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# ワークスペース、プロジェクト、モデル

Roboflow のすべてはこの構造に従います:

ワークスペース → プロジェクト → データセットバージョン → モデル → ワークフロー → デプロイ

### **ワークスペース**

A [ワークスペース](/get-started/ja/purattofmu/workspaces/roboflow-workspaces.md) は最上位のコンテナです。

* あなたとチームが共同作業する場所です。
* すべてのプロジェクトとワークフローはワークスペース内にあります
* 請求と [サブスクリプションプラン](https://roboflow.com/pricing) はワークスペース単位で管理されます

すべてのコンピュータビジョン作業をまとめる会社のフォルダのようなものだと考えてください。

### プロジェクト

A [プロジェクト](https://docs.roboflow.com/datasets/create-and-upload/create-a-project) ワークスペース内にあります。各プロジェクトはコンピュータビジョンのデータセットを中心に構築されます。ここで管理するのは次の項目です:

* 画像
* アノテーション
* 時間経過に伴うデータセットの更新

プロジェクトを作成するときは、プロジェクトタイプ、つまりコンピュータビジョンのタスクタイプのいずれかを選択する必要があります:

* 物体検出
* 分類
* インスタンスセグメンテーション
* キーポイント検出
* セマンティックセグメンテーション
* マルチモーダル

これによって、データの構造と、学習できるモデルアーキテクチャが決まります。

### **データセットバージョン**

A [データセットバージョン](https://docs.roboflow.com/datasets/versions/dataset-versions) は、特定の時点におけるデータセットのスナップショットです。

* 現在のプロジェクトの状態からバージョンを作成します
* 一度作成すると、変更されません
* 今後画像やアノテーションを編集しても、既存のバージョンには影響しません

これにより再現性が確保され、追跡が明確になり、モデル比較にも役立ちます。

### モデル

[モデル](https://docs.roboflow.com/models) はデータセットバージョンを使って学習されます。

* モデルの学習に使用する特定のデータセットバージョンを選択します
* そのモデルはそのバージョンに永続的に紐づきます
* 学習に使用できるモデルアーキテクチャは、プロジェクトタイプによって異なります

また、〜することもできます [学習済みモデルをRoboflowにアップロードする](https://docs.roboflow.com/models/model-weights/upload-custom-weights).

モデルを手に入れたら、 [ワークフローを作成する](https://docs.roboflow.com/workflows/build/create-a-workflow)、または [すぐにデプロイする](https://docs.roboflow.com/deployment)!