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# 適切なツールの選び方

Roboflow は 3 つの開発者ツールを通じて同じ基盤プラットフォームを提供しています。これらは相互排他的ではありません - ほとんどの本番ワークフローでは 3 つすべてを使います。このページは簡単な判断ガイドです。

## ひと目でわかる

|            | CLI                                         | Python SDK                                       | REST API                                   |
| ---------- | ------------------------------------------- | ------------------------------------------------ | ------------------------------------------ |
| **最適な用途**  | アドホックなスクリプト、AI エージェント、シェル自動化                | ノートブック、スケジュール済みジョブ、Python アプリケーション               | Python 以外のサービス、webhook、エッジデバイス             |
| **認証**     | `ROBOFLOW_API_KEY` 環境変数または `roboflow login` | API キーを渡す `Roboflow(...)` または `ROBOFLOW_API_KEY` | `Authorization: Bearer` ヘッダー（クエリパラメータは旧方式） |
| **出力**     | デフォルトでは整形済みテーブル、 `--json` スクリプト用に           | Python の dict とオブジェクト                            | JSON                                       |
| **インストール** | `pip install roboflow`                      | `pip install roboflow`                           | なし                                         |
| **対象範囲**   | SDK に追随; エージェント向け                           | REST API と同等、加えて便利なヘルパー                          | 権威ある実装 - すべての機能はまずここに出ます                   |
| **エラー**    | 終了コード（0 / 1 / 2 / 3）+ stderr の JSON エラーボディ  | Python 例外                                        | HTTP ステータスコード + JSON エラーボディ                |

## CLI を使うべき場面

CLI は、何かをしたいときに使います **一度だけ、またはシェルパイプラインの一工程として**。出力形式と終了コードは、スクリプトや AI エージェント向けに設計されています。

具体的には:

* Python を書かずに素早く結果を見たいプロトタイピング中です。
* Roboflow の操作を他のツールにパイプしたいです（`roboflow project list --json | jq …`).
* Claude Code や Cursor のような AI コーディングエージェントを使っている場合、CLI の構造化された JSON 出力と安定した終了コードのほうが、Python REPL よりもエージェントにとって扱いやすいです。
* あなたは `Makefile`、GitHub Action、または画像をアップロードし、学習を開始し、あるいはデータセットをダウンロードするシェルスクリプトを書いています。

参照 [CLI](/reference/ja/purattofmu/cli.md).

## Python SDK を使うべき場面

すでに Python を使っていて、 **型付きオブジェクト、慣用的なヘルパー、クロスコールの状態**が欲しい場合は SDK を使います。SDK は REST API の薄いラッパーですが、次のものが追加されます:

* `ワークスペース` / `プロジェクト` / `バージョン` / `モデル` 発見しやすいメソッドを持つオブジェクト。
* 並列アップロード（`upload_dataset(num_workers=10)`).
* 予測可視化ヘルパー（完全な `roboflow` パッケージがインストールされている場合 -  `roboflow-slim`).
* 推論とアップロードを組み合わせたアクティブラーニングループ。
* vision-events の取り込みに直接アクセス。

具体的には:

* データセットを反復しながら調整している Jupyter ノートブック内にいます。
* 必要に応じてアップロード、学習、推論を行う Python サービスを構築しています。
* 操作を連鎖させる必要があります（アップロード → 学習 → 準備完了まで待機 → 予測）。
* 既存の Python アプリに Roboflow を組み込んでいます。

参照 [Python SDK](/reference/ja/purattofmu/python-sdk.md).

## REST API を使うべき場面

REST API を使うのは、 **Python を使っていないとき**、Python パッケージをインストールできない環境（ブラウザ、Cloudflare Worker、組み込みデバイス、容量の小さい zipfile の Lambda など）から呼び出す必要があるとき、または webhook から Roboflow を利用したいときです。

具体的には:

* JavaScript / TypeScript / Go / Rust のクライアントを構築しています。
* 独自ファームウェアで動作する webcam やセンサーからイベントを送信しています。
* Zapier / n8n / ノーコード自動化ツールと連携する必要があります。
* 特定の機能が SDK に搭載される前に REST API で提供されます。

参照 [REST API](/reference/ja/purattofmu/rest-api.md).

## ツールの併用

実際には、チームは 3 つすべてを使っています:

* **CI/CD** は CLI を使ってデータセットをアップロードし、学習を開始します。
* **Python のデータパイプライン** は SDK を使って学習結果に反応し、モデルバージョンを調整します。
* **本番アプリ** は REST API を使って推論を実行し、イベントを送信します。

同じワークスペースと API キーで 3 つすべてに認証できるので、認証情報が増殖しません。

## 推論は特別です

学習済みモデルを画像や動画で実行する場合、これら 3 つ以外にも追加の選択肢があります。ホスト型推論は [Roboflow Serverless Hosted API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api) の `serverless.roboflow.com`で実行されます。より高いスループットやオンプレミス用途については、 [Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) （セルフホスト）と [専用デプロイ](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments) （管理された GPU マシン）を参照してください。

CLI の `infer` コマンド、SDK の `model.predict()`、そして推論 URL への直接 REST 呼び出しは、いずれも同じ基盤推論エンジンへの経路です。

推論リクエストの認証は、プラットフォームの REST API とも異なります。推論 URL を直接呼び出す場合は、API キーを `Authorization: Bearer` ヘッダーとして送信してください。ヘッダーにすることで、キーが URL やサーバーログに残りません。キーを `api_key` クエリパラメータまたはボディフィールドとして渡すのは旧方式です。すべてのサーバーバージョンで動作しますが、新しいコードでは推奨されません。 `inference-sdk`を使う場合は、ヘッダーを自分で組み立てる代わりにクライアントで一度トランスポートを設定します。参照: [API キーの転送](/reference/ja/inference/inference-sdk/configuration.md#api-key-transport).