TechAcademy（テックアカデミー） Unityコース プログラミング Unity 3Dゲームで欠かせない！Unityで3Dモデルを使用する方法【初心者向け】
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3Dゲームで欠かせない！Unityで3Dモデルを使用する方法【初心者向け】

初心者向けにUnityで3Dモデルを使用する方法について解説しています。3Dのゲーム開発に役立つので、この機会に覚えておきましょう。実際に3Dモデルを扱いながら解説しているので、初心者の方でもすぐ理解できるはずです。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　 調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　 調査手法：インターネット調査

3Dモデル使用すると聞くと専門的な知識が必要そうで敷居が高いという印象を受けるかもしれません。

しかし、Unityでは簡単に扱う事ができます。

Unityは元々3Dのゲームエンジンとして作成されたため、3Dモデルを扱うための便利な機能が実装されています。

 

なお、本記事はTechAcademyのUnity入門オンライン講座の内容をもとにしています。

 

田島悠介

今回はUnityの3Dモデルを使ってみよう。

大石ゆかり

田島メンター！！3Dモデルの作り方を知らないのですが、どうしたらいいですか～？

田島悠介

Unityには無料あるいは有料の3D素材がアセットストアにあるので、ここではまずそれをプロジェクトで利用する方法を紹介するよ。

大石ゆかり

はい！やってみます！

 

アセットストアを利用する

3Dモデルを作るとなると専門的な知識が必要となってきます。しかし、Unityではそういった専門的な知識がない人でも3Dモデルを使用できる便利な機能が実装されています。

それが「アセットストア」です。アセットストアはUnityで使用できる便利な機能を無料、有料で配布しているサイトのことです。このアセットストアを使用すれば3Dモデルを作れない人でも、簡単に使用する事ができます。

 

アセットストアはプロジェクトの画面で「Command + 9」を同時に押すことで開くことができます。試しに押してみると以下のようにSceneの隣にアセットストアのウインドウが開かれます。

unity_14_01

Unityのアプリケーション内から開くほかにもブラウザでアセットストアと検索すれば出てくるので状況によって使い分けてください。

 

大石ゆかり

Unityの画面内で素材の詳細が確認可能なんですね。

田島悠介

「Asset Store」のタブを閉じずに置いておけば、作業しながらいつでもタブの切り替えでストアを検索できるよ。

大石ゆかり

なるほど、必要になったら見るという感じの使い方もできるんですね。

田島悠介

それでは何か3Dモデルをダウンロードしてみようか。次の手順に行ってみよう。

 

3Dモデルをインポートする方法

実際にアセットストアから3Dモデルをプロジェクトにインポートしてみましょう。

アセットストアの検索窓に3Dと検索し価格を無料に設定してください。すると無料で使用できる3D関連のアセットが大量に出てくることがわかります。

unity_14_02

その後任意のページに行きダウンロードボタンをクリックしてください。

するとダウンロードが開始されます。

unity_14_03

ダウンロードが終了すると、Importというウインドウが出てくるのでImportをクリックしてください。

インポートが終了すれば以下のように3Dモデルを使用できるようになっています。

unity_14_04

 

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まとめ

今回はアセットストアを利用して3Dモデルを使用する方法を紹介していきました。

アセットストアにはモデルの他にも、エディタの拡張機能や、便利なスクリプトなどが配布されています。それらを利用すればゲームの作成時間を大幅に軽減する事ができます。ぜひ利用してみましょう。

 

田島悠介

3Dモデルは「Assets」フォルダ内の該当のアイコンを画面にドラッグするだけで反映されるよ。

大石ゆかり

ほんとだ、すぐに配置されました。

田島悠介

とても大きなモデルや背景モデルなどはかなりの容量になるので、素材の概要はよく確認しておこう。

大石ゆかり

了解です！ありがとうございました！

 

