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# サポート依頼に含める内容

Roboflowサポートチームは、問題を再現できるだけの十分な詳細がリクエストに含まれていると、問題をより早く解決できます。以下であなたの状況を見つけ、問い合わせ時には記載の情報を含めてください。

## 必ず含めるもの

問題の種類にかかわらず、次の5つがあると、どのサポートケースも早く進みます。

1. **プロジェクトとワークスペース**：影響を受けているプロジェクトまたはワークスペースへのワークスペースID、または直接リンク。（メールで送信する場合は必要です。それ以外では通常こちらで自動的に把握できます。）
2. **ワークスペースへのアクセス**: [Roboflowサポートチームにワークスペースへのアクセス権を付与してください](/get-started/ja/purattofmu/support/sharing-a-workspace-with-roboflow-support.md).
3. **正確なエラー**：言い換えではなく、エラーメッセージまたはレスポンスボディをそのまま記載してください。
4. **時間範囲**："昨日"ではなく、具体的なUTCタイムスタンプ。
5. **試したこと**：それぞれの試行とその結果。

## Inference APIのエラー

本番アプリケーションが、次からHTTP 4xxまたは5xxレスポンスを受け取るようになる `serverless.roboflow.com`。エラーメッセージには "Internal error"、"Model is temporarily not ready - retry request"、"Could not acquire model manager lock"、または30秒後のタイムアウトが含まれる場合があります。失敗率は突然急上昇し、しばしば狭い時間帯に集中します。

これらのエラーは、プラットフォーム側のインフラ障害、負荷時にメモリからモデルが追い出されること、または容量を圧迫するクライアント側のリクエストパターンが原因で起こりえます。時間範囲とリクエストログがなければ、具体的な問題を特定するのは困難です。

最も役立つもの：

* 障害が起きた正確な時間範囲。タイムゾーンまたはUTCオフセットを含めてください。（"2026-05-22 12:30–12:40 UTC" は "今朝" よりはるかに対応しやすいです。）
* 完全な推論エンドポイントURL（例： `https://serverless.roboflow.com/test-endpoint/11` の [Serverless API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api)、または `name.deployment@roboflow.com` 向けの [専用デプロイ](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments)).
* HTTPステータスコード、レスポンスボディ、タイムスタンプが分かる、エラーレスポンスのスクリーンショットまたはログのエクスポート。イベントが分かるあなたのアプリケーションまたは監視ダッシュボードのスクリーンショットが理想的です。
* その時間帯のおおよそのリクエスト量：送信した総リクエスト数、失敗数、送信パターン（バーストか安定か）。
* 失敗がまだ続いているか、すでに解消したか。
* 失敗したリクエストに対してクレジットが消費されたか。

記入例：

> "2026-05-22 の11:20〜11:35 UTCの間に、約90%の失敗率が発生し、 `https://serverless.roboflow.com/test-endpoint/11` で発生しました。当時はおおよそ150リクエスト/時を送信していました。エラーはHTTP 503で、本文は {"message":"Internal error."} でした。アプリケーションログのスクリーンショットを添付しています。失敗は11:40 AMごろに自然に解消したようです。ワークスペースIDは fleet-pulse です。失敗したリクエストに対して課金されましたか？"

## Inferenceのパフォーマンス問題

推論サーバーは正常に動作しているものの、想定より多くのメモリを消費する、時間とともに増加する、負荷時に遅くなる、またはユースケースに対して許容できないほど高いレイテンシを示します。一般的な例として、Jetsonデバイス上で数時間にわたりメモリ使用量が際限なく増える、大きなモデルの初回リクエスト時の読み込みに時間がかかりすぎる、並列バッチリクエストでスループットが低下する、などがあります。

メモリとレイテンシは、モデルアーキテクチャ、バッチサイズ、同時実行設定、画像サイズ、ハードウェア、そして [推論サーバー](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) のバージョンに依存します。ほぼすべての変数が重要です。

