Windows ソフトウェア一覧(2026年版)

【概要】Windowsでは、Microsoft社が提供するwinget(Windows Package Manager)を使用し、ビルドツール、開発環境、ユーティリティなどのソフトウェアを効率的にインストールできる。また、公式ストアやwingetに未収録のフリーソフトウェアを、開発者のWebサイト等から入手できる。

【この記事の対象読者】Windowsパソコンを開発や学習に活用したい人。プログラミング、AI開発、3D制作、データ分析などの環境を構築したい人を対象としている。

【重要概念】

【wingetを使うメリット】複数のソフトウェアをコマンド一つでインストールでき、手作業でのダウンロードやインストーラー実行の手間を省ける。また、スクリプト化することで環境の再現が容易になる。

【フリーソフトウェアについて】この記事で紹介するソフトウェアの多くはフリーソフトウェア(無償で利用できるソフトウェア)である。フリーソフトウェアには、オープンソースソフトウェア(ソースコードが公開されているもの)と、無償で配布されているが商用利用に制限があるものが含まれる。

フリーソフトウェアのメリット

フリーソフトウェア利用時の注意点

【目次】

【サイト内のWindowsセットアップ関連ページ】

【外部リソース】

winget

winget(Windows Package Manager)は、Microsoftが開発したWindows用のパッケージマネージャーである。アプリケーションの検索、インストール、更新、削除をコマンドで実行できる。最新のWindows 10/11には標準搭載されているが、古いバージョンのWindowsでは手動でインストールする必要がある。複数のアプリケーションを一度に管理でき、スクリプトによる自動化も可能である。

winget使用時の注意点

Windowsでのwingetのインストールは、別ページ »で説明する。

winget(Windows Package Manager)が利用可能か確認するには、次のコマンドを実行する。バージョン番号が表示されれば、wingetは利用可能である。


winget --version
wingetバージョン確認画面

1. 汎用ツール

Webブラウザ、ファイル検索、ネットワーク解析など、日常的な作業や開発で使用する基本的なツール群である。

ソフトウェア説明用途
Google ChromeGoogleが開発したWebブラウザ。V8エンジン(JavaScriptエンジン)によるJavaScript実行と、DevTools(ブラウザ内蔵の開発者ツール)によるデバッグ機能を備える。Webアプリ開発、デバッグ
FirefoxMozillaが開発したWebブラウザ。独自のGecko(レンダリングエンジン)を搭載し、Web標準への準拠とプライバシー保護機能を備える。クロスブラウザ検証
DeepLニューラルネットワークを用いた翻訳ツール。文脈を考慮した翻訳を行う。技術文献の翻訳
Draw.ioER図、UML、システム構成図などを作成する作図ツール。データはXML形式で保存される。設計図の作成
Canvaプレゼン資料、ポスター、SNS画像などを作成するデザインツール。テンプレートを使用してビジュアルを作成できる。資料デザイン、ポスター作成
Everythingファイル名によるファイル検索ツール。Windows標準の検索より高速に動作する。ファイル検索
AnyTXTSearcherファイル内容を検索するツール。ファイル内のテキストを対象に検索できる。ファイル内容検索
Kokomiteマウスポインタの位置を強調表示するツール。画面共有や動画教材の作成時に視認性を高める。プレゼンテーション補助
Lightshot軽量なスクリーンショットツール。PrintScreenキーで範囲を選択し、保存・共有できる。画面キャプチャ
FileZillaFTP/SFTPクライアント。サーバーとの間でファイルを送受信する。Webサイト公開
MobaXterm統合ネットワークツール。SSH接続、X11転送、SFTPを一つの画面で操作できる。サーバー管理
Wiresharkネットワークプロトコル解析ツール。通信パケットをキャプチャし、内容を可視化・分析する。ネットワーク解析、セキュリティ検証
ScratchMITが開発したビジュアルプログラミング環境。ブロックを組み合わせてプログラムを作成し、計算機科学の基礎を学べる。プログラミング入門
Robloxゲーム制作プラットフォーム。Luau(Lua派生言語)でゲームを開発し、他のユーザーと共有できる。ゲーム制作、Luau学習

インストールコマンドの実行方法

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する。手順は、Windowsキーまたはスタートメニューを押し、cmdと入力し、右クリックで「管理者として実行」を選択する。wingetの--scope machineオプションでシステム全体にインストールするには、管理者権限が必要である。実行時はコマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。

補足:このセクションのKokomiteのインストールのために、7-Zipを使用している。

インストールコマンド

REM Webブラウザ・ユーティリティ インストールスクリプト(管理者権限で実行)

REM 管理者権限チェック
net session >nul 2>&1
if errorlevel 1 (
    echo 管理者権限で実行してください
    exit /b 1
)

REM Google Chrome をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Google.Chrome -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Google Chromeのパス設定
set "CHROME_PATH=c:\Program Files\Google\Chrome\Application\"
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
if exist "%CHROME_PATH%" (
    echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%CHROME_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%CHROME_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul
)

