医療分野におけるコンピュータービジョン
医用画像から患者の安全まで、研究室から病棟までの医療現場に向けたリアルタイムコンピュータービジョンソリューションを、Ultralytics YOLOで構築できます。
世界をリードする組織から信頼されています
Ultralytics YOLOが医療分野の課題にどう取り組むか
チームと連携して機能するリアルタイムAI
医療向けに構築されたUltralytics YOLOは、既存のインフラを置き換えることなく、正確かつ高速で本番環境に対応したコンピュータービジョンのワークフローを強化します。
- プラグアンドプレイで導入可能：最小限のオーバーヘッドでデプロイでき、統合にかかる時間を数日まで短縮します。
- 検出精度：医用画像、患者モニタリング、臨床ワークフローを対象とした、最先端のリアルタイム検出を実現します。
- 5 ms未満の推論：17種類以上のエクスポート形式に対応し、エッジ、クラウド、オンプレミスに導入できます。
- 数時間で本番環境に対応：アノテーション、トレーニング、デプロイを行い、市場投入までの時間を短縮します。
医療分野で実証された成果
最近の研究では、YOLOベースのビジョンが臨床医にもたらす価値が数値で示されています。早期検出、高い精度、リアルタイムの処理速度を実現します。
YOLO26の推論を試す
画像をドラッグ＆ドロップして、リアルタイム物体検出を確認してください
医療のあらゆる段階に対応するビジョンAI
本番プロセスのあらゆる段階に特化したソリューションです。
医用画像・診断
Ultralytics YOLOで臨床医を支援
最新の検出、セグメンテーション、分類モデルを備えたUltralytics YOLOを活用して、医用画像から異常、病変、異常所見を特定し、より迅速で確信度の高い診断を支援します。
- マルチモダリティに対応：X線、CT、MRI、超音波、皮膚科など。
- あらゆるAIタスクに対応：検出、セグメンテーション、分類、姿勢推定、OBB。
- 柔軟なトレーニング：あらゆる臨床タスク向けにYOLOを数分でファインチューニングできます。
21種類のエクスポート形式から選択
一度学習すれば、エッジマイコンからクラウドGPUクラスターまで、あらゆる環境にデプロイできます。
ビジョンAIで業界を変革
工場の現場から手術室まで、Ultralyticsは視覚データをリアルタイムの意思決定につなげます。
RTM、Ultralytics YOLO26で推論コストを28%削減
RTMがUltralytics YOLO26を活用して24時間365日の工場安全監視を実現し、メーカーがすでに所有しているハードウェアで推論コストを28%削減した事例をご紹介します。
SK Godelius、Ultralytics YOLOで鉱山のコンベヤーから3,400件の欠陥を検出
SK GodeliusがUltralytics YOLOを活用して欠陥や異常の検出を自動化し、鉱山施設の安全性向上とワークフローの効率化を実現した事例をご紹介します。
Camerite、Ultralytics YOLOで開発期間を25.2%短縮
CameriteがUltralytics YOLOを活用して動画監視を自動化し、開発期間を短縮するとともに、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事例をご紹介します。
OnsiteIQ、Ultralytics YOLO11でプロジェクトの遅延を20%削減
OnsiteIQがUltralytics YOLO11を活用して建設現場を監視し、プロジェクトの遅延を20%削減、紛争解決を3倍速くした事例をご紹介します。
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%削減した事例をご紹介します。
Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPETの流出を70%削減
Glacier RoboticsがUltralytics YOLO11を活用してPETの流出を70%削減し、リサイクル精度を向上させ、廃棄物の選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%削減して安全性を向上させた事例をご紹介します。
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週間分削減した事例をご覧ください。
Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁の保全を推進
Project Ocean OasisがUltralytics YOLO、エッジAI、自律型監視システムを活用して、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
「特に優れているのは、トレーナーのエッジハードウェア上でモデルがリアルタイムに非常に高い性能を発揮し、同じモデルをクラウドでも使って、まったく同じ処理フローを実行できることです。」
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WG Tech SolutionsがUltralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorを活用して、製造現場の安全違反を28%削減した事例をご紹介します。
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Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%を達成
