はじめに
この記事では Android 端末での AR 機能について、色々なパターンで動作検証してみた内容を記載しています。
主な検証パターンとしては以下です。
- SceneView：ARSceneView
- SceneView：SceneView
- Scene Viewer
- model-viewer
- Kotlin アプリから Unity 呼び出し
※ AR 機能についての大まかな全体像については、以下の記事にまとめていますので、そちらをご参照ください。
動作環境・備考
- Android Studio Narwhal Feature Drop | 2025.1.2
- Kotlin + Jetpack Compose
- 検証端末: Pixel 8a (Android 14)
- サンプルコードでは View 部分の実装のみ記載です。
- 動作確認をしたいだけの実装であるため、コーディングのお作法的なところは御愛嬌ください。
- 動作検証用のアプリは、AndroidStudio で
New Project / Empty Activityで作成したアプリをベースにしています。
- 動作確認に使用する 3D モデルは、以下のリポジトリのものを使用しています。
https://github.com/KhronosGroup/glTF-Sample-Assets/tree/main/Models
SceneView：ARSceneView
まずはアプリ内で AR 機能を完結させるパターンを試してみます。
3D コンテンツのレンダリングには、SceneView ライブラリを使用します。
SceneView ライブラリは主に以下のコンポーネントを提供してくれます。
ここでは AR 機能を試したいので、ARSceneView コンポーネントを使用します。
- Sceneview: 3D rendering capabilities using Filament
- ARSceneview: Augmented Reality capabilities using Filament and ARCore
ARSceneView を使う際は、ライブラリ内部で ARCore を参照しているため、特段アプリ側で ARCore の import 等は不要となります。
ただ、内部的には ARCore を使用しているため、ARCore で必要となる権限設定はアプリ側でも行う必要があります。
# libs.versions.toml
# build.gradleへの追記は省略
[versions]
+ lifecycleViewmodelCompose = "2.6.1"
+ arsceneview = "2.3.0"
[libraries]
+ arsceneview = { group = "io.github.sceneview", name = "arsceneview", version.ref = "arsceneview" }
# AndroidManifest.xml
+ <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
+ <uses-feature android:name="android.hardware.camera.ar" android:required="true" />
+ <meta-data android:name="com.google.ar.core" android:value="required" tools:replace="android:value" />
続いて、README の Basic Usage を参考に、アプリの View 箇所に、ARSceneView を使った AR 表示のコードを実装します。
3D モデルファイルについては、assets/models/ に配置しておきます。
val engine = rememberEngine()
val modelLoader = rememberModelLoader(engine)
// 3Dモデルノードを一度だけ作成して保持
val modelNode = remember {
ModelNode(
// assetsフォルダから3DモデルファイルをロードしてModelInstanceを作成
modelInstance = modelLoader.createModelInstance(
assetFileLocation = "models/ABeautifulGame.glb"
),
// モデルのスケール設定
scaleToUnits = 0.5f
).apply {
// モデルの初期位置を設定
// x: 0f (左右中央)
// y: -0.5f (中央からやや下)
// z: -1f (カメラから1メートル前方)
position = io.github.sceneview.math.Position(x = 0f, y = -0.5f, z = -1f)
}
}
Box(modifier = Modifier.fillMaxSize()) {
/**
* AR設定と3Dモデルの表示
*
* - engine: Filamentレンダリングエンジン
* - modelLoader: 3Dモデル(GLB/GLTF)をロードするためのローダー
* - childNodes: シーンに配置する3Dモデルノードのリスト
* - sessionConfiguration: ARCore セッションの設定
*/
ARScene(
modifier = Modifier.fillMaxSize(),
engine = engine,
modelLoader = modelLoader,
childNodes = rememberNodes {
add(modelNode)
},
sessionConfiguration = { session, config ->
/**
* デプスモード（深度認識）の設定
*
* デバイスがサポートしている場合は自動デプス検出を有効化
* これにより3Dオブジェクトが現実世界の物体の前後関係を正しく認識可能
*/
config.depthMode = when (session.isDepthModeSupported(Config.DepthMode.AUTOMATIC)) {
true -> Config.DepthMode.AUTOMATIC
else -> Config.DepthMode.DISABLED
}
/**
* 光推定モードの設定
*
* 現実世界の照明条件を3Dモデルに反映し、よりリアルな描画を実現
*/
config.lightEstimationMode = Config.LightEstimationMode.ENVIRONMENTAL_HDR
}
)
}
簡易設定ではありますが、これぐらいのコード量で最低限の AR 表示が実装できました。
画像ではわかりづらいですが、ARCore が提供する環境認識やモーショントラッキングも機能していることが確認できました。
→ 照明が暗い空間で AR を起動すると、3D モデルの明るさも連動して暗くなることが確認できました。
SceneView: SceneView
続いて、SceneView ライブラリのもう一つの主機能である SceneView コンポーネントを使用してみたいと思います。
SceneView コンポーネントは、AR 機能を使用しない純粋な 3D モデルのレンダリング機能を提供してくれます。
