Ultralytics YOLO27:
YOLOのライセンス
プレスリリース

Ultralytics、コンピュータービジョンの可能性を広げるために3,000万ドルを調達

Ultralyticsの最新のシリーズAでの3,000万ドルの資金調達と、Ultralytics YOLOの研究開発の加速からエンタープライズソリューションまで、今後の展望をご覧ください。

4 分で読めます
Ultralytics、コンピュータービジョンの可能性を広げるために3,000万ドルを調達

UltralyticsがシリーズAで3,000万ドルを調達したことをお知らせでき、大変うれしく思います。このラウンドはElephantが主導し、SquareOneも参加しました。

今回の資金調達により、コンピュータービジョンへの取り組みを次の段階へ進める準備が整いました。Ultralyticsは創業当初から、高度なビジョンAIをすべての人が利用できるようにすることをミッションとしてきました。

オープンソースのビジョンAIプロジェクトから世界的な普及へ#

オープンソースプロジェクトとして始まった取り組みは、世界で最も広く採用されているコンピュータービジョンモデルファミリー、Ultralytics YOLOへと成長しました。現在、YOLOモデルは200か国以上のあらゆる業界でアプリケーションを支え、毎日驚異的な20億回の利用を実現しています。

この成長を支えてきたのは、素晴らしいコミュニティです。共にGitHubスター数は11万5,000件を超え、900人以上のコントリビューターを迎え、UltralyticsのPythonライブラリは1億1,500万回以上ダウンロードされています。

実際、GitHubのOctoverse 2024レポートによると、当社のオープンソースリポジトリは、初めてコントリビューションを行った人を最も多く集めたオープンソースおよび公開プロジェクトの中で、世界第5位にランクインしました。この評価により、Ultralyticsは世界に大きな影響を与えるオープンソースプロジェクトの一つとして位置付けられ、Ultralytics YOLOを取り巻く世界中の開発者コミュニティからの信頼と熱意が示されました。また、私たちが根本に抱いている信念を改めて示すものでもあります。AIはオープンで、協調的で、誰もが利用できるときにこそ発展します。

Ultralyticsのイノベーションを加速#

今後、この資金調達により、より迅速に前進し、イノベーションを推進できます。次世代YOLOモデルの研究開発を加速し、より軽量、高速、高精度にすることを目指しています。同時に、エンタープライズ向けソリューションとサポートチームを拡充し、組織が安心してUltralytics YOLOモデルを導入できるよう支援します。

創業者兼CEOのGlenn Jocherは、次のように強調しました。「UltralyticsはEdge AIの可能性を再定義し、これまで以上に高速、軽量、使いやすいYOLOモデルを提供しています。この投資により、研究開発を加速し、YOLOを基盤とするアプリケーション層ソリューションのエコシステムを拡大することで、企業から学生まで幅広く支援します。」

ビジョンを支えるAIチームの拡大#

この新たな章において、チームは欠かせない要素です。毎年5万人以上がUltralyticsへの応募をしており、世界中の優秀な人材と共にチームを拡大できることを楽しみにしています。研究、エンジニアリング、Go-to-Marketの各チームを拡充することで、イノベーションをより迅速に進めながら、企業がUltralytics YOLOモデルを本番環境に導入するために必要なサポートを提供できます。

Ultralytics YOLO Vision 2025に向けて準備中#

今月、Ultralyticsでは多くのことが進行しています。最新の資金調達ラウンドを発表するとともに、ロンドンで開催する年次ハイブリッドイベント、YOLO Vision 2025(YV25)の準備も進めています。

9月25日にロンドンのThe PelligonでAIコミュニティの皆さまをお迎えし、YouTubeとBilibiliで世界向けにライブ配信します。YV25のテーマは、つながりとアイデアです。

世界中の開発者、企業、研究者が集まり、コンピュータービジョンの画期的な進歩を探り、開発中の取り組みを共有し、互いに学び合います。興味深い基調講演やライブデモに加え、ネットワーキングの時間もたっぷり用意しています。

YV25に参加して、ビジョンAIの未来を探り、新製品発表を最前列でご覧ください。ロンドンでの参加でもオンラインでの視聴でも、YV25はコンピュータービジョンの未来を形作る世界的な議論に加わる機会です。

コミュニティやGitHubリポジトリに参加して、AIについてさらに詳しく学びましょう。ソリューションページでは、小売業におけるAIや農業におけるコンピュータービジョンをご覧いただけます。ライセンスの選択肢を確認して、今日からコンピュータービジョンを使った開発を始めましょう!