REM Firefox をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Mozilla.Firefox -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Firefoxのパス設定
set "MOZILLA_PATH=c:\Program Files\Mozilla Firefox\"
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
if exist "%MOZILLA_PATH%" (
    echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%MOZILLA_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%MOZILLA_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul
)

REM DeepL をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id DeepL.DeepL -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Draw.io をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id JGraph.Draw -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Lightshot をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Skillbrains.Lightshot -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM FileZilla をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id TimKosse.FileZilla.Client -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM MobaXterm Home Edition をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Mobatek.MobaXterm -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Wireshark をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id WiresharkFoundation.Wireshark -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Scratch 3 をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id MITMediaLab.Scratch.3 -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Roblox Studio をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Roblox.RobloxStudio -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Everything をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id voidtools.Everything -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements
winget install --scope machine --id stnkl.everythingtoolbar -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements
winget install --scope machine --id ql-win.quicklook -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Everything のパス設定
set "EVERYTHING_PATH=c:\Program Files\Everything\"
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
if exist "%EVERYTHING_PATH%" (
    echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%EVERYTHING_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%EVERYTHING_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul
)

REM AnyText Searcher をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id AnyTXT.AnyTXTSearcher -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM AnyText Searcher のパス設定
set "ANYTEXT_PATH=c:\Program Files (x86)\AnyTXT Searcher\"
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
if exist "%ANYTEXT_PATH%" (
    echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%ANYTEXT_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%ANYTEXT_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul
)

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 --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM 7-Zip のパス設定
set "SEVENZIP_PATH=C:\Program Files\7-Zip"
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
if exist "%SEVENZIP_PATH%" (
    echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%SEVENZIP_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%SEVENZIP_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul
)

REM Kokomite のダウンロードと展開
echo Kokomiteをダウンロード中...
mkdir C:\Tools\Kokomite 2>nul
curl -L -o C:\Tools\Kokomite\kokomite.zip https://www.interstage.net/kokomite/download/kokomite.zip
cd /d C:\Tools\Kokomite
"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x kokomite.zip -o. -y
del kokomite.zip

REM Kokomite のパス設定
set "KOKOMITE_PATH=C:\Tools\Kokomite"
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%KOKOMITE_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%KOKOMITE_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul

REM Canva 案内表示
echo ============================================================
echo CanvaはWebアプリとして利用します
echo ブラウザで https://www.canva.com/ にアクセスしてください
echo ============================================================

echo インストール完了
項目内容
Kokomite展開先C:\Tools\Kokomite
Kokomiteの依存7-Zip(セクション2でインストール)

2. 開発環境とビルドツール

プログラミング言語、コンパイラ、AI開発支援ツールなど、ソフトウェア開発に必要な環境を構築するためのツール群である。このセクションのインストールにより、Python、C/C++、Rustでの開発が可能になる。

このセクションは他のセクションの前提となる。セクション1のKokomite、セクション3〜6のPythonライブラリは、このセクションでインストールする7-ZipやPythonに依存している。

ソフトウェア説明用途
Python 3.12汎用プログラミング言語。3.12では型ヒント(変数や引数の型を明示する記法)の強化、インタープリタの最適化、サブインタープリタ(独立したPython実行環境)による並列処理の基盤を導入した。AI開発、データ解析、Web開発
VS Build ToolsMSVC(Microsoft Visual C++コンパイラ)、リンカ、Windows SDKを含む。C/C++のビルドやPython拡張ライブラリのコンパイルに使用する。C/C++ビルド
Rustシステムプログラミング言語。所有権システム(メモリ管理機構)によりメモリ安全性をコンパイル時に保証する。VS Build Toolsが必要である。システム開発、高速化
Git分散型バージョン管理システム(ソースコードの変更履歴を管理するツール)。変更履歴をDAG(有向非巡回グラフ:履歴の分岐と統合を表現するデータ構造)として管理し、共同開発を支援する。ソースコード管理
CMakeクロスプラットフォームのビルド自動化ツール。定義ファイルからOSやコンパイラに応じたビルド構成を生成する。ビルド構成の自動生成
7-Zip圧縮・解凍ツール。LZMA/LZMA2(高圧縮アルゴリズム)による.7z形式のほか、tar.gz等のUnix系形式にも対応する。ファイル圧縮・解凍
CUDANVIDIA GPU用の並列計算基盤。GPUをGPGPU(汎用GPU計算:グラフィックス処理以外の計算にGPUを利用する技術)として活用し、行列演算などを高速に処理する。NVIDIA製GPUが必要である。GPU並列計算
PyTorchpipでインストールする。Metaが開発した機械学習フレームワーク。動的計算グラフ(実行時にグラフを構築する方式)による柔軟な記述ができる。機械学習モデル開発
WindsurfAI機能を統合したエージェント型IDE(AIが主体的にタスクを遂行する開発環境)。コード生成や修正をAIが自律的に実行する。AI駆動開発
Visual Studio CodeLSP(Language Server Protocol:言語サーバー規格、エディタと言語解析機能を分離する仕組み)対応のコードエディタ。拡張機能により各種言語の開発環境として使用できる。コード編集
ClineVS Code拡張機能。AIによるファイル操作、ターミナル実行、複数ファイルの編集ができる。MCP(Model Context Protocol:AIと外部ツールの連携規格)に対応する。AI駆動開発
GitHub Copilot FreeAIによるコード補完ツール。既存のコードを基に、関数の実装や次の行を予測して提示する。コード補完
JupyterLabpipでインストールする。対話的プログラミング環境。コードと実行結果を一つのノートブックに記録しながら分析できる。対話的データ分析

