--- title: "Segmentit vs Meshy：画像から3Dモデルを作るならどちら？ — Segmentit" description: "SegmentitとMeshyを、写真内の対象選択、画像から3Dモデルを生成する機能、書き出し形式、日々のワークフローで比較します。公式情報に基づく実践的な比較です。" lang: "ja" canonical: "https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/" --- # Segmentit vs Meshy：画像から3Dモデルを作るならどちら？ SegmentitとMeshyを、写真内の対象選択、画像から3Dモデルを生成する機能、書き出し形式、日々のワークフローで比較します。公式情報に基づく実践的な比較です。 Segmentitチーム更新日：2026年10月15日17 分で読めます Segmentitチーム · 記事内で公式情報源を引用しています。 [Studioを試す](https://segmentit.com/app?lang=ja) 写真が1枚あり、その中の物を3Dで使いたいとします。考えるべきは、どこでコントロールが必要かです。再構成の前に対象を選ぶことなのか、それとも生成後に使える幅広い生成・仕上げツールなのか。 **Segmentitはワークフローの中心に対象の選択を置いています。Meshyはより幅広い3D制作ツールを提供しています**。どちらも選択肢になり得ます。どちらを先に試すかは、元の画像と最終的に必要な成果物で決めましょう。 ## 結論：必要な対象から始める 作業が写真の中の特定の物から始まるなら、**Segmentit**を選びましょう。部屋の中の椅子、作業台の上の工具、ほかの物に囲まれた小道具などです。見えているシルエットを選択し、マスクを調整し、3Dモデルを生成して、元画像と結果を1つのプロジェクトにまとめて保存できます。手元にある参考写真からビジュアルコンセプトや試作用の3Dモデルを作るときに特に役立ちます。[\[8\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-8 "Segmentit：Studioのドキュメント") 複数の参照ビュー、キャラクターアニメーション、より多くの書き出し形式を重視するなら、**Meshy**を検討しましょう。公式ドキュメントでは、画像やテキストからの生成に加えて、その他の制作ツールも紹介されています。[\[1\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-1 "Meshy：製品概要、料金、連携") ## 比較の方法 この比較記事はSegmentitが公開しており、**2026年10月9日**に公式ドキュメントと照合しています。品質や速度を測定したものではなく、利用できるワークフローを比較しています。以下の実践的なおすすめでは、私たちのアプローチが合う場面と、別のツールを検討すべき場面を説明します。 ### 機能比較 | 比較項目 | Segmentit | Meshy | | --- | --- | --- | | **写真と選択** | | | | 主な出発点 | 写真から対象を選ぶ | 画像またはテキストプロンプトから生成 [\[1\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-1 "Meshy：製品概要、料金、連携") | | 対象の準備 | クリック選択、マスク修正、手動の輪郭指定 | 背景除去機能を内蔵 [\[2\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-2 "Meshy：Image to 3Dの使い方") | | 1枚の写真に複数の物 | 選択範囲と結果を個別に用意 | ガイドでは1回の生成につき対象1つを推奨 [\[2\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-2 "Meshy：Image to 3Dの使い方") | | **生成とプロジェクト** | | | | 1つの物の複数ビュー | 写真1枚から再構成するワークフロー | Multi-Image APIは1〜4ビューに対応 [\[3\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-3 "Meshy：Multi-Image to 3D API") | | 作業環境 | プロジェクトで元写真と生成した3Dモデルを紐づけ | 生成と追加処理のためのワークスペース [\[2\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-2 "Meshy：Image to 3Dの使い方") | | キャラクターアニメーション | リギングやアニメーションの統合ワークフローはなし | 自動リギングとアニメーションツール [\[5\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-5 "Meshy：アニメーションを含む初心者向けチュートリアル") | | **書き出しと連携** | | | | 書き出し | GLBモデルと透過PNGの選択範囲 | GLB、OBJ、FBX、STL、USDZなどの形式 [\[4\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-4 "Meshy：対応している書き出し形式") | | APIの範囲 | プロジェクトと3Dモデルのメタデータ用の公開API。