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アノテーション
ラベリング、データセット形式、アノテーションのトラブルシューティング
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トレーニング
トレーニングのセットアップ、GPUとCUDAのエラー、精度の向上
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デプロイ
エクスポート形式、エッジおよびクラウドへのデプロイ、推論
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エージェント
YOLO、視覚言語モデル、条件分岐、アラートを使用したビジュアルワークフロー
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Ultralytics YOLOモデル
モデルの選択、予測モード、アーキテクチャガイド
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API
SDKのセットアップ、REST APIリファレンス、統合に関するサポート
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Ultralytics YOLOライセンス
AGPL-3.0とEnterpriseの違い、コンプライアンス、請求
詳細を見るブログから
Ultralytics Platformモニタリング：ビジョンAIのデプロイを順調に維持する
Ultralytics Platformを使用して、デプロイされたビジョンAIモデルを監視します。エンドポイントのヘルス、レイテンシー、エラー、ログ、およびライブの予測統計情報を追跡します。
Ultralytics Agentsのご紹介：ビジュアルAIワークフローをより迅速に構築する
Ultralytics Agentsを使用してビジュアルAIワークフローを構築します。YOLO、ビジョン言語モデル、条件、データセット、およびアクションを接続します。
Ultralytics AutoTrainのご紹介：ビジョンAIモデルのトレーニングを簡素化する
初期のベースラインから本番環境へのデプロイまで、Ultralytics PlatformのAutoTrainを使用してUltralytics YOLOモデルをトレーニング、比較、改善します。
Ultralytics YOLO Vision 2026の主なハイライト！
YOLO Vision 2026での重要な瞬間。UltralyticsはUltralytics YOLO27を発表し、Ultralytics PlatformでのAutoTrain、Agents、およびMonitoringを紹介しました。
Ultralytics YOLO26が単眼深度推定に対応
Ultralytics YOLO26の新しい深度推定タスクが、ステレオリグやLiDARなしで、単一のRGB画像からピクセル単位のメートルスケール深度を予測する仕組みをご紹介します。
コンピュータービジョン向け画像アノテーションプラットフォームの選び方
コンピュータービジョン向けの9つの画像アノテーションプラットフォーム、CVAT、Encord、Label Studio、Labelbox、Roboflow、Scale AI、SuperAnnotate、Ultralytics、V7を比較します。
製造業における自動欠陥検出：プラットフォーム比較
Cognex、Instrumental、Keyence、Landing AI、Overview、Ultralyticsの自動欠陥検出プラットフォームを比較し、モデルのタスクと欠陥を適合させる方法を解説します。
エンタープライズコンピュータービジョンにかかる費用：TCOフレームワーク
データ、アノテーション、カメラ、エッジハードウェア、トレーニング、推論、統合、再トレーニングを含む、エンタープライズコンピュータービジョンの総保有コスト（TCO）フレームワークです。
コンピュータービジョンによる組立検証とエラープルーフィング
組立の完全性、正確性、順序をコンピュータービジョンで検証する方法を、画像処理ステーションの設計、モデルタスクの選択、PLC統合、検証とともに解説します。
大規模なコンピュータービジョン推論：7つのプラットフォームを比較
Azure ML、KServe、NVIDIA Triton、Roboflow、SageMaker AI、Ultralytics、Vertex AIの7つのコンピュータービジョン推論プラットフォームを、レイテンシとスケールの観点で比較します。
Ultralytics YOLO Vision 2026：知っておくべきすべてのこと
9月13日に深圳またはオンラインで開催されるUltralytics YOLO Vision 2026に参加し、新しいYOLOモデル、製品発表、ライブデモ、実世界のビジョンAIをご覧ください。
ラベリングを減らす方法：自動ラベリングとアクティブラーニングツールの比較
