YOLO26の紹介: 次世代のビジョンAI。
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ブログから

2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology DayにおけるUltralyticsの主なハイライト

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の振り返り:イベントでのデモ、ハイライト、および会話。
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Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake) におけるOpenVINOを用いたUltralytics YOLO26の高速化

Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake) におけるOpenVINOを用いたUltralytics YOLO26の高速化

Ultralytics YOLO26モデルをOpenVINOフォーマットにエクスポートし、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覧ください。
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CVPR 2026におけるUltralyticsの主要なハイライト

CVPR 2026におけるUltralyticsの主要なハイライト

デンバーで開催されたCVPR 2026におけるUltralyticsのハイライトを振り返ります。当社は展示や研究発表を行い、グローバルなコンピュータビジョンコミュニティと交流しました。
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Ultralytics’ first community meetup in Shenzhen, China

Ultralyticsの中国コミュニティミートアップ:機械学習への関心が世界で最も高い国での開催

Ultralyticsが中国・深圳で開催した初のコミュニティミートアップのハイライト:フルスタックなコンピュータビジョン・プラットフォームへと進化するYOLOと、中国のAIコミュニティの未来について。
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Alexis Schnitger and Abi Anderson at Embedded Vision Summit 2026

Embedded Vision Summit 2026におけるUltralyticsの主要なハイライト

Ultralyticsが参加したEmbedded Vision Summit 2026の様子をお届けします。イベントではUltralytics YOLO26を披露し、サンタクララのAIコミュニティと交流しました。
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Lisa Su on stage at the AMD Dev Day event in Shanghai

Ultralytics at AMD Dev Day Shanghai: ローカルAIとエージェントシステムの融合

AMD Dev Day ShanghaiでUltralyticsが共有するAMD AIに関する要点:ローカルAIデプロイメント、エージェントシステム、ROCm、Ryzen AI Max 395について。
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Ultralytics YOLO and DEEPX edge AI inference for Physical AI

Ultralytics YOLOがDEEPXと提携:フィジカルAIに向けたエッジAI推論

新しいDEEPXエクスポート統合により、NPU搭載エッジAIハードウェアでUltralytics YOLO推論を実現する方法を解説します。
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Exporting Ultralytics YOLO models on Ultralytics Platform

Ultralytics Platformを使用してUltralytics YOLOモデルをエクスポートする方法

Ultralytics Platformを使用して、ビジョンAIモデルを簡単にエクスポートしましょう。エッジ、モバイル、クラウドへのデプロイに向けて、数クリックでモデルを準備する方法を解説します。
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Detecting unsafe pallet stacking in a warehouse with Ultralytics YOLO26

Ultralytics YOLO26で危険なパレット積載を検出

Ultralytics YOLO26を使用して倉庫内の危険なパレット積載を検出し、安全性向上、リスク低減、効率的な運用維持を支援する方法を学びます。
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Polygon annotation with Ultralytics Platform

Ultralytics Platformによるポリゴンアノテーション・ガイド

ポリゴンアノテーションの概要、精密なオブジェクトセグメンテーションを実現する方法、そしてUltralytics Platformで簡単にアノテーションを作成する方法をご紹介します。
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Pablo Karnbaum, our Sales Director, at Hannover Messe 2026 in Germany

ドイツのHannover Messe 2026におけるUltralyticsの主要なハイライト

ドイツで開催されたHannover Messe 2026でのUltralyticsの活動を振り返ります。Ultralytics YOLOモデルがどのように産業用AIソリューションを推進しているかを紹介しました。
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PyTorch vs TensorFlow for computer vision projects

コンピュータビジョンプロジェクトにおけるPyTorchとTensorFlowの選択

コンピュータビジョンプロジェクトにおいてPyTorchとTensorFlowを比較し、ワークフローに最適なフレームワークを見極めましょう。
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Supervised vs unsupervised learning in computer vision

コンピュータビジョンにおける教師あり学習と教師なし学習の探究

コンピュータビジョンにおける教師あり学習と教師なし学習の違いを理解し、データとプロジェクト目標に最適なアプローチを選択する方法を学びます。
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Planogram compliance detection on a retail shelf with Ultralytics YOLO26

プラノグラムコンプライアンス検出のためのUltralytics YOLO26の利用

Ultralytics YOLO26のようなビジョンAIモデルを使用して、商品の誤配置を検出し、小売店の棚チェックを自動化するプラノグラムコンプライアンスシステムを構築する方法を学びます。
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Monitoring deployed computer vision models on Ultralytics Platform

Ultralytics Platformでデプロイ済みコンピュータビジョンモデルを監視

Ultralytics Platformを使用して本番環境でのコンピュータビジョンモデルを監視する方法を学びます。メトリクスの追跡、問題の検出、そして信頼性の向上を実現します。
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Camera-based vision inspection system on a production line

AIの専門知識なしで構築するカメラベースのビジョン検査システム

AIの専門知識がなくても、ラベル付けからデプロイまで、Ultralytics Platformを使用してカメラベースのビジョン検査システムを構築する方法をご紹介します。
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Comparing Ultralytics YOLO26, YOLO11, and YOLOv8 models

Ultralytics YOLO26 vs YOLO11 vs YOLOv8:どれを使うべきか?

