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# モデルID

トレーニング済みの各モデルにはモデル ID があり、デプロイ、推論の実行、または Workflow のモデルブロックで選択する際にモデルを識別します。このページでは、現在のモデル ID の構造と、以前の（レガシー）ID 形式が一部の状況で引き続きサポートされる仕組みについて説明します。

## モデル ID の構造

モデル ID の形式は `{workspace}/{model-slug}`です。最初の部分は Workspace URL スラッグです。2 番目の部分であるモデルスラッグは、ワークスペース内のモデルを識別し、ハイフンで連結された次の 4 つの部分で構成されます:

```
{project}-{version}-{architecture}-t{n}
```

* `project`: モデルが属するプロジェクトの URL スラッグ。例: `construction-safety-xpv3w`.
* `version`: モデルのトレーニングに使用されたデータセットバージョンの番号。例: `12`.
* `architecture`: トレーニングに使用されたモデルアーキテクチャ。例: `rfdetr-small`.
* `t{n}`: バージョンに対するトレーニングカウンター。あるバージョンで最初に開始されたトレーニングは t1、2 番目は t2、というようになります。

たとえば、URL スラッグが次のプロジェクトのバージョン 3 で行われた 2 回目の RF-DETR Small トレーニングは、 `construction-safety-xpv3w` 次のワークスペース内で `my-workspace` 次のモデル ID を生成します `my-workspace/construction-safety-xpv3w-3-rfdetr-small-t2`.

モデルスラッグはトレーニングの開始時に割り当てられるため、トレーニング中でもモデルが持つ ID を確認できます。トレーニングカウンターのサフィックスは再利用されません。トレーニングが失敗またはキャンセルされた場合、その番号はスキップされ、そのバージョンで次に行うトレーニングには次の番号が割り当てられます。

1 回の [ニューラルアーキテクチャ探索](/models/ja/xue-xi/neural-architecture-search.md) トレーニングでは、多数の候補モデルが生成されます。NAS 候補モデル ID は他のモデル ID と同様ですが、末尾に二重ハイフンと 6 文字のハッシュが追加されます（例: `my-workspace/construction-safety-xpv3w-3-rfdetr-nas-t1--9589f2`）。v2 trainings エンドポイントでは、NAS トレーニングの `modelType` は `rfdetr-nas-parent`として報告され、各候補モデルは `rfdetr-nas`.

## モデル ID を見つける

任意のトレーニング済みモデルの ID は、Web UI、REST API、または Roboflow MCP Server で確認できます。

{% tabs %}
{% tab title="Web UI" %}
プロジェクトのサイドバーで「Models」をクリックして、 [Models ページ](/models/ja/ping-si/view-trained-models.md)を開きます。各モデルには、「ID:」ラベルの横に ID が表示され、その隣に「Copy Model ID」ボタンがあります。同じ ID とコピーボタンは、モデルの詳細ビューおよび各バージョンページのモデルテーブルにも表示されます。
{% endtab %}

{% tab title="REST API" %}
この [プロジェクトモデルの一覧](https://docs.roboflow.com/platform/workspaces/list-workspaces-and-projects#list-project-models) エンドポイントは、プロジェクト内でトレーニングされたすべてのモデルを返します。レスポンス内の各エントリの `url` フィールドがモデル ID です:

```
GET https://api.roboflow.com/{workspace}/{project}/models?api_key=YOUR_API_KEY
```

```json
[
  {
    "url": "my-workspace/construction-safety-xpv3w-3-rfdetr-small-t2",
    "version": "3",
    "modelType": "rfdetr-small",
    "train": { "status": "finished" },
    ...
  },
  ...
]
```

特定のバージョンでトレーニングされたモデルを見つけるには、v2 trainings エンドポイントを使用します。バージョンのトレーニングを一覧表示すると、各トレーニングについて、それが生成したモデルの ID が `modelIds` フィールドに返されます。レガシーな単一モデルバージョンでは、トレーニングの `id` は次の形式のパスです `{workspaceId}/{version}/training/0` （下記のハッシュではなく）、また `modelIds` にはそのバージョンの [レガシー ID](#legacy-model-ids) が代わりに含まれます:

```
GET https://api.roboflow.com/{workspace}/{project}/{version}/v2/trainings?api_key=YOUR_API_KEY
```

```json
{
  "trainings": [
    {
      "id": "0a1b2c3d4e5f67890abc",
      "versionId": "3",
      "status": "finished",
      "modelType": "rfdetr-small",
      "modelIds": ["my-workspace/construction-safety-xpv3w-3-rfdetr-small-t2"],
      ...
    },
    ...
  ]
}
```