From the blog

オープンコンピューティング、オープンビジョン:Ultralytics YOLO Vision 2026におけるAMD

オープンコンピューティング、オープンビジョン:Ultralytics YOLO Vision 2026におけるAMD

ROCmの講演、ハンズオンワークショップ、AMD Radeon GPU上でYOLOを実行するデモを通じて、AMDがUltralytics YOLO Vision 2026でオープンコンピューティングをどのように実現したかをご覧ください。
詳しく見る
Arm Create 2026におけるUltralytics:エッジで実現するリアルタイムビジョンAI

Arm Create 2026におけるUltralytics:エッジで実現するリアルタイムビジョンAI

Arm Create 2026におけるUltralytics:リアルタイムエッジAI向けのUltralytics YOLOデプロイ、モデルパネルからの知見、新しいArm AI Portal。
詳しく見る
Ultralyticsミートアップ:ロンドン

Ultralyticsミートアップ:ロンドン

Ultralyticsロンドンミートアップのまとめ:YOLO27の初公開、Ultralytics Platformのデモ、NVIDIAとArmを交えたビジョンAIパネル。
詳しく見る
Ultralytics Platformのモニタリング:ビジョンAIのデプロイを適切に管理

Ultralytics Platformのモニタリング:ビジョンAIのデプロイを適切に管理

Ultralytics Platformでデプロイ済みのビジョンAIモデルをモニタリングできます。エンドポイントのヘルス状態、レイテンシ、エラー、ログ、ライブ予測の統計を追跡します。
詳しく見る
Ultralytics Agentsのご紹介:ビジュアルAIワークフローをより迅速に構築

Ultralytics Agentsのご紹介:ビジュアルAIワークフローをより迅速に構築

Ultralytics AgentsでビジュアルAIワークフローを構築できます。YOLO、ビジョン言語モデル、条件、データセット、アクションを接続します。
詳しく見る
Ultralytics AutoTrainのご紹介:ビジョンAIモデルのトレーニングを簡素化

Ultralytics AutoTrainのご紹介:ビジョンAIモデルのトレーニングを簡素化

Ultralytics PlatformのAutoTrainを使って、初期ベースラインから本番環境へのデプロイまで、Ultralytics YOLOモデルをトレーニング、比較、改善できます。
詳しく見る
Ultralytics YOLO Vision 2026の主な見どころをご紹介します。

Ultralytics YOLO Vision 2026の主な見どころをご紹介します。

UltralyticsがUltralytics YOLO27を発表し、Ultralytics PlatformのAutoTrain、Agents、Monitoringを紹介したYOLO Vision 2026の主な見どころ。
詳しく見る
Ultralytics YOLO26が単眼深度推定に対応しました

Ultralytics YOLO26が単眼深度推定に対応しました

Ultralytics YOLO26の新しい深度推定タスクでは、ステレオカメラやLiDARを使わず、単一のRGB画像からピクセル単位のメートルスケール深度を推定できます。
詳しく見る
コンピュータービジョン向け画像アノテーションプラットフォームのおすすめ

コンピュータービジョン向け画像アノテーションプラットフォームのおすすめ

コンピュータービジョン向けの9つの画像アノテーションプラットフォーム、CVAT、Encord、Label Studio、Labelbox、Roboflow、Scale AI、SuperAnnotate、Ultralytics、V7を比較します。
詳しく見る
製造業向け自動欠陥検出:プラットフォームの比較

製造業向け自動欠陥検出:プラットフォームの比較

自動欠陥検出プラットフォームのCognex、Instrumental、Keyence、Landing AI、Overview、Ultralyticsを比較し、欠陥に適したモデルタスクの選び方も解説します。
詳しく見る
エンタープライズ向けコンピュータービジョンのコスト:TCO算定フレームワーク

エンタープライズ向けコンピュータービジョンのコスト:TCO算定フレームワーク

データ、アノテーション、カメラ、エッジハードウェア、トレーニング、推論、統合、再トレーニングを網羅する、エンタープライズ向けコンピュータービジョンの総所有コスト算定フレームワーク。
詳しく見る
コンピュータービジョンによる組み立て検証とエラープルーフ化

コンピュータービジョンによる組み立て検証とエラープルーフ化

コンピュータービジョンで組み立ての完全性、正確性、順序を検証する方法を解説します。撮像ステーションの設計、モデルタスクの選択、PLCとの統合、検証を取り上げます。
詳しく見る
大規模なコンピュータービジョン推論:7つのプラットフォームを比較

大規模なコンピュータービジョン推論:7つのプラットフォームを比較

Azure ML、KServe、NVIDIA Triton、Roboflow、SageMaker AI、Ultralytics、Vertex AIという7つのコンピュータービジョン推論プラットフォームを、レイテンシとスケーラビリティの観点から比較します。
詳しく見る
Ultralytics YOLO Vision 2026:知っておきたいことすべて

