YOLO Vision 2026：

キュー管理

待ち時間を監視し、スタッフ配置をリアルタイムで最適化することで、顧客体験を変革します。

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キュー管理
Ultralytics YOLOが行列管理に役立つ方法

Ultralytics YOLOが行列管理に役立つ方法

コンピュータビジョンにより、レジ待ちの行列やサービスエリアの監視を自動化できます。人の流れと滞在時間を分析することで、ボトルネックの発生前に予測し、スムーズな流れと高い顧客満足度を実現します。

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あらゆる業界に変革をもたらすビジョンAI

工場の現場から手術室まで、Ultralyticsは世界で最も高度な要求が求められる業界に、これまでにない明瞭さで見て、理解し、行動する力を提供します。

航空画像向けコンピュータービジョン

航空画像向けコンピュータービジョン

Ultralytics YOLOを使用して、ドローンや航空画像から農業、水産業、環境モニタリング、保全、地理空間分析向けのリアルタイムなインサイトを生成します。
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航空宇宙におけるコンピュータビジョン

航空宇宙におけるコンピュータビジョン

Ultralytics YOLOモデルを使用して、ビジョンAIを空中モニタリングに導入します。コンピュータビジョンソリューションで、ドローン、航空宇宙ワークフロー、環境保護、および地理空間産業を強力にサポートします。
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Ultralytics YOLOモデルであらゆるサイトを保護します。ビジョンAIは、境界モニタリング、脅威検出、ナンバープレート認識、職場安全をサポートします。
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ロボティクスのコンピュータービジョン

ロボティクスのコンピュータービジョン

Ultralytics YOLOモデルで、よりスマートなマシンを実現します。ロボティクスのVision AIにより、自律ナビゲーション、認識、物体追跡、リアルタイム制御を実現します。
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物流のコンピュータービジョン

物流のコンピュータービジョン

Ultralytics YOLOモデルで物流を効率化します。Vision AIにより、荷物検査、仕分け、車両追跡、倉庫の安全性に関するリアルタイム監視を実現します。
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小売のコンピュータービジョン

小売のコンピュータービジョン

Ultralytics YOLOモデルで小売を再構築します。Vision AIにより、在庫追跡、棚監視、待ち行列管理、より高度な顧客インサイトを実現します。
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ヘルスケア向けコンピュータービジョン

ヘルスケア向けコンピュータービジョン

Ultralytics YOLOモデルでヘルスケアソリューションを構築しましょう。ヘルスケア向けVision AIは、医用画像処理の高速化、より高度な診断、患者モニタリングを実現します。
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製造業向けコンピュータービジョン

製造業向けコンピュータービジョン

Ultralytics YOLOモデルで製造業を最適化しましょう。Vision AIは、品質管理、欠陥検出、PPE遵守、組立ラインの自動化を推進します。
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自動車分野のコンピュータビジョン

自動車分野のコンピュータビジョン

Ultralytics YOLOモデルで自動車分野にコンピュータビジョンを適用します。ビジョンAIにより、道路の安全性、運転支援、車両自動化を向上させ、よりスマートな道路を実現します。
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農業分野のコンピュータビジョン

農業分野のコンピュータビジョン

Ultralytics YOLOモデルでスマート農業にビジョンAIを導入します。作物のモニタリング、家畜の追跡、精密農業を支援し、より高くスマートな収穫量を実現します。
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航空画像向けコンピュータービジョン

航空画像向けコンピュータービジョン

Ultralytics YOLOを使用して、ドローンや航空画像から農業、水産業、環境モニタリング、保全、地理空間分析向けのリアルタイムなインサイトを生成します。
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航空宇宙におけるコンピュータビジョン

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Ultralytics YOLOモデルを使用して、ビジョンAIを空中モニタリングに導入します。コンピュータビジョンソリューションで、ドローン、航空宇宙ワークフロー、環境保護、および地理空間産業を強力にサポートします。
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Ultralytics YOLOモデルであらゆるサイトを保護します。ビジョンAIは、境界モニタリング、脅威検出、ナンバープレート認識、職場安全をサポートします。
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ロボティクスのコンピュータービジョン

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Ultralytics YOLOモデルで、よりスマートなマシンを実現します。ロボティクスのVision AIにより、自律ナビゲーション、認識、物体追跡、リアルタイム制御を実現します。
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物流のコンピュータービジョン

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Ultralytics YOLOモデルで物流を効率化します。Vision AIにより、荷物検査、仕分け、車両追跡、倉庫の安全性に関するリアルタイム監視を実現します。
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小売のコンピュータービジョン

