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録音 EIF データ：AR 問題を再現する高忠実度の根拠

拡張現実（AR）アプリケーションでは、一部の複雑な空間位置決め問題（トラッキングの揺れ、仮想と現実の位置ずれ、コンテンツの漂りなど）は、スクリーンレコーディングやログだけでは完全に再現することが難しいことが多い。そこで、我々は EIF データ録音機能を提供しています。これは専用の高忠実度データダンプ形式で、以下の重要な情報を同期して記録できます。

  • デバイスの基本情報（モデル、システム、SDK バージョンなど）
  • タイムスタンプ付きのカメラ画像フレーム
  • デバイスのカメラ内部パラメータ行列、外部パラメータ行列
  • IMU センサーデータ
  • 外部補助入力の追加データ（GNSS など）

なぜ EIF データを録音することが重要なのか？

重要

問題を再現できる EIF データは無価値です。

EIF データは、問題が発生したときの詳細なコンテキストを完全に再現でき、開発チームがオフライン環境でユーザーが遭遇したシーンを正確に再現できるようになり、問題の特定効率を大幅に向上させます。スクリーンレコーディングやログと比較して、EIF には以下の利点があります。

  1. 正確な再現：開発者はデバッグツールで直接 EIF データを再生し、あなたが遭遇したバグを再現できます。
  2. 基盤診断：様々なデータ（画像、センサー、外部入力など）を全面的に分析することで、開発者は問題が技術のどの段階で発生したかを判断できます。
  3. 時間の節約：長いコミュニケーションサイクルを回避し、問題を報告してから解決するまでの周期を大幅に短縮します。

どのように EIF データを録音するか

EasyAR は 2 つの EIF データ録音方法を提供しています。

  1. SDK が提供する API インターフェースを直接使用して、あなたのアプリケーションで EIF データ録音機能を実装します。
  2. 公式が提供する Mega Toolbox App を使用します。通常、EasyAR Mega の開発と問題フィードバックに適しています。

具体的な操作手順は、我々の技術文書を参照して、あなたの使用方法とデバイスに合った操作ガイドを取得してください。

ヒント

以下のリンクを訪問して、API インターフェースを呼び出してアプリ内で EIF を録音する機能を確認してください：入力フレームの録音とシミュレーション実行。

以下のリンクを訪問して、Mega Toolbox App の操作ガイドを確認してください：Toolbox を使用して携帯電話の EIF ファイルを録音する。

簡単な録音手順の概要（Mega Toolbox App を例として）：

  1. Mega Toolbox App を開き、現場検証と診断ツール をクリックします。
  2. あなたのアカウントにログインし、あなたの位置決めライブラリを選択して、テストを開始します。
  3. あなたの問題を再現しようとします。問題を安定して再現できる操作モード（デバイスの向き、閲覧方法、撮影位置など）を見つけます。
  4. すべての準備が整ったら、赤色の「録音」ボタンをクリックして録音を開始します。
  5. 問題が発生したら、赤色の「停止して保存」ボタンをクリックします。
  6. システムは自動的に EIF ファイルを生成し、デバイスをコンピューターに接続してローカルストレージにエクスポートしてから提出します。
注記

EIF ファイルは大きくなる可能性があり（数百 MB から数 GB）、問題を含む核心部分だけを録音することをお勧めします（通常 10 - 30 秒で十分です）。

ベストプラクティスの提案

あなたのフィードバックが効率的に処理されるようにするために、提出時に以下の 4 種類の情報を同時に含めてください。

情報の種類 説明
EIF データファイル 核心診断の根拠で、問題の再現過程を必ず含めてください
主観的な現象の説明 あなたが観察した動作を明確に説明してください（例：「ナビゲーション矢印が左折するときに突然天井に飛びました」）
スクリーンレコーディングまたはスクリーンショット 問題を視覚的に補助し、「ユーザーが最終的に見た画面はどのようなものか」を直感的に示します
補助コンテキスト情報 次のものを含みます：
• あなたのデバイスのモデルとオペレーティングシステムのバージョン
• あなたのアプリケーションが使用している EasyAR SDK のバージョン番号
• 問題が発生した環境の説明（屋内/屋外、照明、空間の大きさ）
• Mega 系アプリケーションは、追加で位置決めライブラリの情報を提供する必要があり、Unity ツールでエクスポートできます
• CRS クラウド認識系アプリケーションは、追加でクラウド認識ライブラリの情報を提供する必要があります
ヒント

例：「Apple Vision Pro（visionOS 26）で EasyAR Sense Unity Plugin 4000.0.1 を使用し、屋内のショッピングモールでナビゲーションを行っているとき、ある位置でナビゲーション経路が突然間違ってしまいました。EIF ファイルを録音しました：avp_wrong_path_20251218.mkveif、付録のスクリーンショット、環境写真、位置決めライブラリの情報：MegaStudio_ServiceInfo_myaccount_2025-12-18_10-33-26.json。」

上記の完全な情報パッケージを提供することで、問題の分析と修正プロセスを大幅に加速させることができます。ご協力いただき、ありがとうございます！