オムニディレクショナル3D情報は、バーチャルリアリティ、自動運転、ロボティクスなど、幅広い応用分野において不可欠である。本論文では、モデルに依存しない新しい2段階型パイプラインを、オムニディレクショナル単眼深度推定のため提案する。提案するフレームワークであるPanoDepthは、1枚の360度画像を入力として受け取り、第1段階で1枚以上の合成ビューを生成し、その後のステレオマッチング段階に元の画像と合成画像を入力する。第2段階では、オムニディレクショナルステレオ幾何を効率的かつ効果的に処理するため、微分可能な球面ワーピング層（Differentiable Spherical Warping Layer）を提案する。ステレオマッチング段階において明示的なステレオベースの幾何制約を活用することで、PanoDepthは高密度かつ高品質な深度地図を生成可能となる。本研究では、全パイプラインおよび各段階における個別モジュールの性能を評価するため、広範な実験およびアブレーションスタディを実施した。その結果、PanoDepthは360度単眼深度推定において、従来の最先端手法を大きく上回る性能を達成した。