Ultralytics YOLO Vision 2026:知っておきたいことすべて

9月13日に深センまたはオンラインで開催されるUltralytics YOLO Vision 2026にご参加ください。新しいYOLOモデル、製品発表、ライブデモ、実世界のビジョンAIをご紹介します。
詳しく見る
ラベリング作業を減らす方法:自動ラベリングとアクティブラーニングツールの比較

ラベリング作業を減らす方法:自動ラベリングとアクティブラーニングツールの比較

CVAT、Encord、Labelbox、Lightly、Roboflow、SuperAnnotate、Ultralytics、V7、Voxel51 FiftyOneを含む、自動ラベリングとアクティブラーニングの10ツールを比較します。
詳しく見る
既存のセキュリティカメラにAI分析を追加する方法

既存のセキュリティカメラにAI分析を追加する方法

既存のカメラ設備にAI分析を追加する3つの方法、分析レイヤー、VMSのアップグレード、セルフホスト型モデルと、それぞれの選択を左右する制約を解説します。
詳しく見る
コンピュータービジョンベンダーの選び方:エンタープライズ調達ガイド

コンピュータービジョンベンダーの選び方:エンタープライズ調達ガイド

AWS、Azure、Cognex、Encord、Landing AI、NVIDIA、Roboflow、Ultralyticsの8つのコンピュータービジョンベンダーを、調達の観点とライセンス確認項目から解説します。
詳しく見る
マネージドクラウドとセルフホスト型コンピュータービジョン導入の比較

マネージドクラウドとセルフホスト型コンピュータービジョン導入の比較

マネージドクラウドとセルフホスト型のコンピュータービジョン導入を、コスト、レイテンシ、データ境界、スケーリング、移行リスクの観点から比較し、3つの導入パターンを紹介します。
詳しく見る
LiteRTでのUltralytics YOLOのエクスポート

LiteRTでのUltralytics YOLOのエクスポート

新しいLiteRTエクスポート統合により、Ultralytics YOLOの推論をモバイル、組み込み、エッジ、ブラウザー環境に単一の統合フォーマットで展開する方法を解説します。
詳しく見る
コンピュータービジョンによるAMR、AGV、自律走行フォークリフトの誘導方法

コンピュータービジョンによるAMR、AGV、自律走行フォークリフトの誘導方法

AMR、AGV、自律走行フォークリフトのナビゲーションにコンピュータービジョンがどのように貢献するか、カメラ、LiDAR、深度情報が互いをどう補完するか、安全性をどこに位置付けるかを解説します。
詳しく見る
コンピュータービジョンをパイロットから本番環境へスケールする

コンピュータービジョンをパイロットから本番環境へスケールする

コンピュータービジョンをパイロットから本番環境へ移行するための6つのステージゲートを解説します。カバレッジマトリクス、ワークフロー検証、モデル運用、サイトの準備状況を取り上げます。
詳しく見る
製造業向けコンピュータービジョンプラットフォーム:YOLO、Cognex、Keyenceを比較

製造業向けコンピュータービジョンプラットフォーム:YOLO、Cognex、Keyenceを比較

製造業向けのコンピュータービジョンプラットフォーム、Cognex、Edge Impulse、Keyence、Landing AI、Roboflow、Ultralytics YOLOを、検査機能とMESとの適合性で比較します。
詳しく見る
ロボット品質検査:カバレッジ確保が難しい理由

ロボット品質検査:カバレッジ確保が難しい理由

ロボットによる品質検査の仕組みを解説します。スキャン計画、キャリブレーション、ロボットとビジョンの同期、マルチビュー融合、カバレッジの証明、品質記録を取り上げます。
詳しく見る
データラベリング向けScale AIの代替サービス

データラベリング向けScale AIの代替サービス

Scale AIに代わるビジョンデータラベリングサービスとして、iMerit、SuperAnnotate、Ultralytics Platformを、コスト、管理性、立ち上げ時間、データ取り扱いの観点から比較します。
詳しく見る
UltralyticsによるPPE検出と職場の安全

UltralyticsによるPPE検出と職場の安全

Ultralytics PlatformでPPE検出を構築します。現場画像にアノテーションを付け、YOLO26をトレーニングし、クラウドまたはエッジにデプロイして、職場の安全監視を検証します。
詳しく見る
人流カウントと占有状況分析の実際の仕組み

人流カウントと占有状況分析の実際の仕組み

人流カウントと占有状況分析の仕組みを解説します。Wi-Fi、ToF、サーマル、カメラベースのビジョン方式を比較し、利用可能な製品と構築方法を紹介します。
詳しく見る
組み立てとピックアンドプレース向けビジョン誘導ロボティクス

