Ultralyticsブログ
UltralyticsのブログでAIの世界を探りましょう！
Ultralyticsとともに、AIとコンピュータービジョンの最新トレンドを深く掘り下げましょう。YOLOの進化から画期的な応用例まで、テクノロジーの未来をどのように形作っているかをご覧ください。
トピック別の最新記事
注目の記事
コンピュータービジョンのトレーニングに最適な合成データツール
手法別に比較するコンピュータービジョン向け合成データツール：3Dシミュレーション、生成モデル、データ拡張、およびUltralytics YOLOでのテスト方法。
Events
ダブリンで開催されたAMD Embedded AI Working Groupに参加したUltralytics
UltralyticsとAMDが、ダブリンで開催されたAMD Embedded AI Working Group 2026において、フィジカルAI、ロボティクス、コンピュータービジョンのデプロイをどのように探求したかをご紹介します。
Integrations
コンピュータービジョン推論におけるONNXとTensorRTの比較：ベンチマークと選び方
コンピュータービジョン推論におけるONNX RuntimeとTensorRTの比較：19種類のNVIDIA GPUでUltralytics YOLO26の速度と精度を測定し、選び方を解説します。
Ultralytics Platform
精度と再現率を使って自動アノテーション用のVLMを選ぶ方法
精度と再現率を基準に自動アノテーション用のVLMを選びます。誤検出のボックスが少ないモデル、見逃す物体が少ないモデルを確認し、自分のデータでテストする方法を紹介します。
Guides
PPEの未着用検出：Construction-PPEでUltralytics YOLOをトレーニング
Construction-PPEがヘルメット、ベスト、手袋の未着用をどのようにラベル付けしているかを確認し、Ultralytics YOLOをトレーニングして、現場のカメラ映像からPPEの未着用を検出する方法を紹介します。
Guides
ドローン検出データセットガイド：小型UAVを対象にUltralytics YOLOをトレーニング
DUT Anti-UAV、Drone-vs-Bird、サーマルドローン検出データセットを比較し、Ultralytics YOLO26をトレーニングして小型ドローンを検出し、誤警報を減らしましょう。
Ultralytics Platform
医療画像向けHIPAA準拠AI：BAAの対象範囲と患者データを使ったトレーニング方法
医療画像におけるHIPAA準拠AIに必要な要件、UltralyticsのBAAの対象範囲、患者データを使ったアノテーション、トレーニング、デプロイの方法について説明します。
Ultralytics Platform
Ultralytics YOLOモデルをW&BからUltralytics Platformに移行する方法
再トレーニングせずに、Ultralytics YOLOモデルをWeights & Biases (W&B)からUltralytics Platformにインポートし、実験を比較して、エクスポートおよびデプロイできます。
Ultralytics Platform
GPT-6.1 Terraが自動アノテーションで第1位を獲得し、OpenAIの最上位モデルを上回りました
GPT-6.1 Terraの自動アノテーションは、VLM Leaderboardで39モデル中トップです。1,000枚あたり$4.36で0.560 mAP50を達成し、GPT-6.1 SolとGemini 4 Argonを上回りました。
Ultralytics Platform
MiniMax-M3.1-Flashの自動アノテーション：推論を減らすとボックスの精度が上がった理由
Ultralytics PlatformでのMiniMax-M3.1-Flashによる自動アノテーション：チューニング後、1,000枚あたり$1.84で0.317 mAP50を達成し、SAR船舶検出では0.86を記録。
Ultralytics Platform
Kimi K3.1 Proの自動アノテーション：高い推論レベルでK3を3分の1上回る性能
Kimi K3.1 Proの自動アノテーションはUL37で0.444 mAP50を達成し、Kimi K3を3分の1上回りました。高い推論レベルで実行する理由、コスト、強みを発揮する領域をご紹介します。
Integrations
Ultralytics YOLOとNVIDIA Cosmos Data Factory：欠陥検出のための合成データ
NVIDIA Cosmos Data Factoryの合成データとエージェント型トレーニングループにより、Ultralytics YOLO26はラベル数を減らしながら、データセット全体を使った場合と同等の欠陥検出精度を実現します。
Guides
最適な深度推定モデル：選び方
Depth Anything、Depth Pro、Metric3D、UniDepth、Ultralytics YOLO26などの単眼深度モデルを比較し、メートル単位の深度、エッジデバイス、ロボティクスに適したモデルを検討します。
モデルの動作をご覧ください
RTM、Ultralytics YOLO26で推論コストを28%削減
RTMがUltralytics YOLO26を活用して工場の安全監視を24時間365日実施し、メーカーがすでに所有するハードウェアで推論コストを28%削減した方法をご紹介します。
SK Godelius、Ultralytics YOLOで鉱山の搬送コンベヤー上の欠陥を3,400件検出
SK GodeliusがUltralytics YOLOで欠陥や異常の検出を自動化し、鉱山プラントの安全性向上とワークフローの効率化を実現した方法をご紹介します。
Camerite、Ultralytics YOLOで開発期間を25.2%短縮
CameriteがUltralytics YOLOでビデオ監視を自動化し、開発期間を短縮して、都市のセキュリティを事後対応型から予防型へ移行させた方法をご紹介します。
OnsiteIQ、Ultralytics YOLO11でプロジェクトの遅延を20%削減
OnsiteIQがUltralytics YOLO11を使って建設現場を監視し、プロジェクトの遅延を20%削減、紛争を3倍速く解決した方法をご紹介します。
mtrailのTrainVision、鉄道データ収集時間をほぼ100%短縮
mtrailのTrainVisionがUltralytics YOLOを活用して鉄道データ収集を自動化し、所要時間を最大100%短縮、エラーを90%削減した方法をご紹介します。
Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPETの漏出を70%削減
Glacier RoboticsがUltralytics YOLO11を活用してPET漏出を70%削減し、リサイクル精度を高め、廃棄物の分別を自動化した事例をご覧ください。
SOHGA、Ultralytics YOLOで駐車場の監視時間を30%短縮
SOHGAのMEGURUシステムがUltralytics YOLO26を活用して駐車場の巡回を自動化し、巡回時間を30%短縮し、安全性を向上させる方法をご紹介します。
