> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/datasets/ja/toappurdo/adding-data/image-metadata.md). # 画像メタデータ メタデータを使うと、Roboflow ワークスペース内の画像にカスタムのキーと値のペアを付与できます。メタデータを使って、撮影条件、デバイス識別子、品質スコア、その他ドメイン固有の属性などの構造化情報を画像と一緒に保存し、それらの属性に基づいてデータを検索・絞り込み・整理できます。 ## 概要 各画像には任意の数のメタデータ項目を保持できます。1つの項目は **キー** （名前のような `camera_id`）と組み合わされた **値** （文字列、数値、または真偽値）です。 | 値の型 | 例 | | --- | ------------------------------------------- | | 文字列 | `location: "warehouse-3"`, `shift: "night"` | | 数値 | `temperature: 72.5`, `quality_score: 95` | | 真偽値 | `reviewed: true`, `is_night: false` | ### ユースケース * **撮影コンテキストの記録** - カメラID、GPS座標、天候、照明条件を記録する * **品質トラッキング** - 信頼度スコア、レビュー状態、アノテーターIDを付与する * **データの切り分け** - 任意の属性でデータセットをフィルタし、目的別の学習セットを作成する * **外部システム連携** - 画像を社内ツールにひも付ける識別子を保存する ## メタデータの追加 Web UI、Python SDK、REST API、または自動的に [S3 Bucket Mirror](/datasets/ja/toappurdo/adding-data/datasources.md). {% hint style="info" %} 画像が AWS S3 のようなクラウドストレージにある場合は、 [Datasources](/datasets/ja/toappurdo/adding-data/datasources.md) と Bucket Mirror を使用して、画像ファイルとメタデータのサイドカーを同期状態に保ちます。Signed URL や手動アップロードでは、同じ継続的なメタデータ同期動作は提供されません。 {% endhint %} ### Web アプリケーション {% stepper %} {% step %} #### 画像を開く プロジェクト内の任意の画像を開きます。 {% endstep %} {% step %} #### キーと値を入力する メタデータセクションで、 **キー** を最初の入力欄に、 **値** を2つ目の入力欄に入力します。 {% endstep %} {% step %} #### 追加 を押す **Enter** で保存するか、Add をクリックします {% endstep %} {% endstepper %} 値は型ごとに自動解析されます: | 入力した値 | 保存形式 | | ---------------- | ---------------------- | | `front` | `"front"` （文字列） | | `95` | `95` （数値） | | `3.14` | `3.14` （数値） | | `true` / `false` | `true` / `false` （真偽値） |

Annotation Tool のメタデータエディタ

### Python SDK 次を渡します `metadata` ディクショナリを画像アップロード時に指定します: ```python import roboflow rf = roboflow.Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY") project = rf.workspace("your-workspace").project("your-project") project.upload( image_path="image.jpg", metadata={ "camera_id": "cam001", "location": "warehouse-3", "temperature": 72.5, "is_night": False } ) ``` ### CLI 次の `roboflow image metadata` コマンドを使って、既存画像のメタデータとタグを更新します: ```bash # 1枚の画像にメタデータを設定 roboflow image metadata -m '{"camera_id": "cam001", "location": "warehouse-3"}' # 画像にタグを追加 roboflow image metadata --tags "reviewed,v2" # メタデータキーを削除 roboflow image metadata --remove-metadata "old_key,deprecated_field" # タグを削除 roboflow image metadata --remove-tags "draft" # 組み合わせ: 1回の呼び出しでメタデータを設定し、タグを追加・削除する roboflow image metadata -m '{"quality_score": 95}' --tags "reviewed" --remove-tags "pending" # 複数画像を一括更新（非同期） roboflow image metadata img1,img2,img3 -m '{"batch": "june-2026"}' --tags "processed" --poll ``` 単一の画像IDは同期的に更新されます。