インストールコマンドの詳細説明と、ここでインストールされるAIエディタの概要説明は、別ページ(Windows Python 開発環境とビルドツール構築ガイド )に記載している。

インストールコマンドの実行方法

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する。手順は、Windowsキーまたはスタートメニューを押し、cmdと入力し、右クリックで「管理者として実行」を選択する。wingetの--scope machineオプションでシステム全体にインストールするには、管理者権限が必要である。実行時はコマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。

インストールコマンド

REM 開発環境セットアップスクリプト(管理者権限で実行)

REM 管理者権限チェック
net session >nul 2>&1
if errorlevel 1 (
    echo 管理者権限で実行してください
    exit /b 1
)

REM Python 3.12 をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM パス長制限の解除(Windowsの260文字パス制限を解除し、長いパスを扱えるようにする)
reg add "HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem" /v LongPathsEnabled /t REG_DWORD /d 1 /f
reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem" /v LongPathsEnabled

REM Python のパス設定
set "PYTHON_PATH=C:\Program Files\Python312"
set "PYTHON_SCRIPTS_PATH=C:\Program Files\Python312\Scripts"
if exist "%PYTHON_PATH%" setx PYTHON_PATH "%PYTHON_PATH%" /M >nul
if exist "%PYTHON_SCRIPTS_PATH%" setx PYTHON_SCRIPTS_PATH "%PYTHON_SCRIPTS_PATH%" /M >nul
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%PYTHON_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PYTHON_PATH%;%PYTHON_SCRIPTS_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul

REM Visual Studio 2022 Build Toolsとランタイムをシステム領域にインストール
winget install --scope machine --wait --accept-source-agreements --accept-package-agreements Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools Microsoft.VCRedist.2015+.x64

REM インストーラーとインストールパスの設定
set "VS_INSTALLER=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vs_installer.exe"
set "VS_PATH=C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\BuildTools"

REM C++開発ワークロードのインストール
"%VS_INSTALLER%" modify --installPath "%VS_PATH%" --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --quiet --norestart
"%VS_INSTALLER%" modify --installPath "%VS_PATH%" --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Tools.x86.x64 --includeRecommended --quiet --norestart
"%VS_INSTALLER%" modify --installPath "%VS_PATH%" --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.22621 --includeRecommended --quiet --norestart

REM Rust をシステム全体にインストール
curl -o rustup-init.exe https://static.rust-lang.org/rustup/dist/x86_64-pc-windows-msvc/rustup-init.exe
set "RUSTUP_HOME=C:\Rust\rustup"
set "CARGO_HOME=C:\Rust\cargo"
setx RUSTUP_HOME "%RUSTUP_HOME%" /M
setx CARGO_HOME "%CARGO_HOME%" /M
rustup-init.exe -y
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
setx PATH "%CARGO_HOME%\bin;%SYSTEM_PATH%" /M
del rustup-init.exe

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 --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Git のパス設定
set "GIT_PATH=C:\Program Files\Git\cmd"
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
if exist "%GIT_PATH%" (
    echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%GIT_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%GIT_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul
)

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"
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
if exist "%CMAKE_PATH%" (
    echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%CMAKE_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%CMAKE_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul
)

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 --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM 7-Zip のパス設定
set "SEVENZIP_PATH=C:\Program Files\7-Zip"
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
if exist "%SEVENZIP_PATH%" (
    echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%SEVENZIP_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%SEVENZIP_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul
)

REM CUDAをシステム領域にインストール(NVIDIA GPU搭載機のみ)
winget install --scope machine --id Nvidia.CUDA --version 12.6 -e --silent --accept-package-agreements --accept-source-agreements
winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --accept-package-agreements --accept-source-agreements

REM CUDA のパス設定
set "CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6"
set "CUDNN_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6"
if exist "%CUDA_PATH%" setx CUDA_PATH "%CUDA_PATH%" /M >nul
if exist "%CUDNN_PATH%" setx CUDNN_PATH "%CUDNN_PATH%" /M >nul
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
if exist "%CUDA_PATH%\bin" (
    echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%CUDA_PATH%\bin" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%CUDA_PATH%\bin;%SYSTEM_PATH%" /M >nul
)

REM 環境変数TEMP, TMPの設定(一時ファイルの保存先を短いパスに変更)
mkdir C:\TEMP
set "TEMP_PATH=C:\TEMP"
setx TEMP "%TEMP_PATH%" /M >nul
setx TMP "%TEMP_PATH%" /M >nul