Ultralytics YOLO26、Ultralytics YOLO11、Ultralytics YOLOv8を比較し、プロジェクトに最適なコンピュータビジョンモデルを選択しましょう。
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Picking a cloud GPU for vision AI training on Ultralytics Platform

Ultralytics PlatformでのビジョンAI学習に向けたクラウドGPU選択方法

データセットのサイズ、モデルの複雑さ、コストなどの要素に基づき、Ultralytics Platformでの学習に最適なクラウドGPUを選択する方法を学びます。
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Dedicated inference endpoints vs shared inference for deployment

デプロイのための専用推論エンドポイント vs 共有推論

共有推論よりもスケーラブルで低遅延なビジョンAIデプロイメントを実現するために、Ultralytics Platformで専用の推論エンドポイントを選択すべきタイミングを探ります。
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How Ultralytics Platform uses AI to automate annotation

Ultralytics PlatformによるAIアノテーション自動化の仕組み

Ultralytics PlatformがAIを活用してアノテーションを自動化し、大規模なデータセットを管理し、一貫性を向上させ、コンピュータビジョン開発を加速させる方法を紹介します。
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Bringing Ultralytics YOLO models to Axelera AI hardware for edge AI

エッジAIのためにUltralytics YOLOモデルをAxelera AIハードウェアで活用

効率的で高性能なエッジAIを実現するために、Axelera AIと協力したUltralytics Pythonパッケージでサポートされる新しいエクスポート統合についてご紹介します。
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Smart dataset management in computer vision with Ultralytics Platform

Ultralytics Platformを活用したコンピュータビジョンにおけるスマートデータセット管理

コンピュータビジョンプロジェクトのデータセット管理を改善するために、Ultralytics Platformを活用する方法を探ります。データセットの追跡、比較、改善を容易に行えます。
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Reasons why computer vision models fail in production

コンピュータビジョンモデルが本番環境で失敗する5つの理由

データミスマッチから遅延まで、コンピュータビジョンモデルが本番環境で失敗する理由を学び、現実世界のビジョンAIシステムでモデルのパフォーマンスを向上させる方法を探ります。
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Best object detection models for iOS apps on Apple Silicon chips

Apple siliconチップ搭載iOSアプリに最適なオブジェクト検出モデル

最高のオブジェクト検出モデルを使用して、よりスマートなiOSアプリを構築しましょう。iPhoneやiPadなどのiOSデバイスで、高速かつ正確なリアルタイムパフォーマンスを実現するモデルを紹介します。
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Deploying computer vision models with Ultralytics Platform

Ultralytics Platformがコンピュータビジョンモデルのデプロイを簡素化する仕組み

Ultralytics Platformが、テストから本番対応のAPIに至るまで、コンピュータビジョンモデルのデプロイメントに必要なすべてをどのように統合しているかをご覧ください。
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Training YOLO models faster with Ultralytics Platform

Ultralytics PlatformでYOLOモデルの学習を高速化する

データからデプロイへの道のりを加速するために構築されたエンドツーエンド環境であるUltralytics Platformを使って、YOLOモデルをより高速に学習させる方法を見つけましょう。
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Deploying computer vision models to any region with Ultralytics Platform

Ultralytics Platform: あらゆるリージョンへのコンピュータービジョンモデルのデプロイ

Ultralytics Platformの拡張性、高速性、柔軟性に優れたAIデプロイを活用して、コンピュータービジョンモデルをあらゆるリージョンにデプロイする方法を学びましょう。
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Image annotation editor in the Ultralytics Platform

Ultralytics Platformによる画像アノテーションの効率化

Ultralytics Platformにおける画像アノテーションについて、データセットのラベリング、アノテーションの管理、モデル用のデータ準備といった組み込みツールを含めて解説します。
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Ultralytics Platform combining five computer vision tools in one

Ultralytics Platform: 5つのツールを1つのコンピュータービジョンプラットフォームで

アノテーション、モデルトレーニング、テスト、デプロイメントのための5つのツールを1つのコンピュータービジョンプラットフォームに統合するUltralytics Platformの活用方法をご紹介します。
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Ultralytics at Embedded World 2026 showcasing YOLO26 on edge devices

Embedded World 2026におけるUltralyticsの主なハイライト

Embedded World 2026でのUltralyticsの体験を振り返り、エッジデバイスで動作するUltralytics YOLO26の様々なライブデモの様子をお届けします。
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2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology DayにおけるUltralyticsの主なハイライト

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よくある質問

  • はい。標準サポートに加え、UltralyticsではWeb、モバイル、クラウド製品へのYOLOの統合を必要とするチーム向けに、エンジニアリングサービスを提供しています。これにはモデルトレーニング、展開アーキテクチャ、特注ソリューションが含まれます。要件について相談し、見積もりを得るにはセールス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、展開、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、エンタープライズプランをご利用の場合は専用のサポートチャネルを通じてお問い合わせください。

  • コミュニティサポートの場合、応答時間はフォーラムやGitHubでのアクティビティによって異なりますが、当社のチームは24時間以内にGitHubのIssueに対応することを目指しています。エンタープライズ顧客は、組織の規模とニーズに合わせて調整された、契約上のSLAで定義された保証付きの応答時間を受けることができます。

  • エンタープライズ顧客には、専任のSE/CSM、専用のSlackチャネル、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伴う構造化されたオンボーディング、プロジェクトイネーブルメントサポート、および四半期ごとのビジネスレビューが提供されます。これは、初日から当社チームへの直接的な連絡ルートを必要とする、Ultralyticsを大規模に運用する組織向けに設計されています。貴社に最適なプランについて相談するにはセールスチーム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。これは、質問したり、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ることができる活発なフォーラムです。また、アノテーションから展開までを網羅するUltralyticsのドキュメント、GitHub、ビデオチュートリアルにも完全にアクセスできます。