点群からの物体認識が多く研究されている．深層学習ベースの特徴量を用いてクラス分類する際には，点群から適宜サンプリングし，その得られるサブセットを用いて，深層ニューラルネットワークの学習と推論が実施される．ここで，適宜サンプリングする時のサンプリング方法がクラス分類精度に及ぼす影響が明確ではない．また，点群のサンプリング数を減らすことは点群データの圧縮になるため，その数を減らす方が良いが，その効果も明確ではない．本発表では，これらのサンプリング数と方法の影響について調査した結果を示す．