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Ultralytics YOLOモデルで小売を再構築します。Vision AIにより、在庫追跡、棚監視、待ち行列管理、より高度な顧客インサイトを実現します。
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Ultralytics YOLOモデルでヘルスケアソリューションを構築しましょう。ヘルスケア向けVision AIは、医用画像処理の高速化、より高度な診断、患者モニタリングを実現します。
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製造業向けコンピュータービジョン

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Ultralytics YOLOモデルで製造業を最適化しましょう。Vision AIは、品質管理、欠陥検出、PPE遵守、組立ラインの自動化を推進します。
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自動車分野のコンピュータビジョン

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Ultralytics YOLOモデルで自動車分野にコンピュータビジョンを適用します。ビジョンAIにより、道路の安全性、運転支援、車両自動化を向上させ、よりスマートな道路を実現します。
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農業分野のコンピュータビジョン

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Ultralytics YOLOモデルでスマート農業にビジョンAIを導入します。作物のモニタリング、家畜の追跡、精密農業を支援し、より高くスマートな収穫量を実現します。
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航空画像向けコンピュータービジョン

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Ultralytics YOLOを使用して、ドローンや航空画像から農業、水産業、環境モニタリング、保全、地理空間分析向けのリアルタイムなインサイトを生成します。
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航空宇宙におけるコンピュータビジョン

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Ultralytics YOLOモデルを使用して、ビジョンAIを空中モニタリングに導入します。コンピュータビジョンソリューションで、ドローン、航空宇宙ワークフロー、環境保護、および地理空間産業を強力にサポートします。
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Ultralytics YOLOモデルであらゆるサイトを保護します。ビジョンAIは、境界モニタリング、脅威検出、ナンバープレート認識、職場安全をサポートします。
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ロボティクスのコンピュータービジョン

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Ultralytics YOLOモデルで、よりスマートなマシンを実現します。ロボティクスのVision AIにより、自律ナビゲーション、認識、物体追跡、リアルタイム制御を実現します。
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Ultralytics YOLOモデルで物流を効率化します。Vision AIにより、荷物検査、仕分け、車両追跡、倉庫の安全性に関するリアルタイム監視を実現します。
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小売のコンピュータービジョン

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Ultralytics YOLOモデルで小売を再構築します。Vision AIにより、在庫追跡、棚監視、待ち行列管理、より高度な顧客インサイトを実現します。
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Ultralytics YOLOモデルでヘルスケアソリューションを構築しましょう。ヘルスケア向けVision AIは、医用画像処理の高速化、より高度な診断、患者モニタリングを実現します。
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自動車分野のコンピュータビジョン

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Ultralytics YOLOモデルで自動車分野にコンピュータビジョンを適用します。ビジョンAIにより、道路の安全性、運転支援、車両自動化を向上させ、よりスマートな道路を実現します。
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農業分野のコンピュータビジョン

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Ultralytics YOLOモデルでスマート農業にビジョンAIを導入します。作物のモニタリング、家畜の追跡、精密農業を支援し、より高くスマートな収穫量を実現します。
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YOLOタスクが日々の業務にどのように役立つか

Ultralytics Platformは、実稼働に対応したビジョンAIの構築に必要な7つのタスクすべてをネイティブにサポートします。

軸に沿ったバウンディングボックスで画像または動画内の物体を検出します。
フレーム内の物体を強調する、ピクセル単位で精密なマスクを作成します。
個々のピクセルすべてに特定のクラスラベルを割り当てます。
単一のRGBカメラから、ピクセルごとの距離をメートル単位で予測します。
画像全体に1つまたは複数のラベルを割り当てます。
身体の位置を監視するため、身体のキーポイントを検出してラベル付けします。
角度を考慮したバウンディングボックスで回転した物体を検出します。
Two warehouse workers in yellow safety helmets and reflective vests detected with bounding boxes beside stacked wooden pallets.

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

入力画像
画像をアップロードするか、例を選択してテストします yolo26n. Predictドキュメント
ライブデモ

ここに画像をドロップ

またはクリックして参照

JPEG、PNG、WebP、AVIF、HEIC、JP2、TIFF、BMPなどに対応（最大10MB）

信頼度
0.25
IoU
0.70
画像サイズ
640
APIドキュメント
モデルをデプロイして、APIキー認証付きの専用推論エンドポイントを取得します。その後、以下のプレースホルダーURLとキーを、デプロイ時の値に置き換えてください。 デプロイドキュメント
注記： これはサンプルコードです。まずモデルをデプロイして、エンドポイントURLとAPIキーを取得してください。
import requests

