> 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/reference/ja/ren-zheng/authentication/find-your-roboflow-api-key.md).

# Roboflow APIキーの確認

**APIキーは次の場所で見つけることができます** [**app.roboflow.com/settings/api**](https://app.roboflow.com/settings/api)

***

APIキーには2種類あります：

* **プライベート APIキー**：Roboflow API と [Roboflow Inference で使用されます](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted)
* **公開 / 発行可能な APIキー**：次で使用されます `inference.js` 、当社の JavaScript 推論 SDK

APIキーはワークスペース単位で管理されるため、そのワークスペースのプライベートプロジェクトにアクセスするには、該当ワークスペースに関連付けられた APIキーを使用する必要があります。

<figure><img src="/files/191197b881cb108d788b16edf5bf5a697b08485b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

「新しいキーを生成」をクリックして新しいキーを発行するか、すでに作成済みのキーをコピーしてください。

{% hint style="success" %}
プライベート APIキーは必ず秘密に保ってください。パスワードのように扱ってください。保持者にワークスペースのデータとモデルへのアクセス権を与えます。
{% endhint %}

もし誤って、あなたのワークスペースにアクセス権のない相手にキーを公開してしまった場合は、「APIキーをロール」をクリックしてください。以前の APIキーは無効化され、新しいキーが作成されます。

### 複数の APIキー

Enterprise プランのワークスペースでは複数の APIキーを作成できるため、環境を分離し、本番ワークフロー全体に影響を与えることなく、特定のデプロイや担当者のアクセス権を即座に取り消せます。

<figure><img src="/files/88b6b82e77e1b7cc6459b05af52ece190d0164ce" alt=""><figcaption><p>Enterprise ワークスペース向けの複数 APIキーのオプション</p></figcaption></figure>

また、 [スコープ付き API キー](/reference/ja/ren-zheng/authentication/scoped-api-keys.md) を Enterprise のお客様向けのアドオンとして提供しています。

## Roboflow Inference でキーを使用する

APIキーを使うと、Roboflow で学習したモデル、Roboflow Universe 上の公開モデル、およびホスト型推論 API にアクセスできます。 [Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).

### 環境変数

推奨される方法は、 `ROBOFLOW_API_KEY` を環境変数として設定することです。ほとんどのターミナルでは次のようにします：

```bash
export ROBOFLOW_API_KEY=YOUR_API_KEY
```

そのターミナルセッションで実行された任意のコマンドは、そのキーにアクセスできます。 [環境変数](/reference/ja/environment-variables.md) は CLI と SDK が読み取るその他の変数です。

### Python

Python から Inference を使用する場合、キーはキーワード引数として渡せます：

```python
from inference import get_model

model = get_model(model_id="...", api_key="YOUR_API_KEY")
```

{% hint style="success" %}
キーが環境に設定されている場合は、引数として渡す必要はありません： `model = get_model(model_id="...")`.
{% endhint %}

### HTTP リクエストのペイロード

サーバーを直接呼び出す場合は、ルートに応じて、キーを URL パラメータとして、またはリクエストペイロードの一部として渡してください：

```python
import requests

my_api_key = "YOUR_API_KEY"

url = f"http://localhost:9001/soccer-players-5fuqs/1?api_key={my_api_key}"
response = requests.post(url)

url = "http://localhost:9001/infer/object_detection"
payload = {
    "api_key": my_api_key,
    "model_id": "soccer-players-5fuqs/1",
}
response = requests.post(url, json=payload)
```

### Docker

Inference Server を Docker コンテナでローカル実行する場合は、次の `docker run` コマンドでキーを指定してください：

```bash
docker run -it --rm --network=host -e ROBOFLOW_API_KEY=YOUR_API_KEY roboflow/roboflow-inference-server-cpu:latest
```

そのサーバーへのリクエストでは `api_key` をリクエストペイロードから省略できます。

{% hint style="warning" %}
セルフホスト型サーバーでは、デフォルトでは APIキーは不要です。コンテナ内でキーを設定しても、誰がサーバーを呼び出せるかは制限されません。詳しくは [セルフホスト型サーバーの保護](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/inference-server/configuration/security) を参照して認証を強制してください。
{% endhint %}