Windows のさまざまなアプリケーション

【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 (Windows Package Manager): Microsoftが開発した標準のパッケージ管理ツール。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、削除を一括で行える。スクリプトによる環境構築の自動化に不可欠である。
• フリーソフトウェア / オープンソース: 無償で利用できるソフトウェア。ソースコードが公開されているオープンソースソフトウェア（OSS）と、商用利用等に制限がある無償ソフトが含まれる。利用時はライセンス確認が必要である。
• システム全体へのインストール (Machine Scope): PCを利用するすべてのユーザーがソフトウェアを利用可能にするインストール方法。本ガイドのコマンドは、wingetの--scope machineオプションを使用するため、管理者権限での実行が必須となる。
• ローカルAI (Local LLM): クラウドサービスを使わず、自身のPC上で動作させる大規模言語モデルや画像生成AI。インターネット接続不要で利用でき、データのプライバシー保護や、NVIDIA製GPUによる高速化が特徴である。

【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

• 費用をかけずに開発環境や学習環境を構築できる
• オープンソースのソフトウェアは、異なるPC間で同じ環境を再現しやすい
• コミュニティによる開発・改善が継続的に行われている
• 学習目的での利用に適している

フリーソフトウェア利用時の注意点

• ソフトウェアごとにライセンス条件が異なるため、商用利用や再配布の際は各ソフトウェアのライセンスを確認すること
li>公式サポートがない場合が多く、問題発生時はドキュメントやコミュニティを活用する必要2がある
• セキュリティアップデートは利用者自身で適用する必要がある
• 一部のソフトウェア（Visual Studio Community等）は、利用条件に制限があるため、利用前に確認すること

【目次】

• winget：パッケージマネージャーの概要と確認方法
• 1. 汎用ツール：ブラウザ、ファイル、ネットワークツールなど
• 2. Windows標準ツールの代替ツール：スクリーンショット、ファイル検索、ペイント
• 3. 開発環境、ビルドツール、言語処理系、AI支援：Python、Git、CUDA、AI開発環境など
• 4. ローカル生成AI：llama.cpp, Ollama、ComfyUIなど
• 5. Python用ライブラリとツール：TensorFlow、PyTorch関連ライブラリなど
• 6. 3D：Blenderなど
• 7. マルチメディア・設計・作図：ffmpeg, Draw.IO, Canva, OBS Studioなど
• 8. データベース：SQLite、DBeaverなど
• 9. Linux環境（WSL2）：簡易インストールと詳細手順
• 10. システム管理ツール：Microsoft PC Manager、Sysinternalsなど
• 11. 画像データ、３次元データ
• 12. 補足説明：Build Tools、cuDNNなど
• 13. その他のソフトウェア
• ツール選択ガイド

【サイト内のWindowsセットアップ関連ページ】

• Windowsシステムの基本操作ガイド: 別ページ »で説明
• Windows 11クリーンインストールガイド: 別ページ »で説明
• Windows 11の基本設定: 別ページ »で説明
• Windows ソフトウェア一覧（2026年版）: 別ページ »で説明
• Windowsのまとめ: 別ページ »で説明
• Windows上のLinux開発環境構築ガイド：WSL 2とUbuntuのインストール・設定・運用: 別ページ »で説明
• Windowsの種々のソフトウェアのインストール: 別ページ »で説明

【外部リソース】

• Windows 11のディスクイメージのダウンロードのページ: https://www.microsoft.com/ja-jp/software-download/windows11
• Rufusのページ: https://rufus.ie/ja/

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

• 一部の操作（システム全体へのインストールなど）で管理者権限が必要
• 信頼できないソースからのパッケージインストールは避けること
• wingetでインストールできないソフトウェアもあるため、従来のインストール方法と併用する

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

1. 汎用ツール

本セクションは，汎用ツールについて，各ツールの説明・用途・インストール手順を示す。インストールは原則としてwingetコマンドにより一括実行する方式を採用しており，管理者権限のコマンドプロンプトで実行する。主な例外として，Kokomiteはwinget未対応のためcurlによるダウンロードとPowerShellによるZIP展開を行い，FileZillaは手動でダウンロードを行う。

本セクションのインストール対象は，Webブラウザ（Google Chrome，Firefox），ファイル圧縮・解凍（7-Zip），プレゼンテーション補助（Kokomite），リモート接続・Xサーバ（MobaXterm），ファイル転送（FileZilla）である。

【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：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。 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 ============================================================
REM 汎用ツール インストール用コマンド（管理者権限のcmdで実行）
REM バッチファイルではなく，管理者権限で起動したコマンドプロンプトに
REM 貼り付けて実行することを想定
REM ============================================================

