Ultralytics

Ultralyticsとは？

Ultralyticsは、オープンソースのPythonパッケージとして配布されるリアルタイム視覚モデル群「Ultralytics YOLO」と、データセットのラベル付け、クラウドGPUでのYOLOモデル学習、ホスト型エンドポイントへのデプロイを行うブラウザベースのコンピュータビジョンプラットフォーム「Ultralytics Platform」を手がける企業です。

利用規約は2つのサービスを定義しています。1つはオープンソースまたは商用のライセンス条件で提供されるコンピュータビジョンモデルと関連ツールであるUltralytics YOLO Models、もう1つはデータセット管理、モデル学習、アノテーション、デプロイのためのクラウドベースのSaaS環境であるUltralytics Platformです。規約は両者を、それぞれ独自の価格・ライセンス体系を持つ別個の製品ラインとして扱っています。契約主体は、デラウェア州で設立された法人Ultralytics, Inc.です。

実際には、Platformの計算リソースへの支払いと、クローズドソースのソフトウェアをリリースしてよいかどうかは別問題です。

主な機能

YOLOモデルとPythonパッケージ

• 7つのタスクと6つのモード：パッケージは物体検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、深度推定、分類、姿勢推定、回転バウンディングボックス（OBB）に対応し、どのモデルも学習、検証、予測、エクスポート、トラッキング、ベンチマークに使えます。
• 現行リリースのYOLO26：Ultralyticsが最新のモデルファミリーと説明するYOLO26は2026年1月にリリースされ、ネイティブのエンドツーエンド推論が加わりました。
• 任意のNMSなし出力：nms=Falseを指定すると、別途の非最大値抑制（NMS）処理を挟まないエンドツーエンド推論が使えますが、デフォルトの経路は精度のため引き続きNMSを使います。
• 公開ベンチマーク：5つの検出サイズで、YOLO26はCOCOで40.9-57.5 mAP、TensorRTを使ったT4 GPUで1.7-11.8 msのレイテンシと報告されていますが、数値は独立テストではなくUltralytics自身の論文によるものです。

Ultralytics Platform

• スマートアノテーション：アノテーションエディタは6種類のタスクに対応し、スマートアノテーションではSAM 2.1、SAM 3またはSAM 3.1（デフォルト）、自分でファインチューニングしたYOLOモデル、クラスプロンプト型モデルを使えます。後者には、自分のプロバイダーキーを追加すると、OpenAI、Anthropic、Googleなどのプロバイダーの有料視覚モデルも含まれます。
• クラウドGPU学習：クラウド学習では全プランで24種類のGPUを利用でき、ProまたはEnterpriseではB200とB300が加わって26種類になり、指標と費用見積もりをリアルタイムで表示します。
• リモート学習：リモート学習では、自前のハードウェアで学習しつつ指標をPlatformへストリーミングで送り返せます。
• エクスポート：学習済みモデルは、ONNX、TensorRT、CoreML、LiteRT、Hailo、Ascendを含む22種類のデプロイ形式にエクスポートできます。
• 専用エンドポイント：各専用エンドポイントは独自のURLとモニタリングを備えたシングルテナントのサービスで、42のデプロイリージョンのいずれにも配置できます。
• Agents：Agentsのワークフローは、モデル、条件、データセット収集、Slackアラート、Webhookをつなぎます。

両者は重なります。パッケージだけでも自分のマシンで学習とエクスポートができ、Platformはラベル付け、GPU、エンドポイントをホストします。

ガイド

パッケージで最初の予測を実行する

1. PyTorch 1.8以降を入れたPython 3.8+の環境で、pip install -U ultralyticsでパッケージをインストールまたは更新します。
2. yolo predict model=yolo26n.ptを実行します。事前学習済みの重みが自動でダウンロードされ、同梱の2枚のサンプル画像でモデルが動き、アノテーション付き結果の保存先をコマンドが出力します。
3. source=に自分の画像、動画、フォルダ、URL、ストリーム、またはWebカメラ（source=0）を指定すると、同じモデルを自分のデータで実行できます。

