wingetを活用したWindows開発・研究環境構築ガイド

1. Windowsシステムの基本操作について

Windowsシステムの基本操作ガイドを、別ページ »で説明している。

2. wingetの準備（インストール確認）

wingetは、コマンドラインからアプリケーションの検索、インストール、更新、アンインストールを簡単に行えるようにするツールである。

インストールされているか確認するには、コマンドプロンプトまたはPowerShellを開き、以下のコマンドを実行する。

winget --version

バージョン番号が表示されれば、wingetは利用可能である。エラーになる場合や古いバージョンのWindowsを使用している場合は、Microsoft Storeから「アプリ インストーラー」をインストールまたは更新すること。

（参考）Windowsでのwingetのインストール手順（古い環境向け）: 別ページ »

3. 基本開発ツールのインストール

3.1 Gitのインストール

管理者権限でコマンドプロンプトを起動し、以下を実行する。

REM Gitをシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent
REM Gitのパス設定
set "GIT_PATH=C:\Program Files\Git\cmd"
if exist "%GIT_PATH%" (
    echo "%PATH%" | find /i "%GIT_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%GIT_PATH%" /M >nul
)

3.2 CMakeのインストール

管理者権限でコマンドプロンプトを起動し、以下を実行する。

REM CMakeをシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Kitware.CMake -e --silent
REM CMakeのパス設定
set "CMAKE_PATH=C:\Program Files\CMake\bin"
if exist "%CMAKE_PATH%" (
    echo "%PATH%" | find /i "%CMAKE_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%CMAKE_PATH%" /M >nul
)

3.3 7-Zipのインストール

管理者権限でコマンドプロンプトを起動し、以下を実行する。

REM 7-Zipをシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id 7zip.7zip -e --silent
REM 7-Zipのパス設定
set "SEVENZIP_PATH=C:\Program Files\7-Zip"
if exist "%SEVENZIP_PATH%" (
    echo "%PATH%" | find /i "%SEVENZIP_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%SEVENZIP_PATH%" /M >nul
)

4. C++開発環境の構築

4.1 Visual Studio Community 2022のインストールと設定

Visual Studio Communityは、Microsoftが提供する無料の統合開発環境（IDE）である。C++、C#、Pythonなど多くの言語に対応し、コードエディタ、デバッガ、ビルドツールなどが統合されている。

【関連する外部ページ】

Visual Studio Communityの公式ページ: https://visualstudio.microsoft.com/ja/vs/community/

4.2 コンパイラの動作確認

1. Visual Studioのx64 Native Tools コマンドプロンプトを起動する。

   起動方法：Windowsのスタートメニューで「Visual Studio 2022」フォルダ内の「x64 Native Tools Command Prompt for VS 2022」を探して起動する。

2. テキストエディタを起動し、簡単なCプログラムを作成する。ここではホームディレクトリにhello.cという名前で保存する。

   cd %HOMEPATH%
   notepad hello.c

   

3. メモ帳で以下のコードを記述し、保存する。

   #include <stdio.h>
   
   int main() {
       printf("Hello, World!\n");
       // 64bit環境でコンパイルされているか確認するためsize_tのサイズを表示
       printf("sizeof(size_t) = %zu\n", sizeof(size_t));
       return 0;
   }
   

4. x64 Native Tools コマンドプロンプトで、以下のコマンドを実行する。

   結果として、「Hello, World!」と「sizeof(size_t) = 8」（64bit環境の場合）が表示されれば、C++コンパイラは正しく動作している。

   cd %HOMEPATH%
   cl hello.c
   .\hello.exe

5. Python開発環境の構築

5.1 Pythonのインストール

① インストールするPythonのバージョンの確認

Pythonのバージョンは、利用したいライブラリ（特にTensorFlowやPyTorchなどの機械学習フレームワーク）がサポートしているかを確認して選択することが重要である。各ライブラリの公式ドキュメントで推奨バージョンを確認すること。