# Replace with your deployment URL and API key
url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"

# Optional inference parameters (conf, iou, imgsz)
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        url,
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        data=args,
        files={"file": f},
    )

print(response.json())

行列管理におけるコンピュータビジョンのメリット

顧客の離脱を削減
01

顧客の離脱を削減

先回りしたスタッフ配置によって待ち時間を短く保ち、「途中離脱」を防ぎ、長い行列によって失われるはずだった収益を確保します。

データに基づくスタッフ配置モデル
02

データに基づくスタッフ配置モデル

過去の行列データを使用して最適化されたスケジュールを作成し、閑散時の過剰配置や繁忙時の人員不足を防ぎます。

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Camerite、Ultralytics YOLOにより開発期間を25.2%短縮

Camerite、Ultralytics YOLOにより開発期間を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プロアクティブ型へ移行している方法をご覧ください。
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OnsiteIQ、Ultralytics YOLO11によりプロジェクトの遅延を20%削減

OnsiteIQ、Ultralytics YOLO11により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%削減するとともに、紛争を3倍速く解決している方法をご覧ください。
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mtrailのTrainVision、鉄道データ収集時間を約100%短縮

mtrailのTrainVision、鉄道データ収集時間を約100%短縮

mtrailのTrainVisionがUltralytics YOLOを活用して鉄道データの収集を自動化し、所要時間を最大100%短縮し、エラーを90%削減している方法をご覧ください。
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Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPET漏出を70%削減

Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPET漏出を70%削減

Glacier RoboticsがUltralytics YOLO11を活用してPET漏出を70%削減し、リサイクル精度を向上させ、廃棄物の分別を自動化している方法をご覧ください。
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SOHGA、Ultralytics YOLOにより駐車場監視時間を30%短縮

SOHGA、Ultralytics YOLOにより駐車場監視時間を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ている方法をご覧ください。
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Scaleout、Ultralytics YOLOによりモデル更新を数週間から数時間に短縮

Scaleout、Ultralytics YOLOにより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て、機密データを安全に保ちながらエッジデバイス上のAIモデルをファインチューニングしている方法をご覧ください。
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RapiD Engineering、Ultralytics YOLOにより水産物の品質管理を1週間早く導入

RapiD Engineering、Ultralytics YOLOにより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、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週間短縮している方法をご覧ください。
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Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁保全を前進

Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁保全を前進

Project Ocean OasisがUltralytics YOLO、エッジAI、自律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している方法をご覧ください。
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Volley、Ultralytics YOLOで250台以上のコート上AIトレーナーを支援

Volley、Ultralytics YOLOで250台以上のコート上AIトレーナーを支援

「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よく動作する点が本当に素晴らしいです。同じモデルをクラウドでも使用して、まったく同じフローを実行できます。」
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WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorにより安全違反を28%削減

WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorにより安全違反を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%削減した方法をご覧ください。
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Stride、Ultralytics YOLOで1分間の馬の歩様分析を実現

Stride、Ultralytics YOLOで1分間の馬の歩様分析を実現

StrideがUltralytics YOLOモデルを活用して馬のポーズ推定を行い、1分未満で完全な歩様分析を実現している方法をご覧ください。
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Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で95%の再現率を実現

Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で95%の再現率を実現

PixelabsがUltralytics YOLOモデルを活用してワークフローを自動化し、95%の再現率を達成している方法をご覧ください。
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SiteAssistは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は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向上させている方法をご覧ください。
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Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減

Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減

Chef RoboticsがUltralytics YOLOモデルを使用して、正確な食品組み立てを実現する方法をご覧ください。
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Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮

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使用して、小売店のレジ待ち列を短縮する方法をご覧ください。
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MarineSitu、Ultralytics YOLOによる水中モニタリングで稼働率96%以上を達成

MarineSitu、Ultralytics YOLOによる水中モニタリングで稼働率96%以上を達成

MarineSituがUltralytics YOLOを使用して水中物体検出を変革する方法をご覧ください。
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Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍高速化

Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍高速化

Theia ScientificがUltralytics YOLOを使用して顕微鏡データ分析を再定義する方法をご覧ください。
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eSmart Systems、Ultralytics YOLOで電力線検査時間を半減

eSmart Systems、Ultralytics YOLOで電力線検査時間を半減

eSmart SystemsがUltralytics YOLOを使用して欠陥検出を高速化し、電力設備検査を変革する方法をご覧ください。
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Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、34 FPSのエッジAI推論を実現

Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、34 FPSのエッジAI推論を実現

Axelera AIがMetis AIチップ上でUltralytics YOLOを使用し、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、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上でUltralytics YOLOを実行

