AR アプリのデベロッパーは、ユーザーに仮想と現実をシームレスに融合させた体験を提供したいと考えています。ユーザーは、シーンに仮想オブジェクトを配置するときに、そのオブジェクトが現実世界に存在するように見せたいと考えます。ユーザーが家具を購入するためのアプリを作成する場合、購入しようとしているアームチェアが自分の部屋に収まるかどうかをユーザーが確信できるようにする必要があります。
Depth API は、デバイスのカメラがシーン内の実際のオブジェクトのサイズと形状を認識できるようにします。深度画像（深度マップ）を作成することで、アプリにリアルな要素を追加できます。深度画像で提供される情報を使用して、臨場感のあるリアルなユーザー エクスペリエンスを実現します。
オクルージョン（現実世界のオブジェクトの背後に仮想オブジェクトを正確にレンダリングすること）は、没入型の AR エクスペリエンスにとって非常に重要です。ドアの横にトランクが置かれているシーンにユーザーが配置する仮想アンディについて考えてみましょう。オクルージョンなしでレンダリングすると、アンディが幹の端と不自然に重なり合います。シーンの深度を使用して、木の幹などの周囲の物体に対してバーチャル アンディがどの程度離れているかを把握すると、オクルージョンを使用してアンディを正確にレンダリングし、周囲の環境にリアルに見せることができます。
次の例では、緑色の Andy は標準のプレーン ヒットテストを表し、赤色の Andy は深度ヒットテストを表します。
デバイスの互換性
Depth API は、深度をサポートする処理能力を持つデバイスでのみサポートされます。また、深度を有効にするで説明されているように、ARCore で手動で有効にする必要があります。
一部のデバイスには、飛行時間（ToF）センサーなどのハードウェア深度センサーが搭載されていることもあります。Depth API をサポートするデバイスの最新リストと、ToF センサーなどのサポートされているハードウェア深度センサーを搭載したデバイスのリストについては、ARCore 対応デバイスのページをご覧ください。
奥行き画像
Depth API は、動きからの深度アルゴリズムを使用して深度画像を作成し、周囲の 3D ビューを取得します。深度画像の各ピクセルは、シーンがカメラからどのくらい離れているかを測定した値に関連付けられています。このアルゴリズムは、さまざまな角度から撮影した複数のデバイス画像を比較して、ユーザーがスマートフォンを動かすたびに各ピクセルの距離を推定します。機械学習を適切に使用することで、ユーザーの動きが最小限の場合でも深度処理を強化します。また、ユーザーのデバイスに搭載されている追加のハードウェアも活用します。デバイスに ToF などの専用の深度センサーが搭載されている場合、アルゴリズムは利用可能なすべてのソースからデータを自動的に統合します。これにより、既存の深度画像が補正され、カメラが動いていなくても深度を取得できるようになります。また、白壁など特徴が少ない表面や、動いている人物や物体がある動的なシーンでも、奥行きをより深く表現できます。
ユーザーがデバイスを動かすと、深度データが利用可能になります。このアルゴリズムでは、0 ～ 65 メートル離れた場所の深度を正確に推定できます。最も正確な結果を得るには、デバイスを実際のシーンの 0.5 m ～ 5 m の距離に置きます。ユーザーにデバイスを動かすよう促すエクスペリエンスは、より良い結果をもたらします。
深度画像を取得する
Depth API を使用すると、すべてのカメラ フレームに一致する深度画像を取得できます。取得された深度画像には、カメラと同じタイムスタンプと視野の固有情報が含まれます。有効な深度データは、ユーザーがデバイスを動かし始めた後にのみ取得できます。これは、深度はモーションから取得されるためです。特徴が少ないまたは特徴のないサーフェス（白い壁など）には、不正確な深度が関連付けられます。
[null,null,["最終更新日 2025-07-26 UTC。"],[[["\u003cp\u003eThe Depth API enables more realistic AR experiences by letting your app understand the size and shape of real-world objects using depth images.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis API powers features like object occlusion, environmental effects, depth-of-field blurring, improved physics, and more accurate hit-tests.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDepth data is generated from device motion and potentially hardware sensors like ToF, providing 3D scene understanding with varying levels of accuracy based on distance and surface features.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDevices require sufficient processing power and manual Depth API activation, with compatibility varying based on hardware capabilities.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDevelopers can explore the ARCore Depth Lab for practical examples and integrate the API across Android, Android NDK, Unity, and Unreal Engine platforms.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Depth adds realism\n\n**Platform-specific guides** \n\n### Android (Kotlin/Java)\n\n- [Quickstart](/ar/develop/java/depth/quickstart)\n- [Developer guide](/ar/develop/java/depth/developer-guide)\n- [Raw depth](/ar/develop/java/depth/raw-depth)\n- [Geospatial depth](/ar/develop/java/depth/geospatial-depth)\n\n### Android NDK (C)\n\n- [Quickstart](/ar/develop/c/depth/quickstart)\n- [Developer guide](/ar/develop/c/depth/developer-guide)\n- [Raw depth](/ar/develop/c/depth/raw-depth)\n- [Geospatial depth](/ar/develop/c/depth/geospatial-depth)\n\n### Unity (AR Foundation)\n\n- [Developer guide](/ar/develop/unity-arf/depth/developer-guide)\n- [Raw depth](/ar/develop/unity-arf/depth/raw-depth)\n- [Geospatial depth](/ar/develop/unity-arf/depth/geospatial-depth)\n\n### Unreal Engine\n\n- [ARCore SDK for Unreal Engine (official documentation)](https://docs.unrealengine.com/5.0/en-US/developing-for-arcore-in-unreal-engine/)\n\nYour browser does not support the video tag.\n\nAs an AR app developer, you want to seamlessly blend the virtual with the real for your users. When a user places a virtual object in their scene, they want it to look like it belongs in the real world. If you're building an app for users to shop for furniture, you want them to be confident that the armchair they're about to buy will fit into their space.\n\nThe Depth API helps a device's camera to understand the size and shape of the real objects in a scene. It creates depth images, or depth maps, thereby adding a layer of realism into your apps. You can use the information provided by a depth image to enable immersive and realistic user experiences.\n\nUse cases for developing with the Depth API\n-------------------------------------------\n\nThe Depth API can power object occlusion, improved immersion, and novel interactions that enhance the realism of AR experiences. The following are some ways you can use it in your own projects. For examples of Depth in action, explore the sample scenes in the [ARCore Depth Lab](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.google.ar.unity.arcore_depth_lab), which demonstrates different ways to access depth data. This Unity app is open-source on [Github](https://github.com/googlesamples/arcore-depth-lab).