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本稿は、Smashing Magazineのブログ記事を了解を得て日本語翻訳し掲載した記事になります。 本記事は、instinctools EE Labssのビジネス開発マネジャーのStacy Golmack氏によって投稿されました。   モバイルアプリの市場は、ジャックの豆の木よりも急速に成長しています。業界の規模は大きく、毎日成長し、終わりは見えません。予測通り、iOS/Androidエンジニアの人口は急増し、市場に出回っているモバイルアプリの数も増え続けています。世界規模で見ても、モバイルアプリ業界の収益は急増しています。 ハイブリッド型の収益モデル（アプリ内広告やアプリ内購入など）は、ビジネスの世界で急速に普及しています。多くの調査は、アプリ内広告が今後のモバイル成長の鍵となることを示しています。 この記事では、以下の疑問について明らかにします。統計データと専門家の意見に裏付けされた、包括的な答えを導いています。 平均的に、モバイルアプリはどれくらいの収益を生み出しますか？ 実際に平均収入は増えますか？ 今日、モバイルアプリ業界が直面している最大の課題は何ですか？ 今日、市場で最も一般的な収益モデルは何ですか？その中で、今後も成長が予測できるモデルは？どのモデルが生き残るでしょうか？   モバイルアプリ市場には成長の見込みがあります App Annieが2015年に報告したレポートによると、モバイルアプリケーション業界は総年間収益が4.4兆円を突破し、5.5兆円まで増加すると予測されています。また、Statistaによると、年間総収入は2020年までに20兆円を超えると予測されています。リサーチ主体によって数字は多少異なりますが、全体像として、市場は決して飽和状態にはないということが示されています。 Forresterのレポートを参照したApp Annieの予測によると、2016年末までにスマートフォンを所有する人は、世界人口のわずか46％です。つまり今話題のモバイル革命は始まったばかりであることを示しています。 消費者は企業よりも急速に進化しています。今日、モバイルインターネットは多くのユーザーにとって必要不可欠なものとなっています。   アプリの人気に関しては、アグリゲータのアプリが、最上位に移行する可能性が高いです。アグリゲータとは、多数のオンラインリソースからコンテンツを引用して、それらをインターフェース上に見やすくまとめるツールです。 コンテンツは、速報ニュースからユーザーの関心のあるニッチな分野に至るまで多岐にわたります。アグリゲータは、多数のWebサイトにアクセスしたり、多数のアプリをインストールする時間や余裕がないユーザーを対象としています。 有名なアグリゲーターアプリは、Flipboard、News360、Feedly、IFTTTなどです。   アグリゲータのアプリが、ショッピング体験を便利にするものである場合、ユーザーのお気に入りになる傾向があります。 たとえば、Facebookはメッセンジャー（Messenger）によってこれを行いました。ユーザーは自分のニュースフィード広告を読んで、たとえばUberの配車を依頼できるのです。   金持ちプラットフォーム、貧乏プラットフォーム モバイルアプリの2大巨人、AndroidとiOSは、世界のスマートフォン市場を支配しています。 Gartnerの調査によると、2016年の第3四半期には、世界中で販売されているスマートフォンの87.8％がAndroidでした。この数字は、前年比で3.1％の増加です。 一方、iOSの市場シェアは11.5％で、2015年比で2.5％の減少です。これらの成長は他の市場プレイヤーの地位を大幅に低下させました。スマートフォンデバイス市場の0.4％を占めていたWindowsは、モバイルプラットフォームの競争では3位となり、シェアは年率2.5％で減少しています。   アップルとGoogleは、最大で最も人気の高いアプリストアを持っています。今のところ、アプリケーションやエンジニアの数において、他の競合他社がこれらのストアに対抗できる見込みはありません。 InMobiは、アプリの55％は、収益が10万円未満であると推定しています。さらに、世界中のアプリの3分の1が、製品の合計ダウンロード数が10,000に達していません。 収益の格差はAndroidエンジニアの間で顕著であるのに対して、iOSデベロッパーの間ではより収益分配のバランスが取れています。2016年以降、iOSエンジニアの25％以上は毎月の収益が50万円を超えています。 一方、Androidエンジニアで同様の収益を達成したのはわずか16％です。 モバイルOSごとの月間平均収入を推定した興味深い統計があります。Forbesは、iOSは月平均で40万円を稼ぎ、2位のAndroidは12万円、3位のWindows Phoneは6万円程度を稼ぐと推定しています。   しかし、Statistaの調べによると、この推定に反して2016年は、Windows Phoneアプリでは125万円、iOSアプリでは約90万円、Androidでは約50万円の月間平均収入が得られています。 また、エンジニアの約75％は、Androidを最も好んでいます。 彼らは、Androidベースの製品を開発することで収入を増やすことを考えています。   [PR] Unityを使ったゲーム開発で挫折しない学習方法を動画で公開中モバイルアプリの概観 高性能のモバイルCPUは、強力なグラフィック、高品質なディスプレイ、高速インターネット接続を備えることにより、スマートフォンをゲーム機に変えました。 App Annieのレポートによると、モバイルゲームは2011年にはモバイルアプリの収益全体の50％未満を占め、2015年にはモバイルアプリの市場収益の85％を生み出しました。この数字は、世界規模では約3.7兆円に相当します。 しかし、ユーザーが他のカテゴリのアプリに費やす時間も急激に増加しています。 