- Unity SentisはONNX形式で取り込んだAIモデルをPackage Manager経由で導入し、Unityランタイム上で直接実行できるオープンベータのパッケージであると発表された。
- ドキュメントはモデルの探し方、ONNXでのインポート、入力テンソル作成、ワーカーによる実行分割、プロファイリングと最適化、ビルドへの組み込みや暗号化までの一連手順をコードサンプル付きで示す。
- サンプルでは物体検出、手書き文字認識、対戦ボット、深度推定などの実例を通じて、AR/VRやアップスケーリング、音声認識など多様なユースケースを紹介している。
Project内でのONNXモデル取り込みとランタイム実行
ONNX形式のAIモデルをAssetsに読み込むだけでSentisが自動最適化し、ランタイム用のModelオブジェクトとワーカーを用意して端末上で直接実行できる手順を公式ドキュメントとコードサンプルで公開した。
- ONNXモデルをProjectウィンドウのAssetsにドラッグ＆ドロップしてUnityに読み込めるようにした点
- ランタイムで実行するためのワーカー生成とモデル実行／プロファイルによる最適化手順を明示した点
- ビルドに含める方法（埋め込み／ストリーミングアセット）やモデル暗号化の選択肢を示した点
変更前：従来は外部クラウドや専用サーバーで推論を行うケースが多く、モデルの実行環境や配布、ランタイム統合に別途インフラやラッパー実装が必要になることがあった。
今回：Sentisを介してONNXモデルをプロジェクトに直接インポートし、ランタイムのワーカーで端末上（CPU/GPU）に分割実行、プロファイラーで挙動を確認しつつビルドに含めるかストリーミングするかを選択してデプロイできる。
実務上の差：モデルの取り込みから推論実行・最適化・デプロイまでがUnity内のワークフローとしてまとまり、外部推論インフラや別実装のラッパーを用意する工程やプラットフォーム間の差分調整が減る設計になっている。
制作工程への具体的な影響範囲
ゲームロジックやレンダリングパイプラインにAIモデルを組み込む際、モデルのインポート・入力作成・ワーカー設定・プロファイリング・ビルド組み込みといった作業がUnityエディター内で完結するため、エンジニアやリード開発者が端末実行向けの統合作業に集中できる。外部インフラ運用や別ランタイム実装の手間は減る可能性がある。
主な対象：UnityでAIを直接組み込みたいゲーム開発者、端末上推論を検討する技術担当者、AR/VRやインタラクティブ機能でAI利用を模索するチーム
制作ワークフローへの組み込み方
モデルはONNXに変換してAssetsへ追加し、ドキュメントのサンプルに沿ってModelオブジェクトとワーカーを作成、プロファイラーでフレーム予算を確認しながら実行をスライスしたりパフォーマンス設定を調整してからビルドに組み込むかストリーミングで配布する流れが想定される。
確認すべき運用上のポイント
公式は手順とオプションを示しているが、性能や最適化の具体的な効果は使用するモデルや対象デバイスによって異なるため、プロファイリング結果に基づく調整が必要であることが今回の一次情報から確認できる。
unity.com：Unity Sentis で AI モデルを活用した次世代機能を作成する
元情報公開日：2026年9月4日