組み立てとピックアンドプレース向けビジョン誘導ロボティクス

センシング、認識、キャリブレーション、把持計画、動作、復旧にわたるビジョン誘導ピックアンドプレースの仕組みを解説し、2Dと3Dの選択ガイドを紹介します。
詳しく見る
アノテーションの外注と社内対応:実際のトレードオフ

アノテーションの外注と社内対応:実際のトレードオフ

コンピュータービジョンのアノテーションを外注する場合と社内で行う場合を、使用可能なラベルあたりのコスト、立ち上げ時間、品質、セキュリティの観点から比較し、多くのチームが採用するハイブリッドモデルを解説します。
詳しく見る
Ultralyticsのモロッコオフサイト:チームのハイライト2026

Ultralyticsのモロッコオフサイト:チームのハイライト2026

Ultralyticsのモロッコ社内オフサイトの様子をご紹介します。ワークショップ、文化体験、そして世界各地のチームをつなぐひとときをお届けします。
詳しく見る
2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology DayにおけるUltralyticsの主な見どころ

2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology DayにおけるUltralyticsの主な見どころ

2026 Qualcomm x Extreme Vision Edge AI Developer DayにおけるUltralyticsの様子を振り返ります。イベントでのデモ、ハイライト、交流をご紹介します。
詳しく見る
オープンコンピューティング、オープンビジョン:Ultralytics YOLO Vision 2026におけるAMD

オープンコンピューティング、オープンビジョン:Ultralytics YOLO Vision 2026におけるAMD

ROCmの講演、ハンズオンワークショップ、AMD Radeon GPU上でYOLOを実行するデモを通じて、AMDがUltralytics YOLO Vision 2026でオープンコンピューティングをどのように実現したかをご覧ください。
詳しく見る
Arm Create 2026におけるUltralytics:エッジで実現するリアルタイムビジョンAI

Arm Create 2026におけるUltralytics:エッジで実現するリアルタイムビジョンAI

Arm Create 2026におけるUltralytics:リアルタイムエッジAI向けのUltralytics YOLOデプロイ、モデルパネルからの知見、新しいArm AI Portal。
詳しく見る
Ultralyticsミートアップ:ロンドン

Ultralyticsミートアップ:ロンドン

Ultralyticsロンドンミートアップのまとめ:YOLO27の初公開、Ultralytics Platformのデモ、NVIDIAとArmを交えたビジョンAIパネル。
詳しく見る
Ultralytics Platformのモニタリング:ビジョンAIのデプロイを適切に管理

Ultralytics Platformのモニタリング:ビジョンAIのデプロイを適切に管理

Ultralytics Platformでデプロイ済みのビジョンAIモデルをモニタリングできます。エンドポイントのヘルス状態、レイテンシ、エラー、ログ、ライブ予測の統計を追跡します。
詳しく見る
Ultralytics Agentsのご紹介:ビジュアルAIワークフローをより迅速に構築

Ultralytics Agentsのご紹介:ビジュアルAIワークフローをより迅速に構築

Ultralytics AgentsでビジュアルAIワークフローを構築できます。YOLO、ビジョン言語モデル、条件、データセット、アクションを接続します。
詳しく見る
Ultralytics AutoTrainのご紹介:ビジョンAIモデルのトレーニングを簡素化

Ultralytics AutoTrainのご紹介:ビジョンAIモデルのトレーニングを簡素化

Ultralytics PlatformのAutoTrainを使って、初期ベースラインから本番環境へのデプロイまで、Ultralytics YOLOモデルをトレーニング、比較、改善できます。
詳しく見る
Ultralytics YOLO Vision 2026の主な見どころをご紹介します。

Ultralytics YOLO Vision 2026の主な見どころをご紹介します。

UltralyticsがUltralytics YOLO27を発表し、Ultralytics PlatformのAutoTrain、Agents、Monitoringを紹介したYOLO Vision 2026の主な見どころ。
詳しく見る
Ultralytics YOLO26が単眼深度推定に対応しました

Ultralytics YOLO26が単眼深度推定に対応しました

Ultralytics YOLO26の新しい深度推定タスクでは、ステレオカメラやLiDARを使わず、単一のRGB画像からピクセル単位のメートルスケール深度を推定できます。
詳しく見る
コンピュータービジョン向け画像アノテーションプラットフォームのおすすめ

