3Dコンピュータビジョンとは、2次元の画像や映像から、対象物や周囲の空間の3次元情報（奥行き、形状、位置関係など）をデジタル的に復元・解析する技術です。自動運転における自己位置推定や、AR/VRでの空間認識、産業用ロボットのピッキングなど、現実世界の立体的な把握が必要なさまざまな最先端分野で基盤技術として活用されています。
3Dコンピュータビジョンとは
3Dコンピュータビジョンは、カメラなどのセンシングデバイスから得られた情報をもとに、現実世界の3次元（立体）空間をコンピュータ上に再現し、形状、奥行き、位置関係を解析・処理する技術です。
詳しく解説
従来のコンピュータビジョンが平面的な画像の認識（物体の検出や分類）を主な対象としていたのに対し、3Dコンピュータビジョンは「奥行き（デプス）」の概念を扱います。ステレオカメラによる視差の利用、LiDARを用いた光の反射時間（ToF）の測定、あるいは複数枚の単眼画像から3次元形状を復元するSfM（Structure from Motion）などの手法が用いられます。近年では、ディープラーニングの進歩に伴い、点群データやポリゴンメッシュ、NeRF（Neural Radiance Fields）といった高度な3次元表現手法が登場し、より精緻な3次元形状の再構成や自己位置推定が可能になっています。
具体例・使われ方
具体的な活用例としては、自動運転車がLiDARやカメラを用いて周囲の車両や歩行者との距離を正確に測定する空間認識、スマートフォンのAR（拡張現実）機能が床や壁の平面を検出して仮想の3Dオブジェクトを正確に配置する技術、またスマートファクトリーにおける産業用ロボットがバラ積みされた部品の3次元形状を認識して正確につまみ上げるピッキングシステムなどがあります。
似た用語との違い
混同されやすい「2Dコンピュータビジョン」は、画像の画素情報（ピクセル）をもとに物体の境界線や色彩パターンを認識するものであり、奥行きの概念を持ちません。一方、3Dコンピュータビジョンは、これに深度情報が加わり、実世界における物体の実際のサイズや正確な3次元座標（X, Y, Z）を推定・再現する点で異なります。
注意点
3Dコンピュータビジョンは、照明の変化や、テクスチャ（模様）のない平滑な壁、鏡のような反射率の高い物体に対して、正確な深度情報を得ることが難しくなる特性があります。また、リアルタイム処理を行うには、膨大な点群データや画像の高精度な計算が必要となり、デバイスに高い処理能力（GPUなど）や消費電力の管理が求められます。