UltralyticsのブログでAIの世界を探求しましょう！
UltralyticsでAIとコンピュータビジョンの最新トレンドを探求しましょう。YOLOの進化から画期的なアプリケーションまで、私たちがテクノロジーの未来をどのように形作っているかをご紹介します。
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2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology DayにおけるUltralyticsの主なハイライト
2026 Qualcomm x Extreme Vision Edge AI Developer Day 2026におけるUltralyticsの振り返り：イベントでのデモ、ハイライト、および会話。
CVPR 2026におけるUltralyticsの主要なハイライト
デンバーで開催されたCVPR 2026におけるUltralyticsのハイライトを振り返ります。当社は展示や研究発表を行い、グローバルなコンピュータビジョンコミュニティと交流しました。
Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake) におけるOpenVINOを用いたUltralytics YOLO26の高速化
Ultralytics YOLO26モデルをOpenVINOフォーマットにエクスポートし、CPU、GPU、NPUを含むIntelハードウェア全体で推論を高速化する方法をご覧ください。
Ultralyticsの中国コミュニティミートアップ：機械学習への関心が世界で最も高い国での開催
Ultralyticsが中国・深圳で開催した初のコミュニティミートアップのハイライト：フルスタックなコンピュータビジョン・プラットフォームへと進化するYOLOと、中国のAIコミュニティの未来について。
Embedded Vision Summit 2026におけるUltralyticsの主要なハイライト
Ultralyticsが参加したEmbedded Vision Summit 2026の様子をお届けします。イベントではUltralytics YOLO26を披露し、サンタクララのAIコミュニティと交流しました。
Ultralytics at AMD Dev Day Shanghai: ローカルAIとエージェントシステムの融合
AMD Dev Day ShanghaiでUltralyticsが共有するAMD AIに関する要点：ローカルAIデプロイメント、エージェントシステム、ROCm、Ryzen AI Max 395について。
Ultralytics YOLOがDEEPXと提携：フィジカルAIに向けたエッジAI推論
新しいDEEPXエクスポート統合により、NPU搭載エッジAIハードウェアでUltralytics YOLO推論を実現する方法を解説します。
Ultralytics Platformを使用してUltralytics YOLOモデルをエクスポートする方法
Ultralytics Platformを使用して、ビジョンAIモデルを簡単にエクスポートしましょう。エッジ、モバイル、クラウドへのデプロイに向けて、数クリックでモデルを準備する方法を解説します。
Ultralytics YOLO26で危険なパレット積載を検出
Ultralytics YOLO26を使用して倉庫内の危険なパレット積載を検出し、安全性向上、リスク低減、効率的な運用維持を支援する方法を学びます。
Ultralytics Platformによるポリゴンアノテーション・ガイド
ポリゴンアノテーションの概要、精密なオブジェクトセグメンテーションを実現する方法、そしてUltralytics Platformで簡単にアノテーションを作成する方法をご紹介します。
ドイツのHannover Messe 2026におけるUltralyticsの主要なハイライト
ドイツで開催されたHannover Messe 2026でのUltralyticsの活動を振り返ります。Ultralytics YOLOモデルがどのように産業用AIソリューションを推進しているかを紹介しました。
コンピュータビジョンプロジェクトにおけるPyTorchとTensorFlowの選択
コンピュータビジョンプロジェクトにおいてPyTorchとTensorFlowを比較し、ワークフローに最適なフレームワークを見極めましょう。
コンピュータビジョンにおける教師あり学習と教師なし学習の探究
コンピュータビジョンにおける教師あり学習と教師なし学習の違いを理解し、データとプロジェクト目標に最適なアプローチを選択する方法を学びます。
当社のモデルの動作を確認する
SOHGAがUltralytics YOLOを活用して駐車監視時間を30%削減
SOHGAのMEGURUシステムがどのようにUltralytics YOLO26を活用して駐車場パトロールを自動化し、パトロール時間を30%削減し、安全性を向上させているかをご覧ください。
Scaleout、Ultralytics YOLOを活用してモデルのアップデート時間を数週間から数時間に短縮
ScaleoutがどのようにUltralytics YOLOと連合学習を活用し、機密データを保護し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しているかをご覧ください。
RapiD EngineeringはUltralytics YOLOを導入し、水産物の品質管理を1週間早くデプロイしました
RapiD EngineeringがどのようにUltralytics YOLOを活用してサケの検査を自動化し、欠陥をリアルタイムで検出し、エンジニアリング作業を1週間短縮したかをご覧ください。
Project Ocean OasisはUltralytics YOLOを活用してサンゴ礁の保全を推進しています
