物流向けコンピュータービジョン
在庫監視から品質管理まで、Ultralytics YOLOを活用して物流向けのリアルタイムVision AIソリューションを構築できます。
世界をリードする組織から信頼されています
Ultralytics YOLOが物流を支援する方法
チームと連携して機能するリアルタイムAI
物流向けに構築されたUltralytics YOLOは、既存のインフラを置き換えることなく、正確で高速かつ本番環境に対応する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：荷物、パレット、車両、資産を対象とする最先端のリアルタイム検出。
- 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。
物流分野で実証された成果
仕分けの高速化、エラーの削減、出荷前の損傷検出を実現します。物流分野でUltralytics YOLOを活用したビジョンAIがもたらす成果をご紹介します。
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
物流のあらゆる段階に対応するVision 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。
倉庫・在庫管理
Ultralytics YOLOによる在庫管理
最新の検出・分類モデルを搭載したUltralytics YOLOを活用して、在庫数の集計を自動化し、在庫レベルを監視するとともに、すべての通路、棚、シフトにわたって商品の動きを追跡できます。
- 在庫数の自動集計：手作業でのスキャンが不要になり、商品の見落としも防げます。
- リアルタイム追跡：すべての生産エリアで商品の流れを監視します。
- 業務に関するインサイト：ボトルネックを明らかにし、処理能力を最適化します。
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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Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%を達成
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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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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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Kiwitron、Ultralytics YOLOで30m先の産業現場の危険を検出
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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。
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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
物流向けコンピュータービジョンでは、カメラとAIモデルを使って荷物を追跡し、破損を検査し、品物を仕分けし、倉庫の安全を監視して、配送を確認します。Ultralytics YOLOモデルは、倉庫や配送センターでこれらの確認をリアルタイムに行い、誤配送された荷物、ふさがれた通路、PPEの問題を発生時に検知します。
倉庫では、コンピュータービジョンを使って天井カメラから在庫量を追跡し、コンベヤー上の破損品を検出し、ピッキングや梱包作業でロボットを誘導し、作業者の安全区域を監視します。Ultralytics YOLO26はエッジハードウェア上でこれらのタスクを処理するため、生映像をクラウドに送信せずに、コンベヤーの速度に合わせて検出を行えます。
サプライチェーン業務向けコンピュータービジョンは、配送センター内での荷物の流れ、コンテナやパレットの数量、輸送中の状態確認、損失防止に活用されます。Ultralytics YOLOモデルを現場の画像でトレーニングすれば、これらの業務を複数拠点で処理し、入荷からラストマイルまで一貫した可視性をチームに提供できます。
コンピュータービジョンは、棚、保管エリア、パレット上の品物を検出して在庫管理システムを更新し、手作業でのスキャンを不要にすることで、在庫追跡を自動化します。Ultralytics YOLOモデルは、固定カメラによる数量確認と、広い保管エリアを対象とするドローンでのスキャンの両方に対応します。
はい。Vision AIは、液体のこぼれ、ふさがれた出口、フォークリフトと歩行者の接近、PPEの未着用などの危険を検出し、物流の安全性を高めます。Ultralytics YOLOモデルは既存のCCTVや新しいエッジカメラ上で動作し、作業者のワークフローを変えることなく、インシデントの記録後ではなく数秒以内に監督者へ通知します。
物流業務では、特定の荷物や倉庫環境に合わせたモデルのトレーニングに対応し、低レイテンシの推論を実現するためにエッジデバイスへデプロイ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、デプロイを一元管理でき、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。
一緒にAIの未来を築きましょう！
機械学習の未来への第一歩を踏み出しましょう