コンピュータービジョン向け画像アノテーションプラットフォームのおすすめ

コンピュータービジョン向けの9つの画像アノテーションプラットフォーム、CVAT、Encord、Label Studio、Labelbox、Roboflow、Scale AI、SuperAnnotate、Ultralytics、V7を比較します。
詳しく見る
製造業向け自動欠陥検出:プラットフォームの比較

製造業向け自動欠陥検出:プラットフォームの比較

自動欠陥検出プラットフォームのCognex、Instrumental、Keyence、Landing AI、Overview、Ultralyticsを比較し、欠陥に適したモデルタスクの選び方も解説します。
詳しく見る
エンタープライズ向けコンピュータービジョンのコスト:TCO算定フレームワーク

エンタープライズ向けコンピュータービジョンのコスト:TCO算定フレームワーク

データ、アノテーション、カメラ、エッジハードウェア、トレーニング、推論、統合、再トレーニングを網羅する、エンタープライズ向けコンピュータービジョンの総所有コスト算定フレームワーク。
詳しく見る
コンピュータービジョンによる組み立て検証とエラープルーフ化

コンピュータービジョンによる組み立て検証とエラープルーフ化

コンピュータービジョンで組み立ての完全性、正確性、順序を検証する方法を解説します。撮像ステーションの設計、モデルタスクの選択、PLCとの統合、検証を取り上げます。
詳しく見る
大規模なコンピュータービジョン推論:7つのプラットフォームを比較

大規模なコンピュータービジョン推論:7つのプラットフォームを比較

Azure ML、KServe、NVIDIA Triton、Roboflow、SageMaker AI、Ultralytics、Vertex AIという7つのコンピュータービジョン推論プラットフォームを、レイテンシとスケーラビリティの観点から比較します。
詳しく見る
Ultralytics YOLO Vision 2026:知っておきたいことすべて

Ultralytics YOLO Vision 2026:知っておきたいことすべて

9月13日に深センまたはオンラインで開催されるUltralytics YOLO Vision 2026にご参加ください。新しいYOLOモデル、製品発表、ライブデモ、実世界のビジョンAIをご紹介します。
詳しく見る
ラベリング作業を減らす方法:自動ラベリングとアクティブラーニングツールの比較

ラベリング作業を減らす方法:自動ラベリングとアクティブラーニングツールの比較

CVAT、Encord、Labelbox、Lightly、Roboflow、SuperAnnotate、Ultralytics、V7、Voxel51 FiftyOneを含む、自動ラベリングとアクティブラーニングの10ツールを比較します。
詳しく見る
既存のセキュリティカメラにAI分析を追加する方法

既存のセキュリティカメラにAI分析を追加する方法

既存のカメラ設備にAI分析を追加する3つの方法、分析レイヤー、VMSのアップグレード、セルフホスト型モデルと、それぞれの選択を左右する制約を解説します。
詳しく見る
コンピュータービジョンベンダーの選び方:エンタープライズ調達ガイド

コンピュータービジョンベンダーの選び方:エンタープライズ調達ガイド

AWS、Azure、Cognex、Encord、Landing AI、NVIDIA、Roboflow、Ultralyticsの8つのコンピュータービジョンベンダーを、調達の観点とライセンス確認項目から解説します。
詳しく見る
マネージドクラウドとセルフホスト型コンピュータービジョン導入の比較

マネージドクラウドとセルフホスト型コンピュータービジョン導入の比較

マネージドクラウドとセルフホスト型のコンピュータービジョン導入を、コスト、レイテンシ、データ境界、スケーリング、移行リスクの観点から比較し、3つの導入パターンを紹介します。
詳しく見る
LiteRTでのUltralytics YOLOのエクスポート

LiteRTでのUltralytics YOLOのエクスポート

新しいLiteRTエクスポート統合により、Ultralytics YOLOの推論をモバイル、組み込み、エッジ、ブラウザー環境に単一の統合フォーマットで展開する方法を解説します。
詳しく見る
コンピュータービジョンによるAMR、AGV、自律走行フォークリフトの誘導方法

コンピュータービジョンによるAMR、AGV、自律走行フォークリフトの誘導方法

AMR、AGV、自律走行フォークリフトのナビゲーションにコンピュータービジョンがどのように貢献するか、カメラ、LiDAR、深度情報が互いをどう補完するか、安全性をどこに位置付けるかを解説します。
詳しく見る
コンピュータービジョンをパイロットから本番環境へスケールする

コンピュータービジョンをパイロットから本番環境へスケールする

コンピュータービジョンをパイロットから本番環境へ移行するための6つのステージゲートを解説します。カバレッジマトリクス、ワークフロー検証、モデル運用、サイトの準備状況を取り上げます。
詳しく見る
製造業向けコンピュータービジョンプラットフォーム:YOLO、Cognex、Keyenceを比較

