【2026】Hugging Faceとは？基本機能や始め方・使い方まで詳しく解説

「機械学習を実務で使いたいけれど、どのライブラリを選べばいいのかわからない」「最新のAIモデルを試したいが環境構築が難しそう」と悩みを抱える方は少なくありません。こうした中で注目されているのが、誰でも簡単に自然言語処理や機械学習の最先端技術を扱えるようにしてくれるHugging Faceです。

Hugging Faceはライブラリ提供にとどまらず、数百万件規模の学習済みモデルを共有できるハブや、データセットの管理・活用を支援する仕組みなど幅広く揃えているのが特徴です。

そこで本記事では、Hugging Faceの基本機能から主要ライブラリ、使い方までをわかりやすく解説します。

Hugging Faceとは？

出典：Hugging Face

Hugging Faceとは、世界中のAI研究者や開発者が機械学習モデルやデータセットを共有・活用できるプラットフォームです。自然言語処理や画像生成などの生成AI分野において多様なオープンソースモデルやライブラリが提供されています。

「AI分野のGitHub」とも言われており、ユーザーは自作モデルをアップロードして公開できるほか、他者が公開した優秀なモデルを検索してすぐに活用することも可能です。

また、「Hugging Face Hub」や「Transformers」など大手企業や研究機関から公開される最先端モデルも多数揃っており、AI開発や転移学習・推論を効率化したい人におすすめです。

Hugging Faceの料金プラン

Hugging Faceの料金プランは、個人から大規模組織まで幅広い層を対象にしたプランが用意されています。無料でも多くの基本機能が利用でき、開発や運用の規模に合わせて必要な機能・リソースに応じて有料プランを選択する形式です。

Hugging Faceは「Hub」では誰でも無料で公開モデルやデータセットを使えることが特徴で、無制限にコミュニティ利用や開発が可能です。必要に応じてSpacesの計算リソースやInference APIなど従量課金制のサービスを利用できるため、用途・規模ごとに最適なコストでAI開発・運用が行えます。

以下の記事では、無料で使用できる生成AIツールを紹介していますのであわせてご確認ください。

【2025】無料で使える生成AIツール11選！用途別に紹介

Hugging Faceでできること

Hugging Faceでできることは主に以下の3つです。

1. モデルの検索・共有
2. APIを通じた推論
3. Spacesでのアプリ公開

①モデルの検索・共有

Hugging Faceでは、自然言語処理や画像認識、音声解析など幅広い分野に対応した学習済みモデルを自由に探して利用することができ、専門的な知識がなくてもキーワード検索で自分に合ったモデルを見つけられます。

そのため、ゼロからモデルを設計・学習させる必要がなく、公開されている高精度なモデルをそのまま導入できるため、開発期間を短縮できるだけでなく、試作から本番利用までをスムーズに進められるというメリットがあります。

②APIを通じた推論

Hugging Faceは、クラウド上のAPIを通じて学習済みモデルをすぐに呼び出せる環境を提供しており、ユーザーは数行のコードとAPIキーの設定だけで文章の要約や翻訳、感情分析など高度なAI処理を手軽に実行できます。

そのため、自らサーバーを構築したり、GPUなどを用意したりする必要がなく、常に安定したインフラ上で推論を実行可能です。研究開発だけでなくプロダクトへの実装やビジネス利用においても、スピード感を持ってAI機能を取り入れられるという強みがあります。

③Spacesでのアプリ公開

Hugging Faceの「Spaces」機能を利用すれば、PythonやGradioなどで作成したコードをテンプレートに沿ってアップロードするだけで、ブラウザ上にすぐ動作するAIアプリやデモを公開できます。

ノーコードで作れる簡易デモから本格的な機械学習アプリまで幅広く対応できるため、個人の研究成果を手軽に発信したり、チーム内での共有や共同開発を加速させたりするのに最適です。

コミュニティから直接フィードバックを受け取れるため、自分のプロジェクトを改善したり利用者を広げたりするきっかけにもなり、AI開発のオープンイノベーションを進める上で有効なプラットフォームとなっています。

Hugging Faceでできることがわかっても実際に業務で活用するには、AIの知識も必要です。そこでおすすめするのが「ビジネス向けAI完全攻略セミナー」です。ビジネス向けAI完全攻略セミナーでは、AIをビジネスで活用する方法についてわかりやすく解説しています。

以下のリンクからチェックしてみてください。

Hugging Faceの始め方

ここからはHugging Faceの始め方について、解説します。まずはHugging Faceの公式サイトにアクセスします。以下の画面が表示されたら、画面右上にある「Sign Up」をクリックします。

すると「メールアドレス」「パスワード」を入力する欄が表示されるので、入力を行いましょう。

次にプロフィールを作成していきます。色々入力する欄がありますが、初めは名前と利用規約に同意するだけで問題ありません。入力が完了したら、「Create Account」をクリックします。

