YOLOとは？仕組みやメリット・デメリット、実装方法まで徹底解説

WEELメディア事業部AIライターの2scです。

みなさん、「YOLO」はご存知ですか？

YOLOはリアルタイムで画像の位置と名前が推定できるディープラーニング技術。画像分析の分野にパラダイムシフトを起こした超すごい技術で、すでに私たちの身近なところでも使われ始めています。

当記事では、そんなYOLOを徹底解説。そのしくみ・メリット・デメリットから、Pythonでの使い方まで余すところなくお伝えしていきます。

完読いただくと、YOLOとストリーミングカメラで、いろいろ作ってみたくなるかも……
ぜひぜひ、最後までお読みください！

「YOLO」とは？

「YOLO」は、AIモデルを使った画像分析（映像分析）の手法の一つ。厳密には、画像分析のなかでも、ある物体について画像中での位置を探し出すタスク「物体検出」へのアプローチです。（※1）

このYOLOは現役の手法で「物体検出の代表格」といっても過言ではありません。その理由にあたる特徴・すごいところはというと……

● YOLO以前の手法に比べて、しくみがシンプルで処理も高速
● 入力した画像について、一瞬で複数の物体を検出可能
● 検出した物体について、バウンディングボックス・クラス（物体の名前）・信頼度を出力
● 2016年登場の初代v1から現行版までバージョンアップを続けている
　（2024年9月時点の最新版はv10）

以上のとおり。その活躍の場は小売店から生産ライン、医療現場まで多岐に渡ります。

ちなみに、YOLOの名前自体は「You Only Look Once（見るのは一度だけ）」の略称。後述するしくみを表していて、英語のスラング「You Only live Once（人生一度きり）」のもじりにもなっています。

YOLOの仕組み

YOLOの処理速度は、それまでの物体検出の手法と比べてはるかに高速です。その秘訣は、YOLOに採用された革新的なしくみにあります。

まず、YOLO以前の物体検出では……

以上のとおり1.物体を検出して、2.別のAIモデルで物体を識別するという2ステップを踏む必要がありました。

対して、YOLOでは物体の検出から識別までを1つのディープラーニングモデル（CNN）が担います。具体的にはは……

以上の流れをすべて、1つのAIモデルで完結させてしまうというわけです。

結果として、YOLOでは高速処理が実現。なんと、リアルタイムでの物体検出が実現しています。

なお、AIモデルの学習データの集め方について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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YOLOのメリット

1つのAIモデルで物体の検出から識別までをこなすYOLOには、下記4点のメリットがあります。

• リアルタイムでの物体検出が可能
• 高精度
• 導入が容易
• 一般化が可能

以下、それぞれについて詳しくみていきましょう！

リアルタイムでの物体検出が可能

画像を小分けにして1つのAIモデルで素早く処理を行うYOLOなら、リアルタイムでの物体検出が行えます。

そのため、従来の手法では難しかったストリーミングカメラとの連携が実現。各種監視カメラや自動車のADAS（先進運転支援システム）への組み込みが可能となっています。

高精度

従来の手法と異なり、YOLOでは背景も含めて包括的に画像を分析します。そのため物体検出・識別の精度が大幅UP。あらゆる用途での使い勝手が向上しています。

導入が容易

個人から企業まで、誰でも簡単に導入・利用できるのもYOLOの強みです。

というのも、YOLOはオープンソースソフトウェアのため、完全無料で使用可能。さらに全バージョンで「AGPL-3.0ライセンス」を採用しているため、下表のとおり商用利用まで自由にできてしまうんです。

また「pip install」で使えるPython用のライブラリも出ていて、こちらなら……

• トレーニング済みのYOLOモデルの利用
• YOLOモデルのカスタマイズ
• YOLOモデルを使った物体検出システムの構築

が簡単に始められます。

一般化が可能

ディープラーニングモデルを採用したYOLOは、物体の特徴まで捉えます。そのため、学習範囲外の物体に対しても検出・識別（一般化）も可能。具体的には……

• 本物の花の画像を学習させた状態で、花のイラストを識別させる
• 学習範囲外のニホンアナグマを識別させる（後述）

といったことができてしまいます。

なお、YOLOの学習データの下処理について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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YOLOのデメリット

革新的なYOLOですが、デメリットも存在します。それは……

• 密集した物体の同時識別が苦手
• 小さい物体の検出も苦手

こちらの2点です。以下、順を追って詳しくみていきましょう！

密集した物体の同時識別が苦手

YOLOは密集した複数の物体を同時に検出・識別することが苦手。その原因は、画像を細かい区画（グリッドセル）に分けてから分析する、というしくみにあります。実はこのしくみには……

● 分割した1区画内で、検出できる物体の数は2つまで
● 分割した1区画内で、名前を識別できる物体の数は1つまで

という制約があるんです。

そのためYOLOで密集した物体を識別する際には、縮尺を変えたり、物体同士の密度を下げたりといった工夫が必要になるでしょう。

小さい物体の検出も苦手

YOLOは小さい物体に対しても、検出精度が落ちてしまいます。こちらは高解像度の画像を用意したり、画像を拡大したりすることで克服が可能です。

YOLOによる物体検出をPythonで実践！

ここからは、Google ColaboratoryのPython環境上でYOLOを使ってみて、その使い方から性能までを実演していきます。それでは早速、物体検出の前の下準備から、始めていきましょう！