製造業向けコンピュータービジョンプラットフォーム:YOLO、Cognex、Keyenceを比較

製造業向けのコンピュータービジョンプラットフォーム、Cognex、Edge Impulse、Keyence、Landing AI、Roboflow、Ultralytics YOLOを、検査機能とMESとの適合性で比較します。
詳しく見る
ロボット品質検査:カバレッジ確保が難しい理由

ロボット品質検査:カバレッジ確保が難しい理由

ロボットによる品質検査の仕組みを解説します。スキャン計画、キャリブレーション、ロボットとビジョンの同期、マルチビュー融合、カバレッジの証明、品質記録を取り上げます。
詳しく見る
データラベリング向けScale AIの代替サービス

データラベリング向けScale AIの代替サービス

Scale AIに代わるビジョンデータラベリングサービスとして、iMerit、SuperAnnotate、Ultralytics Platformを、コスト、管理性、立ち上げ時間、データ取り扱いの観点から比較します。
詳しく見る
UltralyticsによるPPE検出と職場の安全

UltralyticsによるPPE検出と職場の安全

Ultralytics PlatformでPPE検出を構築します。現場画像にアノテーションを付け、YOLO26をトレーニングし、クラウドまたはエッジにデプロイして、職場の安全監視を検証します。
詳しく見る
人流カウントと占有状況分析の実際の仕組み

人流カウントと占有状況分析の実際の仕組み

人流カウントと占有状況分析の仕組みを解説します。Wi-Fi、ToF、サーマル、カメラベースのビジョン方式を比較し、利用可能な製品と構築方法を紹介します。
詳しく見る
組み立てとピックアンドプレース向けビジョン誘導ロボティクス

組み立てとピックアンドプレース向けビジョン誘導ロボティクス

センシング、認識、キャリブレーション、把持計画、動作、復旧にわたるビジョン誘導ピックアンドプレースの仕組みを解説し、2Dと3Dの選択ガイドを紹介します。
詳しく見る
アノテーションの外注と社内対応:実際のトレードオフ

アノテーションの外注と社内対応:実際のトレードオフ

コンピュータービジョンのアノテーションを外注する場合と社内で行う場合を、使用可能なラベルあたりのコスト、立ち上げ時間、品質、セキュリティの観点から比較し、多くのチームが採用するハイブリッドモデルを解説します。
詳しく見る
Ultralyticsのモロッコオフサイト:チームのハイライト2026

Ultralyticsのモロッコオフサイト:チームのハイライト2026

Ultralyticsのモロッコ社内オフサイトの様子をご紹介します。ワークショップ、文化体験、そして世界各地のチームをつなぐひとときをお届けします。
詳しく見る
2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology DayにおけるUltralyticsの主な見どころ

2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology DayにおけるUltralyticsの主な見どころ

2026 Qualcomm x Extreme Vision Edge AI Developer DayにおけるUltralyticsの様子を振り返ります。イベントでのデモ、ハイライト、交流をご紹介します。
詳しく見る
オープンコンピューティング、オープンビジョン:Ultralytics YOLO Vision 2026におけるAMD

オープンコンピューティング、オープンビジョン:Ultralytics YOLO Vision 2026におけるAMD

ROCmの講演、ハンズオンワークショップ、AMD Radeon GPU上でYOLOを実行するデモを通じて、AMDがUltralytics YOLO Vision 2026でオープンコンピューティングをどのように実現したかをご覧ください。
詳しく見る
Arm Create 2026におけるUltralytics:エッジで実現するリアルタイムビジョンAI

Arm Create 2026におけるUltralytics:エッジで実現するリアルタイムビジョンAI

Arm Create 2026におけるUltralytics:リアルタイムエッジAI向けのUltralytics YOLOデプロイ、モデルパネルからの知見、新しいArm AI Portal。
詳しく見る
Ultralyticsミートアップ:ロンドン

Ultralyticsミートアップ:ロンドン

Ultralyticsロンドンミートアップのまとめ:YOLO27の初公開、Ultralytics Platformのデモ、NVIDIAとArmを交えたビジョンAIパネル。
詳しく見る
Ultralytics Platformのモニタリング:ビジョンAIのデプロイを適切に管理

Ultralytics Platformのモニタリング:ビジョンAIのデプロイを適切に管理

Ultralytics Platformでデプロイ済みのビジョンAIモデルをモニタリングできます。エンドポイントのヘルス状態、レイテンシ、エラー、ログ、ライブ予測の統計を追跡します。
詳しく見る
Ultralytics Agentsのご紹介:ビジュアルAIワークフローをより迅速に構築

