自律走行車が軌道計画や障害物回避に深さ推定手法を使用する際には、その信頼性が重要です。したがって、深さ出力の品質を評価することは極めて重要な課題となります。本論文では、無人航空機（UAV）用途向けに設計された最先端の深さ推定手法であるM4Depthを、深さと不確実性の同時推定を行うための改良方法について示します。そのため、M4Depthによって生成される視差に関連する不確実性推定値を、深さに関連する不確実性推定値に変換するソリューションを提示し、それが標準的な確率的アプローチよりも優れていることを示します。我々は様々な公開データセットでの実験を通じて、提案手法がゼロショット転移でも一貫して高い性能を発揮することを確認しました。さらに、既存の多視点深さ推定手法と比較しても、提案手法は2.5倍速くかつ因果関係を持つにもかかわらず、多視点深さ推定ベンチマークで同様の性能を達成しており、魅力的な価値を提供しています。本手法のコードは https://github.com/michael-fonder/M4DepthU で公開されています。