Roboflow

Roboflowとは？

RoboflowはWebベースのコンピュータビジョンプラットフォームで、画像・動画のアップロードとラベル付けから学習、クラウドやエッジ機器での実行までを一か所で扱います。ホームページは「物理世界を見て理解するAI」、アイデアから本番までのエンドツーエンド基盤と紹介しています。

Brad DwyerとJoseph Nelsonは2019年の拡張現実プロジェクトで画像アノテーションとモデル評価の手間を痛感し、Y Combinator S20を経て2020年にRoboflowを公開しました。2021年1月に210万ドルのシードラウンドを発表し、2024年11月にはGVが主導しCraft VenturesとY Combinatorが参加した4,000万ドルのシリーズBを調達しています。

サイトは100万人超のエンジニアと16,000超の組織が利用しているとしますが、いずれもベンダー自身の数字です。

無料のPublicプランでは、データセットとモデルは非公開になりません。同社の公開データセット・学習済みモデルのカタログであるRoboflow Universeに掲載され、非公開データは有料のCoreプランから。

主な機能

データセットとラベル付け

標準の画像アノテーションツールはRoboflow Annotateで、アップロードは一般的な形式に対応します。

• アップロード：画像はJPG、PNG、WEBP、AVIF、BMP、HEIC/HEIF、動画はMOVとMP4に対応し、PDFも扱えます。画像は1枚あたり最大20MB・16,400 x 10,900ピクセルで、1,000枚未満はWebアプリ、それ以上はコマンドラインが推奨されます。
• 既存ラベル：対応形式のアノテーションを取り込めますが、画像と一緒に上げる必要があります。
• 前処理：自動向き補正、リサイズ、グレースケール、自動コントラスト、固定切り抜き、タイル分割、クラス変更、空アノテーションの除外。
• データ拡張：ランダム反転、回転、切り抜き、せん断、明るさ、露出、ぼかし、ノイズ、カットアウト、モザイク。プラン比較ではPublicが3倍、Coreが5倍まで拡張コピーを作れます。

モデル学習

学習はホスト型GPUで行い、ダッシュボードかHTTP APIから始めます。方式はRoboflow Custom Trainとニューラルアーキテクチャ探索（NAS）の2つで、最初のアノテーションを承認するとRoboflow Instant Modelが自動学習され、自動ラベル付けやデプロイにすぐ使えます。物体検出ではRF-DETRが最も高精度とされ、COCOのチェックポイント、スター付きのUniverseプロジェクト、以前のモデルから学習できます。

開始前に想定時間とクレジット消費が表示され、従量課金のプランではクレジット上限を設定でき、到達すると学習が止まり重みは保持されます。多くは24時間以内に完了。

ワークフローとデプロイ

Workflowsでは複数のモデルをつなぎ、独自ロジックを加えて既存パイプラインに組み込めます。同じモデルやワークフローの実行方法は4通りです。

• Serverless Cloud API：画像単位の課金で、アイドル時はゼロまで縮小し、コールドスタートは数秒。動画ストリーミングとオフライン実行には非対応です。
• 専用デプロイ：Roboflow管理のサーバーを時間課金で使い、GPUは1時間1クレジット、CPUは0.25クレジット。CoreとEnterpriseで利用できます。
• バッチ処理：保存済みの画像や動画を非同期ジョブで処理します。
• セルフホストのInference：自社ハードウェアで動き、データをネットワーク外に出す必要がありません。ドキュメントでは無料のオープンソースです。

オープンソースライブラリとモデルのライセンス

Roboflowはホスト型とは別にオープンソースプロジェクトを公開し、ライセンスはそれぞれ異なります。

• supervision：アノテーションから物体追跡までを扱うユーティリティで、MITライセンス。
• Inference：デプロイ用サーバーで、中核コードはApache 2.0。enterpriseディレクトリはRoboflow Enterprise Licenseに従い、同梱モデルは各自のライセンスを保ちます。
• RF-DETR：Roboflowのリアルタイム・トランスフォーマー検出器で、NanoからLargeまではApache 2.0、XLと2XLの検出モデルはRoboflowのPlatform Model License（PML 1.0）です。
• trackers：モジュール式の複数物体追跡アルゴリズムで、Apache 2.0。

PML 1.0はプラットフォームと結びつき、良好な状態のプランを持つ間だけ使え、使用量トラッキングの回避も禁止です。また、RoboflowのプランにはYOLOv8、YOLO11、YOLOv12、YOLO26など本来AGPL-3.0やGPL-3.0のモデルの商用ライセンスが含まれますが、プランが対象とするデプロイ方法に限られ、プランを維持する間だけ有効です。YOLOv7とYOLOv9のライセンスは提供されません。

Roboflow Universe

Universeはプラットフォームの公開部分で、データセットの検索・フォークや学習済みモデルのデプロイができます。ページには175k+の学習済みモデルが載るものの、データセット数は750k+、575,000+、オープンソースページでは200k+と一致していません。

