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# プロジェクトを作成する

## 概要

モデルを学習する前に、Project を作成する必要があります。

Project には画像とアノテーションが含まれます。これらのデータは、データをその時点で固定したスナップショットであるデータセットバージョンに変換できます。バージョンはその後、モデルの学習に使用できます。

## Web アプリ

### Project を作成する

まず Roboflow ダッシュボードに移動します。次に、「Create New Project」をクリックします:

<figure><img src="/files/b8653f7e9724f068081f16dd4681123197e259ef" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

新しいプロジェクトを作成できるページに移動します:

<figure><img src="/files/58b05f6a5aa7c109700a3ccabd1f630e73f02d66" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

このページで入力する必要があるもの:

1. **プロジェクトタイプ**.
   1. ***物体検出***: 画像内の物体の位置を見つけます。
   2. ***単一ラベル分類***: 限られたカテゴリセットから、画像にラベルを割り当てます。
   3. ***マルチラベル分類***: 限られたカテゴリセットから、画像に関連する任意の数のラベルを割り当てます。
   4. ***インスタンスセグメンテーション***: ピクセルレベルで、画像内の物体の位置を見つけます。
   5. ***セマンティックセグメンテーション***: ピクセルレベルで、画像内の物体の位置を見つけ、検出された各物体に一意の参照を作成します。
   6. ***キーポイント検出***: 画像内の物体とそのキーポイントの位置を見つけます。一般に物体の姿勢を判定するために使用されます。
2. **プロジェクト名:** プロジェクトの名前。
3. **アノテーショングループ:** 画像で検出する対象を分類するラベル（例: 「チェスの駒」、「車両」、「欠陥」）。同じアノテーショングループを共有するプロジェクトは、クラス一覧とアノテーションも共有します。詳しくは [アノテーショングループ](/datasets/ja/anotshon/annotation-groups.md) をご覧ください。

これらの値を指定したら、フォームを送信してプロジェクトを作成します。

*別の種類の対応済みプロジェクトを見たい場合は、プロジェクトタイプのドロップダウンからそのオプションを選択して、関心を示すことができます。*

{% hint style="info" %}
無料プランをご利用の場合、データセットとモデルは [Roboflow Universe で利用できます](/datasets/ja/universe/universe/what-is-roboflow-universe.md)。有料プランをご利用の場合は、非公開プロジェクトを作成できます。非公開プロジェクトはワークスペースからのみアクセスでき、公開されることはありません。
{% endhint %}

### Agent から Project を作成する

Project を作成できます [Roboflow Agent](https://docs.roboflow.com/agents/roboflow-agent) チャットを離れずに作成できます。「+」タブを開き、「Create a New Asset」ページで「New Model」をクリックします。同じフォームがタブ内に開き、プロジェクトタイプの選択欄とその他の項目が表示されます。

Project が作成されると、そのタブはその Project のビューに切り替わります。

## HTTP API

<mark style="color:緑;">`POST`</mark> `/:workspace/projects`

ワークスペースにプロジェクトを作成します。

**リクエスト例**

```bash
curl -X POST "https://api.roboflow.com/my-workspace/projects?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY" \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "name": "サメのデータセット",
    "type": "object-detection",
    "annotation": "サメ",
    "license": "MIT"
  }'
```

**ボディ**

<table data-search="false"><thead><tr><th width="160">名前</th><th width="120">型</th><th>説明</th><th data-type="checkbox">必須</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>name</code></td><td>string</td><td>プロジェクトの表示名です。URL スラッグはこれから自動生成されます。</td><td>true</td></tr><tr><td><code>type</code></td><td>string</td><td>プロジェクトタイプ。以下のいずれか: <code>object-detection</code>, <code>single-label-classification</code>, <code>multi-label-classification</code>, <code>instance-segmentation</code>, <code>semantic-segmentation</code>, <code>keypoint-detection</code>.</td><td>true</td></tr><tr><td><code>annotation</code></td><td>string</td><td>アノテーションのグループ - 何をラベル付けしているかを表す名詞（例: <code>"sharks"</code>, <code>"defects"</code>).</td><td>true</td></tr><tr><td><code>license</code></td><td>string</td><td>プロジェクトのライセンス。公開済みでないワークスペースでは必須です。使用可能な値: <code>Public Domain</code>, <code>MIT</code>, <code>CC BY 4.0</code>, <code>BY-NC-SA 4.0</code>, <code>OBdL v1.0</code>, <code>Private</code> （有料プランのみ）。</td><td>false</td></tr><tr><td><code>group</code></td><td>string</td><td>このプロジェクトを配置するプロジェクトフォルダーの ID。詳しくは <a href="/pages/93de1cbc053678a533f43efabc528604cf70cd2f#http-api">プロジェクトフォルダーの管理</a>.</td><td>false</td></tr></tbody></table>