カンマ区切りの複数ID（最大1,000件）ではバッチ非同期エンドポイントが使用されます。 `--poll` を追加するとバッチ完了まで待機します。これがない場合、コマンドは `taskId` を返し、後で `roboflow asynctasks get `. | フラグ | 説明 | | ---------------------- | ------------------------- | | `-m`, `--metadata` | 設定するキーと値のJSON文字列 | | `--remove-metadata` | 削除するメタデータキーをカンマ区切りで指定 | | `--tags` | 追加するタグをカンマ区切りで指定 | | `--remove-tags` | 削除するタグをカンマ区切りで指定 | | `--poll` / `--no-poll` | バッチ完了まで待機する（バッチモードのみ） | | `--timeout` | ポーリングのタイムアウト秒数（既定値: 1800） | ### REST API #### アップロード時にメタデータを追加 画像アップロード時のmultipart form dataに `metadata` フィールド（JSON文字列化済み）を含めてください: ```bash curl -X POST "https://api.roboflow.com/dataset/your-dataset/upload?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY" \\ -F "name=image.jpg" \\ -F "split=train" \\ -F "file=@image.jpg" \\ -F 'metadata={"camera_id":"cam001","temperature":72.5}' ``` ### S3 Bucket Mirror を使用する場合 [Datasources](/datasets/ja/toappurdo/adding-data/datasources.md) でS3バケットから画像を同期すると、メタデータは各画像の横に置かれたJSONサイドカーファイル経由で取り込まれます。 [Datasources](/datasets/ja/toappurdo/adding-data/datasources.md) については、サイドカーファイルの形式、制約、更新戦略を参照してください。 ### MCP サーバー AI エージェントを [MCP サーバー](https://docs.roboflow.com/agents/mcp-server) を使えば、画像にタグを付けたりメタデータを設定したりできます:
ツール説明
images_update_metadata単一画像のメタデータとタグを更新します。
images_batch_update_metadata複数画像のメタデータとタグを一括更新します。
images_search更新したい画像を、タグ、クラス、またはメタデータで検索します。
## メタデータによる検索 メタデータは [アセットライブラリ](https://docs.roboflow.com/platform/workspaces/asset-library)でインデックス化され、検索可能です。検索バーを使ってメタデータ値で画像を絞り込みます: ``` metadata:camera_id="cam001" metadata:quality_score>80 metadata:reviewed=true ``` メタデータのフィルタは他の検索フィルタと組み合わせられます: ``` metadata:location="warehouse-3" AND class:forklift ``` アセットライブラリでは、ワークスペースに存在する内容に基づいてメタデータのキーと値のオートコンプリートも利用できます。 ## キー命名規則 メタデータキーは次のルールに従う必要があります: | ルール | 詳細 | | ------- | ------------------------------------------------ | | 使用可能な文字 | 英字（`a-z`, `A-Z`）、数字（`0-9`）、アンダースコア（`_`）、ドット（`.`) | | 最初の文字 | 英字、数字、またはアンダースコアでなければなりません | | 禁止文字 | スラッシュ（`/`）は使用できません | 有効なキー: `camera_id`, `capture.temperature`, `_internal_ref`, `v2_score` 無効なキー: `camera/id` （含む `/`), `.starts_with_dot` （ `.`), `スペースを含む` （スペースを含む） ## メタデータとタグ メタデータと [タグ](/datasets/ja/guan-li/manage-datasets/add-tags-to-images.md) の両方が画像の整理に役立ちますが、用途は異なります: | | タグ | メタデータ | | --------- | ------------------------------------ | ------------------------------------------ | | **構造** | シンプルなラベル | キーと値のペア | | **値** | 値はなく、名前のみ | 文字列、数値、または真偽値 | | **最適な用途** | 分類、ワークフローの状態 | 構造化属性、計測値 | | **例** | `reviewed`, `v2`, `needs-annotation` | `temperature: 72.5`, `camera_id: "cam001"` | 同じ画像に両方を使えます。たとえば、画像に `reviewed` というタグを付け、さらに `reviewer: "alice"` および `confidence: 0.95` をメタデータとして保存できます。