> 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/get-started/ja/purattofmu/workspaces/list-workspaces-and-projects.md).
# ワークスペースとプロジェクトの一覧
## 概要
ワークスペースのエンドポイントは、ワークスペースとその中に含まれるすべてのプロジェクトに関するメタデータを返します。これには、各プロジェクトの種類、画像数とアノテーション数、バージョン、データセットの分割が含まれます。API キーでアクセスできるプロジェクトを列挙するため（たとえば、データのアップロードやバージョンのエクスポート前にプロジェクト ID を見つけるため）や、プロジェクトで生成されたバージョン、学習済みモデル、データセットのエクスポートを掘り下げて確認するために使用します。これと同じデータは、REST API、Python SDK、CLI からも利用できます。
## HTTP API
その `/:workspace` エンドポイントは、ワークスペースとその Projects に関する情報を返します。このエンドポイントは、API キーで認証された Workspace 内のすべての Projects を一覧表示し、各 project をさらに掘り下げて、生成されたバージョン、モデル、データセットのエクスポートに関する情報を確認できます。
エンドポイント URL は次のとおりです:
```url
curl "https://api.roboflow.com/roboflow?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY"
```
以下は、このエンドポイントからのレスポンス例です:
{
"workspace": {
"name": "Roboflow",
"url": "roboflow",
"members": 7,
"projects": [
{
"id": "roboflow/chess-sample-4ckfl",
"type": "object-detection",
"name": "Chess Sample",
"created": 1630335544.592,
"updated": 1630335741.988,
"images": 12,
"unannotated": 3,
"annotation": "pieces",
"versions": 3,
"public": false,
"splits": {
"train": 9,
"test": 1,
"valid": 2
},
"classes": {
"white-queen": 7,
"black-queen": 4,
"black-bishop": 8,
"white-knight": 10,
"white-bishop": 11,
"black-knight": 11,
"black-rook": 10,
"white-pawn": 34,
"black-pawn": 37,
"white-rook": 10,
"black-king": 8,
"white-king": 8
}
}
]
}
}
### プロジェクトの取得とバージョン一覧
次の REST エンドポイントを使って、プロジェクトに関する情報を取得できます:
```bash
curl "https://api.roboflow.com/roboflow/chess-sample-4ckfl?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY"
```
このエンドポイントは、次の構造を持つ JSON レスポンスを返します:
```bash
{
"workspace": {
"name": "Roboflow",
"url": "roboflow",
"members": 7
},
"project": {
"id": "roboflow/chess-sample-4ckfl",
"type": "object-detection",
"name": "Chess Sample",
"created": 1630335544.592,
"updated": 1630335741.988,
"images": 12,
"unannotated": 3,
"annotation": "pieces",
"public": false,
"splits": {
"valid": 2,
"train": 9,
"test": 1
},
"classes": {
"white-queen": 7,
"white-king": 8,
"black-knight": 11,
"black-pawn": 37,
"black-rook": 10,
"white-pawn": 34,
"black-bishop": 8,
"white-knight": 10,
"black-queen": 4,
"white-bishop": 11,
"black-king": 8,
"white-rook": 10
},
"versions": [
{
"id": "roboflow/chess-sample-4ckfl/3",
"name": "raw",
"created": 1630335741.989,
"images": 12,
"splits": {
"train": 9,
"test": 1,
"valid": 2
},
"preprocessing": {
"auto-orient": {
"enabled": true
}
},
"augmentation": {},
"exports": [
"coco",
"voc"
]
},
{
"id": "roboflow/chess-sample-4ckfl/2",
"name": "416x416",
"created": 1630335730.142,
"images": 12,
"splits": {
"train": 9,
"test": 1,
"valid": 2
},
"preprocessing": {
"resize": {
"enabled": true,
"format": "Stretch to",
"width": 416,
"height": 416
},
"auto-orient": {
"enabled": true
}
},
"augmentation": {},
"exports": []
},
{
"id": "roboflow/chess-sample-4ckfl/1",
"name": "augmented",
"created": 1630335698.746,
"images": 30,
"splits": {
"valid": 2,
"train": 27,
"test": 1
},
"model": {
"id": "chess-sample-4ckfl/1",
"endpoint": "https://serverless.roboflow.com/infer/chess-sample-4ckfl/1",
"start": 1630335799.682,
"end": 1630337523.889,
"fromScratch": false,
"tfjs": true,
"oak": true,
"map": "62.87",
"recall": "85.29",
"precision": "23.44"
},
"preprocessing": {
"resize": {
"enabled": true,
"width": 416,
"format": "Stretch to",
"height": 416
},
"auto-orient": {
"enabled": true
},
"grayscale": {
"enabled": true
}
},
"augmentation": {
"exposure": {
