株式会社サイバーエージェントは2026年9月8日（火）～10日（木）にかけて北海道大学 学術交流会館にて開催される「Visual Computing 2026」のプラチナスポンサーを務めます。
また、当社では企業招待講演（スポンサーセッション）・口頭発表・ポスター発表および企業展示を行います。企業展示では、サイバーエージェントのコンピュータグラフィックス・コンピュータビジョン領域に関する研究、プロダクトへの応用事例を紹介予定です。
当社の研究開発についてのご質問がある方や、採用情報などにご興味がある方はお気軽にブースにお越しください。
なお、参加希望の方はこちらからご登録下さい。
また、当社では企業招待講演（スポンサーセッション）・口頭発表・ポスター発表および企業展示を行います。企業展示では、サイバーエージェントのコンピュータグラフィックス・コンピュータビジョン領域に関する研究、プロダクトへの応用事例を紹介予定です。
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なお、参加希望の方はこちらからご登録下さい。
Visual Computing 2026について
Visual Computing (VC) は、コンピュータグラフィックス (CG) および関連分野に関する国内最高峰の学術研究シンポジウムです。 未来のCG技術の発表の場として、また産学の垣根を超えた技術者、研究者、クリエイター間の交流の場として、 1993年から開催され、今年で34回目を迎えます。
発表について
【企業招待講演（スポンサーセッション）】
・日時
9月8日（火）14:00～15:00
・タイトル
サイバーエージェントにおける技術活用とエンタメ領域の取り組み
・講演者
楊興超（サイバーエージェント）
・概要
株式会社サイバーエージェントは「21世紀を代表する会社を創る」をビジョンに掲げ、新しい未来のテレビ「ABEMA」の運営をはじめとするメディア事業、国内トップシェアを誇るインターネット広告事業、スマートフォン向けタイトルが主力のゲーム事業を展開しており、それぞれの現場で機械学習・画像／映像処理・CGなどの技術が事業価値に直結する形で活用されています。 本講演では、当社の技術組織の全体像と、事業と研究開発がどのように接続しているかを、具体的な取り組みを交えてご紹介します。
【口頭発表】※共同研究の成果も含みます。
・日時
9/10(木) 10:40-12:00 | 論文セッション7（3Dモデリングと生成技術）
・タイトル
PixelArt2VoxelArt: ピクセルアートの3D変換
・著者
小川 英一郎（豊橋技術科学大学）, 栗山 繁（豊橋技術科学大学/サイバーエージェント）, 顧 淳祉（福井大学）
・概要
近年提案されている画像から 3D モデルを生成する手法は，ピクセルアートを入力とした際には十分に機能しない場合がある．そこで，本研究では，単一のピクセルアート画像から，スタイルを維持した3Dモデルを生成する手法を提案する．提案手法では，入力画像を写実的な画像へ変換した後に 3D メッシュモデルを生成し，これをボクセル化する．その後，複数視点における形状と色を最適化することで，ピクセルアート特有の表現を保持したボクセルモデルの生成を目指す．提案手法と既存手法の生成結果を比較し，その有効性を定性的に検証する．
【ポスター発表】
・日時
9/10(木) 14:10-16:00 | ポスター & 企業セッション3（Fast Forward含む）
・タイトル
Holographic RoPE: ホログラフィーの仕組みをTransformerに統合した3D形状条件付け手法
・著者
田中 基貴, 堀江 雅也, James Swanson, 井上 ゆり, 高山 健志, 武富 貴史, 夏 馨, 楊 興超（サイバーエージェント）
・概要
本研究では、Transformerベースのモデルにおいて、3D形状を条件付けるための新しい手法を提案する。ホログラフィーの原理に触発された本手法のアイデアは、3D空間上の点群情報を2Dのピクセル空間へと復元可能な形で射影する点にある。このアプローチは、TransformerのRotary Position EmbeddingおよびAttentionの計算と親和性よく統合できる。本手法は追加の学習パラメータを必要とせず、計算量の増加も伴わないにもかかわらず、モデルの学習過程において正確な3D知識の創発を効果的に促進する。単純なトークン結合やCross-Attentionを用いた従来の条件付け手法と比較して、提案手法は計算効率および3D知識の創発性において優位性を示す。
・日時
9月8日（火）14:00～15:00
・タイトル
サイバーエージェントにおける技術活用とエンタメ領域の取り組み
・講演者
楊興超（サイバーエージェント）
・概要
株式会社サイバーエージェントは「21世紀を代表する会社を創る」をビジョンに掲げ、新しい未来のテレビ「ABEMA」の運営をはじめとするメディア事業、国内トップシェアを誇るインターネット広告事業、スマートフォン向けタイトルが主力のゲーム事業を展開しており、それぞれの現場で機械学習・画像／映像処理・CGなどの技術が事業価値に直結する形で活用されています。 本講演では、当社の技術組織の全体像と、事業と研究開発がどのように接続しているかを、具体的な取り組みを交えてご紹介します。
【口頭発表】※共同研究の成果も含みます。
・日時
9/10(木) 10:40-12:00 | 論文セッション7（3Dモデリングと生成技術）
・タイトル
PixelArt2VoxelArt: ピクセルアートの3D変換
・著者
小川 英一郎（豊橋技術科学大学）, 栗山 繁（豊橋技術科学大学/サイバーエージェント）, 顧 淳祉（福井大学）
・概要
近年提案されている画像から 3D モデルを生成する手法は，ピクセルアートを入力とした際には十分に機能しない場合がある．そこで，本研究では，単一のピクセルアート画像から，スタイルを維持した3Dモデルを生成する手法を提案する．提案手法では，入力画像を写実的な画像へ変換した後に 3D メッシュモデルを生成し，これをボクセル化する．その後，複数視点における形状と色を最適化することで，ピクセルアート特有の表現を保持したボクセルモデルの生成を目指す．提案手法と既存手法の生成結果を比較し，その有効性を定性的に検証する．
【ポスター発表】
・日時
9/10(木) 14:10-16:00 | ポスター & 企業セッション3（Fast Forward含む）
・タイトル
Holographic RoPE: ホログラフィーの仕組みをTransformerに統合した3D形状条件付け手法
・著者
田中 基貴, 堀江 雅也, James Swanson, 井上 ゆり, 高山 健志, 武富 貴史, 夏 馨, 楊 興超（サイバーエージェント）
・概要
本研究では、Transformerベースのモデルにおいて、3D形状を条件付けるための新しい手法を提案する。ホログラフィーの原理に触発された本手法のアイデアは、3D空間上の点群情報を2Dのピクセル空間へと復元可能な形で射影する点にある。このアプローチは、TransformerのRotary Position EmbeddingおよびAttentionの計算と親和性よく統合できる。本手法は追加の学習パラメータを必要とせず、計算量の増加も伴わないにもかかわらず、モデルの学習過程において正確な3D知識の創発を効果的に促進する。単純なトークン結合やCross-Attentionを用いた従来の条件付け手法と比較して、提案手法は計算効率および3D知識の創発性において優位性を示す。