ドローンをはじめとする無人機の開発が進む中，複雑な自律制御を実現するためには周囲環境の認識が不可欠であり，カメラを用いた画像認識が広く用いられている。画像認識モデルの学習には大量の学習データが必要となるが，実環境でのデータ収集には高いコストがかかる．そのため，シミュレータ上で構築した3D環境モデルから生成した画像を学習データとして用いる手法が注目されている。一方で，実画像を用いた場合と比べ，認識精度が低下する傾向が指摘されている．本研究では，3D環境モデルを構成する要素のうち，どの要素が画像認識精度に影響を与えるかを分析する．