Ultralytics Platformで学習してデプロイする

1. platform.ultralytics.com でアカウントを作成し、オンボーディング中にデータリージョン（US、EU、AP）を選びます。
2. サイドバーでAnnotateを開き、データセットをアップロードしてラベルを付けます。
3. プロジェクトを作成し、クラウドGPUで学習を開始します。
4. ブラウザでモデルをテストしてから、専用エンドポイントにデプロイします。

Ultralyticsの活用事例

Ultralyticsは製造、医療、自動車、農業、小売、物流の各分野向けにモデルを売り込み、代表的な用途として外観検査、医用画像、リアルタイム物体検出、顔認識などを挙げています。公開された顧客事例が実運用の姿を示しています。

• 鉱山のコンベヤー点検：Ultralyticsが公開したケーススタディによると、SK Godeliusはベルトコンベヤーに沿って歩くロボットにYOLOモデルを使い、欠落、停止、過熱したローラーを検出して知らせます。
• 報告された点検結果：同じケーススタディでは、システムが導入全体で3,400件を超える異常を検出し、そのうち900件超が重大と分類されたとしています。
• 食品の盛り付けロボット：別のベンダー事例では、Chef Roboticsが生産ラインでトレーと食材の検出とセグメンテーションにYOLOを使っており、食品の過剰盛り付けが9.19%から3.05%に下がったと報告しているといいます。

これらの数値はベンダーの公表値で独立に測定されたものではなく、どちらも商用製品に組み込まれたカスタム検出器を扱っています。まさにEnterprise Licenseが想定する状況です。

対象ユーザー

• 研究者、学生、オープンソースプロジェクト：Ultralyticsによると、AGPL-3.0は学術研究、授業の課題、個人プロジェクト、ソースコード全体を公開できるオープンソースアプリケーションに適しています。
• コードを非公開にしたい企業：プロジェクト全体をオープンソース化せずにUltralytics YOLOを使うにはEnterprise Licenseが必要で、これには社内業務ツール、商用製品、SaaSのバックエンド、組み込み機器が含まれます。
• 個人、小規模チーム、より大きな組織：UltralyticsはFreeを使い始めの個人向け、Proをプロフェッショナルや小規模チーム向け、Enterpriseを無制限の学習とストレージ、オンプレミス展開、SSO/SAML、専任サポートを必要とする組織向けと位置づけています。

見積もり制のライセンスに予算を割けないクローズドソースのチームには不向きです。

プラットフォーム

• Webアプリとデータ所在地：各Platformアカウントは、データセット、モデル、マネージド学習データを、オンボーディング時に選んだ3つのリージョンのいずれか、米国（アイオワ）、EU（ベルギー）、アジア太平洋（台湾）に保管します。
• Pythonパッケージ：pipのほか、conda install -c conda-forge ultralyticsでconda-forgeからもインストールできます。
• エッジとモバイル向け：エクスポートしたモデルは、ONNX、TensorRT、CoreML、TFLiteなどの形式で、NVIDIA Jetson、Raspberry Pi、スマートフォンといったエッジハードウェアを対象にできます。
• iPhoneとiPad：iOS 16.0以降に対応した無料のUltralytics YOLOアプリは、Apple Neural Engineを通じて検出、セグメンテーション、姿勢推定、分類、OBBのモデルをデバイス上で実行します。
• API：REST APIにより、自動化やCI/CDパイプラインからPlatformの機能にプログラムでアクセスできます。
• 連携：連携機能はPlatformをクラウドストレージ、外部のアノテーションツール、Slackにつなぎます。
• クラウドストレージのデータセット：Google Cloud Storage、Amazon S3、Azure Blob Storageのデータセットを使うにはProまたはEnterpriseが必要です。

価格

ソフトウェアライセンスは、以下のFree、Pro、EnterpriseのPlatformプランとは別料金です。

Proは年額1シートあたり$290でも販売され、月払いより約17%安く、1シートあたり$30のクレジットは暦月ごとに付与されます。Freeの登録クレジットは$5で、一般消費者向けではないドメインの会社用メールアドレスで登録するか、後から認証すると$25に増えます。このボーナスは1アカウントにつき1回だけです。Proの月次クレジットは繰り越せず、請求サイクルの区切りごとに失効しますが、チャージで購入したクレジットは失効しません。