ガイド

ダッシュボードで最初のモデルを学習する

1. プロジェクトを作成し、画像か動画をアップロードします。
2. Roboflow Annotateでラベルを付けるか既存アノテーションを取り込みます。最初のバッチを承認するとRoboflow Instant Modelが学習されます。
3. 前処理と拡張を適用したデータセットバージョンを生成します。
4. TrainでCustom TrainingかNASを選び、RF-DETRなどのアーキテクチャとチェックポイントを選択します。
5. 必要ならクレジット上限を設定し、想定時間とクレジット消費を確認してから学習を始めます。
6. Serverless Cloud API、ワークフロー、またはセルフホストのInferenceサーバーでデプロイします。

Roboflow Rapidでプロトタイプを作る

Roboflow Rapidは、短い動画か数枚の画像から約5分で物体検出APIを作る近道です。

1. 短い動画か数枚の画像をアップロードし、検出するクラスを指定します。
2. テキストプロンプトで物体にラベルを付け、感度を調整します。
3. 予測を確認し、信頼度のしきい値を調整してプロンプトやラベルを直します。
4. モデルをAPIエンドポイントとして公開し、必要に応じて元のワークフローを編集します。

Roboflowの活用事例と例

顧客事例は産業分野が中心です。

• 鉄道ヤードの在庫管理：サイトが北米最大の貨物鉄道事業者と紹介するBNSFは、ビジョンAIで複合輸送ヤードの在庫をリアルタイムに把握し、列車の車輪を自動点検しています。
• 製造現場の停止対策：USGは50超の生産拠点にエッジ向けに最適化したビジョンAIを導入し、反復作業を自動化しました。
• スポーツ中継：Fletcher Sportsは選手の動きを追うモデルを学習させてエッジ機器に展開し、全米オープンとウィンブルドンで全コートの中継を実現しました。

2024年11月の独立系経済報道は、Pellaがこのプラットフォームで製品の欠陥を検査し、RivianがRoboflowで品質管理を行っていると補足しています。

対象ユーザー

データ・学習・デプロイを一か所にまとめたく、データの公開か有料プランを受け入れられるチームに向いています。

• 作品の公開に抵抗のない趣味の開発者、学生、研究者：Publicプランは無料です。学術メールで非商用研究をする人向けの研究プランは月50クレジット、メンバー15人、プロジェクト20件ですが、ワークスペースのデータはすべてUniverseに公開されます。
• 非公開データを扱う小規模チーム：Coreプランで非公開のデータとモデル、モデル評価、一部モデルの重みダウンロードが加わります。
• 企業や産業の運用現場：エッジデプロイ用ライセンス、SSO、監査ログ、BAA、オンプレミス導入はいずれもEnterpriseプランかその追加オプションで購入します。

向いていないケース：

• 機密性の高い画像があり予算がない場合：無料の選択肢ではデータがUniverseに掲載されます。
• 無料プランで商用利用したい場合：規約はPublicプランを自らの内部・非商用利用に限定しています。
• 18歳未満：規約上、サービスは18歳以上が対象です。

プラットフォーム

RoboflowはWebアプリとAPIで使い、学習済みモデルはRoboflowのクラウドでも自前の機器でも動かせます。

• Webアプリ：ラベル付け、学習、ワークフローをブラウザで行います。
• APIとSDK：REST API、PythonパッケージとCLIがあり、コード例はPython、cURL、JavaScript、Swift、.Net向けです。
• セルフホストのInference：最低64ビットプロセッサ、4GBのRAM、20GBの空きディスクが必要です。ARM CPUやx86 CPUで動き、NVIDIA GPUとNVIDIA Jetsonにも対応し、自分のAWS、Azure、GCPアカウントのVMでも実行できます。
• エッジSDK：Web向けのroboflow.jsのほか、NVIDIA Jetson、Luxonis OAK、モバイル向けiOS SDKがあります。
• AIエージェント：MCPサーバーを通じ、ClaudeやCursorなどのMCPクライアントがプロジェクト作成、データのアップロード、モデル学習、ワークフロー構築を行え、ログインはOAuthです。

価格

Roboflowの料金はプラン料金＋クレジットで、クレジットは保存・ラベル付け・学習・デプロイで消費され、米ドルで表示・請求されます。年額表示ではCoreカードが月$79を示し、$99は取り消し線付きです。静的データはCoreの月額基本価格を$99、年額を$79とし、月額表示は月払いで月$99です。

Coreカードのクレジット選択肢には、追加料金なしの月30クレジット（年360）と、年払いで月+$120、+$280、+$590となる月50・100・200クレジット（月払いでは+$130、+$300、+$630）があります。初期表示は月50クレジットで、基本価格がどの段階を含むかはページに書かれていません。追加の前払いクレジットは$4から、FlexクレジットはPublicとCoreで$6です。Publicのワークスペースは画像250,000枚・プロジェクト10件が上限で、Coreはプロジェクト20件、保存容量は従量課金で上限なしです。

1クレジットでできること：

Serverless Cloud APIは画像単位の課金で、分類モデルは1,000枚あたり0.0625クレジット、Segment Anythingは1,000枚あたり0.5クレジットです。

