人工知能（AI)の一分野であるコンピュータビジョンは、機械（コンピュータ）に人間の視覚能力に相当する機能を持たせることを目的として、これまで様々な分野（自動運転、監視システム、医療画像解析など）での応用が進んできました。 特に、画像（静止画・動画）の中から特定の物体を識別・認識し、位置の特定を行う技術（「物体検出」）は、多くのCVフィールドで活用されています。 近年、深層学習（ディープラーニング）や機械学習の発達により、物体検出の精度・速度が飛躍的に向上しています。 中でも、ワシントン大学が開発した「YOLO」は、処理時間を大幅短縮し、リアルタイム物体検出を可能にしました。

物体検出を行う際に重要なAIモデル構築は従来、多くの作業が必要でしたが、アメリカのベンチャー企業が開発したAIモデル構築プラットフォーム「Roboflow」では、AIモデル構築（画像データ管理・ラベリング・AIモデル学習など）の一連の流れをプラットフォーム上で効率良く、短時間で行う機能をユーザーに提供しています。現在、利用者数は、世界で500,000ユーザーを超え、多くの研究開発やデジタルトランスフォーメーション（DX）の一環としてもRoboflow利用者が増えています。