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

REM winget パッケージ一覧のローカルキャッシュを更新
winget source update

REM ============================================================
REM Google Chrome
REM ============================================================
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 --source winget --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "NOGOOGLEUPDATEPING=1"
REM Google Chrome の自動更新を無効化
powershell -NoProfile -Command "New-Item -Path 'HKLM:\SOFTWARE\Policies\Google\Update' -Force | Out-Null; Set-ItemProperty -Path 'HKLM:\SOFTWARE\Policies\Google\Update' -Name 'AutoUpdateCheckPeriodMinutes' -Value 0 -Type DWord; Set-ItemProperty -Path 'HKLM:\SOFTWARE\Policies\Google\Update' -Name 'UpdateDefault' -Value 0 -Type DWord"
REM Google Chrome のパス設定
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Google\Chrome\Application'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

REM ============================================================
REM Mozilla Firefox
REM ============================================================
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 --source winget --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "/MaintenanceService=false /PreventRebootRequired=true /RegisterDefaultAgent=false"
REM Firefox の自動更新を無効化
powershell -NoProfile -Command "New-Item -Path 'HKLM:\SOFTWARE\Policies\Mozilla\Firefox' -Force | Out-Null; Set-ItemProperty -Path 'HKLM:\SOFTWARE\Policies\Mozilla\Firefox' -Name 'DisableAppUpdate' -Value 1 -Type DWord"
REM Firefox のパス設定
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Mozilla Firefox'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

REM ============================================================
REM 7-Zip
REM ============================================================
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 --source winget --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements
REM 7-Zip のパス設定（他ツールと揃えて末尾追加）
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\7-Zip'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

REM ============================================================
REM Kokomite
REM ============================================================
REM Kokomite のダウンロードと展開
echo Kokomiteをダウンロード中...
if not exist C:\Tools\Kokomite mkdir C:\Tools\Kokomite
curl -L -f --retry 3 --retry-delay 2 --connect-timeout 30 -o C:\Tools\Kokomite\kokomite.zip https://ftp.vector.co.jp/75/96/2241/Kokomite2-3-4-135.zip
powershell -NoProfile -Command "Expand-Archive -Path 'C:\Tools\Kokomite\kokomite.zip' -DestinationPath 'C:\Tools\Kokomite' -Force"
del C:\Tools\Kokomite\kokomite.zip
copy /Y C:\Tools\Kokomite\Kokomite2-3-4-135\Kokomite\kokomite.exe C:\Tools\Kokomite\kokomite.exe
REM Kokomite のパス設定
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Tools\Kokomite'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"
REM スタートメニュー（すべてのアプリ）へのショートカット作成
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $l=$s.CreateShortcut(\"$env:ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Kokomite.lnk\"); $l.TargetPath='C:\Tools\Kokomite\kokomite.exe'; $l.WorkingDirectory='C:\Tools\Kokomite'; $l.Save()"

REM ============================================================
REM MobaXterm Home Edition
REM ============================================================
REM MobaXterm Home Edition をシステム領域にインストール
REM MobaXterm はGUIツールのためパス設定は不要
winget install --scope machine --id Mobatek.MobaXterm -e --silent --source winget --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/qn /norestart"

REM ============================================================
REM FileZilla Client
REM ============================================================
REM FileZilla は手動インストールのため，ブラウザでダウンロードページを開く
start https://filezilla-project.org/download.php?platform=win64
echo ブラウザで公式ダウンロードページを開きます。
echo 「Download FileZilla Client」から 64bit 版 EXE インストーラを保存し実行してください。
REM FileZilla の自動更新チェックと初回ウェルカム画面を無効化
REM 手動インストール完了後に以下の if exist 文を
REM コマンドプロンプトに貼り付けて再実行すること
if exist "%ProgramFiles%\FileZilla FTP Client" (
    (
        echo ^<FileZilla3^>
        echo   ^<Settings^>
        echo     ^<Setting name="Config Location"^>$APPDATA/FileZilla/^</Setting^>
        echo     ^<Setting name="Disable update check"^>1^</Setting^>
        echo     ^<Setting name="Greeting version"^>9.9.9^</Setting^>
        echo   ^</Settings^>
        echo ^</FileZilla3^>
    ) > "%ProgramFiles%\FileZilla FTP Client\fzdefaults.xml"
)

echo インストール完了

インストール確認のために次のコマンドを実行する。

REM ============================================================
REM インストール確認チェック
REM ============================================================

echo ===== Google Chrome =====
where chrome 2>nul && chrome --version || echo [未検出] chrome