生成エンドポイントはなし | 画像から3Dモデルを生成するAPIのドキュメントあり [\[6\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-6 "Meshy：Image to 3D API") | ## 写真：選択が実用的な強みになる Segmentitの強みは、生成の前に下す判断にあります。**この対象を、この輪郭で**。選択範囲に部分を追加・削除し、必要に応じて手動で輪郭を描けます。この工程が見えていることで、背景の切れ端、隣の物、欠けた取っ手などを、再構成を依頼する前に見つけられます。 たとえば、机の写真にランプ、本、マグカップが写っているとします。シーンに必要なのがランプだけなら、そのマスクを用意し、支柱まわりの隙間を確認します。マグカップを別に選択すれば、それは別の3Dモデルになります。机の上のすべてを1つのモデルで表現させるのとは違います。 Meshyにも背景除去機能があります。つまり違いは、背景除去機能の有無ではなく、Segmentitが特定の対象を選んで確認することに重点を置いている点です。[\[2\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-2 "Meshy：Image to 3Dの使い方") 丁寧なマスクでも、隠れた面を復元することはできません。ランプの半分がモニターの陰に隠れているなら、別の写真から始めたほうがよい場合があります。選択が決めるのは入力であり、形状は引き続き再構成によって推定されます。 ### ごちゃごちゃした写真を無理にシンプルにする必要はない 文脈には有用な情報があります。テーブルの横にある椅子こそ、インテリアのコンセプトに必要な参考資料かもしれません。それを汎用的な単体の椅子に置き換えると、要件そのものが変わってしまいます。Segmentitでは、まず目的の物が選択できるほど見えているかを判断しましょう。対象の境界が読み取れるなら、複雑な背景でも対応できます。別の物の後ろに隠れている物は、それとは別の問題です。 確定する前に3か所を確認しましょう。対象が地面に接する部分、別の物が輪郭と交差する部分、そして空いたままであるべき穴です。椅子なら、脚、テーブル側の縁、脚と脚の間のすき間です。写真の見栄えで判断するより、こうした確認のほうが次の行動につながります。 ### 難しい細部は、プロジェクトに見合った扱いを ケーブル、細い取っ手、反射する縁は、あるシーンでは重要でも、別のシーンでは関係ないことがあります。選択を調整する前に、何を残すべきかを決めましょう。ケーブルが製品を特徴づけるなら、それがはっきり写った参考写真を探します。ランプが背景の一部なら、まずは全体のシルエットとシェードを確認します。 あらゆる不確実さをマスクの修正だけで解決しようとしないでください。選択したピクセルがすでに目的の物を表しているなら、再構成の結果が悪いときは、別の視点や3Dモデルの編集が必要なのかもしれません。すでに正しい輪郭に何度も戻っても、作業が増えるだけで新しい視覚情報は得られません。 ## 手順：参考写真から再利用できる3Dモデルへ Segmentitでの作業は、次の5つのステップで進めると効果的です。 1. **プロジェクトを作成し、鮮明な写真を読み込む**。対象を理解できるだけの細部が見えるようにします。 2. **対象を選択する**。シルエットを確認し、関係のない領域を取り除きます。 3. **3Dモデルを生成する**。生成には有料のクレジットを使います。ローカルでの選択の準備は別の工程です。 4. **複数の角度から確認する**。背面、底面、接合部、細い部分をチェックします。 5. **書き出して、使用先でテストする**。実際のシーンでサイズ、マテリアル、配置を確認します。 同じ参考写真に戻り、どの選択がどの3Dモデルを生んだのかを把握したいクリエイターに向いています。利用できる操作は[Studioのドキュメント](https://segmentit.com/ja/docs/)を、生成後のチェックは[3Dワークフローガイド](https://segmentit.com/ja/compare/3d-workflows/)をご覧ください。 同じ対象を補い合う複数のビューがすでにあるなら、Meshyの複数画像入力は検討する価値があります。そのAPIは最大4枚の画像を受け付けます。これは、1枚の画像の中から独立した複数の物を選ぶのとは異なる出発点です。[\[3\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-3 "Meshy：Multi-Image to 3D API") ## 選び方がはっきりする3つのプロジェクト ### インテリアのムードボードをシーンの試作に 写真に撮ったアームチェアを、新しいコーヒーテーブルの横に配置したラフなシーンを作りたいとします。重要なのはアニメーションや製造ではなく、見てそれとわかるプロポーションです。この場合、Segmentitは最初の選択肢として適しています。アームチェアを切り出し、生成された立体を確認して、配置用に書き出します。