本記事執筆時点では、Python 3.10または3.11が多くのライブラリでサポートされており、安定した選択肢である。常に最新の互換性情報を確認するようにする。

② Pythonのインストール手順

【手順】

1. 管理者権限でコマンドプロンプトまたはWindows Terminalを開く。
2. 次のコマンドを実行して、Python LauncherとPython 3.10をシステム全体にインストールする。

   winget install --scope machine --id Python.Launcher -e
   winget install --scope machine --id Python.Python.3.10 -e --silent
   reg add "HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem" /v LongPathsEnabled /t REG_DWORD /d 1 /f
   

   インストール後、新しいコマンドプロンプトを開き、python --versionやpy --listでインストールされたか確認する。

3. Path環境変数への追加確認と設定

   新しいコマンドプロンプトでpythonと入力してPythonインタプリタが起動するか確認すること。起動しない場合は、手動でPathを設定する。

   管理者権限のPowerShellで以下を実行する。

   powershell -Command "$InstallPath = 'C:\Program Files\Python310'; $ScriptsPath = Join-Path $InstallPath 'Scripts'; $EnvPath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path', 'Machine'); if (-not ($EnvPath -split ';' -contains $InstallPath)) { [System.Environment]::SetEnvironmentVariable('Path', \"$EnvPath;$InstallPath\", 'Machine'); Write-Host \"Pathに$InstallPathを追加しました。\" }; if (-not ($EnvPath -split ';' -contains $ScriptsPath)) { [System.Environment]::SetEnvironmentVariable('Path', \"$EnvPath;$InstallPath;$ScriptsPath\", 'Machine'); Write-Host \"Pathに$ScriptsPathを追加しました。\" }; Write-Host '新しいプロンプトで有効になります。'"

   実際のインストールパスを確認してコマンド内の$InstallPathを修正すること。変更を有効にするには、コマンドプロンプトやPowerShellを新しく開く必要がある。

【関連する外部ページ】

• Python公式サイト：https://www.python.org/

【サイト内の関連ページ】

• Python詳細ガイド：別ページ »
• WindowsでのPython 3.10インストール（wingetを使用しない場合）：別ページ »
• WindowsでのAnaconda3のインストール：別ページ »

5.2 pipとsetuptoolsの更新

pipはPythonのパッケージインストーラーである。最新版に保つことが推奨される。

1. 管理者権限でコマンドプロンプトまたはWindows Terminalを開く。
2. 次のコマンドを実行して、pipとsetuptoolsを最新版に更新する。

   python -m pip install --upgrade pip setuptools
   

5.6 仮想環境の利用について

Pythonで開発を行う際、プロジェクトごとに独立した環境（仮想環境）を作成することが強く推奨される。これにより、プロジェクト間で異なるバージョンのライブラリが必要になった場合でも、依存関係の衝突を防ぐことができる。

Python 3.3以降では、標準でvenvモジュールが提供されている。

1. 仮想環境の作成

   プロジェクト用のディレクトリを作成し、その中で以下のコマンドを実行する。

   cd path\to\your\project\directory
   python -m venv venv

   これにより、venvというサブディレクトリが作成され、Pythonインタプリタやライブラリが格納される。

2. 仮想環境の有効化（Activate）

   作成した仮想環境を使用するには、有効化する必要がある。

   コマンドプロンプトの場合：

   .\venv\Scripts\activate.bat

   PowerShellの場合：

   .\venv\Scripts\Activate.ps1

   有効化されると、プロンプトの先頭に(venv)のように仮想環境名が表示される。

3. 仮想環境の無効化（Deactivate）

   仮想環境での作業が終わったら、以下のコマンドで無効化する。

   deactivate

本記事の以降のpip installコマンドは、原則として、プロジェクトごとに作成した仮想環境を有効化した状態で実行することを推奨する。

5.3 主要Python開発環境（Jupyter、Spyder等）のインストール

データ分析や科学技術計算でよく使われる対話的な開発環境をインストールする。

1. 仮想環境を作成し、有効化する。
2. 次のコマンドを実行して、Jupyter Notebook、JupyterLab、Jupyter Console、Spyderなどをインストールする。

   python -m pip install jupyterlab notebook jupyter-console spyder matplotlib numpy pandas
   