なので、アプリ側としても ARCore の導入は不要ですし、ライブラリ内部でも ARCore は参照されないため、ARCore で必要となる権限等の設定も不要です。
先ほど同様、README の Basic Usage を参考に、アプリの View 箇所に、SceneView を使って 3D モデルをレンダリングするコードを実装します。
val engine = rememberEngine()
val modelLoader = rememberModelLoader(engine)
// 3Dモデルノードを一度だけ作成して保持
val modelNode = remember {
ModelNode(
// assetsフォルダから3DモデルファイルをロードしてModelInstanceを作成
modelInstance = modelLoader.createModelInstance(
assetFileLocation = "models/ABeautifulGame.glb"
),
// モデルのスケール設定
scaleToUnits = 0.5f
).apply {
// モデルの初期位置を設定
// x: 0f (左右中央)
// y: -0.5f (中央からやや下)
// z: -2f (カメラから2メートル前方)
position = Position(x = 0f, y = -0.5f, z = -2f)
}
}
Box(modifier = Modifier.fillMaxSize()) {
/**
* 3Dシーンの設定
*
* - engine: Filamentレンダリングエンジン
* - modelLoader: 3Dモデル(GLB/GLTF)をロードするためのローダー
* - childNodes: シーンに配置する3Dモデルノードのリスト
*/
Scene(
modifier = Modifier.fillMaxSize(),
engine = engine,
modelLoader = modelLoader,
childNodes = rememberNodes {
add(modelNode)
}
)
}
同じく簡易設定ですが、ライブラリを使用すると、比較的容易に 3D モデルのレンダリングが実装できました。
SceneView の利用の場合は、ARCore の特徴である環境認識やモーショントラッキング等は一切行われていないため、AR 機能ではなく、単なる 3D モデルの描画となります。
Scene Viewer
今までの実装では、アプリ独自(アプリ内で完結)の機能として、AR 機能や 3D モデルレンダリング機能を実装するパターンでした。
次は Android 端末に標準搭載されている Scene Viewer 機能を使用して、AR プレビューを表示してみたいと思います。
Scene Viewer は、Android 端末に標準搭載されている"Google アプリ"上で動作する AR プレビュー機能です。
アプリ側で AR 機能を一から開発するコストをかけずに、手軽に AR コンテンツを提供したい場合に有効です。
Chrome から AR プレビューを起動
Scene Viewer はブラウザからでも呼び出せますが、まずはブラウザからではなく、アプリから呼び出すパターンを試してみます。
@Composable
fun SceneViewerScreen() {
// サンプルの3DモデルURL（glTF形式）
val modelUrl = "https://raw.githubusercontent.com/KhronosGroup/glTF-Sample-Models/master/2.0/Avocado/glTF-Binary/Avocado.glb"
// Scene Viewer の Intent URI を構築
val sceneViewerUri = "https://arvr.google.com/scene-viewer/1.0".toUri()
.buildUpon()
.appendQueryParameter("file", modelUrl)
.appendQueryParameter("mode", "ar_only")
.build()
// Scene Viewer を起動
val intent = Intent(Intent.ACTION_VIEW).apply {
data = sceneViewerUri
setPackage("com.google.android.googlequicksearchbox")
}
val context = LocalContext.current
context.startActivity(intent)
}
AR プレビューが、アプリからでも呼び出せることが確認できました。
※ プレビュー画面で描画できるまでに時間がかかるため一部カットしています
model-viewer
Web ブラウザから AR プレビューを起動してみるパターンもせっかくなので試してみます。
ブラウザから AR プレビューを起動する場合、Google が提供している model-viewer ライブラリを使用すると良さそうです。
構成としては、アプリ内に WebView を配置し、その中で <model-viewer> を使用した HTML を適当にベタ書きして試してみました。
※ 実際にはモバイルアプリで model-viewer を使用するケースはあまりないかもしれませんが、一応動作確認のために試してみました。
上記のサメの Gif 動画と同様に、一連のプレビュー機能が機能することを確認できました。（画面右下の AR アイコン?を Tap すると AR プレビューも正常に起動しました。）
※ 注意点としては、AR プレビュー（Scene Viewer）は Web 機能であるため、通信環境が必要となる点は一つポイントです。
Kotlin アプリから Unity 呼び出し
最後に、Kotlin で作成した Android アプリから Unity を呼び出すパターンを試してみます。
Unity 側で、Unity as a Library という機能が提供されており、これを使用すると、ネイティブ実装の Android アプリから Unity の機能を呼び出すことが可能となるみたいです。
Unity についてはあまり詳しくないので、先人の知恵(記事)を参考にしつつ、とりあえずの動作確認はできました。
→ ここだけで結構の量になったので、別記事に切り出しました。
<作成中...>
まとめ
Android アプリでの超基本的な AR 機能について、色々と動作検証してみた内容を記載しました。
ライブラリを用いると、簡単な AR 機能であれば比較的容易に実装できることがわかりました。
ただ、ワールド座標やオブジェクト座標などの各種座標のカスタムや、AR のマーカー対応だったり、諸々の高度な実装を実現したい場合は、ARCore や AR 技術の知識が更に必要となってくるなと感じました。
必要に応じて ARCore や AR 自体の知識も深めていきたいところです。
参考
【参考リンク】
NCDC株式会社( ncdc.co.jp/ )のエンジニアチームです。 募集中のエンジニアのポジションや、採用している技術スタックの紹介などはこちら( github.com/ncdcdev/recruitment )をご覧ください！ ※エンジニア以外も記事を投稿することがあります
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