Project Ocean OasisがUltralytics YOLO、エッジAI、そして自律型モニタリングシステムを活用して、どのようにサンゴ礁の保全と海洋インテリジェンスを拡大しているかをご覧ください。
VolleyがUltralytics YOLOを搭載した250以上のコート用AIトレーナーを提供
"本当に素晴らしい点は、モデルがトレーナーのエッジハードウェア上でリアルタイムに非常にうまく動作し、クラウドでも全く同じモデルを使用して同じフローを実行できることです。"
WG Tech SolutionsがUltralytics YOLOとAxeleraのAIアクセラレータで安全違反を28%削減
WG Tech Solutionsが、Ultralytics YOLOとAxeleraのAIアクセラレータを活用し、製造現場での安全違反を28%削減した事例をご覧ください。
StrideがUltralytics YOLOで1分間の馬の歩様解析を実現
Strideが馬の姿勢推定のためにUltralytics YOLOモデルを活用し、1分以内で歩様解析を完了させる方法をご覧ください。
PixelabsがUltralytics YOLO駆動の自動化で95%の再現率を達成
PixelabsがUltralytics YOLOモデルを活用してワークフローを自動化し、95%の再現率を達成する方法をご覧ください。
SiteAssistが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 YOLOモデルを活用して建設現場の安全性を向上させる方法をご覧ください。
Chef RoboticsがUltralytics YOLOを使用して食品の過剰供給を67%削減
Chef Roboticsが、正確な食品組み立てのためにどのようにUltralytics YOLOモデルを使用しているかをご覧ください。
Cali IntelligenceがUltralytics YOLOでチェックアウト待ち時間を43%短縮
Cali Intelligenceが、物体検出を使用して小売店のチェックアウト待ち時間をどのように削減しているかをご覧ください。
MarineSituがUltralytics YOLOを使用して水中モニタリングで96%以上の稼働率を達成
MarineSituがUltralytics YOLOを使用して水中物体検出を変革する方法をご覧ください。
Theia ScientificがUltralytics YOLOで顕微鏡解析を43倍高速化
Theia ScientificがUltralytics YOLOを使用して顕微鏡データ解析を再定義する方法をご覧ください。
eSmart SystemsがUltralytics YOLOで送電線検査時間を半分に短縮
eSmart SystemsがUltralytics YOLOを使用して、欠陥検出速度を向上させ、ユーティリティ検査を変革する方法をご覧ください。
Axelera AIはUltralytics YOLOを使用して34 FPSのエッジAI推論を実現します
Axelera AIがどのようにUltralytics YOLOを活用して、Metis AIチップ上で高速、高精度、効率的なエッジビジョンを実現しているかをご覧ください。
STMicroelectronicsはMCU上で推論あたりわずか9.4 mJでUltralytics YOLOを実行します
STMicroelectronicsが、正確なリアルタイムのエッジ推論を実現するために、低電力マイコンにどのようにUltralytics YOLOモデルを効率的にデプロイしているかをご覧ください。
SpecialvideoがUltralytics YOLOで99%の食品検査精度を達成
SpecialvideoがUltralytics YOLOモデルを活用してリアルタイムのAI食品検査を強化し、品質保証、廃棄物削減、効率向上を実現する方法をご覧ください。
Vivity AIがUltralytics YOLOにより産業オペレーションで年間500万ドル以上のコスト削減を達成
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、効率改善、ダウンタイム削減、職場の安全性確保を実現する方法をご覧ください。
Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOで1万件のAIカメラライセンスにスケール
Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOモデルを統合してビデオ監視を強化し、検出精度の向上、誤報の削減、リアルタイム脅威監視の最適化を実現する方法をご覧ください。
PrezentがUltralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上
PrezentがUltralytics YOLOモデルを活用してスライド要素の検出を自動化し、構造とデザインを維持しながら処理時間を10秒未満に短縮する方法をご覧ください。
ALYCEがUltralytics YOLOで交通AI推論を20%高速化
ALYCEがUltralytics YOLOモデルを使用して、データの精度を高め、都市モビリティを最適化し、持続可能でよりスマートな都市のためのAI駆動型交通ソリューションを作成する方法をご覧ください。
KiwitronがUltralytics YOLOを使用して30メートル先の産業上の危険を検知
Kiwitronが、産業上の危険を検知して対処し、安全性を向上させるために、KewiEyeソリューションでどのようにUltralytics YOLOモデルを使用しているかをご覧ください。
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AIの未来を共に築き上げましょう！
機械学習の未来とともに旅を始めましょう