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専用のディスプレイを備えたVRヘッドセットやARグラスを使う代わりに、スマートフォンを使うことで視覚化技術導入のハードルを大きく下げることができる。モバイルVR/ARならばデバイスのコストも、対応アプリの開発にかかるコストも抑えることが可能だ。
その反面、ハードウェアの映像処理能力が低いことによって可能な表現には制限がかかってしまう。スマートフォンに搭載されるチップは数年前と比べ物にならないほど高性能になっているが、PCベースのVR/MRヘッドセットと比べれば見劣りするのも事実だ。
200万ドル(2.2億円)の資金調達ラウンドを発表したスタートアップ企業GridRasterは、独立したモバイルプラットフォームに比べて10倍のグラフィック処理能力をもたらす”edge computing”を研究しているという。
スマートフォン用VR/ARの最大の強みは、その手軽さだ。Gear VR/Daydream ViewといったモバイルVRヘッドセットは1万円台で購入可能であり、対応するスマートフォンを所有していれば高性能なゲーミングPCやハイエンドVRヘッドセットを購入しなくても本格的なVRを体験できる。
さらに価格を抑えるなら、Google Cardboardもある。Cardboardに対応したゴーグルはワンコイン~数千円で購入可能なものが複数販売されており、イベントでVRを体験したゲストにダンボール製のゴーグルが配布されるといった例もあるほどだ。
体験可能な内容は限られるが、初めてのVRとしては悪くない。
一方で、ハードウェアの性能が体験の限界を決めてしまうという欠点もある。Gear VRやDaydreamといったモバイルVRプラットフォームではトラッキングをスマートフォンに内蔵されたセンサーに頼っているため、ルームスケールVRを体験することはできない。プレイエリア内を前後左右に移動することはできず、頭の傾きや回転だけがトラッキングされることになる。
また、映像の品質も低い。スマートフォンの映像処理能力は常時100%稼働させたとしてもパソコンと比べて劣っている。おまけに、高い負荷をかけ続ければすぐにバッテリーがなくなってしまう。
GridRasterは、スマートフォンのVR/ARアプリが抱える映像品質の改善を目指すスタートアップ企業だ。彼らはスマートフォンのチップセットを改良する代わりにクラウドコンピューティングを活用することで、モバイルVR/ARの映像を10倍精密なものにすることができると主張している。
ネットワーク環境が改善してきたことで、全ての処理をユーザが操作する端末上で行う必要はなくなっている。各ユーザの端末は最低限の機能に抑え、複雑な処理はサーバ側で行うというのがシンクライアントシステムの基本だ。
この考え方の先にあるのがクラウドコンピューティングである。映像のレンダリングはクラウドで行い、スマートフォンをディスプレイとして使うことで端末の処理能力を超えるクオリティが実現する。
ただ、いくら高速ネットワークが普及したと言ってもデータの転送にかかる時間がゼロになるわけではない。GridRasterの”edge computing”技術は、このとき発生する遅延を緩和するものだという。
コンピュータの処理能力は、増加を続けている。同じサイズのチップでも、最新のチップと数年前のチップでは同じ時間で処理できる情報の量に大きな差がついている。だが、スマートフォンに搭載される小型チップの強化には限界がある。
処理能力だけを追求すれば電力の消費も激しくなり、大量の電気を供給できる大型バッテリーによって端末が大きく、重くなってしまうだろう。放熱の難しいスマートフォンでは、高負荷時の発熱も解決の難しい問題だ。
GridRasterのedge computingは、こうしたチップ開発の限界を超えるための方法となる可能性がある。Unityのようなエンジンとの統合も容易とされているので、次世代のVR/ARアプリはクラウドで処理を行うのが当たり前になるかもしれない。
2016年から2017年前半にかけてのVRヘッドセットはパソコンやスマートフォンを必要とするものが主流だったが、最近ではスタンドアロンタイプの製品が発表されるようになっている。2018年には、独立型VRヘッドセットがトレンドになりそうだ。
独立型ヘッドセットもスマートフォンを使うモバイルVRヘッドセットと同様にハード面での制約が強いので、クラウドを利用する製品が出てきてもおかしくはない。
参照元サイト:Road To VR
参照元サイト:GridRaster
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