従量課金のコンピューティング

• GPU料金：クラウドGPUは1時間あたり$0.24からの時間課金で、Freeアカウントは1時間あたり最大$4.39のカードまで使え、ProとEnterpriseでは1時間あたり$7.39まで広がります。Ultralyticsは、マークアップ、最低料金、利用コミットメントはないとしています。
• 一括アノテーション：一括アノテーションの料金は画像1,000枚あたり$1.00で、1回の実行につき最低$0.01です。
• エンドポイント：1 vCPU・2 GiBのデフォルトのエンドポイントサイズは無料で、アイドル時はゼロまで縮小します。カスタムサイズはウォームインスタンスを1つ維持し、準備完了から停止までアイドル時間も含めて時間単位で課金されます。
• 残高のマイナス：従量利用で残高がゼロを下回ると、実行中のクラウド学習ジョブは停止し、残高がプラスに戻るまで新しいジョブを開始できませんが、デプロイは動き続けます。
• 失敗したジョブ：クラウドGPUが起動した後は、ジョブが失敗またはキャンセルされても経過したGPU時間分が課金されますが、計算開始前の検証や起動の失敗にはGPU料金がかかりません。
• 解約：Proを解約しても請求期間の終わりまでは機能が使え、月次クレジットは解約時点で停止します。ワークスペースがFreeに戻ると、オーナー以外のチームメンバーは全員削除されます。

ライセンス費用

FreeとProのプランはAGPL-3.0の下で運用されます。独自のクローズドソース展開向けのYOLO商用ライセンスはEnterprise Licenseで、Enterpriseプランに含まれています。EnterpriseプランはUltralyticsのチームがプロビジョニングし、Enterprise LicenseにSSO/SAML、オンプレミスのデータとコンピューティング、カスタムSLAをセットにしています。Enterprise Licenseは個別見積もりで、申請フォームを通じて各組織の規模とユースケースに合わせて設定されます。Enterprise Software License Termsでは、ライセンス期間は1年で、いずれかの当事者が期間終了の少なくとも45日前までに書面で通知しない限り、1年単位で自動更新されます。

Ultralyticsの代替ツール

• Roboflow（ホスト型プラットフォーム）：Roboflowは、月10クレジット付きで$0のFree Tierと、月払いで月額$39のCoreプランを掲載しています。
• Roboflowのラベル付け：Roboflowはビジョンのユースケースを1つのプラットフォームで構築、デプロイ、監視できると打ち出しており、Label Assist、Smart Polygon、Box Prompting、Auto LabelといったAIラベル付けツールはクレジットを消費します。
• Detectron2（オープンソースライブラリ）：メンテナーはDetectron2を、最先端の検出・セグメンテーションアルゴリズム向けのFacebook AI Researchの次世代ライブラリと説明しています。
• Detectron2のライセンス：Detectron2はApache 2.0ライセンスで公開されています。

Ultralytics Platformにより近いのはRoboflowで、Detectron2が意味を持つのは主に、ツールではなくライセンスが乗り換えの理由になる場合です。

制限事項

ライセンス上の義務

• AGPLの適用範囲：プロジェクト全体をAGPL-3.0でオープンソース化するか、Enterprise Licenseを取得するかという選択は、独自モデルをゼロから学習する場合、事前学習済みの重みを使わない場合、YOLOを社内やR&Dだけで使う場合、SaaSプラットフォームやAPIの裏側にデプロイする場合にも当てはまります。
• 学習したモデル：Ultralytics YOLOで学習したモデルは、デフォルトでAGPL-3.0の対象になります。このライセンスは学習コードと、それが生み出すモデルの両方を対象とすると説明されているためです。
• 下流プロジェクト：2024年3月、MITライセンスのオープンソースプロジェクトFrigateのメンテナーは、UltralyticsからFrigateはMITライセンスであるためAGPL-3.0に違反していると言われたこと、そしてプロジェクトにはUltralyticsのAGPLライセンスのモデル、コード、コンテンツへのいかなる言及も含められないことを書いています。
• ライセンスの失効：Enterprise Licenseを更新しない場合、書面で別段の合意がない限り、販売済みの製品はライセンス上の権利を保持しますが、未販売の製品は配布を停止し、社内製品はアーカイブしてソフトウェアの使用をやめなければなりません。