5.4 PyCharm Community Editionのインストール

PyCharmはJetBrains社が開発する高機能なPython IDEである。Community Editionは無料で使用できる。

1. 管理者権限でコマンドプロンプトまたはWindows Terminalを開く。
2. 次のコマンドを実行する。

   winget install --id JetBrains.PyCharm.Community -e

（参考）WindowsでのPyCharmのインストールと設定詳細：別ページ »

5.5 動作確認（Jupyter Qt Console）

インストールした開発環境が起動するか確認する。

1. 仮想環境を有効化した状態でコマンドプロンプトまたはWindows Terminalを開く。
2. Jupyter Qt Consoleの起動チェック

   次のコマンドを実行し、Jupyter Qt Consoleが起動すれば確認完了である。

   jupyter qtconsole

   

   

   起動したコンソールで、簡単なPythonコードを実行して動作を確認する。

   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   %matplotlib inline
   
   x = np.linspace(0, 6, 100)
   plt.plot(x, np.sin(x))
   plt.show()
   

6. データサイエンス・機械学習ライブラリのインストール

6.1 基本ライブラリ（numpy、scikit-learn、matplotlib等）

データ分析や機械学習で頻繁に使用される基本的なライブラリをインストールする。

• 仮想環境を作成し、有効化する。
• 以下のコマンドを実行する。

  python -m pip install numpy scipy pandas matplotlib seaborn scikit-learn scikit-image
  

• 簡単な動作確認

  Pythonインタプリタを起動し、ライブラリがインポートできるか確認する。

  python
  import numpy as np
  import sklearn
  print(f"NumPy version: {np.__version__}")
  print(f"Scikit-learn version: {sklearn.__version__}")
  print(np.sin(np.pi / 2))
  exit()

6.2 ディープラーニング環境（TensorFlow、PyTorch）

6.2.1 NVIDIA GPU環境設定（GPU利用者向け）

ディープラーニングの計算をNVIDIA GPUで高速化するためには、GPUドライバ、CUDAツールキット、cuDNNライブラリが必要である。CPUのみを使用する場合は、このセクションは不要である。

a. NVIDIAドライバのインストール

NVIDIAドライバは、GPUをOSが認識し、その性能を引き出すための基本ソフトウェアである。

1. GPUの確認

   搭載されているNVIDIA GPUのモデル名を確認する。コマンドプロンプトで以下を実行する。

   wmic path win32_VideoController get name

2. ドライバのダウンロードとインストール

   NVIDIA公式サイトのドライバダウンロードページから、お使いのGPUモデル、OSに適合する最新のドライバをダウンロードし、インストーラの指示に従ってインストールする。

   https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp

   （参考）NVIDIAドライバのインストール詳細：別ページ »

b. NVIDIA CUDAツールキットのインストール

NVIDIA CUDAツールキットは、GPUを使った汎用並列計算を行うための開発環境であり、コンパイラ、ライブラリ、APIを含む。

1. CUDAツールキットのダウンロード

   NVIDIA公式サイトのCUDA Toolkit Archiveページから、必要なバージョンのインストーラをダウンロードする。

   https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2. インストール

   ダウンロードしたインストーラを実行し、指示に従う。

3. 環境変数の設定

   通常、CUDAインストーラによってシステム環境変数CUDA_PATHやPathが自動的に設定される。設定されない場合は手動で追加する必要がある。

4. 動作確認

   新しいコマンドプロンプトを開き、以下を実行してCUDAコンパイラのバージョンが表示されるか確認する。

   nvcc --version

c. NVIDIA cuDNNのインストール

NVIDIA cuDNNは、畳み込みニューラルネットワークなどのディープラーニング演算をCUDA上で高速化するためのライブラリである。

1. （依存関係）zlibのインストール

   管理者権限でx64 Native Tools コマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを実行する。

   cd %HOMEPATH%
   rmdir /s /q zlib
   git clone https://github.com/madler/zlib.git
   cd zlib
   mkdir build && cd build
   cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=C:\zlib
   cmake --build . --config Release --target INSTALL

   インストールしたzlibのDLLにPathを通す。管理者権限のPowerShellで以下を実行する。

   powershell -Command "$EnvPath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path', 'Machine'); $NewPath = 'C:\zlib\bin'; if (-not ($EnvPath -split ';' -contains $NewPath)) { [System.Environment]::SetEnvironmentVariable('Path', \"$EnvPath;$NewPath\", 'Machine'); Write-Host 'Pathに C:\zlib\bin を追加しました。' }"

