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FlyPix AIとは？
FlyPix AIは、衛星・航空などの地理空間画像から対象物を自動で検出・解析できる地理空間AIプラットフォームです。ユーザーは画像内のオブジェクトを効率的に識別し、必要に応じて特定の対象物を見つけるためのAIモデルを自らトレーニングできます。検出結果は座標と結び付いた地理空間データとして扱えるため、地図上での可視化や面積・数量の把握、時系列の比較といった実務的な解析に役立ちます。AIや機械学習の事前知識は不要で、直感的な操作でプロジェクトを開始できる点が大きな特長です。広域データの客観的な解析を通じて、意思決定の迅速化や作業の再現性向上に寄与し、既存のGISワークフローにも組み込みやすい構成になっています。これにより、地理空間AIによるオブジェクト検出と画像解析を、より現場に近いスピードで実装・運用できます。
FlyPix AIの主な機能
- 地理空間画像におけるオブジェクトの自動検出・識別（物体検出と解析）
- 特定の対象物を見つけるためのカスタムAIモデルのトレーニング機能
- 検出結果を座標情報と紐づけて管理し、地図上での可視化に対応
- 直感的なインターフェースにより、AI・機械学習の専門知識がなくても操作可能
- アノテーションを含む学習用データの準備を支援するワークフロー
- 検出結果の集計・可視化によるレポーティング支援
- プロジェクト単位でのデータ整理と再現性の高い解析プロセスの運用
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Ultralytics AIとは？
Ultralytics AI は、コンピュータビジョンの実運用を支えるツール群を提供する企業です。ノーコードでモデルの作成・学習・デプロイまでを行える Ultralytics HUB と、物体検出・インスタンスセグメンテーション・画像分類などに対応する Ultralytics YOLO を中核に、現場で使えるビジョンAIの導入を容易にします。HUB ではデータセット管理や学習の可視化、モデルのバージョン管理を一貫して扱え、YOLO は高精度と推論速度を両立し、エッジからクラウドまで幅広く活用できます。コードを書かずにプロトタイプを素早く作りたい非エンジニアから、Python/CLI で細かく制御したい開発者まで、用途に応じた柔軟なワークフローを提供する点が特徴です。さらに、モデルのエクスポートや API 連携にも配慮され、ONNX などへの変換やデプロイ先に合わせた最適化が行いやすい設計です。PoC からスケール運用までの流れを短縮し、ビジネス現場での意思決定や自動化を後押しします。
Ultralytics AIの主な機能
- ノーコードの学習・推論環境（Ultralytics HUB）で、プロジェクト作成からデプロイまでを一貫管理
- 物体検出・インスタンスセグメンテーション・画像分類など主要なビジョンタスクに対応（Ultralytics YOLO）
- データセットのインポート、アノテーション管理、バージョン管理と実験トラッキングの可視化
- 学習の進捗モニタリング（学習曲線、評価指標、混同行列など）とモデル比較
- エッジ/クラウド向けの軽量・高速な推論と、用途に合わせたモデルサイズの選択
- モデルのエクスポート（例：ONNX など）や最適化により、既存システムやランタイムへ統合しやすい
- Python API / CLI によるスクリプト化と再現性の高い MLOps ワークフロー構築
- デプロイ後の評価・再学習を見据えた継続的改善サイクルの支援
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SAM 2 AIとは？
SAM 2 AI は、Meta の Segment Anything Model 2（SAM 2）を基盤とした、画像と動画にまたがってオブジェクトをピクセル単位で切り出すための統一モデルです。ユーザーはクリック／ボックス／マスクといった簡単な入力（プロンプト）を与えるだけで、あらゆるフレームから対象を素早く正確に選択できます。画像セグメンテーションと動画セグメンテーションの双方で高い精度を発揮し、フレームごとの手作業を減らしてアノテーションや編集ワークフローの効率化に寄与します。モデルはオープンソースとしてApache 2.0 ライセンスで公開されており、研究からプロダクションまで幅広い用途での導入・カスタマイズが可能です。軽微なプロンプトで高品質なマスクを得られるため、データセット作成、ロトスコーピング、領域抽出、背景除去などの処理を短時間で実行できます。また、既存のビジョンパイプラインやスクリプトから同一モデルを活用でき、画像・動画をまたいだ一貫したセグメンテーション体験を提供します。
SAM 2 AIの主な機能
- 画像・動画の統一セグメンテーション：同一モデルで静止画と動画フレームの両方に対応し、一貫した出力品質を実現。
- プロンプト可能な選択：クリック、バウンディングボックス、既存マスクなどの入力から対象オブジェクトを即時に抽出。
- 高速・高精度：少ない操作で高品質なピクセルレベルのマスクを生成し、作業時間を短縮。
- オープンソース（Apache 2.0）：商用利用を含む幅広い利用に適し、組み込みや拡張がしやすい。
- アノテーション効率化：半自動アノテーションを支援し、データセット作成や品質管理を加速。
- 連続フレーム処理に適合：動画内の連続フレームでも安定した領域抽出に活用可能。
- 統合しやすいワークフロー：スクリプトや既存ツールチェーンに取り込みやすく、自動化・バッチ処理に対応しやすい設計。
