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# AI ラベリング
AI ツールを使ってラベリング作業を高速化します。
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AIラベリング機能は、当社の [クレジットページ](https://roboflow.com/credits).
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Roboflowでは、ワークフローをより速く進めるためのAI搭載ラベリング機能を4つ提供しています:
* [Label Assist](/datasets/ja/zhu-shi/zhu-shi/ai-labeling/model-assisted-labeling.md): 基盤モデル、すでに学習済みのモデル、または公開モデルを使って、開いている画像にラベルを付けます。
* [Smart Select](/datasets/ja/zhu-shi/zhu-shi/ai-labeling/smart-select.md): ブラウザ上でSegment Anything Modelを使い、ワンクリックでポリゴンマスクに注釈を付けます。
* [Box Prompting](/datasets/ja/zhu-shi/zhu-shi/ai-labeling/box-prompting-ai-labeling.md): 画像内の対象物の例を描画し、Box Promptingにその対象物の他のすべての出現箇所を見つけさせます。
* [Auto Label](/datasets/ja/zhu-shi/zhu-shi/ai-labeling/auto-label.md): 基盤モデル（Gemini 4 Argon、GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、SAM 3、Gemini 3.8 Flash、またはClaude Opus 5.5）、学習済みモデル、または保存済みのワークフローを使って、データセット内のすべての画像に自動でラベルを付けます。
以下の場合に各ソリューションを推奨します:
* **Label Assist**: 学習済みモデルまたは基盤モデルを使って、1枚の画像を一度にラベル付けするのに最適です。
* **Smart Select:** データセットの最初のバージョンにラベルを付けるとき、Label Assistが見逃した新しい注釈を追加するとき、またはデータセットに新しいクラスの注釈を追加するときに最適です。
* **Box Prompting**: 画像内で類似した対象物を大量にラベル付けする必要がある場合に最適です（例: トレー上の同じネジを何十本も個別にラベル付けする場合）。
* **Auto Label**: 一般的な対象物（例: 車両）を一括でラベル付けする必要がある場合に最適です。
各オプションの詳細は、それぞれのドキュメントページで確認できます。
### プロジェクトタイプ別のサポートされるAIラベリングツール
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### Label Assistで使用できるサポート対象のモデルタイプ
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