2. cuDNNのダウンロード

   NVIDIA cuDNNのダウンロードページにアクセスし、インストール済みのCUDAツールキットのバージョンに適合するcuDNNライブラリのZipファイルをダウンロードする。

   https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

3. cuDNNファイルの配置

   ダウンロードしたcuDNNのZipファイルを展開し、展開したフォルダ内のbin、include、libの中身を、CUDAツールキットのインストールディレクトリにある同名のフォルダにそれぞれコピーする。

   

   

   

4. 動作確認

   where cudnn64_8.dllを実行して、CUDAのbinディレクトリ内のDLLが見つかるか確認する。

   where cudnn64_8.dll

   

6.2.2 TensorFlowのインストールと確認

TensorFlowはGoogleが開発した広く使われている機械学習・ディープラーニングフレームワークである。

1. 仮想環境を作成し、有効化する。
2. 既存のTensorFlowパッケージのアンインストール

   python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-estimator keras

3. TensorFlowのインストール

   python -m pip install tensorflow==2.10.1

   

4. バージョン確認

   python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

   

5. GPU認識確認（GPU利用時）

   python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

   実行結果にPhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')のような表示があれば、GPUが認識されている。

6.2.3 PyTorchのインストールと確認

PyTorchはFacebook（Meta）が開発を主導する、もう一つの主要なディープラーニングフレームワークである。

1. 仮想環境を作成し、有効化する。
2. PyTorch公式サイトでコマンドを確認

   上記のPyTorch公式サイトにアクセスし、「Get Started」セクションで環境に合った設定を選択する。

   

3. 表示されたコマンドを実行

   公式サイトで表示されたコマンドをコピーし、実行する。以下はCUDA 11.8環境向けの例である。

   python -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

4. バージョン確認とGPU認識確認

   python
   import torch
   print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
   print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
   if torch.cuda.is_available():
       print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}")
       print(f"GPU count: {torch.cuda.device_count()}")
       print(f"GPU name: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
   exit()

   

5. 動作確認

   python
   import torch
   x = torch.rand(5, 3)
   print("Random tensor:")
   print(x)
   if torch.cuda.is_available():
       device = torch.device("cuda")
       y = torch.ones_like(x, device=device)
       x = x.to(device)
       z = x + y
       print("\nTensor on GPU:")
       print(z)
   exit()

   

6.3 ディープラーニング応用ライブラリ

顔認識、姿勢推定、物体検出など、特定の応用に使用されるライブラリのインストール例である。必要に応じてインストールすること。

6.3.1 dlib（顔検出、ランドマーク、認識など）

DlibはC++で書かれた機械学習ライブラリで、顔検出、顔ランドマーク推定、顔認識、物体検出など幅広い機能を提供する。

【関連する外部ページ】

• Dlib公式サイト：http://dlib.net/

【インストール手順】

1. 依存関係のインストール
   • Visual Studio（C++デスクトップ開発ワークロード）
   • CMake
   • （GPUサポートを有効にする場合）CUDAツールキットとcuDNN
2. pipでのインストール

   仮想環境を作成し、有効化する。

   python -m pip install dlib

3. モデルファイルのダウンロード

   cd C:\path\to\your\project\models
   curl -O http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2
   curl -O http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
   7z x mmod_human_face_detector.dat.bz2
   7z x shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
   del *.bz2

4. 動作確認

   

   

6.3.2 OpenPose（姿勢推定）

OpenPoseは、画像や動画から複数人の体、顔、手のキーポイントを検出できるライブラリである。

【インストール手順】

OpenPoseはビルドが複雑なため、公式が配布しているWindows向けビルド済みバイナリを利用するのが簡単である。

1. OpenPose Releasesページから、お使いの環境に合った最新のビルド済みパッケージをダウンロードする。

   https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/releases

2. ダウンロードしたZipファイルを任意の場所に展開する。
3. 展開したフォルダ内で、models/getModels.batスクリプトを実行し、必要な学習済みモデルをダウンロードする。
4. 動作確認

   cd C:\openpose
   .\bin\OpenPoseDemo.exe --video .\examples\media\video.avi

   

