本稿では、3D形状セグメンテーションの目的で、コレクション内の形状間で点ごとの特徴表現を伝搬するためのディープラーニング手法を提案する。我々は、形状の点ごとの特徴と他の形状の特徴との間の相互作用を可能にするクロス形状アテンション機構を提案する。この機構は、点間の相互作用度を評価するとともに、形状間での特徴伝搬を調整し、形状セグメンテーションにおける点ごとの特徴表現の精度と一貫性を向上させる。また、各テスト形状に対してクロス形状アテンション操作に適した形状を選定するための形状検索尺度も提案している。実験の結果、本手法は代表的なPartNetデータセットにおいて最先端の性能を達成することが示された。