我が国では，3次元データの活用により建設工事の生産性の向上を目指すi-Constructionが推進されている．i-Constructionに関わる取組では，複数視点で撮影した画像から特徴点を検出し，画像間の対応関係を推定して点群データを生成するSfM技術が多く活用されている．しかし，夜間や暗所で撮影した明度の低い画像では特徴量が不足し，異なる特徴点同士を同一の特徴点として誤判定するため，正確な点群データの生成が困難となる．そこで，本研究では，画像の外見的特徴を変換するCycleGANを用いて，暗所で撮影した画像を明度の高い画像に変換することで，SfM処理における特徴点の検出数と精度に与える影響や生成される点群データの特性を明らかにする．