部屋の写真をプロジェクトに残しておけば、元の参考資料がわかりやすいままになります。 合否を決めるのは、想定しているカメラです。テーブルの横で椅子は正しく見えるか。見えている脚は分かれているか。シーンの照明の下でシルエットは使えるか。ここを満たせば、使えるコンセプト用の3Dモデルになります。次の課題が製品のクローズアップになったら、そのより厳しい要件で改めて評価しましょう。 ### 写真の小道具をゲームの試作に 工具箱の写真に、インタラクションの試作に必要なハンドツールが1つ写っています。Segmentitなら、生成の前にその対象を確定できます。エンジン上では、向き、スケール、そして形がインタラクションを伝えられるかを確認します。試作にコライダーが必要なら、適切なものを別途追加してください。 作業がより本格的なモデル処理に移る場合や、Segmentitの現在の書き出し設定にない形式が必要な場合は、Meshyを試す価値があります。それぞれのサービスの機能を数え上げるのではなく、必要な受け渡しをもとに決めましょう。背景に置く静的な小道具と、カメラの近くで手に持つ物とでは、仕上げにかかるコストが異なります。 ### キャラクターを自然に動かしたい ここで難しい要件は変形です。静止した形がきれいなのは出発点にすぎません。肩、ひじ、ひざが動きの中で正しく振る舞う必要があります。Meshyは自動リギングとアニメーションツールを統合して提供しているとドキュメントで説明しており、この要件には妥当な出発点です。[\[5\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-5 "Meshy：アニメーションを含む初心者向けチュートリアル") 代表的な動きの最中と、書き出した後にキャラクターを確認しましょう。キャラクターの周りにある静的な物には、Segmentitを使う選択肢も残しておきましょう。シーン内のすべての3Dアセットを同じ制作ルートに通す必要はありません。 **自分の写真で試してみましょう。** 画像を選び、オブジェクトを切り出して、Studioで次の作業を準備しましょう。 ## 書き出し：次に使うアプリケーションで選ぶ Segmentitでは**GLBモデルと透過PNGの選択範囲**を書き出せます。GLBはWebシーンや対応する3Dアプリケーションで使いやすい出発点で、PNGは平面の構成用に切り抜いた画像を保持します。既存の書き出しファイルをダウンロードしても追加の生成クレジットは消費しませんが、ストレージと転送量の上限は適用されます。 Meshyは、FBX、STL、USDZなど、より多くの書き出し形式をドキュメントで紹介しています。後工程で必ず使うツールがこれらの形式を必要とするなら、その要件を判断材料に含めましょう。[\[4\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-4 "Meshy：対応している書き出し形式") どのサービスでも、書き出したファイルがあるからといって、あらゆる用途にそのまま使えるとは限りません。ファイルを開き直し、マテリアルを確認し、メッシュの複雑さをチェックしましょう。製造や正確な寸法が必要な場合は、3Dモデルを別途検証してください。もっともらしい再構成は、測定ではありません。 ### 最初の書き出しは小さな統合テストに コレクション全体を生成する前に、まず1つの物を読み込みましょう。寸法がわかっている3Dモデルの横に置き、回転させ、シーンで実際に使う照明の下で確認します。プレビューでは自然に見えたマテリアルも、別の環境では調整が必要になることがあります。見る人が目にするカメラアングルからも、物として成り立っているかを確認してください。 ダウンロードしたオリジナルは参照用に残し、編集した作業用バージョンは別に保存しましょう。スケール、向き、マテリアルの変更内容を記録しておきます。次の物が来たとき、そのメモがゼロからの調査ではなく、繰り返し使える受け渡し手順になります。 構成用に平面の切り抜きだけが必要なら、透過PNGの選択範囲で止めておきましょう。3Dモデルを作るのは、作業に立体感、別の視点、3Dシーンへの配置が必要なときに役立ちます。すべての画像に追加の工程を加える必要はありません。 ## 料金：クレジット数ではなく、使える結果で比較する Segmentitの料金は**標準の3Dオブジェクト1つにつき5クレジット**です。1枚の写真から複数の物を生成する場合はそれぞれ課金され、新しいバリエーションの生成も1回の生成として扱われます。利用できるサブスクリプション、パック、利用枠については、現在のSegmentitのプランをご確認ください。[\[9\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-9 "Segmentit：現在のプラン") Meshyは独自のクレジット制度と有料プランの条件を採用しています。そのクレジットはSegmentitのクレジットと直接置き換えられるものではありません。予算を決める前に、現在のプラン比較を確認しましょう。[\[7\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-7 "Meshy：個人向け・チーム向けプランの比較") 作業全体のコストを見積もりましょう。使える3Dモデル、想定される試行回数、書き出しの利用可否、必要な仕上げ作業です。