ｓ３０５）。
抽出部１４は、抽出にあたり依頼データの解析情報との関係で抽出類似３Ｄモデルについて調整が必要と判断した場合、前記抽出した抽出類似３Ｄモデルを処理部１５においてＡＩで自動補正し、より３Ｄ像に近いものに調整処理する（Ｓ３０６）。
処理部１５においてＡＩで自動補正される調整の所定の変形パターンとして、例えば、特徴点に対し、丸みを帯びさせる、頂点の面取り、とがらせる、寸法比の変更、色彩の変更等が挙げられ、依頼データと照らし必要な調整処理がされ、調整された類似３Ｄモデルは、１次調整類似３Ｄモデルとして、その画像データが通信部１１を介して依頼者端末２０に送信される（Ｓ３０７）。
【0052】
依頼者端末２０は、前記一次調整類似３Ｄモデルの画像データを受信し（Ｓ３０８）、一次調整類似３Ｄモデルを確認後（Ｓ３０９）、発注データを送信するとともに、支払いを行う（Ｓ３１０）。
サーバー１０では、発注データを受信し支払いを確認（Ｓ３１１）後、発注データに従って、３Ｄデータを依頼者端末２０に送信する（Ｓ３１２）。依頼者端末２０は、サーバー１０から３Ｄデータを受信する（Ｓ３１３）。
サーバー１０では、発注データを受信し支払いを確認（Ｓ３１１）後、発注データに従って、３Ｄデータを依頼者端末２０に送信する（Ｓ３１２）。依頼者端末２０は、サーバー１０から３Ｄデータを受信する（Ｓ３１３）。
【0053】
なお、上記実施例２において、処理部１５における調整処理は、サーバー１０側でＡＩが自動補正するものであるが、抽出部１４で抽出した抽出類似３Ｄモデルを依頼者端末２０に送信した後、依頼者端末２０側が、前記抽出類似３Ｄモデルの修正したい部分を修正する構成であってもよい。例えば、依頼者端末２０に表示された抽出類似３Ｄモデルの一部色彩を変更したい場合や、特徴点を使って丸みを帯びさせる、とがらせる等の修正を可能とする。
【0054】
＜実施例３＞
上記実施例１及び２において、サーバー１０から送信された抽出類似３Ｄモデルや一次調整類似３Ｄモデルに対し、依頼者がより３Ｄ像に近いものを希望する場合、オプションとして、モデラーによる人的補正を選択可能とすることもできる。
そのため、サーバー１０の抽出部１４は、依頼データに基づいて、あらかじめ登録されたモデラー群の中からモデラー候補を抽出し、担当モデラーを判断するモデラー選択部を備えてもよい。
依頼人から、モデラーによる補正の要望があった場合、サーバー１０では、その要望する補正作業に適したモデラーを、モデラー選択部により抽出し、当該モデラーに補正調整を指示する。
前記抽出部１４による担当モデラーの選択は、登録モデラーのレーティングにより行ってもよい。登録モデラーによる補正調整について、その成果を依頼者や管理者によりレーティングされるシステムとした場合、モデラーは依頼の３Ｄデータの生成を、より早く上手に仕上げ、高い評価を得ようとする。これにより、作業効率や品質の向上を図ることができる。
上記実施例１及び２において、サーバー１０から送信された抽出類似３Ｄモデルや一次調整類似３Ｄモデルに対し、依頼者がより３Ｄ像に近いものを希望する場合、オプションとして、モデラーによる人的補正を選択可能とすることもできる。
そのため、サーバー１０の抽出部１４は、依頼データに基づいて、あらかじめ登録されたモデラー群の中からモデラー候補を抽出し、担当モデラーを判断するモデラー選択部を備えてもよい。
依頼人から、モデラーによる補正の要望があった場合、サーバー１０では、その要望する補正作業に適したモデラーを、モデラー選択部により抽出し、当該モデラーに補正調整を指示する。
前記抽出部１４による担当モデラーの選択は、登録モデラーのレーティングにより行ってもよい。登録モデラーによる補正調整について、その成果を依頼者や管理者によりレーティングされるシステムとした場合、モデラーは依頼の３Ｄデータの生成を、より早く上手に仕上げ、高い評価を得ようとする。これにより、作業効率や品質の向上を図ることができる。