Ultralytics Agentsのご紹介:ビジュアルAIワークフローをより迅速に構築

Ultralytics AgentsでビジュアルAIワークフローを構築できます。YOLO、ビジョン言語モデル、条件、データセット、アクションを接続します。
詳しく見る
Ultralytics AutoTrainのご紹介:ビジョンAIモデルのトレーニングを簡素化

Ultralytics AutoTrainのご紹介:ビジョンAIモデルのトレーニングを簡素化

Ultralytics PlatformのAutoTrainを使って、初期ベースラインから本番環境へのデプロイまで、Ultralytics YOLOモデルをトレーニング、比較、改善できます。
詳しく見る
Ultralytics YOLO Vision 2026の主な見どころをご紹介します。

Ultralytics YOLO Vision 2026の主な見どころをご紹介します。

UltralyticsがUltralytics YOLO27を発表し、Ultralytics PlatformのAutoTrain、Agents、Monitoringを紹介したYOLO Vision 2026の主な見どころ。
詳しく見る
Ultralytics YOLO26が単眼深度推定に対応しました

Ultralytics YOLO26が単眼深度推定に対応しました

Ultralytics YOLO26の新しい深度推定タスクでは、ステレオカメラやLiDARを使わず、単一のRGB画像からピクセル単位のメートルスケール深度を推定できます。
詳しく見る
コンピュータービジョン向け画像アノテーションプラットフォームのおすすめ

コンピュータービジョン向け画像アノテーションプラットフォームのおすすめ

コンピュータービジョン向けの9つの画像アノテーションプラットフォーム、CVAT、Encord、Label Studio、Labelbox、Roboflow、Scale AI、SuperAnnotate、Ultralytics、V7を比較します。
詳しく見る
製造業向け自動欠陥検出:プラットフォームの比較

製造業向け自動欠陥検出:プラットフォームの比較

自動欠陥検出プラットフォームのCognex、Instrumental、Keyence、Landing AI、Overview、Ultralyticsを比較し、欠陥に適したモデルタスクの選び方も解説します。
詳しく見る
エンタープライズ向けコンピュータービジョンのコスト:TCO算定フレームワーク

エンタープライズ向けコンピュータービジョンのコスト:TCO算定フレームワーク

データ、アノテーション、カメラ、エッジハードウェア、トレーニング、推論、統合、再トレーニングを網羅する、エンタープライズ向けコンピュータービジョンの総所有コスト算定フレームワーク。
詳しく見る
コンピュータービジョンによる組み立て検証とエラープルーフ化

コンピュータービジョンによる組み立て検証とエラープルーフ化

コンピュータービジョンで組み立ての完全性、正確性、順序を検証する方法を解説します。撮像ステーションの設計、モデルタスクの選択、PLCとの統合、検証を取り上げます。
詳しく見る
大規模なコンピュータービジョン推論:7つのプラットフォームを比較

大規模なコンピュータービジョン推論:7つのプラットフォームを比較

Azure ML、KServe、NVIDIA Triton、Roboflow、SageMaker AI、Ultralytics、Vertex AIという7つのコンピュータービジョン推論プラットフォームを、レイテンシとスケーラビリティの観点から比較します。
詳しく見る
Ultralytics YOLO Vision 2026:知っておきたいことすべて

Ultralytics YOLO Vision 2026:知っておきたいことすべて

9月13日に深センまたはオンラインで開催されるUltralytics YOLO Vision 2026にご参加ください。新しいYOLOモデル、製品発表、ライブデモ、実世界のビジョンAIをご紹介します。
詳しく見る
ラベリング作業を減らす方法:自動ラベリングとアクティブラーニングツールの比較

ラベリング作業を減らす方法:自動ラベリングとアクティブラーニングツールの比較

CVAT、Encord、Labelbox、Lightly、Roboflow、SuperAnnotate、Ultralytics、V7、Voxel51 FiftyOneを含む、自動ラベリングとアクティブラーニングの10ツールを比較します。
詳しく見る
既存のセキュリティカメラにAI分析を追加する方法

既存のセキュリティカメラにAI分析を追加する方法

既存のカメラ設備にAI分析を追加する3つの方法、分析レイヤー、VMSのアップグレード、セルフホスト型モデルと、それぞれの選択を左右する制約を解説します。
詳しく見る
コンピュータービジョンベンダーの選び方:エンタープライズ調達ガイド

コンピュータービジョンベンダーの選び方:エンタープライズ調達ガイド

AWS、Azure、Cognex、Encord、Landing AI、NVIDIA、Roboflow、Ultralyticsの8つのコンピュータービジョンベンダーを、調達の観点とライセンス確認項目から解説します。
詳しく見る
マネージドクラウドとセルフホスト型コンピュータービジョン導入の比較