最後に認証メールが届くので、メールのURLをクリックすると登録は完了です。

Hugging Faceの使い方

Hugging Faceの使い方について解説します。ここでは、以下2つの方法を紹介します。

1. モデルの探し方
2. モデルのダウンロード

①モデルの探し方

まずは自身が使いたいモデルを探す方法です。画面上にある「Models」をクリックします。すると以下の画面が表示されるので、検索方法は主に2つです。

1つ目は検索タブ「Filter by name」の欄に自身が入力したい画面のモデルを入力する方法です。

2つ目は、画面左にあるタブから絞り込みを行う方法です。2通りの方法でモデルが探せるため、自身が好きな方を選びましょう。

ここからはHugging Faceにおけるおすすめのモデルを3つ紹介します。

①BERT

BERTは双方向の文脈理解を採用した先駆的な事前学習済みモデルであり、入力文の前後両側を同時に学習することで、文書分類や質問応答などタスクに対応できます。

たとえば、同じ単語でも文脈によって異なる意味を持つ場合、その違いを把握できるため、検索エンジンやチャットボットの応答品質を向上させることが可能です。

②T5

T5は、全てのタスクをテキスト入力からテキスト出力へと統一的に取り扱う枠組みを提示したモデルです。要約、翻訳、分類、生成など、異なるタスクでも同一フォーマットでデータをやり取りできるため、実装がシンプルになる上、タスク間で得られる学習効果が波及しやすいのが特徴です。

t5-smallは軽量版ながらも基礎的な性能は確保されており、リソースの制限がある場合でも高速に推論を回せるため、Webアプリのバックエンドやエッジデバイスでの利用に適しています。

Stable Diffusion

Stable Diffusionは、テキストから高品質な画像を生成する拡散モデルです。入力テキストを潜在空間にマッピングし、ランダムノイズの段階的除去を通じてリアリスティックなビジュアルを合成します。

プロンプトの設定次第で、写真風の風景から抽象的なアート作品まで幅広いスタイルへ生成をコントロールできるため、クリエイティブなプロジェクトや広告素材のアイデア出しに活用可能です。

②モデルのダウンロード

実際に自身が使用したモデルが見つかれば、モデルに関する詳細な情報を確認する必要があります。例えば、以下のモデルを使用したいと思う場合は「モデルカード」から情報を確認します。

ここで情報を確認する必要があるのは、商用利用が可能であるか、使い方などの問題がないかなどを確認する必要があるためです。「引用元を記載してください」などの条件があるため、必ず確認しましょう。

モデルを使用する場合は「このモデルを使用する」をクリックします。これでモデルを使用できます。なお、モデルをダウンロードする際は、Pythonを起動してコマンドを入力する必要があります。

使用している環境で以下のコマンドを入力しましょう。

Hugging Faceを使用するメリット

Hugging Faceを使用するメリットは主に以下3つです。

1. 豊富な学習済みモデルがすぐ使える
2. コード数行でAPI連携・推論が可能
3. コミュニティとナレッジ共有が活発

①豊富な学習済みモデルがすぐ使える

Hugging Faceには自然言語処理や画像生成をはじめ、翻訳・要約・感情分析など幅広い用途に対応した学習済みモデルが数百万単位で公開されており、ユーザーは自分で大規模なデータを集めたり数十時間に及ぶトレーニングを行ったりする必要がありません。

モデルはダウンロードしてローカルで動かすことも、APIを通じてクラウド上から呼び出すこともできるため、思いついたアイデアをすぐに検証できるスピード感が魅力です。

②コード数行でAPI連携・推論が可能

Hugging FaceのAPIはシンプルで、基本的な利用方法はAPIキーを取得し、HTTPリクエストを数行書くだけで済むため、プログラミング初心者でも簡単に導入できます。自分でサーバーやGPUを構築する必要がなく、Hugging Faceの安定したクラウド環境に処理を任せられるため、初期コストを大幅に抑えつつ高性能な推論を利用できるのが強みです。

また、複数言語や複数モデルを同時に呼び分けられる仕組みが用意されているため、将来的にアプリやサービスに新しい機能を追加する場合も拡張できるメリットがあります。

③コミュニティとナレッジ共有が活発

Hugging Faceはツール提供にとどまらず、フォーラムやGitHubとの連携機能、Spaces上で公開されているデモを通じて、世界中の開発者や研究者と知見を共有できる場として機能しています。

似たユースケースの実装例やエラー解決のノウハウが数多く公開されているため、問題に直面してもすぐに参考情報を得られ、課題解決のスピードを高めることが可能です。

以下の記事では、初心者でも使用できるノーコードアプリ・ツールについても紹介しています。ぜひ参考にしてください。

【2025】ノーコードアプリ開発とは？メリットと成功事例・おすすめのツールも紹介

Hugging Faceを活用する方法

 Hugging Faceを活用するには先述した通りAIの知識が必要です。そこでAIの基礎から応用まで短期間で学習できるのが「生成AIセミナー」です。

生成AIセミナーは、生成AIの基礎から応用まで体系的に理解できる構成となっており、大規模言語モデルの仕組みや機械学習・ディープラーニングの理論などバランスよく学び、生成AIを業務に活かすための考え方を身につけます。

応用編はCanvaやDream Machineを使った画像・動画生成、Vizcomによる3Dモデル生成、Claudeによるコード生成など多彩なツールのハンズオン演習を行い、情報漏洩リスクや利活用ガイドラインといった業務で直面する課題への対応策も取り上げ、実務に直結する応用スキルを短期間で習得できます。

Hugging Faceについてのまとめ

Hugging Faceは、AI開発に必要なライブラリや学習済みモデル、簡単に使えるAPIやアプリ公開機能までを揃えた総合的なプラットフォームです。

豊富なモデルを検索してすぐ試せる手軽さや、サーバー構築不要で推論を実行できる利便性など、アイデア検証から実運用までをスムーズに進められるのが強みです。これからAIをビジネスや研究に導入したいと考えている方にとって、Hugging Faceはおすすめなので、本記事を参考に使用してみてください。