最も役立つもの：

* 推論サーバーのバージョン：Dockerイメージの正確なタグ（例： `roboflow/roboflow-inference-server-jetson-5.1.1:1.2.6`).
* ハードウェア仕様：GPUモデル、総RAM、Jetsonを使っているかどうか、使っている場合はJetPackのバージョン。
* 読み込んだすべてのモデルのモデルIDと種類（例： `object-detection-5gavt/16`、YOLOv8-s、ViT 224×224）に加え、デバイスにTRTパッケージが存在するかどうか。
* クライアント設定： `max_concurrent_requests`, `max_batch_size`、およびバッチがクライアント側でどのように構築されているか。
* 劣化パターンを示す、時間経過に伴うメモリまたはCPU使用率のグラフ（例： `jtop`, `htop`、または約1時間にわたるメモリを示す監視ツール）。
* 通常の画像サイズ（KB）、または分かる場合は正確なピクセル寸法。
* 使用している環境変数の上書き設定（例： `USE_INFERENCE_MODELS=True/False`).
* すでに試した手順：バージョンのロールバックやフラグ変更を含め、それぞれの効果。

記入例：

> "NVIDIA Jetson AGX Orin（JetPack 5.1.1）上で roboflow/roboflow-inference-server-jetson-5.1.1:1.2.6 を実行しています。7個のモデルを同時に読み込んでおり、内訳はYOLOv8-sの物体検出モデル2個とViT分類モデル5個です。本番負荷下で約2時間後（max\_concurrent\_requests=10、max\_batch\_size=100、画像サイズは約50KB）、メモリは8GBから約15GBまで増加します。jtopのグラフを添付します。USE\_INFERENCE\_MODELS=False を設定してみましたが、メモリはおおよそ半分になった一方で、精度も低下しました。"

## Serverless Workflowのエラー

Roboflowの [Workflow](https://docs.roboflow.com/workflows) （Workflows UIまたは `serverless.roboflow.com/infer/workflows/...`経由でアクセス）は、エラーを返す、タイムアウトする、または予期しない結果を出します。エラーはHTTP 500の "Internal error"、502の "Bad gateway"、あるいはジョブは実行されたように見えるのにデータが返らないサイレント失敗の場合があります。これは単純なモデル推論の失敗とは異なります。通常は、複数ステップのパイプライン、カスタムPythonブロック、または複雑なブロックチェーンが関係します。

Workflowはパイプライン内のどのステップでも失敗しえます。どのブロックに原因があるか、どれだけのリクエストがどのパターンで送られたか、そして正確なWorkflow定義が分かれば、根本原因を絞り込めます。

最も役立つもの：

* 完全なWorkflow URL（例： `https://serverless.roboflow.com/infer/workflows/test/test-workflow`).
* 失敗が発生した時刻の内訳。タイムスタンプと、時間帯ごとのおおよそのリクエスト数を含めてください。
* 失敗したリクエストのHTTPステータスコードと完全なレスポンスボディ。"500 Internal Error" だけでは、完全なレスポンスボディほど役に立ちません。
* 失敗が全件なのか（一部も成功しない）、部分的なのか（いくつかは成功する）。
* [Roboflowサポートチームへのワークスペースアクセス](/get-started/ja/purattofmu/support/sharing-a-workspace-with-roboflow-support.md)、ワークフロー定義とサーバーサイドのログを確認できるようにするためです。
* 失敗が始まる前にWorkflowへ加えた最近の変更（新しいブロックの追加、モデルの差し替え、画像入力の変更）。
* バッチジョブの場合： [バッチジョブ](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/batch-processing) の "Activity" セクションにあるID、期待出力レコード数と実際の出力レコード数、ジョブの所要時間。

