Meta、SAM 3.1を公開──マルチプレキシングとグローバル推論でリアルタイム映像セグメンテーションを高速化

Metaは2026年3月27日、画像・動画セグメンテーションモデル「Segment Anything Model（SAM）」の最新バージョン「SAM 3.1」を公開した。マルチプレキシング技術とグローバル推論を新たに導入し、リアルタイム映像における物体検出・追跡の高速化とアクセシビリティの大幅な向上を実現している。

マルチプレキシングで推論速度を飛躍的に改善

SAM 3.1の最大の技術的進歩は、マルチプレキシング（多重化）アーキテクチャの導入にある。従来のSAMでは各フレームを個別に処理していたが、SAM 3.1では複数のセグメンテーションタスクを同時並行で処理する仕組みを採用した。これにより、リアルタイム映像処理における推論速度が大幅に向上し、遅延を最小化したストリーミング解析が可能になった。

グローバル推論──映像全体を俯瞰した追跡

もう一つの注目機能が「グローバル推論」だ。個別フレーム単位ではなく、映像シーケンス全体のコンテキストを考慮した物体追跡を行う。これにより、遮蔽（オクルージョン）や急激なカメラ移動といった従来のトラッカーが苦手とするシナリオでも、安定した追跡精度を維持できるようになった。

動画セグメンテーションの新たなベンチマーク

SAM 3.1は、動画セグメンテーション分野の新たなベンチマークとなることが見込まれている。同モデルはオープンソースで提供され、研究者やデベロッパーが自由に活用・改変できる。自動運転、監視カメラ映像解析、スポーツ中継のリアルタイム分析、医療画像の時系列追跡など、幅広い応用が期待されている。

SAMシリーズの進化

MetaはSAMシリーズをコンピュータビジョンの基盤技術として位置づけており、今回のアップデートにより産業応用のハードルがさらに下がることが期待される。

参考ソース：

• Meta AI Blog - SAM 3.1