データ、コンプライアンス、コンテンツのルール

• 固定のデータリージョン：アカウント作成後はデータリージョンを自分で変更できないため、移行はサポートへの依頼が必要です。
• 医療データ：サービスは保護対象保健情報（PHI）向けに設計されていません。事業提携契約なしにPHIをアップロードしてはならず、その契約を結べる可能性があるのはEnterpriseの顧客だけです。
• 生体情報の同意：規約は、明示的な同意なしに第三者の肖像、生体データ、識別可能な画像の処理を禁じており、同意していない人の顔認識や歩容分析も含まれます。

運用と整合性

• コールドスタート：ゼロまで縮小したエンドポイントは、最初のリクエストに応答するまで最大で約1分かかることがあります。
• リクエスト制限：Platform API経由で送る予測は毎分20リクエストに制限されます。エンドポイントを直接呼び出すとこの制限を通りませんが、単一インスタンスで動き、32 MBを超えるリクエストボディは拒否されます。
• サプライチェーン事件：2024年12月の独立したセキュリティ報道は、PyPIに公開されたultralyticsのバージョン8.3.41と8.3.42が侵害され、暗号資産マイニングプログラムの展開に使われたことを記録しています。創業者はこれらを取り下げてクリーンな8.3.43に置き換えたと述べ、その後の更新ではユーザー報告を引用して、攻撃がバージョン8.3.45と8.3.46でも続いているように見えるとしています。
• 数値の不一致：ホームページのFAQのある回答はモデルを世界43リージョンにデプロイできるとしていますが、料金表とドキュメントでは42です。
• エクスポート形式の数：料金ページのFAQのある回答も全21形式へのエクスポートに触れていますが、プランカードとドキュメントでは22形式です。

プライバシーとデータの権利

• 所有権：データをアップロードすると、サービスの運営と提供に限定したライセンスをUltralyticsに付与し、規約はアップロードしたものに対するユーザーの所有権は影響を受けないとしています。
• 公開データセット：Community機能を通じて公開したものはすべて第三者が利用できるようになり、Ultralyticsや他者が機械学習モデルの学習を含むあらゆる合法的な目的に使う可能性があります。
• 非公開コンテンツ：Platformにアップロードされた顧客コンテンツについて、プライバシーポリシーはUltralyticsを、学習、アノテーション、モデル実行などのサービスを提供するためにデータセット、画像、動画、アノテーションを扱う処理者と説明しています。
• Enterprise向けの保護：Enterpriseの顧客には、事前の書面による同意なしに、Ultralyticsが顧客のデータセット、モデルの重み、その他の提出物を自社のモデルや製品の学習、ファインチューニング、改善に使わないという契約上の約束が追加されます。ただし、集計・匿名化されたアカウント活動データはこの制限の対象外です。
• パッケージのテレメトリ：オープンソースのパッケージはデフォルトで匿名化された利用分析データを送信し、sentry-sdkパッケージが導入済みならクラッシュレポートも送ります。sync=Falseを設定すると、Google AnalyticsやSentryへのデータ送信が止まります。
• 画像：Ultralyticsは、パッケージが学習用や推論用の画像を収集、処理、閲覧しないと述べています。
• 認証：すべてのPlatformプランがISO/IEC 27001:2022認証とSOC 2 Type I監査の対象で、EnterpriseではカスタムSLAが追加されます。

よくある質問

Q1. 無料トライアルはありますか？クレジットカードは必要ですか？

Freeプランがトライアルの役割を果たします。前述の登録クレジットが含まれ、開始時にクレジットカードは不要です。

Q2. 請求サイクルの途中でプランを変更できますか？

はい。アップグレードはすぐに反映され、ダウングレードは次の請求サイクルの開始時から適用されます。

Q3. Platformで学習したモデルはダウンロードできますか？

はい。各モデルページで.ptの重みをダウンロードでき、Exportタブには完了したすべてのエクスポート形式が保存されています。

Q4. YOLO27はもう使えますか？

まだです。YOLO27は最終的な研究開発段階にあり、モデルは提供されておらず、リリース日も決まっていません。