消費順は含まれる分、前払い分、Flexです。年額プランは含まれるクレジットを最初にまとめて受け取り、年度末の残りは失効し、月額分も繰り越されません。前払いクレジットは失効しません。Flex課金は初期状態で有効で、既定の月$100の上限は変更でき、使用量は整数に切り捨てられます。無料プランでクレジットが尽きると、月次リセットか前払い購入まで多くの機能が使えなくなります。

新規登録者の多くは、$60相当のクレジット付き14日間プレミアムトライアルが自動で始まり、期間中は前払いクレジットの購入とモデル重みのダウンロードができません。終了後、ワークスペースはサンドボックス状態になり、データセットは明示的に同意した場合のみ公開されます。有料プランは解約後も請求期間の終わりまで使え、日割り返金はありません。

Roboflowの代替ツールと比較

ベンダー自身によるRoboflowのデプロイガイドは他のスタックと比べ、Edge Impulseはマイコンに比類なく強い一方で動画や新しいモデルには向きにくく、NVIDIA DeepStreamは高度に最適化された動画パイプラインだが学習コストが高くオープンソースではない、と説明しています。

ラベル付けだけなら、よく参照されるオープンソースツールは2つです。

• CVAT：CVAT CommunityはCVATの無料・セルフホスト型オープンソース版で、中核はMITライセンスです。
• Label Studio：音声、テキスト、画像、動画、時系列を扱うオープンソースのデータラベル付けツールで、Apache 2.0です。

学習面では、Ultralytics YOLOライブラリはAGPL-3.0で、Ultralyticsは商用向けのEnterprise Licenseを別途販売する一方、Roboflowのプランは対応するYOLOバージョンの商用ライセンスを含みます。違いは、Roboflowがラベル付け・学習・ホスティングを一つのクレジット計量にまとめ、オープンソースツールではインフラを自分で管理する点です。一部のAIツールディレクトリには、現在の料金ページにないBasicやGrowthといったプラン名が残っています。

制限事項

• 無料は公開が前提：PublicプランではすべてのデータセットとモデルがUniverseで公開され、Publicワークスペースは1人1つまでです。公開プロジェクトに投稿した内容は、アカウント削除後も続く永続ライセンスをRoboflowと全ユーザーに与え、ライセンスを選ばなければCC BY 4.0で公開されます。
• 非公開データも学習の対象外ではない：有料プランの非公開プロジェクトについて、規約はRoboflowに内部研究、最適化、学習、サービス改善のためにコンテンツを使うライセンスを与えます。
• 無料枠は非商用だが案内が食い違う：規約はPublicプランを内部・非商用利用に限る一方、料金ページの検索用説明文は個人でもビジネスでも無料で試せると案内し、両方とも現在掲載中です。
• セルフホストとクレジット：クレジットのページはセルフホストの画像・動画デプロイを無料としますが、同ページのFAQはプラットフォーム上のモデルをローカルで動かしてもクレジットを消費するとし、ドキュメントもローカルかホスト型かを問わず消費されるとします。
• サブスクリプションに依存するライセンス：同梱のYOLOライセンスはプランを維持する間だけ有効で、アカウントの状態が良好でなければPML 1.0モデルのライセンスも失われます。
• 重みのダウンロードは限定的：Coreプランは一部モデルに限った重みダウンロードを記載し、Publicのカードにはありません。
• ホスティング地域：専用デプロイは米国のデータセンターでのみ稼働します。
• 失敗しても課金：401、403、404で失敗したサーバーレスのリクエストはクレジットを消費しますが、5xxエラー、タイムアウト、レート制限は消費しません。
• 削除は即時ではない：削除したプロジェクトは30日間ゴミ箱に残り保存容量に数えられ、他プロジェクトに統合済みの内容はRoboflowが非公開アーカイブに保持する場合があります。

RoboflowはSOC2 Type 2の要件に準拠し、通信中と保存時のデータを暗号化し、BAAを締結できるHIPAA準拠のインフラを提供するとしています。ドキュメントは、著作権のある画像、非公開データ、NSFW、個人を特定できる情報をUniverseに公開しないよう警告しています。

よくある質問

Q1. 無料プランでもデータは非公開ですか？

いいえ。無料のPublicプランはデータセットとモデルをRoboflow Universeに掲載し、研究プランも同様です。非公開データはCoreかトライアルからで、トライアル終了時も明示的な同意なしにデータは公開されません。

Q2. Roboflowで学習したモデルは商用利用できますか？

有料プランなら可能で、Publicプランは内部・非商用利用に限られます。有料プランには本来AGPL-3.0のYOLOモデルの商用ライセンスがプランのデプロイ方法の範囲で含まれ、ApacheライセンスのRF-DETRのサイズには追加ライセンスが要りません。

Q3. 有料サブスクリプションが終わるとどうなりますか？

ワークスペースはデータを非公開に保つサンドボックス状態になりますが、プランの再購入かプロジェクトのPublicプランへの移行しかできません。残った含まれるクレジットは失効し、未使用の前払いクレジットはアカウントに残ります。