REM PyTorch をインストール(GPU対応版)
set "PYTHON_PATH=C:\Program Files\Python312"
"%PYTHON_PATH%\Scripts\pip" install -U torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

REM JupyterLab をインストール
set "PYTHON_PATH=C:\Program Files\Python312"
"%PYTHON_PATH%\Scripts\pip" install -U jupyterlab

REM Windsurf をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Codeium.Windsurf -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements
if exist "C:\Program Files\Windsurf\bin" "C:\Program Files\Windsurf\bin\windsurf" --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja

REM Microsoft VS Code をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudioCode -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM VS Code 拡張機能のインストール(Python環境、日本語化、Cline、GitHub Copilot)
if exist "C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin" cd "C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin"
if exist "C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin" code --install-extension ms-python.python
if exist "C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin" code --install-extension ms-python.vscode-pylance
if exist "C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin" code --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja
if exist "C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin" code --install-extension dongli.python-preview
if exist "C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin" code --install-extension saoudrizwan.claude-dev
if exist "C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin" code --install-extension GitHub.copilot

echo セットアップ完了

VS Code拡張機能の説明

3. 機械学習・データサイエンス

データ分析、機械学習モデルの開発、AIアプリケーション構築に必要なライブラリ群である。セクション2の開発環境が前提となる。

ソフトウェア説明用途
cuDNN深層学習用の高速化ライブラリ。CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN(再帰型ニューラルネットワーク)の演算をGPU向けに最適化する。深層学習の高速化
TensorFlowpipでインストールする。Googleが開発した機械学習フレームワーク。GPU利用時はCUDA/cuDNNが必要である。@tf.function(グラフモード実行用デコレータ)による最適化や、TFLiteによるモバイル展開に対応する。機械学習、モデル展開
NumPypipでインストールする。高速な多次元配列(ndarray)演算を提供するライブラリ。C言語で実装されている。数値計算
Pandaspipでインストールする。DataFrame(行と列で構成される表形式データ構造)で表形式データの操作、集計、前処理ができる。データ前処理、集計
Matplotlibpipでインストールする。データ可視化ライブラリ。2次元・3次元のグラフを作成し、論文品質の図表を出力できる。グラフ作成
scikit-learnpipでインストールする。統計学に基づく機械学習ライブラリ。回帰、分類、クラスタリング等のアルゴリズムを提供する。統計的機械学習
Pillowpipでインストールする。画像処理ライブラリ。リサイズ、回転、フィルタ適用、形式変換などができる。画像加工
opencv-pythonpipでインストールする。コンピュータビジョン用ライブラリ。顔認識や物体検出などリアルタイム映像解析ができる。画像認識、動画解析
librosapipでインストールする。音声・音楽解析ライブラリ。DSP(デジタル信号処理)による特徴抽出やスペクトラム解析ができる。音声信号処理
transformerspipでインストールする。Hugging Faceが提供するライブラリ。Transformer(注意機構に基づくモデル構造)アーキテクチャの学習済みモデルを利用できる。自然言語処理
datasetspipでインストールする。Hugging Faceが提供するデータセット管理ライブラリ。学習用データのダウンロードとストリーミング読み込みに対応する。データセット取得
sentence-transformerspipでインストールする。文埋め込みライブラリ。文章を多次元ベクトルに変換し、RAG(検索拡張生成)での類似度計算に使用する。文埋め込み、類似検索
LangChainpipでインストールする。LLMアプリケーション構築用フレームワーク。LLMと外部データソースを連携し、複数の処理を連結できる。RAG、エージェント開発
chromadbpipでインストールする。ベクトルデータベース(高次元ベクトル専用のデータベース)。ANN(近似最近傍探索)で類似データを取得する。ベクトル検索
openaipipでインストールする。OpenAI APIのクライアントライブラリ。GPT-4o等のモデルをプログラムから呼び出せる。OpenAI API連携
google-generativeaipipでインストールする。Google Gemini APIのクライアントライブラリ。Geminiの推論機能や画像・動画分析をプログラムから呼び出せる。Gemini API連携
litellmpipでインストールする。複数のLLM APIを統合するクライアントライブラリ。OpenAI形式の統一インターフェースで各社APIを扱える。マルチLLM連携
Gradiopipでインストールする。AIデモ用のUI構築ライブラリ。PythonコードからWebインターフェースを生成できる。AIデモ作成

インストールコマンドの実行方法

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する。手順は、Windowsキーまたはスタートメニューを押し、cmdと入力し、右クリックで「管理者として実行」を選択する。wingetの--scope machineオプションでシステム全体にインストールするには、管理者権限が必要である。実行時はコマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。

インストールコマンド

REM 機械学習・データサイエンス パッケージ インストールスクリプト(管理者権限で実行)

REM 管理者権限チェック
net session >nul 2>&1
if errorlevel 1 (
    echo 管理者権限で実行してください
    exit /b 1
)

REM Pythonパス設定
set "PYTHON_PATH=C:\Program Files\Python312"
set "PIP=%PYTHON_PATH%\Scripts\pip"

