農業におけるコンピュータービジョン
作物のモニタリングから野生生物の保護まで、農業や畜産管理におけるリアルタイムのコンピュータービジョンソリューションを数日で構築できます。
世界をリードする組織から信頼されています
Ultralytics YOLOが農業にどう取り組むか
業務に合わせたリアルタイムAI
農地、農場、畜産業務向けに構築されています。Ultralytics YOLOは、既存のインフラを活用しながら、正確で高速な本番環境対応のコンピュータービジョンを実現し、ワークフローを強化します。
- プラグアンドプレイのデプロイ：オーバーヘッドを最小限に抑えてデプロイでき、統合にかかる時間を数日に短縮します。
- 検出精度：作物、家畜、害虫、設備を対象とした、最先端のリアルタイム検出を実現します。
- 5ms未満の推論：22種類のエクスポート形式で、エッジ、クラウド、またはオンプレミスにデプロイできます。
- 数時間で本番環境に対応：アノテーション、トレーニング、デプロイにより、市場投入までの時間を短縮します。
農業分野で実証された成果
最近の導入事例は、Ultralytics YOLOを活用したビジョンAIが生産者にもたらす価値を示しています。作物の状態を早期に把握し、収穫の自動化を加速し、手作業を減らせます。
YOLO26の推論を試す
画像をドラッグ＆ドロップして、リアルタイムの物体検出をご覧ください
農業のあらゆる段階に対応するビジョンAI
製造プロセスのあらゆる段階に対応する専用ソリューションです。
害虫防除
Ultralytics YOLOで害虫検出をスケールさせる
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、あらゆる季節に作物や農地全体で、害虫、病気、感染をリアルタイムに特定できます。
- リアルタイムの精度：害虫や病気の発生を早期に検出します。
- 幅広い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に対応します。
- 柔軟なトレーニング：あらゆる害虫や作物に合わせて、数分でYOLOをファインチューニングできます。
22種類のエクスポート形式から選択できます
一度トレーニングすれば、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で産業を変革します
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
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SK Godelius、Ultralytics YOLOで鉱山の搬送コンベヤー上の欠陥を3,400件検出
SK GodeliusがUltralytics YOLOで欠陥や異常の検出を自動化し、鉱山プラントの安全性向上とワークフローの効率化を実現した方法をご紹介します。
Camerite、Ultralytics YOLOで開発期間を25.2%短縮
CameriteがUltralytics YOLOでビデオ監視を自動化し、開発期間を短縮して、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方法をご紹介します。
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mtrailのTrainVision、鉄道データ収集時間をほぼ100%短縮
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Glacier RoboticsがUltralytics YOLO11を活用してPET漏出を70%削減し、リサイクル精度を高め、廃棄物の分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%短縮し、安全性を向上させる方法をご紹介します。
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。
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RapiD EngineeringがUltralytics YOLOを活用してサーモン検査を自動化し、リアルタイムで欠陥を検出して、エンジニアリング作業を1週間分削減する方法をご紹介します。
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Project Ocean OasisがUltralytics YOLO、エッジAI、自律型モニタリングシステムを活用し、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。
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「とても優れているのは、トレーナー上のエッジハードウェアでモデルがリアルタイムに非常に高い性能を発揮し、クラウドでも同じモデルを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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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取得済み
独立機関による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
ISO 27001:2022
認証済み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
農業におけるコンピュータービジョンでは、カメラとAIモデルを使って作物を監視し、害虫や病気を検出し、家畜を追跡し、自律型機械を誘導し、収量を推定します。Ultralytics YOLOモデルは、圃場、温室、畜舎でこれらの確認をリアルタイムに実行し、雑草、病気の動物、作物のストレスなどの問題を発生時に検知します。
農業向けコンピュータービジョンでは、ドローン、地上カメラ、ロボット、衛星から得られる視覚データをAIモデルで解釈し、作物のモニタリング、家畜の福祉確認、精密農業の作業を自動化します。Ultralytics YOLO26はディープラーニングを用いて、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、システムを再設計することなく、新しい作物、動物、圃場の状況に適応します。
農業におけるビジョンシステムは、カメラ、センサー、ソフトウェアを組み合わせて画像を取得し、雑草の識別、家畜の頭数計測、生育段階の監視、病気の発見などの判断に活用します。最新のシステムは、このハードウェアとUltralytics YOLOのようなAIモデルを組み合わせ、変化する照明、天候、季節の条件に柔軟に対応して認識します。
農業経営向けのプラットフォームを選ぶ際は、特定の作物、家畜、機器を使ったモデルのトレーニングに対応し、低遅延の推論を実現するために圃場のエッジデバイスへデプロイできるものを探してください。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ます。また、本番環境での利用にはエンタープライズライセンスを利用できます。
はい。屋外での性能を左右するのはモデルだけではなく、トレーニングデータです。さまざまな天候や照明条件で栽培者自身の画像を使ってトレーニングしたUltralytics YOLOモデルは、日差しの反射、ほこり、雨にも安定して対応します。病気の作物の画像とともに健康な作物の背景画像を含めることで、影や土壌による誤検知を減らせます。
はい。圃場では安定したインターネット接続を利用できないため、農業分野の多くの導入事例ではオフラインで動作します。Ultralytics YOLO26は、JetsonやRaspberry Piなどのエッジハードウェア向けの形式にエクスポートできるため、接続がなくてもトラクター、ドローン、圃場センサー上でモデルを実行できます。エンタープライズライセンスは本番環境での利用を対象としています。
今日から農場にリアルタイムビジョンを導入しましょう！
作物のモニタリング、家畜の福祉管理、精密農業を数日で導入できます。