記入例：

> "私たちのWorkflowは `https://serverless.roboflow.com/infer/workflows/my-workspace/classifier-pipeline` で、2026-05-25 の12:33〜12:40 UTCの間に195件中170件のHTTP 500レスポンスを返しました。リクエストは一度に約15件ずつバーストで来ました。失敗したすべてのレスポンス本文は {"message":"Internal error."} でした。Workflowは約10分後に自動回復しました。最近Workflowは変更していません。<support@roboflow.com> にワークスペースアクセスを付与済みです。"

## モデル学習の問題

A [学習](https://docs.roboflow.com/models) ジョブが完全に失敗する、停止する、詳細のない一般的なエラーポップアップが出る、学習済みモデルを生成せずにクレジットが消費される、または学習後にモデルが予期しない挙動を示す（例：最大検出数が想定より少ない、あるいは大きなデータセットでの学習がバージョン生成中に固まる）。

学習の失敗は、データセットの特性（破損画像、ラベル形式の問題、クラス不均衡）、リソース制約、またはプラットフォームの不具合から起こりえます。サポートチームは、あなたの具体的なプロジェクトとデータセットを確認する必要があります。

最も役立つもの：

* 学習しようとしたモデルの種類とサイズ（例：RF-DETR Nano、YOLOv8-L、SAM3）。
* モデル名、または影響を受けているモデルへの直接リンク（例： `app.roboflow.com/my-workspace/my-project/models/my-model`).
* 学習に使用したデータセットのバージョン番号。
* エラーメッセージは、言い換えではなく全文をコピー＆ペーストしてください。ポップアップに表示される場合は、スクリーンショットを撮ってください。
* UIで見える場合は、学習ジョブID。
* 失敗した試行に対してクレジットが請求されたか。
* そのデータセットバージョン内の画像数とクラス数。
* 失敗前にデータセットへ加えた最近の変更（画像の追加、クラス名の変更、前処理設定の変更）。
* 基盤モデルの微調整（例：SAM）の場合：データセットサイズ、使用したプロンプトタイプ、どの段階でクラッシュしたか。

記入例：

> "workspace baz-co の project foo-bar の dataset version 3 に対する YOLOv8-L の学習ジョブは、毎回一般的なポップアップエラーで失敗し、それ以上の詳細は表示されません。データセットは12クラスにまたがる約2,400枚の画像があります。これまでの2回の失敗試行でクレジットが請求されました。エラーポップアップのスクリーンショットを添付します。ワークスペースアクセスはサポートに付与済みです。"

## データセットと画像の表示に関する問題

アップロードした画像がデータセット表示に現れない（ヘッダーの件数と、閲覧時に実際に見える数が異なる）、ラベリング後にデータセットへ追加した画像が消える、データセットバージョンの準備が無期限に止まる、またはバッチZIPアップロードは成功したように見えるのに画像にアクセスできない。

これらの問題では、バックエンドログの確認が必要になることがよくあります。サポートチームには、正確なプロジェクト識別子と、できれば該当するアップロードイベントの記録が必要です。

最も役立つもの：

* 数の不一致：プラットフォームが表示する画像数と、データセットタブを閲覧したときに実際に見える画像数。（例：「ヘッダーでは1,004枚と表示されるのに、閲覧すると368枚しか表示されない」）
* アップロードがいつ行われたか。これによりプラットフォームのイベントと照合しやすくなります。
* 使用したアップロード方法：ブラウザでのドラッグ＆ドロップ、Python SDK、REST API、ZIPアップロード、またはモバイルアプリ。
* バッチまたはZIPアップロードの場合：利用可能であれば、"Activity" セクションのバッチジョブID。
* 不一致を示すスクリーンショット（ヘッダーの件数と閲覧画面）。

記入例：

> "workspace abc\_def の project foo\_bar\_2 では、プロジェクトヘッダーに1,004枚と表示されるのに、データセットタブを開くと368枚しか見えません。2026-05-25 の午前9時ごろ EST にドラッグ＆ドロップで画像をアップロードしました。ワークスペースアクセスは付与済みです。スクリーンショットを添付します。"