マネージドクラウドとセルフホスト型コンピュータービジョン導入の比較

マネージドクラウドとセルフホスト型のコンピュータービジョン導入を、コスト、レイテンシ、データ境界、スケーリング、移行リスクの観点から比較し、3つの導入パターンを紹介します。
詳しく見る
LiteRTでのUltralytics YOLOのエクスポート

LiteRTでのUltralytics YOLOのエクスポート

新しいLiteRTエクスポート統合により、Ultralytics YOLOの推論をモバイル、組み込み、エッジ、ブラウザー環境に単一の統合フォーマットで展開する方法を解説します。
詳しく見る
コンピュータービジョンによるAMR、AGV、自律走行フォークリフトの誘導方法

コンピュータービジョンによるAMR、AGV、自律走行フォークリフトの誘導方法

AMR、AGV、自律走行フォークリフトのナビゲーションにコンピュータービジョンがどのように貢献するか、カメラ、LiDAR、深度情報が互いをどう補完するか、安全性をどこに位置付けるかを解説します。
詳しく見る
コンピュータービジョンをパイロットから本番環境へスケールする

コンピュータービジョンをパイロットから本番環境へスケールする

コンピュータービジョンをパイロットから本番環境へ移行するための6つのステージゲートを解説します。カバレッジマトリクス、ワークフロー検証、モデル運用、サイトの準備状況を取り上げます。
詳しく見る
製造業向けコンピュータービジョンプラットフォーム:YOLO、Cognex、Keyenceを比較

製造業向けコンピュータービジョンプラットフォーム:YOLO、Cognex、Keyenceを比較

製造業向けのコンピュータービジョンプラットフォーム、Cognex、Edge Impulse、Keyence、Landing AI、Roboflow、Ultralytics YOLOを、検査機能とMESとの適合性で比較します。
詳しく見る
ロボット品質検査:カバレッジ確保が難しい理由

ロボット品質検査:カバレッジ確保が難しい理由

ロボットによる品質検査の仕組みを解説します。スキャン計画、キャリブレーション、ロボットとビジョンの同期、マルチビュー融合、カバレッジの証明、品質記録を取り上げます。
詳しく見る
データラベリング向けScale AIの代替サービス

データラベリング向けScale AIの代替サービス

Scale AIに代わるビジョンデータラベリングサービスとして、iMerit、SuperAnnotate、Ultralytics Platformを、コスト、管理性、立ち上げ時間、データ取り扱いの観点から比較します。
詳しく見る
UltralyticsによるPPE検出と職場の安全

UltralyticsによるPPE検出と職場の安全

Ultralytics PlatformでPPE検出を構築します。現場画像にアノテーションを付け、YOLO26をトレーニングし、クラウドまたはエッジにデプロイして、職場の安全監視を検証します。
詳しく見る
人流カウントと占有状況分析の実際の仕組み

人流カウントと占有状況分析の実際の仕組み

人流カウントと占有状況分析の仕組みを解説します。Wi-Fi、ToF、サーマル、カメラベースのビジョン方式を比較し、利用可能な製品と構築方法を紹介します。
詳しく見る
組み立てとピックアンドプレース向けビジョン誘導ロボティクス

組み立てとピックアンドプレース向けビジョン誘導ロボティクス

センシング、認識、キャリブレーション、把持計画、動作、復旧にわたるビジョン誘導ピックアンドプレースの仕組みを解説し、2Dと3Dの選択ガイドを紹介します。
詳しく見る
アノテーションの外注と社内対応:実際のトレードオフ

アノテーションの外注と社内対応:実際のトレードオフ

コンピュータービジョンのアノテーションを外注する場合と社内で行う場合を、使用可能なラベルあたりのコスト、立ち上げ時間、品質、セキュリティの観点から比較し、多くのチームが採用するハイブリッドモデルを解説します。
詳しく見る
Ultralyticsのモロッコオフサイト:チームのハイライト2026

Ultralyticsのモロッコオフサイト:チームのハイライト2026

Ultralyticsのモロッコ社内オフサイトの様子をご紹介します。ワークショップ、文化体験、そして世界各地のチームをつなぐひとときをお届けします。
詳しく見る
2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology DayにおけるUltralyticsの主な見どころ

2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology DayにおけるUltralyticsの主な見どころ

2026 Qualcomm x Extreme Vision Edge AI Developer DayにおけるUltralyticsの様子を振り返ります。イベントでのデモ、ハイライト、交流をご紹介します。
詳しく見る

AIの未来を一緒に築きましょう!

機械学習の未来に向けた歩みを始めましょう