Scaleout、Ultralytics YOLOでモデル更新を数週間から数時間に短縮
ScaleoutがUltralytics YOLOと連合学習を活用し、機密データを安全に保ちながらエッジデバイス上でAIモデルをファインチューニングする方法をご紹介します。
RapiD Engineering、Ultralytics YOLOで水産物の品質管理を1週間早く導入
RapiD EngineeringがUltralytics YOLOを活用してサーモン検査を自動化し、リアルタイムで欠陥を検出して、エンジニアリング作業を1週間分削減する方法をご紹介します。
Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁保全を推進
Project Ocean OasisがUltralytics YOLO、エッジAI、自律型モニタリングシステムを活用し、サンゴ礁の保全と海洋インテリジェンスを拡大する方法をご紹介します。
Volley、Ultralytics YOLOでコート上のAIトレーナー250台以上を稼働
VolleyがUltralytics YOLOを使ったポーズ推定、ボール検出、コート分類により、約250台のオンコートトレーナーでリアルタイムコーチングを実現する方法を紹介します。
WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorで安全違反を28%削減
WG Tech SolutionsがAxelera Metis AIアクセラレーターをエッジで活用し、Ultralytics YOLOで製造現場の安全違反を28%削減した方法を紹介します。
Stride、Ultralytics YOLOで馬の歩様分析を1分で実現
StrideがiPhone上でUltralytics YOLO26のポーズ推定を使い、専用ハードウェアなしで約1分で完了する、完全オフラインの馬の歩様解析を提供する方法を学びます。
Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%を達成
PixelabsがAI-EngineでUltralytics YOLOv8を使って網膜画像解析を自動化し、アルツハイマー病の早期研究を支援するとともに、最大95%の再現率を達成した方法を紹介します。
SiteAssist、Ultralytics YOLOで77万枚以上の画像を処理し、現場の安全性を向上
SiteAssistがUltralytics YOLO26を使って建設現場の安全写真をリアルタイムで検証し、77万枚以上の画像を処理して130万件以上のオブジェクトを検出する方法を紹介します。
Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減
Chef RoboticsはUltralytics YOLOを使ってトレーと食材を検出し、99.5%の精度を達成するとともに、Cafe Spiceの食事生産量を2倍以上に増やすことに貢献しています。
Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮
Cali Intelligenceが既存店舗のCCTVでUltralytics YOLOを活用し、リアルタイムアラートと予測によってレジ待ち行列の平均長を43%削減する方法を紹介します。
MarineSitu、Ultralytics YOLOを活用した水中モニタリングで96%以上の稼働率を達成
MarineSituがエッジハードウェア上でUltralytics YOLOを実行し、潮流タービン周辺の海洋生物を検出して、毎日の映像確認を1～2時間に短縮する方法を紹介します。
Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍に高速化
Theia ScientificがTheiascope™プラットフォームでUltralytics YOLOを活用し、TEM画像のリアルタイム検出、セグメンテーション、計測を行う方法を紹介します。
eSmart Systems、Ultralytics YOLOで送電線の点検時間を半減
eSmart SystemsがGrid Vision®でUltralytics YOLOを活用して送電網の設備や欠陥を検出し、電力会社の点検時間を50%短縮する方法を紹介します。
Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、エッジAI推論で34 FPSを実現
Axelera AIがUltralytics YOLOをVoyager SDKに組み込み、Metis AIPU上で高速、高精度、かつエネルギー効率に優れたエッジビジョンを実現した方法を紹介します。
STMicroelectronicsが、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上にUltralytics YOLOを実装
STMicroelectronicsが低消費電力のマイクロコントローラーにUltralytics YOLOモデルを効率的に導入し、エッジで高精度なリアルタイム推論を実現する方法をご紹介します。
Specialvideo、Ultralytics YOLOで食品検査精度99%を達成
SpecialvideoがUltralytics YOLOモデルを活用してリアルタイムの食品AI検査を実現し、品質を確保しながら廃棄を削減し、効率を高める方法をご紹介します。
Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを500万ドル以上削減
Vivity AIがUltralytics YOLOモデルを活用して産業オートメーションを強化し、効率を向上させ、ダウンタイムを削減し、職場の安全を確保する方法をご紹介します。
Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを1万件に拡大
Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOを使って映像監視の精度を高め、誤報を減らし、市場投入までの時間を短縮する方法を紹介します。
Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上
PrezentがUltralytics YOLOを使用してスライド要素を検出し、精度を65%から87%に向上させ、10秒未満でスライドを処理する方法をご覧ください。
ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化
ALYCEがUltralytics YOLOを使用して交通データの精度を高め、開発期間を2か月短縮し、よりスマートな都市モビリティツールを構築する方法をご覧ください。
Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業現場の危険を検出
KiwitronがKiwiEyeシステムでUltralytics YOLOモデルを活用し、最大30メートル先の産業上の危険を検出して、より安全で効率的な現場を実現する方法をご覧ください。
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