## RoboflowアプリUIのエラー

アノテーションエディタ以外で、RoboflowのWebアプリの何かが期待どおりに動作していません。ページが読み込まれない、またはスピナーのまま止まる、データセットバージョンの削除のような操作は完了したように見えるのに効果がない、設定パネルが開かない、アップロードがアクティビティキューで滞る、利用状況ダッシュボードが表示されない、ボタンを押しても反応しない、などです。

UIの不具合は、裏で発生している失敗または遅いネットワークリクエスト、あるいはJavaScriptエラーが原因であることが多く、画面上のインターフェースからは直接見えません。ブラウザの開発者ツールを使うと、ネットワークとJavaScriptのレベルで何が起きているかが分かります。

最も役立つもの：

* 不具合を示す画面録画（Loom、動画、またはGIF）。このケースでは最も価値の高い資料です。
* ブラウザのネットワークリクエストログのスクリーンショット。どのリクエストが失敗しているか、または長時間実行されているかが分かります。開き方は [Chromeのネットワークパネルのドキュメント](https://developer.chrome.com/docs/devtools/network) を参照してください。ほかのブラウザにも同様のツールがあります。
* ブラウザのコンソールログ内のエラー。 [Chromeのコンソールドキュメント](https://developer.chrome.com/docs/devtools/console/log) を参照してアクセスしてください。ほかのブラウザにも同様のツールがあります。
* ブラウザ名とバージョン（例：macOS 14.4 上の Chrome 124）。
* 再現手順を順番に：新しいページ読み込みから、何をどの順でクリックしたか。
* 不具合が最近出始めたかどうか、またそれが気づいたプラットフォーム更新と一致するかどうか。
* 期待される動作と実際の動作の正確な違い。
* 問題が常に起きるのか、それとも断続的なのか。

記入例：

> プロジェクト `test-project` の `test-workspace`で、version 3 の 'Delete version' をクリックすると成功トーストは表示されるのに、バージョンは一覧に残ったままです。ネットワークログのスクリーンショットでは、 `DELETE` リクエストが `500 Internal Server Error`を返しています。コンソールには `Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined`と表示されます。ブラウザは Ubuntu 22.04 上の Firefox 126 です。通常ウィンドウとプライベートウィンドウの両方で再現しました。画面録画を添付しています。"

## アノテーションツールの不具合

Roboflowのアノテーションエディタ内のツールが誤動作しています：キーボードショートカットが効かなくなる、1つのツールを選ぶと別のツールに戻る、元に戻す（Ctrl+Z）で想定以上に削除される、Label Assistが無期限に読み込み続ける、または保存されるべき注釈が保存されない、などです。

アノテーションの不具合は、ブラウザ依存、OS依存、または最近のプラットフォーム配信が原因であることが多いです。画面録画は、ほとんど常に書面による説明よりも有益です。

最も役立つもの：

* 不具合を示す画面録画（Loom、動画、またはGIF）。アノテーションの挙動は言葉で説明しにくく、見せるほうが簡単なので、このケースでは最も価値の高い資料です。
* ブラウザのネットワークリクエストログのスクリーンショット。どのリクエストが失敗しているか、または長時間実行されているかが分かります。開き方は [Chromeのネットワークパネルのドキュメント](https://developer.chrome.com/docs/devtools/network) を参照してください。ほかのブラウザにも同様のツールがあります。
* ブラウザのコンソールログ内のエラー。 [Chromeのコンソールドキュメント](https://developer.chrome.com/docs/devtools/console/log) を参照してアクセスしてください。ほかのブラウザにも同様のツールがあります。
* ブラウザ名とバージョン（例：macOS 14.4 上の Chrome 124）。
* プロジェクトの種類（Object Detection、Instance Segmentation、Classification など）と、使用している具体的なアノテーションツール（polygon、polyline、bounding box、smart polygon）。
* 不具合を引き起こすキーボードショートカットまたは操作と、段階的な再現手順。
* 問題がすべての画像に影響するのか、特定の画像だけなのか。特定の画像なら、プロジェクトリンクと画像名またはIDを共有してください。
* 不具合が最近出始めたかどうか、またそれが気づいたプラットフォーム更新と一致するかどうか。
* 期待される正確な動作と、実際に起きること。
* 問題が常に起きるのか、それとも断続的なのか。