REM cuDNN案内表示
echo ============================================================
echo cuDNNは手動インストールが必要です
echo 1. https://developer.nvidia.com/cudnn にアクセス
echo 2. NVIDIA Developer Programに登録(無料)
echo 3. cuDNN 9.x for CUDA 12をダウンロード
echo 4. 解凍後、bin/include/libフォルダの中身を
echo    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6
echo    の対応フォルダにコピー
echo ============================================================
pause

REM TensorFlow(GPU対応版)
"%PIP%" install -U tensorflow[and-cuda]

REM 数値計算・データ処理
"%PIP%" install -U numpy pandas matplotlib scikit-learn

REM 画像・音声処理
"%PIP%" install -U Pillow opencv-python librosa

REM Hugging Face関連
"%PIP%" install -U transformers datasets sentence-transformers

REM LLMアプリケーション開発
"%PIP%" install -U langchain langchain-community langchain-openai langchain-google-genai chromadb

REM LLM APIクライアント
"%PIP%" install -U openai google-generativeai litellm

REM UIフレームワーク
"%PIP%" install -U gradio

echo インストール完了

4. ローカル生成AI

クラウドサービスを使わず、自分のPC上でLLM(大規模言語モデル)や画像生成AIを動作させるためのツール群である。インターネット接続なしでAIを利用でき、データのプライバシーを保てる。NVIDIA製GPUを搭載したPCで動作が高速になる。

ソフトウェア説明用途
OllamaローカルLLM実行基盤。PC上でLLMを動作させ、APIを通じて外部アプリケーションから利用できる。ローカルLLM運用
LM StudioGUIベースのローカルLLM環境。GGUF形式(llama.cpp用の量子化モデル形式)のモデルを検索・導入し、対話形式で動作を確認できる。モデル検証、対話テスト
qwen2.5-coder:7bプログラミング特化型LLM。70億パラメータを持ち、日本語を含む多言語でコードを生成できる。コード生成
yi-coder:9b長いコンテキストを処理できるコード生成モデル。大規模なソースコードを解析できる。大規模コード解析
qwen3:8b汎用多言語モデル。日本語の理解と論理的推論ができ、質問応答や文章作成に使用する。質問応答、文章作成
ComfyUI画像生成AI用のノードベースGUI。生成パイプラインをノードの接続で視覚的に構成し、Stable Diffusion等のモデルを操作する。AI画像生成
Stable Diffusion 3.5画像生成モデル。ComfyUI等から利用する。英語プロンプトを推奨する。画像生成

インストールコマンドの実行方法

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する。手順は、Windowsキーまたはスタートメニューを押し、cmdと入力し、右クリックで「管理者として実行」を選択する。wingetの--scope machineオプションでシステム全体にインストールするには、管理者権限が必要である。実行時はコマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。

インストールコマンド

REM ローカルLLM・画像生成AI インストールスクリプト(管理者権限で実行)

REM 管理者権限チェック
net session >nul 2>&1
if errorlevel 1 (
    echo 管理者権限で実行してください
    exit /b 1
)

REM Pythonパス設定
set "PYTHON_PATH=C:\Program Files\Python312"
set "PIP=%PYTHON_PATH%\Scripts\pip"

REM Ollama をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Ollama.Ollama -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Ollamaのパス設定
set "OLLAMA_PATH=C:\Program Files\Ollama"
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
if exist "%OLLAMA_PATH%" (
    echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%OLLAMA_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%OLLAMA_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul
)

REM LM Studio をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id LMStudio.LMStudio -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Ollamaサービス起動待機
echo Ollamaサービスの起動を待機中...
timeout /t 5 /nobreak >nul

REM Ollamaモデルのダウンロード(合計約15GB、回線速度により時間がかかる)
echo Ollamaモデルをダウンロード中(数GB〜十数GB)...
ollama pull qwen2.5-coder:7b
ollama pull yi-coder:9b
ollama pull qwen3:8b

REM ComfyUI インストール
echo ComfyUIをインストール中...
cd /d C:\
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
"%PIP%" install -r requirements.txt

REM ComfyUI用PyTorch(CUDA対応版)再インストール
"%PIP%" install -U torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

REM Stable Diffusion 3.5 案内表示
echo ============================================================
echo Stable Diffusion 3.5は手動ダウンロードが必要です
echo 1. https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3.5-large
echo    にアクセス
echo 2. Hugging Faceアカウントでログイン
echo 3. ライセンスに同意
echo 4. sd3.5_large.safetensors をダウンロード
echo 5. C:\ComfyUI\models\checkpoints フォルダに配置
echo ============================================================

echo インストール完了

モデルサイズ目安(ダウンロードとストレージ容量の参考)

モデルサイズ
qwen2.5-coder:7b約4.7GB
yi-coder:9b約5.5GB
qwen3:8b約5.2GB
Stable Diffusion 3.5 Large約16GB

