2025年8月26日 / 最終更新日 : 2025年8月26日 fujifuji コラム[PR]

Hugging Face完全ガイド – AI開発者必須のオープンソースプラットフォーム

Hugging Faceとは？AI・機械学習の世界最大級プラットフォーム

Hugging Face（ハギングフェイス）は、人工知能（AI）のモデルやデータを共有し、利用するためのオープンソースプラットフォームです。機械学習アプリケーションを作成するためのツールを開発しているアメリカの企業として、AI開発者や研究者にとって欠かせない存在となっています。

サービスとしてのHugging FaceはAI・機械学習に特化したGitHubと、クラウド実行環境が合わさったようなものだ。企業としても、Hugging Faceは時価総額20億ドルを超えるなど急成長中のユニコーン企業です。

Hugging Faceの成り立ちと発展

Hugging Faceはもともと、2016年にクレム・デラングとジュリアン・ショーモン、トーマス・ウルフらによって10代をターゲットとしたチャットボットを開発する会社として設立されました。チャットボットで使われているモデルがオープンソースとなったあとは、リーンスタートアップとして機械学習の民主化を目的としたプラットフォームを提供する会社となったのです。

現在では、MetaやOpenAI、Googleなどの大手IT企業もHugging Faceで多くのAIモデルを公開しています。

Hugging Faceの主要機能とサービス

Hugging Face Hub – AIモデル・データセットの宝庫

Hugging Face Hubは、AIモデルやデータセットをホスティングおよび共有するための中心的なサービスです。このプラットフォームでは、100万以上の事前学習済みモデルが公開されており、それらを簡単に検索して利用できます。

Hugging Face Hubの特徴：

圧倒的なモデル数: 100万以上のモデルが公開されている
多様なタスク対応: 自然言語処理、画像認識、音声認識など幅広い分野
大容量ファイル対応: 5GB以上の大規模なAIモデルを効率的に共有可能

Transformersライブラリ – 自然言語処理の革命

米国のHugging Face社が提供している、自然言語処理に特化したディープラーニングのフレームワーク。ソースコードは全てGitHub上で公開されており、誰でも無料で使うことができる。TensorFlowとPyTorchの両方に対応しています。

Transformersライブラリの主な特徴：

多言語対応: 日本語を含む多言語の事前学習モデル
簡単な実装: 数行のコードで即座に実装でき、簡単にAI機能を自分のアプリケーションに組み込める
豊富なモデル: BERT、GPT、T5など最新のTransformerモデルを網羅

その他の主要ライブラリ

Hugging Faceは、「Transformers」「Tokenizers」「Diffusers」「Accelerate」「Datasets」など、多くのオープンソースライブラリを提供しています。

主要ライブラリの概要：

Diffusers: 画像や音声を扱う分野に強い、Stable Diffusionなどの画像生成モデル対応
Datasets: データセットを簡単に扱うことができるライブラリ
Tokenizers: 高速なトークン化処理
Accelerate: マルチGPUやTPUを簡単に使用するためのライブラリ

Spaces – AIアプリのデモ・共有機能

Gradio や Streamlit、Docker を利用した Web ベースでの機械学習アプリケーションのデモを公開できるホスティングサービス Hugging Face Spaces を提供しています。使い方としては、Pythonで動作するデモアプリをGitHubのようにアップロードするイメージで、簡単に実行環境を構築できます。

Hugging Faceの始め方・使い方

アカウント作成からログインまで

Hugging Faceを始めるには、まず公式サイト（huggingface.co）でアカウントを作成します。コマンドラインからHugging Faceのモデルをダウンロードする際に、アクセストークンが必要になるため、設定画面でアクセストークンを生成しておきましょう。

モデルの検索・利用方法

「Models」タブをクリックすると、公開されているすべてのモデルが一覧で表示されます。特定のモデルのみを表示させたい場合は、画面左にある「Tasks」タブや「Libraries」タブなどから絞り込み検索が行えます。

モデル利用の基本手順：

検索バーに「翻訳」「感情分析」などのキーワードを入力してモデルを検索
目的のモデルを開き、「Model card」タブからモデルに関する詳細な情報を確認
「Files」タブを開き、対象のファイルの右側にある「ダウンロードアイコン」をクリックしてダウンロード

実際のコード実装例

transformersライブラリはPyPIに収録されてますので、pipで容易にインストールができます。基本的な使い方は以下のとおりです：

pip install transformers

基本的な自然言語処理タスクなら、pipelineを使って簡単に実装できます。

Hugging Faceの料金体系

無料プランでできること

Hugging Face Hub: 無料プランで、無制限にモデルやデータセットをホストでき、組織やプライベートリポジトリも無制限に作成可能です。また、最新の機械学習ツールとオープンソースへのアクセスが提供されます。

