現在，製造工場等における機械学習・AI技術は，単に製品の検出に留まらず，物体や人の接点情報(キーポイント)を用いた構造解析にも利用されつつある．しかし，上述の環境下では，十分な量と質の学習用画像を取得し難く，また多数の接点情報を含むアノテーションデータの作成には多大な時間と労力を要する．そこで本研究では，データセット生成ツールNDDSにより，構造物の三次元モデルを用いた多種多様なCG画像を生成するとともに，それに写る三次元モデルの接点情報を統合することで，アノテーションデータを自動生成する手法を提案する．そして，CG画像を用いた学習を通じて，実際の構造物とその接点情報の検出精度について考察する．