【0055】
また、サーバー１０で、モデラーによる補正調整が求められている情報を、あらかじめ登録されたモデラー群のモデラー端末から確認可能に公開し、モデラーからの申出を受け、その申出に基づいて担当モデラーを選択する方法を取ることもできる。
サーバー１０は、モデラーの入力端末であるモデラー端末から依頼データ、抽出類似３Ｄモデル、一次調整類似３Ｄモデル等の情報を確認できるようアクセス可能に記録部に格納する。
さらにサーバー１０は、モデラーによる調整処理をクラウド上でのみ作業できるようにし、セキュリティを高めた構成とすることもできる。
サーバー１０は、モデラーの入力端末であるモデラー端末から依頼データ、抽出類似３Ｄモデル、一次調整類似３Ｄモデル等の情報を確認できるようアクセス可能に記録部に格納する。
さらにサーバー１０は、モデラーによる調整処理をクラウド上でのみ作業できるようにし、セキュリティを高めた構成とすることもできる。
【0056】
＜実施例４＞
上記実施例１～３において、発注データにかかる納品形態が、３Ｄデータではなく、製品化した３Ｄモデルの場合のため、抽出部１４は、あらかじめ登録された３Ｄプリンタ群の中から３Ｄプリンタ候補を抽出し、担当３Ｄプリンタを決定するプリンタ選択部を備えてもよい。
３Ｄプリンタは様々な種類があり、それぞれプリントに適した素材、形状、大きさが異なる。したがって、前記プリント選択部には、あらかじめ各３Ｄプリンタの種類、性能が登録される。
サーバー１０では、、依頼者端末２０から送信された発注データにかかる納品形態情報に基づいて、生成された３Ｄデータをネットワークを介して、３Ｄプリンタに送受信可能に格納し、プリンタ選択部で選択された最適な担当３Ｄプリンタに３Ｄデータを送信する。
なお、サーバー１０で、３Ｄプリントが求められている情報を、あらかじめ登録された３Ｄプリンタ群の端末から確認可能に公開し、プリンタ端末からのプリント作業の申出を受け、その申出に基づいて担当３Ｄプリンタを決定してもよい。
上記実施例１～３において、発注データにかかる納品形態が、３Ｄデータではなく、製品化した３Ｄモデルの場合のため、抽出部１４は、あらかじめ登録された３Ｄプリンタ群の中から３Ｄプリンタ候補を抽出し、担当３Ｄプリンタを決定するプリンタ選択部を備えてもよい。
３Ｄプリンタは様々な種類があり、それぞれプリントに適した素材、形状、大きさが異なる。したがって、前記プリント選択部には、あらかじめ各３Ｄプリンタの種類、性能が登録される。
サーバー１０では、、依頼者端末２０から送信された発注データにかかる納品形態情報に基づいて、生成された３Ｄデータをネットワークを介して、３Ｄプリンタに送受信可能に格納し、プリンタ選択部で選択された最適な担当３Ｄプリンタに３Ｄデータを送信する。
なお、サーバー１０で、３Ｄプリントが求められている情報を、あらかじめ登録された３Ｄプリンタ群の端末から確認可能に公開し、プリンタ端末からのプリント作業の申出を受け、その申出に基づいて担当３Ｄプリンタを決定してもよい。
【0057】
上記した本発明にかかるアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムは、各機能を備えた３Ｄデータ生成装置として構成することもできる。
すなわち、本発明にかかる３Ｄデータ生成装置は、依頼者端末から依頼データを受信する通信部と、受信し取得した依頼データ及び既存３Ｄモデルデータを解析する解析部と、前記解析部で解析された依頼データを格納する依頼データ記録部と、前記解析部で解析された既存３Ｄモデルデータのデータ群を格納する既存３Ｄモデルデータ記録部とを含む記録部と、前記解析部で解析され記録部に格納された前記依頼データに含まれる解析情報に基づいて、前記解析情報が付与された既存３Ｄモデルデータのデータ群から、類似性のある既存３Ｄモデルデータを抽出類似３Ｄモデルとして抽出し、抽出類似３Ｄモデル記録部に格納する抽出部と、前記依頼データを参照し、前記抽出類似３Ｄモデル記録部に格納された抽出類似３Ｄモデルの画像特徴を調整処理し、１次調整類似３Ｄモデルを生成する処理部を備えてなる。