STMicroelectronicsが、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上でUltralytics YOLOを実行

STMicroelectronicsが低消費電力の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、エッジで高精度なリアルタイム推論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、Ultralytics YOLOで食品検査精度99%を達成

SpecialvideoがUltralytics YOLOモデルを使用してリアルタイムAI食品検査を実現し、品質を確保し、廃棄を削減して効率を高める方法をご覧ください。
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Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを500万ドル以上削減

Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを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、効率を向上させ、ダウンタイムを削減して職場の安全を確保する方法をご覧ください。
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Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを10Kまで拡大

Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを10Kまで拡大

Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOモデルを統合してビデオ監視を強化し、検出精度を向上させ、誤警報を削減してリアルタイムの脅威監視を最適化する方法をご覧ください。
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Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上

Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出精度を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覧ください。
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ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AI推論を20%高速化

ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AI推論を20%高速化

ALYCEがUltralytics YOLOモデルを使用してデータ精度を高め、都市モビリティを最適化し、持続可能でスマートな都市に向けたAI駆動の交通ソリューションを創出する方法をご覧ください。
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Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業上の危険を検出

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KiwitronがKewiEyeソリューションでUltralytics YOLOモデルを使用し、産業上の危険を検出・対処して安全性を高める方法をご覧ください。
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Camerite、Ultralytics YOLOにより開発期間を25.2%短縮

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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プロアクティブ型へ移行している方法をご覧ください。
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OnsiteIQ、Ultralytics YOLO11によりプロジェクトの遅延を20%削減

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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%削減するとともに、紛争を3倍速く解決している方法をご覧ください。
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mtrailのTrainVision、鉄道データ収集時間を約100%短縮

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Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPET漏出を70%削減

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SOHGA、Ultralytics YOLOにより駐車場監視時間を30%短縮

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Scaleout、Ultralytics YOLOによりモデル更新を数週間から数時間に短縮

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RapiD Engineering、Ultralytics YOLOにより水産物の品質管理を1週間早く導入

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Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁保全を前進

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Project Ocean OasisがUltralytics YOLO、エッジAI、自律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している方法をご覧ください。
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Volley、Ultralytics YOLOで250台以上のコート上AIトレーナーを支援

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「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よく動作する点が本当に素晴らしいです。同じモデルをクラウドでも使用して、まったく同じフローを実行できます。」
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WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorにより安全違反を28%削減

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Stride、Ultralytics YOLOで1分間の馬の歩様分析を実現

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Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で95%の再現率を実現

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SiteAssistはUltralytics YOLOで77万枚以上の画像を処理し、現場の安全性を向上

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Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減

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Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮

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MarineSitu、Ultralytics YOLOによる水中モニタリングで稼働率96%以上を達成

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Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍高速化

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eSmart Systems、Ultralytics YOLOで電力線検査時間を半減

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Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、34 FPSのエッジAI推論を実現

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STMicroelectronicsが、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上でUltralytics YOLOを実行

STMicroelectronicsが、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上でUltralytics YOLOを実行

STMicroelectronicsが低消費電力の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、エッジで高精度なリアルタイム推論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

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Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを500万ドル以上削減

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Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを10Kまで拡大

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Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上

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ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AI推論を20%高速化

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Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業上の危険を検出

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Camerite、Ultralytics YOLOにより開発期間を25.2%短縮

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mtrailのTrainVision、鉄道データ収集時間を約100%短縮

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Glacier Robotics、米国のリサイクル施設全体でPET漏出を70%削減

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SOHGA、Ultralytics YOLOにより駐車場監視時間を30%短縮

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Scaleout、Ultralytics YOLOによりモデル更新を数週間から数時間に短縮

Scaleout、Ultralytics YOLOによりモデル更新を数週間から数時間に短縮

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RapiD Engineering、Ultralytics YOLOにより水産物の品質管理を1週間早く導入

RapiD Engineering、Ultralytics YOLOにより水産物の品質管理を1週間早く導入

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Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁保全を前進

Project Ocean Oasis、Ultralytics YOLOでサンゴ礁保全を前進

Project Ocean OasisがUltralytics YOLO、エッジAI、自律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している方法をご覧ください。
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Volley、Ultralytics YOLOで250台以上のコート上AIトレーナーを支援

Volley、Ultralytics YOLOで250台以上のコート上AIトレーナーを支援

「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よく動作する点が本当に素晴らしいです。同じモデルをクラウドでも使用して、まったく同じフローを実行できます。」
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WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorにより安全違反を28%削減

WG Tech Solutions、Ultralytics YOLOとAxeleraのAI Acceleratorにより安全違反を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%削減した方法をご覧ください。
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Stride、Ultralytics YOLOで1分間の馬の歩様分析を実現

