# Roboflow Enterprise

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### Datasets

**Annotation Insights**: Annotation Insights ダッシュボードを使うと、アノテーションチームがデータセット作成に向けてどのように作業しているかを把握できます。ワークスペース内のプロジェクトにおけるアノテーションジョブの統計を、日付、ラベラー、プロジェクトごとに確認でき、ラベリング業務の傾向を時系列で把握できます。

**Role-based Access**: 各ユーザーにコンピュータビジョンパイプライン内での役割に応じた特定のアクセス権を付与することで、Roboflow のデータのプライバシーとセキュリティを確保します。画像のラベリング割り当て、モデルの学習、データセットへのアクセス、アノテーション用ラベリングツールの利用を許可するユーザーを制御できます。

### Models

**Train Extra Large Model**: より高い精度を実現するために、より大規模なモデルを学習できます。Extra Large モデルの学習と推論には、より多くの GPU が必要です。

**3rd Party Cloud Training**: Roboflow の外部でのモデル学習のために、お好みのクラウド学習環境へ直接接続できます。

### Deployments

**Model License**: Roboflow でデプロイしたモデルに対する完全な商用ライセンス。

**Device Management**: 中央管理された方法でモデルのバージョンを制御し、コードを12文字だけ変更することで、多数のデバイスへオーバー・ザ・エア更新を配信できます。

**Offline Mode**: VPC 内、オンプレミス、または完全に自社クラウド内で、オフラインでモデルをデプロイできます。

**Managed CPU/GPU Cluster**: ワークロード専用のコンピュートを Roboflow が監視・管理します。

**Autobatch Inference**: リクエストをリアルタイムで動的にグループ化し、バッチ処理を活用して GPU の利用率とスループットを高め、GPU を最大限に活用します。

**Model Monitoring**: 本番環境でモデルがどのように動作しているかを確認できる可観測性ダッシュボードで、異常検知用のカスタムアラートを作成することもできます

### Security & Support

**SSO**: 組織の他のメンバーが使用しているシングルサインオン（SSO）システムを通じて、ユーザーが SSH 認証情報を取得できるようにします。

**Dedicated Support**: パーソナライズされた技術導入セッション、ユースケースとアーキテクチャの共同設計セッション、四半期ごとのビジネスレビュー、エンドユーザートレーニングセッション、専任 ML フィールドエンジニア、メールおよび電話による直接サポート、アプリ内のライブチャットサポート。

**Managed Services**: 独自システムへのカスタム実装と統合、CV/ML モデルの学習と開発支援、画像ラベリング支援、ハードウェアの調達とセットアップ、モデル最適化、インフラ構築と最適化。

**AI Zero Data Retention**: Roboflow 経由で行われるすべての AI および LLM リクエスト（Workflows AI Assistant、ワークフロー生成、カスタムブロックエージェントを含む）は、ゲートウェイレベルでゼロデータ保持が適用された状態でルーティングされます。つまり、サードパーティの AI プロバイダーは、あなたのデータを保存または保持しません。

**Security Review**: 既に利用可能な SOC II Type 2 準拠、PCI 準拠（Self-Assessment Questionnaire A および Attestation of Compliance 付き）、BAA の実行機能を含む HIPAA 準拠インフラの上に、組織向けのカスタムセキュリティレビューを提供します。すべてのデータは転送時および保存時に暗号化され、SSL トランスポートは Qualys から A+ 評価を受けています。

**SLA**: 24時間365日の緊急対応、Severity 1、2、3 向けの個別 SLA。


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

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```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/roboflow-enterprise.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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