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# アクティブラーニング：本番データでモデルを改善

これからは、プロジェクト内の刷新されたアクティブラーニングから、継続的なモデル改善を設定・管理できます。受信した画像、収集バッチ、レビュー担当者、条件、フィルターを表示するため、収集上限の設定、取得対象の定義、レビューの割り当てを一か所で行えます。

アクティブラーニングは、ワークフローから直接有効化でき、REST API で設定し、MCP Server で管理できるため、Claude のようなエージェントに設定を任せることができます。また、基盤モデルまたはオープンソースモデルで空のプロジェクトを開始し、初日からアノテーション済みデータの収集とレビューを始め、準備が整い次第、ファインチューニング済みモデルを取り込むこともできます。

[アクティブラーニングの詳細を見る](https://docs.roboflow.com/deployment/monitoring-and-analytics/active-learning)