小売業におけるコンピュータービジョン
棚の監視から顧客インサイトまで、Ultralytics YOLOで小売業向けのリアルタイムビジョン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が小売業の課題を解決する方法
チームに寄り添うリアルタイムAI
小売業向けに構築された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、ワークフローを効率化します。
- 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：商品、棚、顧客、店舗業務を対象とした、最先端のリアルタイム検出を実現します。
- 推論時間5 ms未満：エッジ、クラウド、オンプレミスにデプロイ可能で、17種類以上のエクスポート形式に対応します。
- 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。
小売業で実証された成果
会計から棚、在庫管理まで、近年の導入事例が小売業にもたらすUltralytics YOLOの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、リアルタイムの物体検出をご覧ください
小売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。
棚割り管理
Ultralytics YOLOでスマートな棚割りを実現
最新の検出モデルと分類モデルを備えたUltralytics YOLOを活用し、プラノグラムの遵守状況を検証し、商品の陳列を監視して、各店舗で顧客インサイトを獲得できます。
- リアルタイムの精度：商品の陳列状況と棚割りの遵守状況を検知します。
- 幅広いAIタスクに対応：検出、セグメンテーション、分類、OBBに対応します。
- 柔軟なトレーニング：あらゆる商品カテゴリに合わせて、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
RTMがUltralytics YOLO26を活用して工場の安全監視を24時間365日実施し、メーカーがすでに所有するハードウェアで推論コストを28%削減した方法をご紹介します。
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。
OnsiteIQ、Ultralytics YOLO11でプロジェクトの遅延を20%削減
OnsiteIQがUltralytics YOLO11を使って建設現場を監視し、プロジェクトの遅延を20%削減、紛争を3倍速く解決した方法をご紹介します。
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%削減した方法をご紹介します。
Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPETの漏出を70%削減
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。
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。
Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁保全を推進
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。
Volley、Ultralytics YOLOでコート上のAIトレーナー250台以上を稼働
「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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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、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減
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Axelera AIがMetis AIチップ上でUltralytics YOLOを活用し、高速で正確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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Specialvideo、Ultralytics YOLOで食品検査精度99%を達成
SpecialvideoがUltralytics YOLOモデルを活用してリアルタイムの食品AI検査を実現し、品質を確保しながら廃棄を削減し、効率を高める方法をご紹介します。
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Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業現場の危険を検出
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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
小売業におけるコンピュータービジョンでは、カメラとAIモデルを使用して、棚の監視、会計の自動化、顧客行動の分析、損失の防止を行います。Ultralytics YOLOモデルは、店舗全体でこれらの確認をリアルタイムに実行し、在庫切れ、棚割りの問題、不審な行動を発生時に検出します。
小売業向けのコンピュータービジョンでは、AIモデルを使用して、店舗内カメラ、会計システム、バックヤードのセンサーから得られる視覚データを解釈し、棚の監視、在庫追跡、顧客分析を自動化します。Ultralytics YOLO26はディープラーニングを使用して、ルールベースのシステムが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、新商品や店舗レイアウトの変更に適応します。
小売業向けのコンピュータービジョン分析では、映像を来店者数、通路での滞在時間、行列の長さ、顧客属性などの指標に変換します。Ultralytics YOLOモデルは空間的な処理を担い、買い物客がエリアに入ったときや列に並んだときを特定するため、店舗チームは観察された行動に基づいて人員配置やレイアウトを調整できます。
小売業務向けには、特定の商品や店舗レイアウトに合わせたモデルのトレーニングに対応し、低レイテンシーでプライバシーを保護した推論を店舗内のエッジデバイスで実行できるプラットフォームを選びましょう。Ultralytics Platformはアノテーション、トレーニング、デプロイを一元的にカバーし、本番環境での使用に対応したエンタープライズライセンスも利用できます。
コンピュータービジョンは、セルフレジでの商品SKUのすり替え検出、高額商品の盗難監視、棚割りの順守確認、POSでの例外イベントの検出・確認により、損失防止を支援します。Ultralytics YOLOは既存のCCTVや新しいエッジカメラ上で動作し、在庫損失が記録された後ではなく、数秒以内にスタッフへ警告します。
はい。Ultralytics YOLO26はNMSを使用しないアーキテクチャにより、混雑した店舗での重複検出を減らし、標準的なエッジハードウェアで高スループットの推論を実現するため、TensorRTにエクスポートできます。月に数千万件の商品検出を行う小売環境では、この組み合わせにより、数千台のカメラにわたって低レイテンシーを維持できます。
すべての店舗に、今すぐリアルタイムビジョンを導入しましょう！
棚の監視と顧客インサイトを自動化し、四半期単位ではなく数日で導入できます。