CVAT、Encord、Labelbox、Lightly、Roboflow、SuperAnnotate、Ultralytics、V7、Voxel51 FiftyOneの自動ラベリングおよびアクティブラーニングツールを比較します。
既存のセキュリティカメラにAI分析を追加する方法
既存のカメラ設備にAI分析を追加する3つの方法、すなわち分析レイヤー、VMSアップグレード、セルフホストモデルと、その選択を左右する制約を解説します。
コンピュータービジョンベンダーの選び方：エンタープライズ調達ガイド
AWS、Azure、Cognex、Encord、Landing AI、NVIDIA、Roboflow、Ultralyticsの8つのコンピュータービジョンベンダーを、ライセンス確認を含む調達の観点から解説します。
マネージドクラウドとセルフホスト型コンピュータービジョンデプロイの比較
マネージドクラウドとセルフホスト型コンピュータービジョンのデプロイを、コスト、レイテンシ、データ境界、スケーリング、撤退リスクの観点で、3つのデプロイパターンとともに比較します。
LiteRTでUltralytics YOLOをエクスポートする
新しいLiteRTエクスポート統合により、Ultralytics YOLOの推論をモバイル、組み込み、エッジ、ブラウザー環境へ単一の統合フォーマットで提供する方法をご紹介します。
コンピュータービジョンがAMR、AGV、自律フォークリフトを誘導する方法
AMR、AGV、自律フォークリフトのナビゲーションにコンピュータービジョンがもたらすもの、カメラ、LiDAR、深度が相互に補完する仕組み、安全性の位置付けを解説します。
コンピュータービジョンをパイロットから本番環境へスケールする
コンピュータービジョンをパイロットから本番環境へ移行するための6つのステージゲートを、カバレッジマトリクス、ワークフロー検証、モデル運用、現場の準備状況とともに解説します。
製造業向けコンピュータービジョンプラットフォーム：YOLO、Cognex、Keyenceの比較
Cognex、Edge Impulse、Keyence、Landing AI、Roboflow、Ultralytics YOLOの製造業向けコンピュータービジョンプラットフォームを、検査とMESへの適合性の観点で比較します。
ロボットによる品質検査：カバレッジが難しい理由
ロボットによる品質検査の仕組みを、スキャン計画、キャリブレーション、ロボットとビジョンの同期、マルチビュー融合、カバレッジの証明、品質記録とともに解説します。
データラベリングにおけるScale AIの代替サービス
ビジョンデータラベリングにおけるScale AIの代替サービス、iMerit、SuperAnnotate、Ultralytics Platformを、コスト、管理性、立ち上げ期間、データ取り扱いの観点で比較します。
UltralyticsによるPPE検出と職場の安全性
Ultralytics Platformを使用してPPE検出を構築します。サイト画像の注釈付け、YOLO26のトレーニング、クラウドまたはエッジへのデプロイ、職場安全モニタリングの検証を行います。
人数カウントと在室状況分析の実際の仕組み
人数カウントと在室状況分析の仕組みを、WiFi、ToF、サーマル、カメラベースのビジョン手法、利用可能な製品、自社で構築する方法とともに比較します。
組立およびピックアンドプレース向けビジョンガイド式ロボティクス
センシング、認識、キャリブレーション、把持計画、動作、リカバリにわたるビジョンガイド式ピックアンドプレースの仕組みを、2Dと3Dの選択ガイドとともに解説します。
アノテーションの外部委託と社内対応：実際のトレードオフ
外部委託と社内でのコンピュータービジョンアノテーションを、使用可能なラベルあたりのコスト、立ち上げ期間、品質、セキュリティ、そして多くのチームが最終的に採用するハイブリッドモデルの観点で比較します。
Ultralyticsモロッコオフサイト：2026年チームハイライト
モロッコで開催されたUltralytics社内オフサイトの様子をご紹介します。ワークショップ、文化体験、そしてグローバルチームを結び付ける瞬間をお届けします。
2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology DayにおけるUltralyticsの主なハイライト
2026 Qualcomm x Extreme Vision Edge AI Developer Day 2026におけるUltralyticsの活動を振り返ります。イベントでのデモ、ハイライト、交流をご紹介します。
Intel Core Ultra Series 3（Panther Lake）上のOpenVINOによるUltralytics YOLO26の高速化
Ultralytics YOLO26モデルをOpenVINO形式にエクスポートし、CPU、GPU、NPUを含むIntelハードウェア全体で推論を高速化する方法をご紹介します。
CVPR 2026におけるUltralyticsの主なハイライト
Denverで開催されたCVPR 2026で、Ultralyticsが展示、研究発表、グローバルなコンピュータービジョンコミュニティとの交流を行った際の主なハイライトを振り返ります。