各機能は、上記サーバー１０で実行されるものと同一であるため、説明を省略する。
すなわち、本発明にかかる３Ｄデータ生成装置は、依頼者端末から依頼データを受信する通信部と、受信し取得した依頼データ及び既存３Ｄモデルデータを解析する解析部と、前記解析部で解析された依頼データを格納する依頼データ記録部と、前記解析部で解析された既存３Ｄモデルデータのデータ群を格納する既存３Ｄモデルデータ記録部とを含む記録部と、前記解析部で解析され記録部に格納された前記依頼データに含まれる解析情報に基づいて、前記解析情報が付与された既存３Ｄモデルデータのデータ群から、類似性のある既存３Ｄモデルデータを抽出類似３Ｄモデルとして抽出し、抽出類似３Ｄモデル記録部に格納する抽出部と、前記依頼データを参照し、前記抽出類似３Ｄモデル記録部に格納された抽出類似３Ｄモデルの画像特徴を調整処理し、１次調整類似３Ｄモデルを生成する処理部を備えてなる。
各機能は、上記サーバー１０で実行されるものと同一であるため、説明を省略する。
【0058】
次に、本発明にかかるアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムを利用した３Ｄデータ生成方法を説明する。
本発明にかかる３Ｄデータ生成方法は、情報を入力し依頼データとして送信し、かつ、サーバーからの情報を受信し表示可能な依頼者端末２０と、ネットワーク３０を介して前記依頼者端末２０と接続されるサーバー１０とを含むアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムを利用するものであって、（１）依頼者端末２０のアプリケーションから依頼者が生成を依頼する３Ｄ像の情報を含む依頼データを送信するステップ（ステップ１）、（２）サーバー１０が、前記依頼者端末２０から送信された依頼データを受信し取得するステップ（ステップ２）、（３）サーバー１０内の解析部１２が前記依頼データを解析し記録部１３に格納するステップ、（４）前記解析部１２で解析した依頼データの解析情報に基づいて抽出部１４が、前記サーバー１０内の記録部１３に格納される既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、類似性のある既存３Ｄモデルデータを抽出類似３Ｄモデルとして抽出し記録部１３に格納するステップ（ステップ４）、（５）前記抽出された抽出類似３Ｄモデルの画像データを依頼者端末２０へ送信するステップ（ステップ５）によりなる。
本発明にかかる３Ｄデータ生成方法は、情報を入力し依頼データとして送信し、かつ、サーバーからの情報を受信し表示可能な依頼者端末２０と、ネットワーク３０を介して前記依頼者端末２０と接続されるサーバー１０とを含むアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムを利用するものであって、（１）依頼者端末２０のアプリケーションから依頼者が生成を依頼する３Ｄ像の情報を含む依頼データを送信するステップ（ステップ１）、（２）サーバー１０が、前記依頼者端末２０から送信された依頼データを受信し取得するステップ（ステップ２）、（３）サーバー１０内の解析部１２が前記依頼データを解析し記録部１３に格納するステップ、（４）前記解析部１２で解析した依頼データの解析情報に基づいて抽出部１４が、前記サーバー１０内の記録部１３に格納される既存３Ｄモデルデータのデータ群、またはネットワーク上で利用可能な既存３Ｄモデルデータのデータ群の中から、類似性のある既存３Ｄモデルデータを抽出類似３Ｄモデルとして抽出し記録部１３に格納するステップ（ステップ４）、（５）前記抽出された抽出類似３Ｄモデルの画像データを依頼者端末２０へ送信するステップ（ステップ５）によりなる。
【0059】
