Unity開発チームがUnreal EngineでVR開発に取り組んでみた

はじめに
普段我々はUnityをメインに使用していますが、今回はUnreal Engine とその無料アセットを使用して公園を制作し、VRとして体験する検証を行いました。
まずは成果物をご覧ください。



140 種類を超える植生

公園内には140種類を超える種類の植物を植えました。これらはすべて、スキャン技術を使用して作成されたQuixel Bridge Megascans という名前の無料ライブラリから取得したものです。
その他のオブジェクト

この公園は植物の他にも、公園のベンチ、街灯、小さなゴミ箱など、屋外環境にある一般的な公園設備を備えています。 これらの要素は、この公園を訪問する人々の快適さと利便性を考慮して公園全体に配置しました。
使用した主な技術
アヒルを動かすスプライン

この公園には観光ガイドとしてアヒルがおり、公園内を歩いて道を教えてくれます。アヒルはスプラインに沿って公園を移動します。
ベースパスの最適化

各フレームのレンダリングコストを分析して削減しました。 緑はレンダリングが簡単な領域で、白は非常にコストが掛かります。画面上のピンクの領域は池です。水は反射があり透明なので描画コストが高くなります。
オクルージョンカリング

GPU のレンダリング コストを削減するために、カメラ ビュー外のオブジェクトのレンダリングをオフにすると、パフォーマンスの向上に役立ちます。
まとめ
私たちはこのプロジェクトを通じて多くのことを学びました。
Unreal Engine を使用するのは初めてなので完璧とは言えませんが、今後もこの公園を日々改善していこうと思います。
関連記事

AI APIのトークン最適化|コスト削減の実践方法
AI APIの利用費が増えた原因をリクエストログから分析し、会話履歴、RAGドキュメント、Tool Calling、出力長を見直した実践例です。カスタマーサポートチャットボットを題材に、入力トークンを約8,000から約1,600へ削減した手順と、回答品質を維持するための確認ポイントを紹介します。

AI検索時代のSEO:記事量産ではなく、知識体系を構築する
AIで記事を量産するだけでは、検索で持続的な成果は得られません。Google API流出資料の示唆と公式ガイダンスを踏まえ、Topical Authority、セマンティックSEO、Content Effort、コンテンツカニバリゼーション、内部リンク、サイト構造を一つの知識体系として設計する方法を解説します。

Google ColabをAPIサーバー化してS2S音声対話を動かしてみた
Google ColabのGPU環境をngrokで一時公開し、WebSocket経由で動くS2S音声対話AIのPoCを構築しました。faster-whisper large-v3による音声認識、Gemini 2.5 Flash-Liteのストリーミング応答、VOICEVOXの並列音声合成、Silero VADを組み合わせ、発話終了から最初の音が返るまでのレイテンシを改善した方法を紹介します。
