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# 型

Workflowsでは、一部の値は事前に設定できず、実行中にのみ決定されます。これは、正確な入力値をあらかじめ把握できない関数を書くことに似ています。入力値は、ユーザー入力または他の関数の出力から、実行時にのみ提供されます。

これを管理するために、Workflowsでは *セレクタ*を使用します。これらは参照のように機能し、データを直接保持せずにデータを指し示します。

{% hint style="info" %}
**セレクタ**

セレクタは、名前付き入力、たとえば入力画像のようなものを、次のように参照する場合があります。 `$inputs.image`、あるいは前のステップで生成された予測、たとえば `$steps.my_model.predictions`.
{% endhint %}

Workflowsエコシステムでは、ユーザーはデータの用途（例: 「画像」）に注目し、その正確な形式を気にする必要はありません。一方、ワークフローブロックを構築する開発者には、正確なデータ形式が必要です。 **Kinds** これらは両方のニーズに応えます。ユーザーのデータ処理を簡単にしつつ、開発者が正しいデータ構造を扱えるようにします。

## 何ですか **Kinds**?

**Kinds** は、Workflowsの型システムであり、各 **種類** が定義するものは次のとおりです:

* **name** - 表現する **意味論的な意味** 基礎となるデータの、たとえば `image` または `point`;
* **Pythonのデータ表現** - ブロック作成者が、ブロック内でデータを扱う際に想定すべきデータ型と形式。
* 任意 **シリアライズされたデータ表現** - 外部システムがWorkflowsエコシステムと統合する際に使用すべきkindの形式を定義します。必要に応じて、独自のkind用シリアライザとデシリアライザが提供され、シームレスな変換を実現します。

kindを使うと互換性の確保が簡単になります。あるステップが特定の *種類* を出力し、別のステップが同じ *種類*を必要とする場合、ワークフローエンジンはそれらが互換であるとみなし、互換性チェックの必要性を減らし、Workflows定義のコンパイル時検証を提供します。

{% hint style="info" %}
現時点では、 `kinds` はあまりにも単純で、型の多相をサポートしていません。そのため、開発者はその問題を解決するためにkindのユニオンを使うよう求められます。広範なkindのユニオンを定義するのは問題になる可能性があるため、この問題はおそらくExecution Engineで対処されるでしょう `v2`.
{% endhint %}

## Roboflowプラグインで宣言されるkind

* [`*`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/wildcard.md): 任意の要素に相当
* [`ROBOFLOW_MANAGED_KEY`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/roboflow-managed-key.md): Roboflow管理のキーまたは認証情報
* [`bar_code_detection`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/bar-code-detection.md): バーコード検出による予測
* [`boolean`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/boolean.md): ブールフラグ
* [`bytes`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/bytes.md): このkindはバイトを表します
* [`classification_prediction`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/classification-prediction.md): 分類器による予測
* [`contours`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/contours.md): 各配列が輪郭点を表すnumpy配列のリスト
* [`detection`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/detection.md): detectionsベースの予測の単一要素（たとえば `object_detection_prediction`)
* [`detections_overlaps`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/detections-overlaps.md): ペアごとの検出オーバーラップ記録のリスト
* [`辞書`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/dictionary.md): 辞書
* [`埋め込み`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/embedding.md): ベクトル埋め込みを表す浮動小数点数のリスト。
* [`float_zero_to_one`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float-zero-to-one.md): `float` 範囲内の値 `[0.0, 1.0]`
* [`float`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float.md): 浮動小数点値
* [`image_keypoints`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image-keypoints.md): 古典的コンピュータビジョン手法で検出された画像キーポイント
* [`image_metadata`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image-metadata.md): supervisionに必要な画像メタデータを含む辞書
* [`image`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md): Workflows内の画像
* [`inference_id`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/inference-id.md): 推論識別子
* [`instance_segmentation_prediction`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/instance-segmentation-prediction.md): 検出されたバウンディングボックスとセグメンテーションマスクを含む、sv.Detections(...)オブジェクト形式の予測
* [`整数`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/integer.md): 整数値
* [`keypoint_detection_prediction`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/keypoint-detection-prediction.md): 検出されたバウンディングボックスと検出されたキーポイントを含む、sv.Detections(...)オブジェクト形式の予測
* [`labeled_points`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/labeled-points.md): 正/負ラベル付き2D点のリスト
* [`language_model_output`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/language-model-output.md): LLM / VLMの出力
* [`list_of_values`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md): 任意の型の値のリスト
* [`numpy_array`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/numpy-array.md): Numpy配列
* [`object_detection_prediction`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/object-detection-prediction.md): 検出されたバウンディングボックスを含む、sv.Detections(...)オブジェクト形式の予測
* [`parent_id`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/parent-id.md): ステップ出力の親の識別子
* [`point`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/point.md): 2Dの単一点
* [`予測タイプ`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/prediction-type.md): 予測の種類を示す文字列値
* [`qr_code_detection`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/qr-code-detection.md): QRコード検出による予測
* [`rgb_color`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/rgb-color.md): RGBカラー
* [`roboflow_api_key`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/roboflow-api-key.md): Roboflow APIキー
* [`roboflow_model_id`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/roboflow-model-id.md): RoboflowモデルID
* [`roboflow_project`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/roboflow-project.md): Roboflowプロジェクト名
* [`roboflow_solution`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/roboflow-solution.md): Roboflow Vision Eventsのユースケース識別子
* [`secret`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/secret.md): シークレット値
* [`semantic_segmentation_prediction`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/semantic-segmentation-prediction.md): セマンティックセグメンテーション向けに、各ピクセルのクラスラベルと信頼度を含む予測
* [`serialised_payloads`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/serialised-payloads.md): 通常はsinkに受け入れられるシリアライズ済み要素
* [`string`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md): 文字列値
* [`タイムスタンプ`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/timestamp.md): タイムスタンプオブジェクト
* [`top_class`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/top-class.md): 分類モデルが予測したトップクラスを表す文字列値
* [`video_metadata`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/video-metadata.md): ビデオ画像メタデータ
* [`zone`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/zone.md): ポリゴンゾーンの定義