ロボティクス向けコンピュータービジョン
欠陥検出から自律ナビゲーションまで、Ultralytics YOLOを活用してロボティクス業界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がロボティクスを支援する方法
チームと連携して機能するリアルタイムAI
ロボティクス向けに構築されたUltralytics YOLOは、既存のインフラを活用した、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ソリューションのワークフローを効率化します。
- 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：物体、環境、動的なシーンを対象とする、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。
ロボティクス分野で実証された成果
信頼性の高いピッキング、リアルタイム認識、より安全な協働。現場のロボットにもたらすUltralytics YOLOの効果をご紹介します。
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
ロボティクス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。
自律ナビゲーション
Ultralytics YOLOによる自律移動
最新の検出モデルとセグメンテーションモデルを備えたUltralytics YOLOを活用し、動的な環境を安全かつ効率的に移動するために必要な認識能力をロボットに提供します。
- リアルタイム認識：移動中に障害物、経路、ランドマークを検出します。
- 複数の環境に対応：倉庫、工場、屋外など、さまざまな環境で動作します。
- エッジネイティブなデプロイ：クラウドに依存せず、デバイス上で直接動作します。
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。」
WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorで安全違反を28%削減
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。
StrideがUltralytics YOLOを活用し、馬の歩行を1分で分析
StrideがUltralytics YOLOモデルを活用して馬の姿勢推定を行い、1分未満で歩様を完全に分析した事例をご紹介します。
Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%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、再現率95%を達成した方法をご紹介します。
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。
Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮
Cali IntelligenceがUltralytics YOLOモデルの物体検出を活用して、小売店のレジ待ち列を短縮する方法をご紹介します。
Ultralytics YOLOを活用した水中モニタリングで、MarineSituが96%超の稼働率を達成
MarineSituがUltralytics YOLOを活用して水中物体検出をどのように変革するかをご紹介します。
Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡解析を43倍高速化
Theia ScientificがUltralytics YOLOを活用して顕微鏡データ分析をどのように再定義しているかをご紹介します。
eSmart Systems、Ultralytics YOLOで送電線の点検時間を半減
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。
Axelera AI、Ultralytics YOLOによるエッジAI推論で34 FPSを実現
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。
STMicroelectronics、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上のUltralytics YOLOを実行
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。
Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラのライセンス数を1万件に拡大
Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOモデルを統合してビデオ監視を強化し、検出精度を高め、誤報を減らし、リアルタイムの脅威監視を最適化する方法をご紹介します。
Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出の精度を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紹介します。
ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化
ALYCEがUltralytics YOLOモデルを活用してデータ精度を高め、都市モビリティを最適化し、AIを活用した交通ソリューションで持続可能かつスマートな都市を実現する方法をご紹介します。
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。
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。」
WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorで安全違反を28%削減
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。
StrideがUltralytics YOLOを活用し、馬の歩行を1分で分析
StrideがUltralytics YOLOモデルを活用して馬の姿勢推定を行い、1分未満で歩様を完全に分析した事例をご紹介します。
Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%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、再現率95%を達成した方法をご紹介します。
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。
Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮
Cali IntelligenceがUltralytics YOLOモデルの物体検出を活用して、小売店のレジ待ち列を短縮する方法をご紹介します。
Ultralytics YOLOを活用した水中モニタリングで、MarineSituが96%超の稼働率を達成
MarineSituがUltralytics YOLOを活用して水中物体検出をどのように変革するかをご紹介します。
Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡解析を43倍高速化
Theia ScientificがUltralytics YOLOを活用して顕微鏡データ分析をどのように再定義しているかをご紹介します。
eSmart Systems、Ultralytics YOLOで送電線の点検時間を半減
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。
Axelera AI、Ultralytics YOLOによるエッジAI推論で34 FPSを実現