Stride、Ultralytics YOLOで1分間の馬の歩様分析を実現

StrideがUltralytics YOLOモデルを活用して馬のポーズ推定を行い、1分未満で完全な歩様分析を実現している方法をご覧ください。
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Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で95%の再現率を実現

Pixelabs、Ultralytics YOLOを活用した自動化で95%の再現率を実現

PixelabsがUltralytics YOLOモデルを活用してワークフローを自動化し、95%の再現率を達成している方法をご覧ください。
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SiteAssistは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は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向上させている方法をご覧ください。
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Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減

Chef Robotics、Ultralytics YOLOで食品の過剰提供を67%削減

Chef RoboticsがUltralytics YOLOモデルを使用して、正確な食品組み立てを実現する方法をご覧ください。
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Cali Intelligence、Ultralytics YOLOでレジ待ち列を43%短縮

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使用して、小売店のレジ待ち列を短縮する方法をご覧ください。
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MarineSitu、Ultralytics YOLOによる水中モニタリングで稼働率96%以上を達成

MarineSitu、Ultralytics YOLOによる水中モニタリングで稼働率96%以上を達成

MarineSituがUltralytics YOLOを使用して水中物体検出を変革する方法をご覧ください。
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Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍高速化

Theia Scientific、Ultralytics YOLOで顕微鏡分析を43倍高速化

Theia ScientificがUltralytics YOLOを使用して顕微鏡データ分析を再定義する方法をご覧ください。
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eSmart Systems、Ultralytics YOLOで電力線検査時間を半減

eSmart Systems、Ultralytics YOLOで電力線検査時間を半減

eSmart SystemsがUltralytics YOLOを使用して欠陥検出を高速化し、電力設備検査を変革する方法をご覧ください。
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Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、34 FPSのエッジAI推論を実現

Axelera AIがUltralytics YOLOを使用し、34 FPSのエッジAI推論を実現

Axelera AIがMetis AIチップ上でUltralytics YOLOを使用し、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、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上でUltralytics YOLOを実行

STMicroelectronicsが、推論あたりわずか9.4 mJでMCU上でUltralytics YOLOを実行

STMicroelectronicsが低消費電力の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、エッジで高精度なリアルタイム推論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、Ultralytics YOLOで食品検査精度99%を達成

SpecialvideoがUltralytics YOLOモデルを使用してリアルタイムAI食品検査を実現し、品質を確保し、廃棄を削減して効率を高める方法をご覧ください。
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Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを500万ドル以上削減

Vivity AI、Ultralytics YOLOで産業オペレーションの年間コストを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、効率を向上させ、ダウンタイムを削減して職場の安全を確保する方法をご覧ください。
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Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを10Kまで拡大

Videologic Analytics、Ultralytics YOLOでAIカメラライセンスを10Kまで拡大

Videologic AnalyticsがUltralytics YOLOモデルを統合してビデオ監視を強化し、検出精度を向上させ、誤警報を削減してリアルタイムの脅威監視を最適化する方法をご覧ください。
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Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出精度を34%向上

Prezent、Ultralytics YOLOでスライド検出精度を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覧ください。
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ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AI推論を20%高速化

ALYCE、Ultralytics YOLOで交通AI推論を20%高速化

ALYCEがUltralytics YOLOモデルを使用してデータ精度を高め、都市モビリティを最適化し、持続可能でスマートな都市に向けたAI駆動の交通ソリューションを創出する方法をご覧ください。
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Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業上の危険を検出

Kiwitron、Ultralytics YOLOで30 m先の産業上の危険を検出

KiwitronがKewiEyeソリューションでUltralytics YOLOモデルを使用し、産業上の危険を検出・対処して安全性を高める方法をご覧ください。
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よくある質問

  • はい。画像分類や特定の衣服検出を使用することで、YOLOを従業員の制服を認識できるようにトレーニングし、顧客の待ち時間指標から従業員を除外できます。

  • Ultralytics YOLOモデルは非常に堅牢です。適切なカメラ設置と赤外線センサーにより、さまざまな照明条件で行列を追跡できます。

  • もちろんです。システムは、個人を特定できる情報（PII）や顔認識データを保存することなく、「物体」と「人数」を特定するために視覚データを処理します。

あなたのビジョンを実現します

数百万人の開発者とともに、さまざまな業界のスマートなユースケースに対応するスケーラブルなソリューションを構築しましょう。Ultralyticsプラットフォームから、アノテーション、トレーニング、デプロイまで、すべてを実行できます。

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