点群サンプリングは、このデータ表現に関する研究課題としてはまだ十分に探索されていません。最も一般的に使用されているサンプリング方法は、依然として古典的なランダムサンプリングと最遠点サンプリングです。ニューラルネットワークの発展に伴い、タスクベースの学習方法を用いて点群をサンプリングするための様々な手法が提案されています。しかし、これらの手法は主に生成モデルに基づいたものであり、数学的統計を直接用いて点を選択するものではありません。画像処理におけるCannyエッジ検出アルゴリズムから着想を得て、注意メカニズムの支援のもと、本論文では非生成型の注意メカニズムに基づく点群エッジサンプリング手法（APES: Attention-based Point cloud Edge Sampling）を提案します。これは、点群の輪郭にある特徴的な点を捉えることを目指しています。定性的および定量的な実験結果は、当方のサンプリング手法が一般的なベンチマークタスクにおいて優れた性能を示すことを証明しています。