近年,外観検査において機械学習を用いた異常検知技術に注目されている.2次元画像を用いたものではSOTAを達成しているPatchCoreという手法がある.しかし,異常検知対象に傷や凹みがある場合,2次元画像だけでは検知が難しい.それに対応する必要があるため3次元データでの異常検知が注目が集まっている.3次元データを扱う際にRANSACを用いて物体と背景部分に分け,背景の座標を0にする前処理を行うことで精度を上げる手法が提案されている.しかし,その前処理に異常検知の18倍程度の時間がかかるという問題点があった.そこで,本研究ではその前処理の高速化を目的とする.一点座標による物体認識で用いられるPointNet++の前処理を参考にし,その速度と精度に関して比較を行った.