そして、さらに、前記ステップ４で、記録部１３に格納される抽出類似３Ｄモデルの画像データを、処理部１５で調整処理し、１次調整類似３Ｄモデルを生成するステップ（ステップ４’）を含んでもよい。
【0060】
また、依頼データ又は発注データに基づいて、モデラー選択部で抽出類似３Ｄモデルのデータを調整するモデラーを抽出するステップ（ステップ６）、前記抽出したモデラーの入力端末により抽出類似３Ｄモデルのデータが調整処理され、最終調整類似３Ｄモデルのデータが生成されるステップ（ステップ７）が含まれるものであってもよい。
そして、前記ステップ６、７に代えて、モデラー端末からの申出を受け、抽出類似３Ｄモデルのデータを調整するモデラーを選択するステップ（ステップ６’）、前記選択したモデラーの入力端末により抽出類似３Ｄモデルのデータが調整処理され、最終調整類似３Ｄモデルのデータが生成されるステップ（ステップ７’）であってもよい。
そして、前記ステップ６、７に代えて、モデラー端末からの申出を受け、抽出類似３Ｄモデルのデータを調整するモデラーを選択するステップ（ステップ６’）、前記選択したモデラーの入力端末により抽出類似３Ｄモデルのデータが調整処理され、最終調整類似３Ｄモデルのデータが生成されるステップ（ステップ７’）であってもよい。
【0061】
本発明にかかる３Ｄデータ生成方法において、前記ステップ５の後に、納品形態として、依頼者端末２０により３Ｄモデルデータか、製品化した３Ｄモデルかを選択するステップ（ステップ８）、前記ステップ８において、製品化した３Ｄモデルが選択された場合に、３Ｄプリンタ選択部で３Ｄプリンタを抽出し、当該抽出された３Ｄプリンタにデータを送信し、プリント指示をするステップ（ステップ９）を含むものであってもよい。
【0062】
以上説明したように、本発明にかかるアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム、３Ｄデータ生成装置及び３Ｄデータ生成方法は、既存３Ｄモデルの３Ｄデータを利用、応用することで、依頼人が生成したい３Ｄ像に近い３Ｄモデルの３Ｄデータを生成するものであり、ゼロから３Ｄデータを生成する場合のように、高度で専門的な知識や膨大な時間、生成過程の複数回の確認等の必要がなく、依頼者が気軽に簡単に自分の携帯端末から、所望の３Ｄモデルの３Ｄデータを入手することができる。
【0063】
また、本発明にかかるアディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステムは、依頼データの作成、送信から、３Ｄデータの納品までのすべての処理が、ネットワークを介して、オンライン上で実行することができる。
したがって、例えばモデラー端末は、ネットワークがつながる環境であれば海外、発展途上国等にあってもよく、グローバルな人材活用が可能となる。また、モデラーからの申出により作業の受注も可能であることから、モデラーは自分のペースで仕事を請け負うことができ、有効な人材活用が可能となる。
したがって、例えばモデラー端末は、ネットワークがつながる環境であれば海外、発展途上国等にあってもよく、グローバルな人材活用が可能となる。また、モデラーからの申出により作業の受注も可能であることから、モデラーは自分のペースで仕事を請け負うことができ、有効な人材活用が可能となる。
【符号の説明】
【0064】
１ アディティブ・マニュファクチャリング・プラットフォームシステム
１０ サーバー
１１ 通信部
１２ 解析部
１３ 記録部
１４ 抽出部
１５ 処理部
２０ 依頼者端末
２１ 通信部
２２ 入力部
２３ 表示部
３０ ネットワーク
１０ サーバー
１１ 通信部
１２ 解析部
１３ 記録部
１４ 抽出部
１５ 処理部
２０ 依頼者端末
２１ 通信部
２２ 入力部
２３ 表示部
３０ ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