   （参考）WindowsでのOpenPoseインストール詳細：別ページ »

6.3.3 Tesseract OCR（文字認識）

Tesseract OCRは、Googleが開発を支援しているオープンソースのOCRエンジンである。

【インストール手順】

1. Tesseract本体のインストール

   https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wikiから最新のインストーラをダウンロードし、実行する。インストール時に必要な言語データを選択すること。

2. Path環境変数の設定

   管理者権限のPowerShellで以下を実行する。

   powershell -Command "$EnvPath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path', 'Machine'); $NewPath = 'C:\Program Files\Tesseract-OCR'; if (-not ($EnvPath -split ';' -contains $NewPath)) { [System.Environment]::SetEnvironmentVariable('Path', \"$EnvPath;$NewPath\", 'Machine') }"

3. Pythonラッパーのインストール

   仮想環境を作成し、有効化する。

   python -m pip install pytesseract Pillow

4. 動作確認

   新しいコマンドプロンプトでtesseract --versionを実行してバージョンが表示されるか確認する。

（参考）WindowsでのTesseract OCR 5.xインストール詳細：別ページ »

6.3.4 Gymnasium（旧OpenAI Gym）（強化学習環境）

Gymnasiumは、強化学習アルゴリズムを開発・比較するためのツールキットである。

【インストール手順】

1. 仮想環境を作成し、有効化する。
2. pipでインストールする。

   python -m pip install gymnasium

3. 動作確認

   python
   import gymnasium as gym
   
   env = gym.make("CartPole-v1", render_mode="human")
   observation, info = env.reset()
   
   for _ in range(100):
      action = env.action_space.sample()
      observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
      if terminated or truncated:
         observation, info = env.reset()
   
   env.close()
   exit()
   

7. 主要エディタのインストール

7.1 Visual Studio Code、Notepad++、Geany、Sublime Text

プログラミングや設定ファイルの編集に便利なテキストエディタをwingetでインストールする。

1. 管理者権限でコマンドプロンプトまたはWindows Terminalを開く。
2. 以下のコマンドから、必要なエディタを選択して実行する。

   winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudioCode -e
   winget install --id Notepad++.Notepad++ -e
   winget install --id Geany.Geany -e
   winget install --id SublimeHQ.SublimeText.4 -e
   

7.2 VS CodeのPython連携と拡張機能例

Visual Studio Codeは、豊富な拡張機能により、多くのプログラミング言語に対応できる高機能エディタである。

• Python拡張機能のインストール：VS Codeを起動し、左側の拡張機能ビューで「Python（ms-python.python）」を検索してインストールする。
• Pythonインタプリタの選択：複数のPython環境がある場合、VS Codeの右下ステータスバーまたはコマンドパレットから「Python: Select Interpreter」を選び、使用するPython環境を選択する。
• ファイルの保存：Pythonファイルは拡張子.pyを付けて保存する。

VS Codeの便利な拡張機能（例）

• Japanese Language Pack for Visual Studio Code：UIを日本語化する。
• Python：Python開発サポート
• Pylance：高機能なPython言語サーバー
• Black Formatter：Pythonコードフォーマッター
• Jupyter：VS Code内でJupyter Notebookを編集・実行する。
• GitLens：Git連携機能強化

8. その他便利なツール・アプリケーション

8.1 ユーティリティ

Windowsでの開発や日常作業を便利にするツールをインストールする。

1. 管理者権限でコマンドプロンプトまたはWindows Terminalを開く。
2. 以下のコマンドから、必要なものを選択して実行する。

   winget install --id Microsoft.WindowsTerminal -e
   winget install --id PaddyXu.QuickLook -e
   winget install --id Google.EarthPro -e
   winget install --id voidtools.Everything -e
   

8.2 データベース（PostgreSQL、DBeaver）

リレーショナルデータベースPostgreSQLと、多くのデータベースに対応したGUIクライアントDBeaverをインストールする。

1. 管理者権限でコマンドプロンプトまたはWindows Terminalを開く。
2. PostgreSQLとDBeaver Community Editionをインストールする。

   winget install --id PostgreSQL.PostgreSQL -e
   winget install --id DBeaver.DBeaverCommunity -e
   