有料プランの特徴

PROプラン: 月額9ドルで、ZeroGPUやDev Mode for Spacesなどの開発者向け機能が利用可能です。サーバーレス推論で高いリクエスト上限が設定され、新機能への早期アクセスも得られます。

料金プラン比較：

無料プラン: 基本的な機能、無制限のモデル・データセットホスティング
PROプラン: 月額9ドル、高速処理、優先サポート
Enterprise Hub: 企業向けプライベートクラウド
Inference Endpoints: API経由での高速推論サービス

日本語対応と日本企業の活用

日本語モデルの充実

Hugging Faceは日本語に対応しています。プラットフォーム上には日本語に特化したモデルも多数公開されていて、テキスト処理や翻訳、対話システムの構築に対応可能です。

たとえば、rinna株式会社、LINE、NTTといった日本企業が開発した日本語モデルが利用でき、日本語特有の文法や表現を考慮した高精度な処理が行えます。

日本企業の活用事例

先日、株式会社サイバーエージェントが公開した独自の日本語LLMのデモ画面も、Hugging Faceにて公開されていますなど、多くの日本企業がHugging Faceを活用してAIモデルを公開・共有しています。

Hugging FaceとGitHubの違い

それぞれの特徴と用途

GitHubはコードやプロジェクト全般の管理を目的とする一方、Hugging Faceは機械学習モデルやデータセットの共有・活用を主な目的としています。また、Hugging Faceでは大容量ファイル（例：5GB以上）の取り扱いが可能であり、大規模なAIモデルを効率的に共有できる点も特徴です。

主な違い：

GitHub: コード管理、バージョン管理、ソフトウェア開発
Hugging Face: AIモデル管理、データセット共有、機械学習特化

商用利用時の注意点

ライセンスの確認が重要

各モデルごとのライセンス内容を確認し、適切に対応することが重要です。Hugging Faceで公開されているモデルは、それぞれ異なるライセンスが適用されているため、商用利用前には必ずライセンス条項を確認しましょう。

商用利用のチェックポイント：

Model Cardでのライセンス情報確認
利用制限や条件の把握
著作権・知的財産権の確認
データセットの利用条件確認

Hugging Faceのメリット・デメリット

主なメリット

開発効率の向上: 高品質なモデルを一から開発するには、膨大な計算リソースと専門知識が必要ですが、Hugging Face Hubではそれらを低コストで利用できます
豊富なリソース: 100万以上のモデルと40万以上のデータセットにアクセス可能
コミュニティサポート: 世界中の開発者・研究者からのサポートと知識共有

考慮すべき点

初期設定やライブラリのインストール、仮想環境の構築などが必要になるため、プログラミング初心者やターミナルが不慣れな人にとっては少しハードルが高いかもしれません。また、インターネット接続を前提としているため、キャッシュがない状態でこのプログラムを動かした場合にHugging Faceと通信ができずにエラー終了するケースがあります。

まとめ：AI開発の新時代を切り拓くHugging Face

Hugging Faceは、AI・機械学習の民主化を実現する革新的なプラットフォームとして、世界中の開発者・研究者に愛用されています。機械学習のモデル開発はこれまでは実装に多くの労力を要するものでした。しかしながら、hugging faceのようなエコシステムの登場により、非常の簡潔に簡単に実装することができるようになり、機械学習モデル開発は新しく作るのではなく、既存のモデルを共有し使うというのが当たり前になっていくでしょう。

特に以下のような方にHugging Faceの活用をお勧めします：

AI開発を始めたい初心者: 豊富なドキュメントとコミュニティサポート
研究者・学生: 最新の研究成果への即座のアクセス
企業の開発チーム: 開発コスト削減と時間短縮の実現
日本語AI開発者: 充実した日本語モデルとリソース

AI技術の急速な発展とともに、Hugging Faceはますます重要な存在となっています。無料プランから始めて、実際にモデルを触ってみることで、AI開発の新たな可能性を体験してみることをお勧めします。

■プロンプトだけでオリジナルアプリを開発・公開してみた！！

AI駆動開発/生成AIエンジニアコースの開発アプリ紹介

■AI時代の第一歩！「AI駆動開発コース」はじめました！

テックジム東京本校で先行開始。

AI駆動開発/生成AIエンジニアコース（初心者向け）

■テックジム東京本校

「武田塾」のプログラミング版といえば「テックジム」。
講義動画なし、教科書なし。「進捗管理とコーチング」で効率学習。
より早く、より安く、しかも対面型のプログラミングスクールです。

テックジム東京本校

＜短期講習＞5日で5万円の「Pythonミニキャンプ」開催中。

独学もオンラインも無理だから、有給とって「Pythonミニキャンプ」へ【5日間で5万円】

＜オンライン無料＞ゼロから始めるPython爆速講座

【無料・オンライン】ゼロからはじめるPython爆速講座

プログラミング学習に関するお役立ちコンテンツ

カテゴリー: コラム[PR]