近年，コロナ禍により外出が制限された影響で，メタバースなどで屋内の形状を再現したデジタル空間上での活動や交流に注目が集まっている．このメタバース空間の構築に必須となる3Dのデジタル空間の構築には，モデリングソフトなどで構築するが，手動で構築するため膨大な時間を要する．そのため，既存研究では，屋内空間の点群データを計測して深層学習を用いて物体ごとの点群データに分類する手法が提案されている．しかし，あらゆる物体を検出できるようにするには，物体の種類に対応した膨大な学習データが必要となる．そこで，本研究では，部屋の外観を検出し，それ以外の物体を分類することで，汎用的に物体を検出する手法を提案する．