単一のトレーニングを取得すると、各モデルの ID を含むモデルごとの詳細が、その `modelId` フィールドに、その `models` リストとして返されます。次の場合は `trainingId` を省略できますが、そのバージョンに複数のトレーニングがある場合、このリクエストは 409 エラーで失敗します。

```
GET https://api.roboflow.com/{workspace}/{project}/{version}/v2/trainings/get?api_key=YOUR_API_KEY&trainingId={trainingId}
```

```json
{
  "trainingId": "0a1b2c3d4e5f67890abc",
  "versionId": "3",
  "status": "finished",
  "modelType": "rfdetr-small",
  "modelCount": 1,
  "models": [
    {
      "modelId": "my-workspace/construction-safety-xpv3w-3-rfdetr-small-t2",
      "modelType": "rfdetr-small",
      "status": "finished",
      "metrics": { ... }
    }
  ],
  ...
}
```

{% endtab %}

{% tab title="MCP" %}
この [Roboflow MCP Server](https://docs.roboflow.com/agents/mcp-server) は、モデル ID を返すツールを提供します。 `models_list` は、1 つのプロジェクトのトレーニング済みモデルを一覧表示します（ワークスペースは接続認証情報から取得され、プロジェクトは `project_id`として渡されます）。各モデルの ID はその `url` フィールドに返され、バージョンまたは NAS 実行で任意にフィルタリングできます。 `trainings_get` および `trainings_list` は、各トレーニングで生成されたモデルの ID を返します。エージェントはこれらの ID を、たとえば次のような他のツールに渡すことができます `models_infer`.
{% endtab %}
{% endtabs %}

## レガシーモデル ID

以前は、Roboflow のデータセットバージョンでは 1 回のトレーニング実行しか行えなかったため、モデルは次の形式の ID によって一意に決定されていました `{project}/{version}`.

たとえば、 `construction-site-safety/3` は以前、 *その* プロジェクトのバージョン 3 でトレーニングされたモデルを指していました。最初の部分はワークスペースではなくプロジェクトの URL スラッグで、2 番目の部分はバージョン番号です。これは、古い SDK、コードスニペット、および Inference インストールで使用される形式です（例: `model_id="construction-site-safety/3"`).

現在は、 [複数のトレーニング](/models/ja/versions-trainings-and-models.md) をデータセットバージョンで実行できるため、これらのレガシー形式の ID は推奨されなくなりました。2026 年 6 月 30 日以降に開始された新しいトレーニングでこのような ID を使用しようとすると、内部的に新しい形式の ID に解決されます。

## レガシー ID の解決方法

レガシー形式の ID はエイリアスを通じて引き続き機能します。あるバージョンで最初に開始されたトレーニングが正常に完了すると、Roboflow はそのバージョンのレガシー `{project}/{version}` ID を新しいモデル ID にリンクします。古い Inference インストールからの重みのダウンロードを含め、レガシー ID を使用するリクエストは自動的にそのモデルに解決されます。

エイリアスは、あるバージョンで *最初の* トレーニングによってのみ作成され、その後は変更されません:

* 最初のトレーニングが正常に完了した場合、同じバージョンでさらにモデルをトレーニングした後でも、レガシー ID は永続的にそのモデルを指します。後のモデルは、それぞれ固有のモデル ID で参照してください。
* 最初のトレーニングが失敗またはキャンセルされた場合、エイリアスは作成されず、そのバージョンで後から行われるトレーニングによっても作成されません。

エイリアスのないバージョンでも、モデルをちょうど 1 つだけ保持している限り、レガシー ID で参照できます。複数のモデルを保持し、エイリアスがない場合、レガシー ID を使用するリクエストは参照があいまいになるため失敗します。そのモデル固有の ID を使用する必要があります。

{% hint style="info" %}
レガシー ID は後方互換性のために存在します。新しい統合では完全なモデル ID を使用してください。これらはあいまいさがなく、バージョン上のすべてのモデルで機能します。
{% endhint %}