"percent": "25",
"enabled": true
},
"brightness": {
"percent": "25",
"enabled": true,
"darken": true,
"brighten": true
},
"rotate": {
"degrees": "5",
"enabled": true
},
"image": {
"enabled": true,
"versions": "3"
},
"flip": {
"enabled": true,
"horizontal": true,
"vertical": false
},
"crop": {
"min": 0,
"percent": 30,
"enabled": true
},
"noise": {
"percent": "2",
"enabled": true
}
},
"exports": [
"yolov5pytorch"
],
"versionNotes": "修正: 回転ボックスのずれ"
}
]
}
}
```
### プロジェクトモデル一覧
次を使って、プロジェクト内のすべての学習済みモデルを取得できます `/:workspace/:project/models` エンドポイント。このエンドポイントは、バージョンで学習されたモデルとスタンドアロンモデル（NAS の子モデルなど）の両方を返します。
で [Roboflow でサインイン（はじめに）](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/sign-in-with-roboflow-getting-started)、使用します `Authorization: Bearer` およびスコープ `model:infer` の代わりに `api_key`:
```bash
curl -H "Authorization: Bearer $ACCESS_TOKEN" \
"https://api.roboflow.com/:workspace/:project/models"
```
#### すべてのモデルを一覧表示
```bash
curl "https://api.roboflow.com/:workspace/:project/models?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY"
```
**NAS グループで絞り込み**
特定の NAS 実行のモデルだけを一覧表示するには、 `group` クエリパラメータを渡します:
```bash
curl "https://api.roboflow.com/:workspace/:project/models?group=GROUP_ID&api_key=$ROBOFLOW_API_KEY"
```
その `group` group の値は、各モデルオブジェクトで返される NAS 実行識別子です。group がどのモデルにも一致しない場合、エンドポイントは空の配列を返します。
#### レスポンス
このエンドポイントは、モデルオブジェクトの JSON 配列を返します:
```json
[
{
"url": "my-workspace/my-project/3",
"version": "3",
"train": { "status": "finished" },
"modelType": "rfdetr-base",
"name": "My Model",
"created": "2026-04-01T00:00:00.000Z",
"metrics": {
"map50": 91.0,
"precision": 88.0,
"recall": 85.0
}
}
]
```
**NAS モデルのフィールド**
によって生成されたモデルには [ニューラル・アーキテクチャ・サーチ](https://docs.roboflow.com/models/train/neural-architecture-search) に追加のフィールドが含まれます:
```json
{
"url": "my-workspace/my-project-410-nas-gpu-066866",
"train": { "status": "finished" },
"modelType": "rfdetr-nas-S",
"name": "NAS Child 1",
"created": "2026-04-01T00:00:00.000Z",
"nasFamily": "child",
"group": "pVYKOWUB6AUIVJMgPc7u-410-rfdetrNasGroup",
"favorites": {},
"recommended": true,
"metrics": {
"map50": 81.2,
"map5095": 64.3,
"f1": 78.0,
"hardware": "gpu",
"latency": 1.157,
"paretoOptimalFor": ["gpu"]
}
}
```
| フィールド | 型 | 説明 |
| -------------------------- | --------- | -------------------------------------------------------- |
| `nasFamily` | string | `"child"` NAS で見つかったモデルの場合、 `null` ベースラインの場合 |
| `group` | string | NAS 実行識別子。同じ実行内のすべてのモデルで共有されます |
| `お気に入り` | object | ユーザー ID とお気に入り状態のマップ |
| `recommended` | boolean | 存在し、 `true` このモデルが少なくとも 1 つの指標/ハードウェアの組み合わせで推奨候補である場合 |
| `metrics.map5095` | 数値 | mAP\@50-95 のスコア（割合） |
| `metrics.f1` | 数値 | F1 スコア（割合） |
| `metrics.hardware` | string | このモデルをベンチマークしたハードウェア対象（例: `"gpu"`, `"jetson-orin-nano"`) |
| `metrics.latency` | 数値 | 対象ハードウェアでの推論レイテンシ（ミリ秒） |
| `metrics.paretoOptimalFor` | string\[] | このモデルがパレートフロンティア上にあるハードウェア対象 |
これらのフィールドは NAS モデルにのみ存在します。標準の学習済みモデルには影響しません。
## Python SDK
の `ワークスペース` ハンドルを、API キーで認証されたワークスペースに対して取得します:
```python
import roboflow
rf = roboflow.Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY")
workspace = rf.workspace()
```
各 Roboflow API キーは 1 つのワークスペースに紐づいています。別のワークスペースで使うには、別の API キーを使用してください（または、公開 Universe ワークスペースの場合はワークスペースのスラッグを渡してください）:
```python
# 公開 Universe ワークスペース - 必要なのはあなたの API キーだけです。
public_ws = rf.workspace("roboflow-100")
```
### ワークスペースのプロパティ
返される `ワークスペース` は次を公開します:
* `workspace.url` - ワークスペースの URL スラッグ（例: `my-workspace`).