5. 3D・メディア処理

3Dモデリング、動画編集、音声処理など、マルチメディアコンテンツの制作に必要なツール群である。

ソフトウェア説明用途
Blender統合型3DCG制作ソフト。ジオメトリノード(ノードベースの手続き型モデリング機能)やCycles(物理ベースレンダラー)で高品質なレンダリングができる。3Dモデリング、アニメーション
Unreal Engineゲームエンジン。Nanite(仮想化ジオメトリシステム)やLumen(動的グローバルイルミネーション)でリアルタイムレンダリングができる。3Dゲーム開発
Panda3Dpipでインストールする。Disney/CMUが開発した3Dゲームエンジン。Pythonでシーングラフ(3Dオブジェクトの階層構造)に基づいて3D開発ができる。Python 3Dゲーム開発
ffmpegコマンドライン型のメディア処理ツール。動画・音声の形式変換、フィルタ適用、ストリーミング配信に使用する。動画・音声の形式変換
VLC media player多数のコーデックを内蔵するメディアプレイヤー。追加インストールなしで各種形式を再生できる。メディア再生
Shotcut動画編集ソフト。多数のフィルタを備える。動画編集
Audacity音声編集ソフト。マルチトラック編集、ノイズ除去、多数のエフェクトを備える。音声編集
VOICEVOXテキスト音声合成ソフト。深層学習で自然な日本語音声を生成できる。音声合成
OBS Studio録画・配信ソフト。NVENC(NVIDIA製ハードウェアエンコーダ)で効率的に画面を記録できる。画面録画、ライブ配信

インストールコマンドの実行方法

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する。手順は、Windowsキーまたはスタートメニューを押し、cmdと入力し、右クリックで「管理者として実行」を選択する。wingetの--scope machineオプションでシステム全体にインストールするには、管理者権限が必要である。実行時はコマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。

インストールコマンド

REM 3D・メディア処理 インストールスクリプト(管理者権限で実行)

REM 管理者権限チェック
net session >nul 2>&1
if errorlevel 1 (
    echo 管理者権限で実行してください
    exit /b 1
)

REM Pythonパス設定
set "PYTHON_PATH=C:\Program Files\Python312"
set "PIP=%PYTHON_PATH%\Scripts\pip"

REM Blender をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id BlenderFoundation.Blender -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Epic Games Launcher をインストール(Unreal Engine用)
winget install --id EpicGames.EpicGamesLauncher -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Panda3D をインストール
"%PIP%" install -U panda3d

REM ffmpeg をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Gyan.FFmpeg -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM ffmpeg のパス設定
set "FFMPEG_PATH=C:\Program Files\FFmpeg\bin"
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
if exist "%FFMPEG_PATH%" (
    echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%FFMPEG_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%FFMPEG_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul
)

REM VLC media player をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id VideoLAN.VLC -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Shotcut をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Meltytech.Shotcut -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM Audacity をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Audacity.Audacity -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM OBS Studio をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id OBSProject.OBSStudio -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM VOICEVOX(GPU/CUDA版)のダウンロードと展開
echo VOICEVOXをダウンロード中(約1.5GB)...
mkdir C:\VOICEVOX 2>nul
curl -L -o C:\VOICEVOX\voicevox.zip https://github.com/VOICEVOX/voicevox/releases/download/0.23.1/voicevox-windows-nvidia-cuda-0.23.1.zip
cd /d C:\VOICEVOX
"C:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x voicevox.zip -o. -y
del voicevox.zip

REM Unreal Engine 案内表示
echo ============================================================
echo Unreal Engineは手動インストールが必要です
echo 1. Epic Games Launcherを起動
echo 2. Unreal Engineタブを選択
echo 3. 「エンジンをインストール」をクリック
echo 4. バージョンを選択してインストール
echo ============================================================

echo インストール完了
項目内容
VOICEVOX展開先C:\VOICEVOX
VOICEVOXサイズ約1.5GB(CUDA版)
Blenderバージョンwinget最新版
Unreal EngineEpic Games Launcherから手動でインストール
ffmpegパスC:\Program Files\FFmpeg\bin

6. データベース

データの保存・検索・管理を行うためのツール群である。SQL学習やアプリケーション開発のデータ管理に使用する。

ソフトウェア説明用途
SQLite3設定不要のリレーショナルデータベース。単一ファイルでデータを管理し、組み込み用途やSQL学習に適する。SQL学習、小規模データ管理
DBeaver汎用データベース管理ツール。GUIで多様なデータベースに接続し、データ編集やER図の確認ができる。データベース操作

インストールコマンドの実行方法

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する。手順は、Windowsキーまたはスタートメニューを押し、cmdと入力し、右クリックで「管理者として実行」を選択する。wingetの--scope machineオプションでシステム全体にインストールするには、管理者権限が必要である。実行時はコマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。

インストールコマンド

REM データベース インストールスクリプト(管理者権限で実行)

REM 管理者権限チェック
net session >nul 2>&1
if errorlevel 1 (
    echo 管理者権限で実行してください
    exit /b 1
)