記入例：

> "my-test-project と my-other-test-project（workspace test-workspace）では、polylineツールに最近3つの不具合が入りました：（1）polylineツール使用中に Ctrl+スクロールでズームすると bounding box ツールに切り替わる；（2）Ctrl+Z が最後の点だけでなく注釈全体を削除するようになった；（3）Esc を押すと注釈を破棄する代わりに保存するようになった。各挙動を示す Loom 録画を2本共有します：\[link 1]、\[link 2]。ブラウザ：Windows 11 上の Chrome 124。"

## API認証エラー

モデル推論エンドポイント、Roboflow Python SDK、またはHTTP APIへのAPI呼び出しで、"Missing or insufficient permissions." のようなメッセージとともに403 Forbiddenが返されます。これは、プランをアップグレードした直後、プライベートモデルにアクセスしようとしたとき、またはAPIキーをローテーションした後に発生することがあります。

403エラーは、APIキーの誤りや期限切れ、ワークスペースレベルのキーをプロジェクトレベルのキーの代わりに使っている（またはその逆）、その機能を含まないプランからモデルにアクセスしている、またはプランアップグレード後の権限反映遅延が原因で起こりえます。

最も役立つもの：

* 完全なエラーレスポンス：ステータスコードだけでなく、HTTPステータスコードとレスポンスボディ全体。SDKエラーの場合は、Pythonの完全なトレースバック。
* 呼び出しているエンドポイントまたはSDKメソッド（例： `serverless.roboflow.com/model-name/version`, `InferenceHTTPClient`, `CLIENT.infer()`).
* モデルIDとバージョン番号。
* 使用しているAPIキーの種類：ワークスペースかプロジェクトか。キー自体は共有せず、種類だけ指定してください。
* キーが最近ローテーションされたか、プランが最近変更されたか。
* API呼び出しをどのように構築しているかを示す、伏字入りのコードスニペット。実際のキーは次のようなプレースホルダーに置き換えてください `YOUR_API_KEY`.
* 以前は動いていたかどうか、そして何が変わったか。

記入例：

> "次を呼び出したときに HTTPError: 403 Client Error: Forbidden が出ます `https://serverless.roboflow.com/test-endpoint/1?api_key=YOUR_API_KEY`。ワークスペースレベルのAPIキーを使っています。これは昨日 Free Plan から Core にアップグレードした後に始まりました。モデルはプライベートです。完全なPythonトレースバックは次のとおりです：\[paste]。ワークスペースは my-test-workspace です。ワークスペースアクセスを付与済みです。"

## アカウントアクセスの問題

Roboflowにログインできない：ログインページが読み込み続ける、Google [SSO](/get-started/ja/purattofmu/enterprise-features/single-sign-on-sso.md) ログインがブロックされる、パスワード再設定がうまくいかない、または接続されたGoogleアカウントが利用できずアカウントがロックされている。

アクセスの問題は、使っているメールアドレスやIDプロバイダーに関連していることが多いです。Google側のOAuthスコープ変更や、ブラウザや拡張機能の干渉が原因の場合もあります。