下準備

今回はGoogle ColaboratoryのPython環境上で、YOLOの最新版「YOLOv10」を動かしてみます。

初めに、YOLOを使うにあたって必要な環境・ライブラリは……

以上のとおり。こちらは適宜ご用意ください。

続いて、肝心のYOLOですが、今回はトレーニング済みのYOLOモデルが使えるオールインワンのPythonライブラリ「Ultralytics」から用意します。こちらは……

あわせて読みたい

ホーム ディスカバー Ultralytics YOLOv8 – 最新のリアルタイム物体検出と画像セグメンテーション。その機能を学び、プロジェクトでその可能性を最大限に引き出します。

!pip install ultralytics

以上のソースコードを実行するだけでインストールが可能！実行後、以下のような画面になれば、インストール成功です。

Ultralyticsライブラリのインストール後はお待ちかね、YOLOモデルのロードになります。今回はすぐに使えるトレーニング済み（pretrained）の最新版「YOLOv10」を使いますので……

#YOLOv10-Nをロード
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolov10n.pt")

以上を実行しましょう。実行してみると……

ロードが完了して、いつでもYOLOが使えるようになります。

最後に、物体検出させたい画像をGoogle Colabにアップロードします。こちらは「content」ディレクトリ内に新しくファイルを作って画像を格納しておくと、後のコーディングが楽です。今回は……

このように「images」という名前でフォルダを作ってみました！

それでは次項から、YOLOでの物体検出を試していきましょう。

物体検出

ここからは、実際にYOLOを使って物体検出を試していきます。手始めに、物体検出用のソースコードを下記の関数にまとめて、使いやすくしましょう！

#画像フォルダをカレントディレクトリに指定
%cd images
#YOLOの一連コードを関数化
def detect_objects_in_image(model, image_path):
    results = model(image_path)
    return results

あとは、下記のソースコードを実行するだけで結果が得られます。

#画像の読み込み
image_path = '画像ファイル名.jpg'
results = detect_objects_in_image(model, image_path)

ここからさらに、バウンディングボックス・クラス（物体の名前）・信頼度を画像上に表示させたい場合は……

#バウンディングボックスの表示
import cv2
import numpy as np
from google.colab.patches import cv2_imshow

def visualize_results(image_path, results):
    img = cv2.imread(image_path)
    for r in results:
        boxes = r.boxes
        for box in boxes:
            x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0]
            cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(img, f"{r.names[int(box.cls.item())]}", (int(x1), int(y1)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0,255,0), 2)
            cv2.putText(img, f"{box.conf}", (int(x1)+300, int(y1)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0,255,0), 2)

    cv2_imshow(img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 使用例
visualize_results(image_path, results)

以上を付け加えることで準備完了です。それでは早速、下記の画像3枚でYOLOの実力をみていきましょう！

まずは、1枚目「猫がお腹を見せて寝そべっている写真」をYOLOに読み込ませてみます。その結果は……

以上のとおりで、猫の検出・識別に成功しました。ただ、猫を「犬」としてもカウントしていたり、落ち葉を「フリスビー」と誤認していたりと細かな粗も目立ちます。このあたりは、さらなるトレーニングが必要そうですね。

さて、気を取り直して2枚目「ニホンアナグマの写真」もYOLOに読み込んでもらいましょう！YOLOv10はニホンアナグマを知らないはずですが、その結果はいかに……

見事、YOLOはニホンアナグマに対して、アドリブで「クマ」と識別してくれました。ディープラーニングならではの汎用性・余裕が生きていますね。

最後に、3枚目「ソファーの上で猫が寝そべっている写真」でも、YOLOの実力を試してみます。気になる結果は……

お見事です！「猫」に加え、なんと「ソファー（couch）」まで検出・識別してくれています。専用のトレーニングをしていない状態でここまで識別できるとは……YOLO、恐るべしですね。

YOLOの活用・応用事例

リアルタイムで高精度な物体検出ができるYOLOは、幅広い分野での活躍が見込まれています。代表的な活用・応用事例を挙げると……

• 自動車の運転支援・自動運転
  • 信号機の検出・色の識別（※3）
  • 道路標識（停止線・ダイヤマーク）の検出・識別（※4）
• 製造ラインの異常検知
  • 積層信号灯（パトランプ）の光色の検出・識別（※5）
  • 牛の柄による個体識別（※6）
  • 鶏の行動パターン識別（※6）
• 医療での画像診断
  • エコー画像の異常所見の検出（※7）
• 人流計測
  • 観光地での人流の分析（※8）
  • 災害対策への応用（※8）
• 商品管理
  • 商品棚の欠品の検出（※9、10）
• セキュリティ・防犯対策
  • 不審人物の検出（※11）

以上のとおり。その他、合成データを活用したトレーニングの効率化にも注目が集まっています。（※10）

工夫次第でいろいろできちゃう……かもしれませんね。

なお、合成データについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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生成AIによる合成データとは？そのメリットと具体的な使い方を徹底解説 | WEEL 生成AIで合成データを活用し、システム開発やデータ分析の効率を向上。具体例とメリットを紹介します。

「YOLO」ならリアルタイム&高精度の物体検出が実現！

当記事では、ディープラーニングを応用した物体検出の手法「YOLO」について解説しました。

ここまで述べてきたとおり、物体の検出から識別までを1つのAIモデルでこなすYOLOには……

● リアルタイムでの物体検出が可能
● 高精度
● 導入が容易
● 一般化が可能

以上のメリットが存在。製造業/ 小売業 / 観光業…etc.幅広い分野で、活躍が見込まれています。

比較的簡単に使えますのでぜひぜひ、一度その実力を体感してみてくださいね。

最後に

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