REM SQLite3 をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id SQLite.SQLite -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM SQLite3 のパス設定
set "SQLITE_PATH=C:\Program Files\SQLite"
for /f "skip=2 tokens=2*" %a in ('reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Session Manager\Environment" /v Path') do set "SYSTEM_PATH=%b"
if exist "%SQLITE_PATH%" (
    echo "%SYSTEM_PATH%" | find /i "%SQLITE_PATH%" >nul
    if errorlevel 1 setx PATH "%SQLITE_PATH%;%SYSTEM_PATH%" /M >nul
)

REM DBeaver をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id dbeaver.dbeaver -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

echo インストール完了

7. Linux環境(WSL2)

Windows上でLinuxコマンドやLinux用ソフトウェアを使用するための環境である。開発ツールの多くがLinux向けに作られているため、Windows上でLinux環境を利用できると便利である。

このセクションでは、簡易インストールコマンドと詳細な手順の両方を説明する。簡易インストールで問題が発生した場合は、詳細手順を参照すること。

7.1 簡易インストール

ソフトウェア説明用途
WSL2Windows上でLinux環境を動作させる仕組み。Windowsを使いながらLinuxの開発ツールを利用できる。Linux環境構築
UbuntuLinux環境。ホストOSから隔離した状態でシステム運用やセキュリティを実習できる。Linux実習

インストールコマンドの実行方法

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する。手順は、Windowsキーまたはスタートメニューを押し、cmdと入力し、右クリックで「管理者として実行」を選択する。

インストールコマンド

REM Linux環境 インストールスクリプト(管理者権限で実行)

REM 管理者権限チェック
net session >nul 2>&1
if errorlevel 1 (
    echo 管理者権限で実行してください
    exit /b 1
)

REM WSL2 と Ubuntu をインストール
wsl --install

REM 完了案内
echo ============================================================
echo WSL2とUbuntuのインストールを開始しました
echo
echo 【重要】インストール完了後、PCを再起動してください
echo
echo 再起動後の手順:
echo 1. スタートメニューから「Ubuntu」を起動
echo 2. 初回起動時にユーザー名とパスワードを設定
echo 3. 設定完了後、Linuxコマンドが使用可能になる
echo ============================================================

echo インストール完了(再起動が必要)
分類ソフトウェアインストール方法
Linux実行基盤WSL2wsl --install
LinuxディストリビューションUbuntu(最新LTS)wsl --install(同時インストール)
項目内容
再起動インストール完了後に必須
Ubuntu初回起動ユーザー名・パスワードの設定が必要
デフォルトバージョンwsl --installは最新LTS(24.04)をインストール
WSL2の要件Windows 10 バージョン2004以降、または Windows 11
処理内容
1仮想マシンプラットフォーム機能を有効化
2WSL2をデフォルトバージョンに設定
3Linuxカーネルをインストール
4Ubuntuディストリビューションをインストール

7.2 詳細手順(トラブル発生時や詳細設定が必要な場合)

WSL2について

WSL 2(Windows Subsystem for Linux)とWSL 2上のUbuntu 24.04をインストールすることで、Windows上でLinuxコマンドやLinux用ソフトウェアを使用できるようになる。

WSL 2をインストールすると、Ubuntu、Debian、openSUSEなどのLinuxディストリビューションをWindowsにインストールし、Windowsのサブシステムとして動作させることができる。

WSLの主なコマンド

【サイト内の関連ページ】

以下にWindows 11での詳細手順を示す。

  1. 「Windowsの機能の有効化または無効化」で、Hyper-V、Linux用Windowsサブシステム、仮想マシンプラットフォームを有効にする。
    1. Windowsで、コマンドプロンプト管理者権限で起動する(手順:Windowsキーまたはスタートメニューを押し、「cmd」と入力し、右クリックメニューなどで「管理者として実行」を選択する)。
    2. Windowsの更新

      次のコマンドを実行する。

      
      powershell -command "Start-Process ms-settings:windowsupdate"
      
    3. Hyper-V、Linux用Windowsサブシステム、仮想マシンプラットフォームを有効にする。

      次のコマンドを実行する。

      
      powershell -command "Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All -n"
      powershell -command "Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName HypervisorPlatform -n"
      powershell -command "Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Windows-Subsystem-Linux -n"
      powershell -command "Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName VirtualMachinePlatform -n"
      
    4. Windowsを再起動する。

      次のコマンドを実行する。

      
      shutdown /r /t 0
      
  2. システムの再起動が完了したら、再びWindowsコマンドプロンプト管理者権限で起動する(手順:Windowsキーまたはスタートメニューを押し、「cmd」と入力し、右クリックメニューなどで「管理者として実行」を選択する)。
  3. Windows Subsystem for Linux、仮想マシンプラットフォームのオプションコンポーネントを有効化する。WSLの既定バージョンを2に設定する。

    次のコマンドを実行する。

    
    powershell -command "dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart"
    powershell -command "dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart"
    wsl --set-default-version 2
    