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。
STMicroelectronics、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上のUltralytics YOLOを実行
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。
Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラのライセンス数を1万件に拡大
Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOモデルを統合してビデオ監視を強化し、検出精度を高め、誤報を減らし、リアルタイムの脅威監視を最適化する方法をご紹介します。
Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出の精度を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紹介します。
ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化
ALYCEがUltralytics YOLOモデルを活用してデータ精度を高め、都市モビリティを最適化し、AIを活用した交通ソリューションで持続可能かつスマートな都市を実現する方法をご紹介します。
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。
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。」
WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorで安全違反を28%削減
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。
StrideがUltralytics YOLOを活用し、馬の歩行を1分で分析
StrideがUltralytics YOLOモデルを活用して馬の姿勢推定を行い、1分未満で歩様を完全に分析した事例をご紹介します。
Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で再現率95%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、再現率95%を達成した方法をご紹介します。
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。
Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮
Cali IntelligenceがUltralytics YOLOモデルの物体検出を活用して、小売店のレジ待ち列を短縮する方法をご紹介します。
Ultralytics YOLOを活用した水中モニタリングで、MarineSituが96%超の稼働率を達成
MarineSituがUltralytics YOLOを活用して水中物体検出をどのように変革するかをご紹介します。
Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡解析を43倍高速化
Theia ScientificがUltralytics YOLOを活用して顕微鏡データ分析をどのように再定義しているかをご紹介します。
eSmart Systems、Ultralytics YOLOで送電線の点検時間を半減
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。
Axelera AI、Ultralytics YOLOによるエッジAI推論で34 FPSを実現
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。
STMicroelectronics、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上のUltralytics YOLOを実行
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。
Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラのライセンス数を1万件に拡大
Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOモデルを統合してビデオ監視を強化し、検出精度を高め、誤報を減らし、リアルタイムの脅威監視を最適化する方法をご紹介します。
Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出の精度を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紹介します。
ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AIの推論を20%高速化
ALYCEがUltralytics YOLOモデルを活用してデータ精度を高め、都市モビリティを最適化し、AIを活用した交通ソリューションで持続可能かつスマートな都市を実現する方法をご紹介します。
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。
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
ロボティクス向けコンピュータービジョンでは、カメラとAIモデルを使ってロボットが周囲の環境を認識・理解できるようにし、ナビゲーション、物体検出、仕分け、人とロボットの協働を支援します。Ultralytics YOLOモデルはロボット上でリアルタイムに動作し、クラウド接続に頼らず障害物を検出し、物体を識別して、変化する環境に適応できるようにします。
ロボティクス向けコンピュータービジョンとは、AIモデルを使ってカメラやセンサーからの視覚データを解釈し、ナビゲーション、操作、検査などの認識タスクを自動化することです。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される微妙な違いを認識し、新しい物体や環境に適応します。
ロボットの認識には、障害物回避、ビンピッキング、人とロボットの協働などのタスクに必要な、検出、トラッキング、セグメンテーション、姿勢推定が含まれます。Ultralytics YOLO26は、これらすべてに単一のモデルファミリーで対応します。コンベヤー上で物体が接触したり、雑然としたシーンで重なり合ったりする場合には、セグメンテーションマスクが不可欠です。
ロボティクス用途では、特定のタスクや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、ロボット本体のエッジデバイスに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。
自律移動ロボットやドローンは、屋外や倉庫環境でのナビゲーション、人の追従、障害物回避、ターゲット検出にコンピュータービジョンを活用します。Ultralytics YOLOは再識別を伴うトラッキングに対応しているため、混雑したシーンや対象が一時的にフレーム外に出た場合でも、ロボットは正確なトラッキングを維持できます。
はい。Ultralytics YOLO26は、NVIDIA Jetson向けのTensorRT、Intel CPU向けのOpenVINO、Hailoアクセラレーター向けのHEFなど、ロボティクス向けエッジコンピューティングに適した形式にエクスポートできます。軽量なYOLO26nモデルは、モバイルロボットやドローンのメモリと電力の制限内で動作し、本番運用のフリート向けには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