ゲームアプリ以外のアプリは、アプリ使用時間において、ゲームアプリを追い抜いています。 Flurry Analytics Blogによると、2015年後半までにモバイルアプリの市場には、次のような変化が起きました。 カスタマイズアプリ（ランチャー、アイコン、壁紙、ロック画面、デバイスカスタマイズアプリなど）が1位になり、セッションの使用率は332％上昇しました。 新聞や雑誌のモバイル版アプリが2位で、135％の成長となりました。 生産性向上ツールとアプリは使用率において3位で、125％の成長となりました。 ライフスタイルとショッピングのソリューション関連のアプリは81％の成長で、4位となりました。 メッセンジャー、ソーシャルアプリ、旅行、スポーツ、健康、フィットネス関連のアプリは、53％から54％に増加しました。 ゲームは、ユーザーの使用時間が1％減少した唯一の例外です。   収益モデル 現在、収益モデルには主に6つのタイプがあります。 ダイレクトセールス（直販） ユーザーが有料アプリをまだ購入していない場合、スクリーンショット、説明、動画を、画面上にプレビューします。これらを利用することで、ユーザーにアプリの購入を促し、製品のデモンストレーションを行うことができます。 しかし、ダイレクトセールスによってユーザーに購入を決心させるのは困難です。このことは、収益性が最も高いアプリのリストに、有料アプリは入っていないという統計結果にも示されています。 有料アプリは人気を失っている唯一のアプリですが、一部のケースではまだその価値が証明されています。   たとえば、Minecraft Pocket Editionは、Google Playストアで最も利益を上げている有料アプリです。 2011年に正式にリリースされたMinecraftは、サンドボックスのビデオゲームで、ダウンロードごとに840円で販売されいます。   フリーミアム（Freemium） フリーミアム（Freemium）の収益モデル（「無料」と「プレミアム」の組み合わせ）では、ユーザーは無償で基本機能を利用でき、1回限りまたはそれ以降は有料でプレミアム機能を利用できます。 そのため、この収益モデルを利用するアプリは、可能な限り多くのダウンロード数を確保することに重点を置いています。 フリーミアムモデルはその潜在的な搾取メカニズムについて強く批判されていますが、慎重に利用すれば優れた効果を発揮します。その例はClash of Clansです。   サブスクリプション（月額課金） サブスクリプションの収益モデルは、フリーミアムと似ています。違いは、ユーザーは特定の機能だけでなく、アクセスするすべてのコンテンツについて料金を支払うことです。この収益モデルは、顧客ロイヤリティを高く保つことができれば、予測可能で長期的な収益フローを生み出します。 この収益モデルを利用した優れたアプリの例は、認知心理学者が脳を訓練するために設計した、50以上の練習問題のあるLumosityです。 Lumosityは、月額（11.99ドル(約1,200円)）と年額（59.99ドル(約6,000円)）の定期購読のオプションを提供しています。 Lumosityは93,000人以上のユーザーから5つ星の平均評価を得ており、購読アプリ部門における驚異的な成功例といえます。   アプリ内課金 アプリ内課金は、モバイルゲーム、購入商品について料金を請求する商品カタログアプリで、特に一般的です。この収益モデルは柔軟性が高く、ゲームアプリの中にはユーザーに購入を促すものもあります。 2016年2月現在、Tech Timesによると、モバイルゲームのユーザーの約1.9％がアプリ内購入を行い、この数字は着実に増加しています。   例として、ユーザーが特定の商品やサービスを購入できるソーシャルアプリであるMeetMeがあります。 MeetMeでは、料金を支払ってプロフィールのビューを増やすことができます。このアプリの開発者は、明確な収益モデルを持っていることで、相当な収入を得ることに成功しています。   クラウドファンディング クラウドファンディングは、比較的新しい収益モデルです。 アプリの開発者は、KickstarterやIndiegogoなど人気のあるオンライン上のプラットフォームで、アプリのアイデアを提示し、出資を募ります。興味深いプロジェクトであれば、当初募集した額より数倍高い資金を集めることもできます。 スタートアップのShadowは理想的な例です。このプロジェクトでは、3,784人の支持者から82,577ドル(約900万円)の資金を集めています。 Shadowは、報酬とプロジェクトに対する独占権も提示して、睡眠と夢を記録するソフトウェアのクラウドファンディングに挑戦しました。 Shadow会員専用のカードを渡された人は、基本的にアプリを無料で利用できますが、利用価格が8ドルに上昇したときには、これを約2万ドルで売却できます。   スポンサーシップ スポンサーシップは、新しい収益モデルです。ユーザーは、報酬の見返りとして広告スポンサーになります。報酬は開発者にも分配されます。この収益モデルはまだ黎明期にあるため、マーケティング戦略を磨く必要があります。 RunKeeperは、4,500万人以上のユーザーからなるコミュニティを持ち、スポンサーシップを利用したビジネスモデルの素晴らしい例です。 ユーザーは、一定の距離をランニングするか自転車で走ると、報酬を受け取ります。広告主がユーザーに支払います。開発者は、迷惑な広告を掲載していないことについて高く評価されるでしょう。   コラム コスパとタイパ、両方結果的に良くなる良くなる学び方とは？ 「スクールは高いし時間も縛られて効率が悪い」と考える方は多いと思います。 もちろん、時間も費用もかかることは間違いありません。 ただ 結果的に無駄な学びにお金も時間もかける方がリスクが高いという考えもあります。
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初心者向け！機械学習を学ぶのにおすすめの本10選