\n\n### Enable occlusion\n\nOcclusion, or accurately rendering a virtual object behind real-world objects, is paramount to an immersive AR experience. Consider a virtual Andy that a user may want to place in a scene containing a trunk beside a door. Rendered without occlusion, the Andy will unrealistically overlap with the edge of the trunk. If you use the depth of a scene and understand how far away the virtual Andy is relative to surroundings like the wooden trunk, you can accurately render the Andy with occlusion, making it appear much more realistic in its surroundings.\n\n### Transform a scene\n\nShow your user into a new, immersive world by rendering virtual snowflakes to settle on the arms and pillows of their couches, or casting their living room in a misty fog. You can use Depth to create a scene where virtual lights interact, hide behind, and relight real objects.\n\nYour browser does not support the video tag.\n\n### Distance and depth of field\n\nNeed to show that something is far away? You can use the distance measurement and add depth-of-field effects, such as blurring out a background or foreground of a scene, with the Depth API.\n\nYour browser does not support the video tag.\n\n### Enable user interactions with AR objects\n\nAllow users to \"touch\" the world through your app by enabling virtual content to interact with the real world through collision and physics. Have virtual objects go over real-world obstacles, or have virtual paintballs hit and splatter onto a real-world tree. When you combine depth-based collision with game physics, you can make an experience come to life.\n\nYour browser does not support the video tag.\n\n### Improve hit-tests\n\nDepth can be used to improve hit-test results. Plane hit-tests only work on planar surfaces with texture, whereas depth hit-tests are more detailed and work even on non-planar and low-texture areas. This is because depth hit-tests use depth information from the scene to determine the correct depth and orientation of a point.\n\nIn the following example, the green Andys represent standard plane hit-tests and the red Andys represent depth hit-tests.\n\nYour browser does not support the video tag.\n\nDevice compatibility\n--------------------\n\nThe Depth API is only supported on devices with the processing power to support\ndepth, and it must be enabled manually in ARCore, as described in\n[Enable Depth](/ar/develop/unity-arf/depth/developer-guide#enable-depth).\n\nSome devices may also provide a hardware depth sensor, such as a time-of-flight\n(ToF) sensor. Refer to the [ARCore supported devices](/ar/devices) page for an\nup-to-date list of devices that support the Depth API and a list of devices that\nhave a supported hardware depth sensor, such as a ToF sensor.\n\nDepth images\n------------\n\nThe Depth API uses a depth-from-motion algorithm to create depth images, which give a 3D view of the world. Each pixel in a depth image is associated with a measurement of how far the scene is from the camera. This algorithm takes multiple device images from different angles and compares them to estimate the distance to every pixel as a user moves their phone. It selectively uses machine learning to increase depth processing, even with minimal motion from a user. It also takes advantage of any additional hardware a user's device might have. If the device has a dedicated depth sensor, such as ToF, the algorithm automatically merges data from all available sources. This enhances the existing depth image and enables depth even when the camera is not moving. It also provides better depth on surfaces with few or no features, such as white walls, or in dynamic scenes with moving people or objects.\n\nThe following images show a camera image of a hallway with a bicycle on the wall, and a visualization of the depth image that is created from the camera images. Areas in red are closer to the camera, and areas in blue are farther away.\n\n### Depth from motion\n\nDepth data becomes available when the user moves their device. The algorithm can get robust, accurate depth estimates from 0 to 65 meters away. The most accurate results come when the device is half a meter to about five meters away from the real-world scene. Experiences that encourage the user to move their device more will get better and better results.\n\n### Acquire depth images\n\nWith the Depth API, you can retrieve depth images that match every camera frame. An acquired depth image has the same timestamp and field of view intrinsics as the camera. Valid depth data are only available after the user has started moving their device around, since depth is acquired from motion. Surfaces with few or no features, such as white walls, will be associated with imprecise depth.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Check out the [ARCore Depth Lab](https://github.com/googlesamples/arcore-depth-lab), which demonstrates different ways to access depth data."]]
