我々は粘土のような変形可能な物体に砂粒程度の小さなセンサノードを多数埋め込み，センサネットワークを利用して形状再現を行う，直感的な 3D モデリングシステムの開発を進めている．このシステムではノード間の距離情報から各センサノードの ３ 次元相対位置を推定し，コンピュータ上で物体形状を認識する．測定されたノード間距離情報には大きな測定誤差が含まれていることや，多数のノード位置を推定する必要があることが ３ 次元ノード位置推定を困難にしている．本論文では，3D モデリングシステムのための ３ 次元ノード定位手法としてクロスエントロピー法を用いた手法を提案する．この手法はサンプルの生成と評価を繰り返し行い，測定誤差に対して統計的に尤もらしい位置を推定する．サンプルの生成と評価を並列化することで推定の高速化が可能であることを示す．また，目的関数の変化により形状変化を検知し適応的にサンプルを生成することでインタラクティブな位置推定に拡張できることを明らかにする．