最も役立つもの：

* アクセスしようとしているアカウントに紐づくメールアドレス。
* ログイン方法：メールとパスワード、Google SSO、またはGitHub SSO。
* 正確なエラーメッセージまたは挙動："page keeps loading"、"invalid credentials"、"account not found"、または特定のエラーコード。
* エラー状態のスクリーンショット。
* ブラウザ名とバージョン、またシークレット/プライベートウィンドウや別のブラウザを試したかどうか。
* 新しい問題か、以前からそうだったのか（例：新規作成アカウントか、既存の停止したアカウントか）。

## ワークスペースとプロジェクト管理の問題

ワークスペースを [削除できない](/get-started/ja/purattofmu/workspaces/delete-a-workspace.md) 、またはプロジェクトを削除できない（削除ボタンを押しても何も起きないように見える、またはエラーが返る）、ワークスペースが誤って別のプランにアップグレードされた、所有権の移転ができない、課金失敗後にプロジェクトへアクセスできなくなる、画像アップロード上限に達した、または [公開プロジェクト](https://docs.roboflow.com/datasets/manage/make-a-project-public) が誤ってプライベートデータを公開してしまう。

最も役立つもの：

* 失敗している具体的な操作と、観測されたエラーメッセージまたは挙動。
* エラー状態、または望ましくないプロジェクト状態のスクリーンショット。
* 削除の問題の場合：ワークスペース内のすべてのプロジェクトと画像をすでに削除済みであることの確認。これは一般的な前提条件です。
* 誤ったアップグレードの場合：アップグレードされたワークスペースと、本来対象だったワークスペースの両方のID、および変更のおおよその時刻。
* 画像上限の問題の場合：現在ワークスペースにある画像数と、表示されている上限。

## クレジットと使用状況の問題

クレジットの消費が想定より速い、失敗した学習ジョブや失敗した推論に対してクレジットが請求される、または [使用状況ダッシュボード](/get-started/ja/purattofmu/billing-and-plans/credits/view-credit-usage.md) が読み込まれない。

最も役立つもの：

* クレジットの問題が発生したワークスペース名。
* 予期しないクレジット消費がおおよそいつ起きたか（日時）。
* クレジットを消費した操作：推論呼び出し、学習、またはバッチ処理。
* 既知の [プラットフォーム障害](/get-started/ja/purattofmu/support/roboflow-status-and-uptime.md) が消費急増と重なっていたか、その時にエラーを見たかどうか。
* 消費急増を示す使用状況ダッシュボードのスクリーンショット。

## データプライバシーとアカウント削除

次の依頼： [アカウントの削除](/get-started/ja/purattofmu/support/account-deletion.md) と、それに関連するすべての個人データの削除（GDPR消去要求）、アカウント削除後も画像が公開のまま残る不完全なデータ削除、または公開Universeから特定のプロジェクトを削除する依頼。

最も役立つもの：

* 削除対象アカウントのメールアドレス。
* アカウント削除を進める前に、まずそのアカウント内のすべてのプロジェクトとワークスペースが削除されていることの確認。
* GDPR要求の場合：要求の法的根拠に関する記述と、どのデータがまだアクセス可能だと考えているかの説明。
* 削除対象の具体的な公開Universeリソースへのリンクと、その理由の説明。

## セキュリティの問題

APIキーが誤って露出した（例：公開GitHubリポジトリにコミットした、またはチャットで共有した）、あるいはセキュリティ研究者がRoboflowプラットフォームの脆弱性を発見した。

{% hint style="warning" %}
キーが露出した場合は、すぐにRoboflowワークスペース設定でローテーションしてください。ローテーションすると漏えいしたキーは無効になります。その後、露出のおおよその時刻をサポートに知らせてください。不正利用がないか監査できます。
{% endhint %}

露出したキーについては、次を含めてください：

* キーがすでにローテーション済みであることの確認。
* キーが露出したおおよその日時と、その経路。
* 露出期間中に不正なAPI利用の証拠があるかどうか。

脆弱性報告については、脆弱性の明確な説明、再現手順、潜在的な影響を添えて <security@roboflow.com> にメールしてください。