3. PostgreSQLの初期設定とPath設定

   PostgreSQLインストール後、初期設定が必要になる場合がある。psqlなどのコマンドラインツールを使用するためにPathを設定する。管理者権限のPowerShellで以下を実行する。

   powershell -Command "$PgPath = 'C:\Program Files\PostgreSQL\16\bin'; $EnvPath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path', 'Machine'); if (-not ($EnvPath -split ';' -contains $PgPath)) { [System.Environment]::SetEnvironmentVariable('Path', \"$EnvPath;$PgPath\", 'Machine') }"

   新しいコマンドプロンプトでpsql --versionを実行して確認する。

8.3 画像・動画・音声関連

1. 管理者権限でコマンドプロンプトまたはWindows Terminalを開く。
2. 以下のコマンドから、必要なものを選択して実行する。

   winget install --id ImageMagick.ImageMagick -e
   winget install --id VideoLAN.VLC -e
   winget install --id Audacity.Audacity -e
   winget install --id OBSProject.OBSStudio -e
   

8.4 ゲーム・3D関連

1. 管理者権限でコマンドプロンプトまたはWindows Terminalを開く。
2. 以下のコマンドから、必要なものを選択して実行する。

   winget install --id EpicGames.EpicGamesLauncher -e
   winget install --id BlenderFoundation.Blender -e
   winget install --id ISTI-CNR.MeshLab -e
   

8.5 Java開発環境

1. 管理者権限でコマンドプロンプトまたはWindows Terminalを開く。
2. OpenJDKをインストールする。

   winget install --id Microsoft.OpenJDK.17 -e
   

3. JAVA_HOMEとPathの設定確認

   新しいコマンドプロンプトを開き、以下を実行して確認する。

   java --version
   echo %JAVA_HOME%

   コマンドが認識されない場合は、手動で設定する。管理者権限のPowerShellで以下を実行する。

   powershell -Command "$JavaPath = 'C:\Program Files\Microsoft\jdk-17.0.8.1'; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable('JAVA_HOME', $JavaPath, 'Machine'); $EnvPath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path', 'Machine'); $JavaBinPath = Join-Path $JavaPath 'bin'; if (-not ($EnvPath -split ';' -contains $JavaBinPath)) { [System.Environment]::SetEnvironmentVariable('Path', \"$EnvPath;$JavaBinPath\", 'Machine') }"

8.6 R環境

1. 管理者権限でコマンドプロンプトまたはWindows Terminalを開く。
2. R本体をインストールする。

   winget install --id RProject.R -e
   

3. 動作確認

   新しいコマンドプロンプトでR --versionを実行してバージョンが表示されるか確認する。

8.7 Android開発

1. 管理者権限でコマンドプロンプトまたはWindows Terminalを開く。
2. Android Studioをインストールする。

   winget install --id Google.AndroidStudio -e
   

3. 初期セットアップ

   Android Studioを初めて起動すると、セットアップウィザードが開始される。指示に従って、必要なSDKコンポーネントやエミュレータなどをダウンロード・設定すること。

9. パッケージの一括更新

wingetでインストールしたパッケージは、以下のコマンドで一括して更新できる。

1. 管理者権限でコマンドプロンプトまたはWindows Terminalを開く。
2. 更新可能なパッケージを確認する。

   winget upgrade

3. 全てのパッケージを更新する。

   winget upgrade --all
   

   注意：--allオプションは便利であるが、意図しないバージョンの互換性の問題を引き起こす可能性もある。重要なソフトウェアについては、更新前に変更内容を確認するか、個別にwinget upgrade パッケージIDで更新することをお勧めする。

   

10. 参考文献・関連リンク

• winget documentation: https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/package-manager/winget/
• Visual Studio documentation: https://learn.microsoft.com/ja-jp/visualstudio/windows/
• Python documentation: https://docs.python.org/ja/3/
• NVIDIA CUDA documentation: https://docs.nvidia.com/cuda/index.html
• TensorFlow documentation: https://www.tensorflow.org/overview
• PyTorch documentation: https://pytorch.org/docs/stable/index.html