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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 YOLOモデルを活用して建設現場の安全性を高める方法をご紹介します。
Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減
Chef RoboticsがUltralytics YOLOモデルを活用して、食品の盛り付けを正確に行う方法をご紹介します。
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eSmart SystemsがUltralytics YOLOを活用して欠陥検出を高速化し、設備点検を変革する方法をご紹介します。
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Axelera AIがUltralytics YOLOを活用し、Metis AIチップで高速、高精度、かつ効率的なエッジビジョンを実現する方法をご覧ください。
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STMicroelectronicsが低消費電力マイクロコントローラーにUltralytics YOLOモデルを効率的にデプロイし、エッジで精度の高い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、リアルタイムのAI食品検査を実現して品質を確保し、廃棄を減らし、効率を高める方法をご紹介します。
Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業運用の年間コストを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、効率を高め、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。
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Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出の精度を34%向上
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Kiwitron、Ultralytics YOLOで30m先の産業現場の危険を検出
KiwitronがKewiEyeソリューションでUltralytics YOLOモデルを活用し、産業現場の危険を検出・対処して安全性を高める方法をご紹介します。
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セキュリティとコンプライアンス
エンタープライズ水準のセキュリティ認証を取得
独立した認証と監査を受けており、転送中も保存中もデータを保護します。
SOC 2 Type I
AICPAのセキュリティ、可用性、機密性に関するTSCに準拠していることを証明
ISO 27001:2022
認証取得済みの情報セキュリティマネジメントシステム
GDPRとCCPA
世界各地のデータ保護規制に準拠
よくある質問
医療分野のコンピュータービジョンでは、カメラとAIモデルを使って医用画像を分析し、患者をモニタリングし、診断を支援して、臨床ワークフローを改善します。Ultralytics YOLOモデルは病院や診療所全体でこれらの確認をリアルタイムに実行し、画像上の異常、患者の転倒、PPEに関する問題を発生時に検出します。
医療向けコンピュータービジョンでは、AIモデルを使って医用画像装置、病院のカメラ、検査機器から視覚データを解釈し、診断、患者モニタリング、臨床研究を自動化します。Ultralytics YOLO26はディープラーニングを活用して、ルールベースのシステムでは見逃す微妙な違いを認識し、システムを再構築することなく、新しいモダリティや臨床ユースケースに適応します。
医用画像は重要な応用分野です。Ultralytics YOLOは、超音波、皮膚科、病理学でのセグメンテーションに加え、病変や細胞構造などの小さな特徴の検出に利用されています。モデルは臨床医の意思決定を支援しますが、適切な規制上の承認のもとで、診断の最終判断は臨床医が行います。
コンピュータービジョンは、定型的な記録作業の自動化、転倒やリハビリの進捗に関する患者モニタリング、画像診断の待ち行列における優先症例の検出、PPEの着用や衛生基準の遵守状況の追跡を通じて、医療従事者を支援します。Ultralytics YOLOが検出処理を担うことで、臨床スタッフは患者への直接的なケアに集中できます。
医療分野のアプリケーション向けには、特定の臨床データや画像データを使ったモデルのトレーニングに対応し、低遅延でプライバシーを保護した推論を実現するため、患者の近くにあるエッジデバイスに展開できるプラットフォームを選びましょう。Ultralytics Platformでは、アノテーション、トレーニング、デプロイを一か所で行え、本番環境向けのエンタープライズライセンスも利用できます。
はい。患者データを病院の外に持ち出せないため、医療分野ではオンプレミスで運用します。Ultralytics YOLO26は、NVIDIAのローカルワークステーション、病院のサーバー、またはエアギャップ構成のエッジデバイスに展開でき、HIPAA、GDPRなどの規制への準拠を支援します。エンタープライズライセンスは、独自の診断システムやFDA承認プロセスの要件に対応します。
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