Ultralyticsの中国コミュニティミートアップ：世界で機械学習への関心が最も高い国
Ultralytics初の深圳ミートアップのハイライトです。YOLOがフルコンピュータービジョンプラットフォームへ進化した過程と、中国のAIコミュニティの今後をご紹介します。
Ultralytics Platformモニタリング：ビジョンAIのデプロイを順調に維持する
Ultralytics Platformを使用して、デプロイされたビジョンAIモデルを監視します。エンドポイントのヘルス、レイテンシー、エラー、ログ、およびライブの予測統計情報を追跡します。
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コンピュータービジョン向けの9つの画像アノテーションプラットフォーム、CVAT、Encord、Label Studio、Labelbox、Roboflow、Scale AI、SuperAnnotate、Ultralytics、V7を比較します。
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製造業における自動欠陥検出：プラットフォーム比較
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ロボットによる品質検査の仕組みを、スキャン計画、キャリブレーション、ロボットとビジョンの同期、マルチビュー融合、カバレッジの証明、品質記録とともに解説します。
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ビジョンデータラベリングにおけるScale AIの代替サービス、iMerit、SuperAnnotate、Ultralytics Platformを、コスト、管理性、立ち上げ期間、データ取り扱いの観点で比較します。
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センシング、認識、キャリブレーション、把持計画、動作、リカバリにわたるビジョンガイド式ピックアンドプレースの仕組みを、2Dと3Dの選択ガイドとともに解説します。
アノテーションの外部委託と社内対応：実際のトレードオフ
外部委託と社内でのコンピュータービジョンアノテーションを、使用可能なラベルあたりのコスト、立ち上げ期間、品質、セキュリティ、そして多くのチームが最終的に採用するハイブリッドモデルの観点で比較します。
Ultralyticsモロッコオフサイト：2026年チームハイライト
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Ultralytics初の深圳ミートアップのハイライトです。YOLOがフルコンピュータービジョンプラットフォームへ進化した過程と、中国のAIコミュニティの今後をご紹介します。
よくある質問
はい。標準サポートに加えて、Ultralyticsは、YOLOをWeb、モバイル、またはクラウド製品に統合するための実践的な支援を必要とするチーム向けに、カスタムエンジニアリングサービスを提供しています。これには、モデルのトレーニング、デプロイメントアーキテクチャ、カスタムソリューションが含まれます。要件について相談し、見積もりを取得するには、営業チームにお問い合わせください。
オープンソースのYOLOパッケージに関するバグについては、GitHubでIssueを作成してください。トレーニングジョブ、デプロイメント、請求など、Ultralytics Platform固有の問題については、プラットフォーム内のフィードバックフォームを使用するか、Enterpriseプランをご利用の場合は専用のサポートチャネルからお問い合わせください。
コミュニティサポートの応答時間は、フォーラムとGitHubの活動状況によって異なりますが、当社チームはGitHub Issueに24時間以内に回答することを目指しています。Enterprise顧客には、組織の規模とニーズに合わせて契約上定められたSLAによる応答時間が保証されます。
Enterprise顧客には、担当SE/CSM、契約上のSLA、SEイネーブルメント時間、マイルストーンチェックポイントを含む体系的なオンボーディング、プロジェクトイネーブルメントサポート、四半期ごとのビジネスレビューが提供されます。これは、Ultralyticsを大規模に運用し、初日から当社チームに直接アクセスする必要がある組織向けに設計されています。組織に適した内容については、営業にお問い合わせください。
FreeプランとProプランには、コミュニティサポートへのアクセスが含まれています。これには、質問をしたり、プロジェクトを共有したり、他の開発者やUltralyticsチームから回答を得たりできる活発なフォーラムが含まれます。また、アノテーションからデプロイまでを網羅したUltralyticsのドキュメント、GitHub、動画チュートリアルにも完全にアクセスできます。
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