今回は、機械学習を学ぶのにおすすめの本をまとめています。 機械学習やディープラーニングを初めて学ぶ人におすすめの本、仕事でこれから使う人におすすめの本を紹介しています。書籍によって概念中心のもの、実践中心のものなど特徴が違うので、自分の好みに合った本を見つけてみてください。   なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。   まず最初に、非エンジニア向けのおすすめ本を紹介します。   仕事ではじめる機械学習 仕事ではじめる機械学習 特徴 プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法を中心にビジネスサイドの視点を踏まえた特徴があります。   対象者 深層学習も画像認識も自然言語処理も機械学習も全て含めて人工知能という1つのソフトウェアを使うと簡単に解決できるという思想の上司から、「人工知能のプロジェクト立ち上げるからあとよろしく」と言われて、現場を任された担当者向けです。   学習できること 最初に機械学習プロジェクトの流れを理解した上で、現場のシステムにおける機械学習の問題点を理解し、その対処方法を考えていきます。 アルゴリズムについての学習では、例えば、パーセプトロン・ロジスティック回帰・SVM・ニューラルネットワーク・k-NN・決定木・ランダムフォレスト・GBDTを学習します。 実装部分では、映画の推薦システムをつくるという内容で、実際に機械学習を利用した実装の解説があります。   60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング 超入門 60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング 超入門 (60分でわかる! IT知識) 特徴 新聞を読むような感覚で機械学習とディープラーニングについて理解できます。   対象者 機械学習とディープラーニングを使うとどんなことができるのか全体像を理解したいビジネスマン向け   学習できること 自分で機械学習や人工知能について学習したい方だけでなく、だれかに説明することが出来るレベルの分かりやすい解説テキストとして学習利用することができます。   [PR] Unityを使ったゲーム開発で挫折しない学習方法を動画で公開中やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん アヤノ＆ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~ 特徴 忘れかけた高校卒業程度の数学の知識でも読むことが出来るという、機械学習というタイトル本の中でも抜きん出て安心感の有る文系向け機械学習解説本です。 著者は、LINE Fukuoka株式会社 に勤務しているデータエンジニアです。   対象者 機械学習に興味があるけど、数式が出てきた時点で意味がわからなくなってしまうという方向けです 。   学習できること 基本的な機械学習の内容と、必要な数学の復習、PythonとNumPyの基礎について学習できます。   ここから先はエンジニア向けの機械学習書籍です。   Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 特徴 scikit-learnのリリースマネージャである筆者が、機械学習の基礎だけでなく、「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について詳しく解説している特徴があります。 ここでは網羅できないほど多岐にわたる開発手法に関して、ちょうどよい掘り下げ方で解説してある点が特徴的です。   対象者 「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」に関しても関心があるエンジニア向け。   学習できること scikit-learnと関連ライブラリの環境設定から、教師あり学習や、教師なし学習についても、その種類とメリット・デメリットに関して細かく解説してあります。 「特徴量エンジニアリング」、「モデルの評価と改善」、「アルゴリズムチェーンとパイプライン」、「テキストデータの処理」等実践的な内容も学習できます。   コラム コスパとタイパ、両方結果的に良くなる良くなる学び方とは？ 「スクールは高いし時間も縛られて効率が悪い」と考える方は多いと思います。 もちろん、時間も費用もかかることは間違いありません。 ただ 結果的に無駄な学びにお金も時間もかける方がリスクが高いという考えもあります。
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