  4. インストール可能なLinuxディストリビューションを確認する。

    次のコマンドを実行する。

    
    wsl -l --online
    
  5. Ubuntu-24.04をLinuxサブシステムとしてインストールする。

    次のコマンドを実行する。このときにユーザー名とパスワードの設定が求められる。

    このときに設定したパスワードは、sudoコマンドの実行で必要になるので覚えておくこと。パスワードが画面に表示されないのは正常な動作である。

    
    wsl --update
    wsl --install -d Ubuntu-24.04
    
  6. Linuxサブシステムのbashシェルを起動する。

    次のコマンドを実行する。

    
    wsl
    
  7. bashシェルで確認のため、次のコマンドを実行する。このとき、先ほど設定したパスワードを入力する。
    
    sudo ls
    
  8. ダウンロード元が海外になっている場合は日本に設定し、OSのシステム更新、C/C++コンパイラ、Python 3ヘッダファイル・ライブラリ、エディタnotepadqq等のインストールを行う。
    
    sudo sed -i 's/\/\/archive.ubuntu.com/\/\/jp.archive.ubuntu.com/g' /etc/apt/sources.list
    sudo sed -i 's/\/\/us.archive.ubuntu.com/\/\/jp.archive.ubuntu.com/g' /etc/apt/sources.list
    sudo sed -i 's/\/\/fr.archive.ubuntu.com/\/\/jp.archive.ubuntu.com/g' /etc/apt/sources.list
    sudo apt -y update
    sudo apt -yV upgrade
    sudo apt -yV dist-upgrade
    sudo apt -y install build-essential python3-dev python3-pip notepadqq
    exit
    

8. システム管理ツール

Windowsシステムの最適化、診断、トラブルシューティングに使用するMicrosoft純正ツールである。

Microsoft PC Manager

Microsoft PC Managerは、Microsoftが提供するWindows向けのシステム最適化ツールである。システムのクリーンアップ、パフォーマンスの向上、セキュリティ管理などの機能を提供する。

Microsoft PC Managerの公式ページhttps://pcmanager.microsoft.com/ja-jpを開き、「Download」をクリックしてダウンロードする。

Microsoft Sysinternalsツール

Microsoft Sysinternalsは、Windowsシステムの管理、診断、トラブルシューティング、監視を行うユーティリティ群である。システム管理者や開発者向けのツールが含まれている。

主なツール

【関連する外部ページ】

9. 補足説明

Build Tools for Visual StudioとVisual Studioの違い

Build Tools for Visual Studio 2022の公式ダウンロードページ:https://visualstudio.microsoft.com/ja/visual-cpp-build-tools/

次のコマンドは、Visual Studio Community 2022本体と、C++デスクトップ開発に必要な基本コンポーネントをインストールする。


winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine --override "--add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop --add Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.NativeDesktop.Core --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Tools.x86.x64 --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows10SDK --includeRecommended" -e
winget install Microsoft.VCRedist.2015+.x64 --scope machine -e

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

cuDNNのインストール

cuDNNのインストールには、NVIDIA Developer Programへの無料登録が必要である。また、使用するフレームワークが要求するcuDNNバージョンを確認すること。

zlibのインストール(cuDNNの依存関係)

新しいバージョンのcuDNNは、zlibwapi.dllに依存している。cuDNNをインストールする前に、zlibをインストールする必要がある。

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。' }"

cuDNNのダウンロードと配置

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。ダウンロードした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。

【関連する外部ページ】

Search Everything画面
AnyTXT Searcher画面

10. その他のソフトウェア

本節では、理工学分野の研究・開発を支援するソフトウェア、および業務効率を向上させるフリーソフトウェアについて記述する。

【インストールの前提と注意事項】

10.1 開発・解析・設計ツール

研究環境の構築、数値計算、システム設計など、専門的な成果物を生成するために使用する主要なソフトウェア群である。

【環境構築・仮想化】

【プログラミング・統計・データ処理】

【開発エディタ】

【エンジニアリング・CAD・GIS】

【文書作成】

10.2 その他のソフトウェア(ユーティリティ)

マルチメディア編集、データ整理、システム管理など、研究の周辺業務やPCの保守・管理を支援するツール群である。

【画像・図解・キャプチャ】

【動画・音声処理】

【テキスト・翻訳・閲覧】

【ファイル操作・ディスク管理】

【システム・ネットワーク・その他】

ツール選択ガイド

目的に応じて適切なツールを選択するための一覧である。

用途推奨ツール
ローカルLLM(コマンドライン)Ollama
ローカルLLM(GUI)LM Studio
指示からコードを自律生成Cline
コード補完GitHub Copilot Free
設定不要でAI支援Windsurf
拡張機能を自由に組み合わせVisual Studio Code
画像分類・物体検出opencv-python、PyTorch
音声分析librosa
自然言語処理transformers
RAG(検索拡張生成)LangChain、chromadb、sentence-transformers
クラウドAI API連携openai、google-generativeai、litellm
AIデモ作成Gradio
AI画像生成ComfyUI、Stable Diffusion 3.5
Python 3Dゲーム開発Panda3D
ネットワーク解析Wireshark
資料デザインCanva