表示価格が安くても、あなたの成果物にかかるコストが安いとは限りません。 Segmentitで具体的に見積もると、標準のオブジェクト4つを1回ずつ生成すると20クレジットです。そのうち2つでそれぞれ追加のバリエーションを1回生成すると、見積もりは30クレジットになります。この計算は生成の試行回数を示すもので、4つの3Dモデルが1回で要件を満たすことを約束するものではありません。既存の結果をダウンロードしても生成クレジットは増えません。 時間も重要です。元画像の準備、結果の確認、書き出した3Dモデルの編集にかかる時間を分けて考えましょう。明確な選択は、意図した入力を判断しやすくします。専門的な仕上げツールは、本来手作業で行う作業を省けるなら価値があります。こうしたメリットは実際の作業に照らして判断しましょう。 購入前に、どのプランが想定するプロジェクト、ストレージ、利用期間をカバーするかを確認してください。短い試用だけなら、そのセッション単体で評価しましょう。毎週使うワークフローなら、継続的な出力とその確認にかかる時間を予算に含めましょう。 ## 学びのある試用をする どのサービスが万能に優れているかを問うのではなく、代表的な3つの入力で比較しましょう。単体の物、シーンの中の物、そして難しいシルエットです。実際に想定している仕事に近い素材を使ってください。参考資料の大半が普通の写真なら、完璧な宣伝用画像でのテストはあまり参考になりません。 生成する前に、使用先を書き出しておきましょう。画像ごとに、必要な視点、見えるべき細部、想定する用途、許容できる編集の手間を明記します。元画像の解像度と選ぶ対象は揃えておきます。一方のサービスにだけ追加のビューを与える場合は、同条件の画像1枚のテストとしてではなく、別のマルチビュー試用として扱いましょう。 | 試行ごとに記録すること | 判断に役立つ理由 | | --- | --- | | 元画像と対象の物 | 制作の要件を一定に保てる | | 準備と設定 | 試行間の違いを説明できる | | 消費したクレジットと実作業時間 | 購入コストと手間を分けて考えられる | | 正面・側面・背面の確認 | 見栄えのよい1つのビューだけで判断せずに済む | | 使用先への読み込み | 実際の成果物をテストできる | | 採用、編集、または入力の変更 | 観察を次の行動につなげられる | 再試行の回数は事前に決めておきましょう。そうしないと、一方のツールの最初の結果と、もう一方のツールで何度も試した中の最良の結果を比べてしまいがちです。失敗した試行もメモに残しておきましょう。そのワークフローがあなたの参考資料で安定して使えるかがわかります。 最後に、作業全体を振り返りましょう。Segmentitの選択と書き出しで、写真に撮った小道具を無理のない修正でシーンに入れられたなら、それは意味のある成功です。Meshyの追加処理でアニメーションするキャラクターが実用的になったなら、それは別の種類の成功です。大切なのは、3Dモデルの種類ごとにどのルートを繰り返し使うかがわかることです。 ## 3Dの経験がなくても始められる 形を理解している物から始めましょう。シンプルな家具、容器、見慣れた小道具などです。最初のテストに、透明な物、密集した植物、大きく隠れた対象を選ぶのは避けましょう。もっともらしい結果を見分けられる状態で、ワークフローを学ぶのが目的です。 Segmentitでは、各段階を1つの判断として扱いましょう。まず対象を特定し、次に切り抜いた画像を確認し、それから立体を評価します。あらゆる種類の3D仕上げツールを一度に評価しなくても、各段階で何が変わったかを学べます。現在のStudioの操作については[ドキュメント](https://segmentit.com/ja/docs/)をご覧ください。 最初の書き出しが使用先でうまく機能したら、より難しい対象に進みましょう。この順序で進めると、次の問題が写真、選択、再構成された形、受け取り側のアプリケーションのどこから来ているのかを判断する基準ができます。調べるときは、一度に1つずつ変えましょう。 ## どちらを選ぶべきか 写真から物を取り出すことに特化したワークフロー、目で見て調整できる選択、元画像と結果を保存するプロジェクトを求めるなら、Segmentitから始めましょう。マルチビュー入力、リギング、追加の書き出し形式が作業の中心なら、Meshyから始めましょう。 さらに候補を広げるなら、[画像から3Dモデルを作るツール](https://segmentit.com/ja/compare/image-to-3d-tools/)を比較するか、[Segmentit vs Tripo](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-tripo/)をお読みください。代表的な写真を1枚用意し、実際に使うアプリケーションで書き出した結果を評価しましょう。 ## よくある質問 ### SegmentitはMeshyの代わりになりますか？ はい。写真から選択した物を3Dモデルにする用途であれば代わりになります。重なるのは画像から3Dモデルを作る部分で、その周辺のツールや想定するワークフローは異なります。 ### 1枚の写真から複数の物を切り出せますか？ Segmentitでは、作りたい3Dモデルごとに個別の選択範囲を用意します。再構成ごとにそれぞれ生成クレジットを使います。これは、1つの物の複数ビューを組み合わせることとは異なります。 ### どちらのツールのほうが良い3Dモデルを作れますか？ この比較では、品質について万能の勝者は決めていません。代表的な対象でテストし、最初のカメラアングル以外からも結果を確認しましょう。実際の要件に照らして選んでください。 ### 公開APIでSegmentitの生成を自動化できますか？ いいえ。公開APIで扱えるのはプロジェクトと3Dモデルのメタデータで、生成エンドポイントはありません。Meshyは別途、画像から3DモデルへのAPIタスクをドキュメントで公開しています。[\[6\]](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#source-6 "Meshy：Image to 3D API") ### すべての3Dモデルに同じツールを使うべきですか？ その必要はありません。1つのプロジェクトで、Segmentitで用意した写真の小道具、リギングのワークフローで処理したキャラクター、手作業でモデリングした要素を組み合わせられます。命名ルールと書き出しのチェックで、出来上がるシーンの一貫性を保ちましょう。 ### 正面からしか正しく見えない結果になったら？ 元画像に、欠けている部分の立体についての情報が十分にあるかを確認しましょう。別の参考写真、対応するツールでの補完的なビュー、部分的な編集が役立つことがあります。最終的な体験で必要な視点から問題なく見える場合にのみ、その3Dモデルを採用しましょう。 ## 参考資料 **2026年10月9日**に確認した公式情報です。製品名とロゴはそれぞれの所有者を示すものであり、この比較は提携関係を意味するものではありません。 1. [Meshy：製品概要、料金、連携](https://www.meshy.ai/pricing) [↩](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#citation-1-1) 2. [Meshy：Image to 3Dの使い方](https://help.meshy.ai/en/articles/9996860-how-to-use-meshy-image-to-3d) [↩](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#citation-2-1) 3. [Meshy：Multi-Image to 3D API](https://docs.meshy.ai/en/api/multi-image-to-3d) [↩](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#citation-3-1) 4. [Meshy：対応している書き出し形式](https://help.meshy.ai/en/articles/9991884-what-3d-file-formats-does-meshy-support-full-export-list) [↩](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#citation-4-1) 5. [Meshy：アニメーションを含む初心者向けチュートリアル](https://help.meshy.ai/en/articles/9991793-how-to-use-meshy-complete-beginner-s-tutorial) [↩](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#citation-5-1) 6. [Meshy：Image to 3D API](https://docs.meshy.ai/en/api/image-to-3d) [↩](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#citation-6-1) 7. [Meshy：個人向け・チーム向けプランの比較](https://help.meshy.ai/en/articles/12062933-which-meshy-plan-is-right-for-you-free-vs-pro-vs-premium-vs-ultra) [↩](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#citation-7-1) 8. [Segmentit：Studioのドキュメント](https://segmentit.com/ja/docs/) [↩](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#citation-8-1) 9. [Segmentit：現在のプラン](https://segmentit.com/ja/pricing/) [↩](https://segmentit.com/ja/compare/segmentit-vs-meshy/#citation-9-1) ## オブジェクトを選んで、次の制作へ。 写真1枚、正確な選択、じっくり確認できる3Dモデル。この流れをSegmentit Studioで。 [Studioを開く](https://segmentit.com/app?lang=ja) [プランを見る](https://segmentit.com/ja/pricing/)