3 次元点群のセマンティックセグメンテーションは，LiDAR や ToF センサによって計測された 3 次元点群が主に用いられている．これらの 3 次元点群は計測誤差が小さく高品質であるが，その計測に高価な専用機器を必要とし，導入や運用のコストが高い．これに対し，多視点画像からの 3 次元復元（Multi-View Stereo: MVS）は，一般的なカメラのみで安価かつ手軽に 3 次元点群を取得できるが，センサに比べて復元誤差が大きいため，セグメンテーション精度が低い問題がある．そこで，本稿では，MVS で復元された 3 次元点群から誤差の大きい復元点を抑制することで，多視点画像から高精度な 3 次元点群のセマンティックセグメンテーションを行う手法を提案する．