* `workspace.name` - ワークスペースの表示名。
* `workspace.list_projects()` - ワークスペース内のプロジェクト。dict のリストとして返されます。
* `workspace.projects()` - と同じデータですが、 `list_projects()` として返されます `Project` オブジェクトのリスト（旧エイリアス）。
* `workspace.list_folders()` - 参照: [フォルダの管理](https://docs.roboflow.com/datasets/manage/project-folders#python-sdk).
* `workspace.list_workflows()` - 参照: [ワークフローの管理](https://docs.roboflow.com/workflows/manage/manage-workflows#python-sdk).
* `workspace.get_plan()` および `workspace.get_usage()` - 参照: [ワークスペースのプランと使用状況](/get-started/ja/purattofmu/billing-and-plans/credits/view-credit-usage.md#python-sdk).
### プロジェクトとバージョンの一覧
#### プロジェクトの一覧
ワークスペース内のプロジェクトを取得します:
```python
import roboflow
rf = roboflow.Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY")
workspace = rf.workspace()
for project in workspace.list_projects():
print(project["id"], project["name"], project["type"] )
```
各エントリには、プロジェクトの id（URL スラッグ）、表示名、プロジェクトの種類、画像数、その他いくつかのメタデータフィールドが含まれます。
公開 Universe ワークスペースで使うには、そのスラッグを渡してください:
```python
universe_ws = rf.workspace("roboflow-100")
```
#### プロジェクトを取得
```python
project = workspace.project("my-detector")
```
または、トップレベルのショートカットを使います:
```python
project = rf.project("my-detector")
```
#### バージョン一覧
```python
for version in project.versions():
print(version.version, version.name)
```
`project.versions()` を返します `Version` メソッドを直接呼び出せるオブジェクト（`download`, `train`, `delete`など）。軽量な dict レスポンスが必要なら、次を使います: `project.list_versions()` または `project.get_version_information()`.
#### バージョンを取得
```python
version = project.version(3)
```
数値指定 - バージョン番号は 1 から始まります。
## CLI
### ワークスペース一覧
CLI を使って、所属しているすべてのワークスペースの一覧を取得できます。
CLI でワークスペースを一覧表示するには、次のコマンドを使います:
roboflow workspace list
これにより、対応するアプリケーションリンクとワークスペース ID を含むワークスペース一覧が返されます:
```
NAME ID DEFAULT
My Workspace my-workspace *
Other Workspace other-ws
```
JSON として出力を取得するには（スクリプトや AI エージェントで使用する場合）:
```bash
roboflow workspace list --json
```
```json
[
{"name": "My Workspace", "url": "my-workspace", "link": "https://app.roboflow.com/my-workspace", "default": true},
{"name": "Other Workspace", "url": "other-ws", "link": "https://app.roboflow.com/other-ws", "default": false}
]
```
### ワークスペース内のプロジェクト一覧
ワークスペース内のプロジェクトを一覧表示するには、次のコマンドを使います:
```bash
roboflow project list
```
デフォルトのワークスペースが設定されている場合、 `-w` フラグは省略可能です。そうでない場合は、次のように指定します:
```bash
roboflow project list -w WORKSPACE_ID
```
これにより、プロジェクトの表が返されます:
```
NAME ID TYPE VERSIONS IMAGES
my-dataset my-workspace/my-dataset object-detection 3 500
classifier my-workspace/classifier classification 1 200
```
JSON として出力を取得するには:
```bash
roboflow project list --json
```
### プロジェクトを取得
プロジェクトの詳細情報を取得するには、次のコマンドを使います:
```bash
roboflow project get PROJECT_ID
```
リソースの省略形を使えます。ワークスペースを別途指定する必要はありません:
```bash
roboflow project get my-dataset # uses default workspace
roboflow project get my-workspace/my-dataset # explicit workspace
```
これにより、バージョンを含むプロジェクト情報が返されます:
```
Project: my-dataset
ID: my-workspace/my-dataset
Type: object-detection
Images: 500
Versions: 3
Classes: car (200), truck (150), bus (150)
Link: https://app.roboflow.com/my-workspace/my-dataset
```
完全な JSON レスポンスを取得するには:
```bash
roboflow project get my-dataset --json
```
## MCPサーバー
AI エージェントを次に接続すると、 [MCPサーバー](/get-started/ja/jento/mcp-server.md) すると、これらのツールでワークスペース内の内容を一覧表示できます:
| ツール | 説明 |
|---|
projects_list | ワークスペース内のプロジェクトを一覧表示します。 |
projects_get | 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。 |