Ultralyticsの最新情報
注目のアップデート
Intel プロセッサにリアルタイムのコンピュータビジョンをもたらす Ultralytics YOLO26
Ultralytics YOLO26 モデルは Intel OpenVINO 向けに最適化され、世界中の工場、店舗、都市で稼働している Intel プロセッサ上で最大 10 倍の高速推論と 5 ミリ秒未満のレイテンシを実現します。
News
HackerNoon
Glenn Jocherを取り上げたHackerNoonのWriters Spotlightをご覧ください。
News
Medium
広く利用されているオープンソースのコンピュータビジョンモデルYOLOの開発元であるUltralyticsの創業者兼CEO、Glenn Jocherについての詳細はこちらをご覧ください。
News
ハイウェイ
Ultralyticsがオープンソースの草分け的存在から統合プラットフォームへとどのように進化したかをご覧ください。
News
技術レポート
Ultralyticsは、一般的な低コストハードウェア上で高度なビジョン検知を実行する方法を開発しました。
News
AiThority
Ultralyticsの創設者兼CEOであるGlenn Jocherが、AiThorityのインタビューでAIの民主化の重要性について語りました。
Press release
Ultralytics Platformのご紹介：ビジョンAIのアノテーション、トレーニング、デプロイを行う最もスマートな方法
実世界のビジョンAIを開発するチームのために構築されたエンドツーエンドのワークスペースで、本番環境に対応したコンピュータビジョンモデルのアノテーション、トレーニング、デプロイを実行しましょう。
News
El Espanol
ヒスパニック系アメリカ人Glenn Jocherによって設立されたスタートアップが提供するモデルが、いかにして生産現場の至るところに組み込まれつつあるかをご確認ください。
Press release
UltralyticsがYOLO26で最先端のビジョンAIを再定義
Ultralytics YOLO26が、エッジデバイスから大規模サーバーに至るまで、スピード、シンプルさ、実世界のデプロイ可能性において、いかにしてビジョンAIの新たな基準を打ち立てているかをご確認ください。
News
Deepx
CES 2026で物理AIインフラストラクチャ企業としてのビジョンを明らかにしたDEEPXの取り組みをご覧ください
News
EMPRENDEDORES
UltralyticsがシリーズAラウンドで3,000万ドルの資金調達を実現した経緯をご覧ください
News
El Confidencial Digital
UltralyticsがシリーズAラウンドで3,000万ドルの資金調達を実現した経緯をご覧ください
News
Europa press
UltralyticsがシリーズAラウンドで3,000万ドルの資金調達を実現した経緯をご覧ください
メディアキット
当社のモデルの動作を確認する
Glacier Roboticsは、米国のリサイクル施設全体でPETの流出を70%削減しました。
Glacier RoboticsがUltralytics YOLO11を使用して、PETの流出を70%削減し、リサイクルの精度を向上させ、廃棄物選別を自動化する方法をご覧ください。
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。
Glacier Roboticsは、米国のリサイクル施設全体でPETの流出を70%削減しました。
Glacier RoboticsがUltralytics YOLO11を使用して、PETの流出を70%削減し、リサイクルの精度を向上させ、廃棄物選別を自動化する方法をご覧ください。
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。
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"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
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StrideがUltralytics YOLOで1分間の馬の歩様解析を実現
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PixelabsがUltralytics YOLO駆動の自動化で95%の再現率を達成
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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
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Chef RoboticsがUltralytics YOLOを使用して食品の過剰供給を67%削減
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Cali IntelligenceがUltralytics YOLOでチェックアウト待ち時間を43%短縮
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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
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Theia ScientificがUltralytics YOLOで顕微鏡解析を43倍高速化
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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。
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SpecialvideoがUltralytics YOLOで99%の食品検査精度を達成
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Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOで1万件のAIカメラライセンスにスケール
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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
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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。
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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。
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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
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