**レスポンス例**

```json
{
    "id": "my-workspace/sharks-dataset",
    "type": "object-detection",
    "name": "サメのデータセット",
    "created": 1688739471567,
    "updated": 1688739471567,
    "images": 0,
    "unannotated": 0,
    "annotation": "サメ",
    "versions": 0,
    "public": false,
    "splits": {},
    "colors": {},
    "classes": {},
    "icon": null
}
```

必要なスコープ: `project:create`.

## Python SDK

`Workspace.create_project()` ワークスペースに新しいプロジェクトを作成し、次を返します: `Project` その後画像をアップロードできるオブジェクト。

```python
import roboflow

rf = roboflow.Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY")

project = rf.workspace().create_project(
    project_name="花検出器",
    project_type="object-detection",
    project_license="MIT",
    annotation="花",
)
print(project.id)
```

### パラメータ

* `project_name` （str）- 表示名です。URL スラッグはこれから自動生成されます。
* `project_type` （str）- 以下のいずれか:
  * `object-detection`
  * `single-label-classification`
  * `multi-label-classification`
  * `instance-segmentation`
  * `semantic-segmentation`
  * `keypoint-detection`
* `project_license` （str）- 次に設定します `"Private"` 非公開プロジェクト用（有料プランのみ）。公開ライセンスの値には次が含まれます `"MIT"`, `"CC BY 4.0"`, `"Public Domain"`など。完全な一覧は Web アプリのプロジェクト作成フォームをご覧ください。
* `annotation` （str）- アノテーショングループ: 何をラベル付けしているかを表す名詞（`"flowers"`, `"vehicles"`, `"defects"`）ラベリング UI のプロンプトで使用されます。

## CLI

コマンドラインから新しいプロジェクトを作成できます。

### コマンド

```bash
roboflow project create <name> --type <project-type>
```

#### オプション

| フラグ            | 説明                           |
| -------------- | ---------------------------- |
| `--type`       | プロジェクトタイプ（必須）。対応タイプは以下を参照    |
| `--license`    | プロジェクトのライセンス（任意）             |
| `--annotation` | アノテーショングループ名（任意。既定値はプロジェクト名） |

#### 対応プロジェクトタイプ

* `object-detection`
* `single-label-classification`
* `multi-label-classification`
* `instance-segmentation`
* `semantic-segmentation`
* `keypoint-detection`

### 例

物体検出プロジェクトを作成する:

```bash
roboflow project create my-detector --type object-detection
```

分類プロジェクトを作成する:

```bash
roboflow project create breed-classifier --type single-label-classification
```

### JSON 出力

```bash
roboflow project create my-detector --type object-detection --json
```

```json
{
  "status": "created",
  "project": "my-detector",
  "type": "object-detection",
  "workspace": "my-workspace"
}
```

## MCP サーバー

AI エージェントを接続すると [MCP サーバー](https://docs.roboflow.com/agents/mcp-server) 次のツールを使ってプロジェクトを作成・確認できます:

<table data-search="false"><thead><tr><th width="290">ツール</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>projects_create</code></td><td>新しいコンピュータービジョンプロジェクトを作成します。</td></tr><tr><td><code>projects_get</code></td><td>バージョン、クラス、分割、学習済みモデルを含むプロジェクトの詳細を取得します。</td></tr><tr><td><code>projects_list</code></td><td>ワークスペース内のプロジェクトを一覧表示します。</td></tr></tbody></table>

## 次のステップ

* プロジェクトに画像やその他のデータを追加します。詳しくは [データを追加](/datasets/ja/shiteappurdo/adding-data.md).
* モデルの学習に使用できるよう、画像にラベルを付けます。詳しくは [Roboflow Annotate の概要](/datasets/ja/anotshon/anotshon/annotation-tools.md).