echo ===== Mozilla Firefox =====
where firefox 2>nul && firefox --version || echo [未検出] firefox

echo ===== 7-Zip =====
where 7z 2>nul && (7z --help | findstr "7-Zip") || echo [未検出] 7z

echo ===== Kokomite =====
if exist "C:\Tools\Kokomite\kokomite.exe" (echo [検出] C:\Tools\Kokomite\kokomite.exe) else echo [未検出] kokomite
where kokomite 2>nul && echo [パス設定] 反映済み || echo [パス設定] 未反映（コマンドプロンプトの再起動が必要な場合があります）
if exist "%ProgramData%\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Kokomite.lnk" (echo [ショートカット] 作成済み) else echo [ショートカット] 未作成

echo ===== MobaXterm =====
if exist "C:\Program Files (x86)\Mobatek\MobaXterm\MobaXterm.exe" (echo [検出] MobaXterm) else echo [未検出] MobaXterm

echo ===== FileZilla Client =====
if exist "C:\Program Files\FileZilla FTP Client\filezilla.exe" (echo [検出] FileZilla Client) else echo [未検出] FileZilla（手動インストール対象）

echo.
echo ===== 確認完了 =====

2. Windows標準ツールの代替ツール：スクリーンショット、ファイル検索、ペイント

本セクションは，Windows標準ツールの代替ツールについて，各ツールの説明・用途・インストール手順を示す。インストールはwingetコマンドを用いて一括実行する。管理者権限のコマンドプロンプトで実行する。例外としてQuickLookはcurlを用いてダウンロードしインストールする。

【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：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。 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 ============================================================
REM Windows標準ツールの代替ツール インストール用コマンド（管理者権限のcmdで実行）
REM バッチファイルではなく、管理者権限で起動したコマンドプロンプトに
REM 貼り付けて実行することを想定
REM ============================================================

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

REM winget パッケージ一覧のローカルキャッシュを更新
winget source update

REM ============================================================
REM Everything（高速ファイル検索）
REM ============================================================
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 --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/qn /norestart"
REM Everything の設定（サービス登録、OS起動時の自動起動、更新通知の無効化）
if exist "C:\Program Files\Everything\Everything.exe" (
    "C:\Program Files\Everything\Everything.exe" -install-service -install-run-on-system-startup -disable-update-notification
)
REM Everything のパス設定
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Everything'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

REM ============================================================
REM EverythingToolbar（Everything のタスクバー統合）
REM ============================================================
REM 前提条件として .NET Desktop Runtime 8 をインストール
winget install --id Microsoft.DotNet.DesktopRuntime.8 -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements
REM EverythingToolbar をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id stnkl.EverythingToolbar -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM ============================================================
REM QuickLook（スペースキーでのプレビュー、macOS 風）
REM ============================================================
REM QuickLook をダウンロードしてインストール（バージョン番号が URL に固定されているため、更新時は手動で変更すること）
curl -L -f --retry 3 --retry-delay 2 --connect-timeout 30 -o "%ProgramData%\QuickLook.msi" https://github.com/QL-Win/QuickLook/releases/download/4.3.0/QuickLook-4.3.0.msi
msiexec /i "%ProgramData%\QuickLook.msi" ALLUSERS=1 /quiet /norestart
REM ダウンロードした msi ファイルを削除
del "%ProgramData%\QuickLook.msi"
REM 常駐（全ユーザー用：HKLM）
reg add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run" /v "QuickLook" /t REG_SZ /d "\"C:\Program Files\QuickLook\QuickLook.exe\"" /f

REM ============================================================
REM AnyTXT Searcher（文書全文検索）
REM ============================================================
REM AnyTXT Searcher をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id AnyTXT.AnyTXTSearcher -e --silent --source winget --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "/SP- /SUPPRESSMSGBOXES /NORESTART /CLOSEAPPLICATIONS"
REM AnyTXT Searcher のパス設定
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\AnyTXT Searcher'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

REM ============================================================
REM Lightshot（スクリーンショット）
REM ============================================================
REM Lightshot をシステム領域にインストール（Inno Setup）
winget install --scope machine --id Skillbrains.Lightshot -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/SP- /VERYSILENT /SUPPRESSMSGBOXES /NORESTART /CLOSEAPPLICATIONS /NORESTARTAPPLICATIONS /LANG=japanese"

REM ============================================================
REM Paint.NET（画像編集）
REM ============================================================
REM Paint.NET をシステム領域にインストール（自動更新は無効化、デスクトップショートカット作成）
winget install --scope machine --id dotPDN.PaintDotNet -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/auto CHECKFORUPDATES=0 DESKTOPSHORTCUT=1"

echo.
echo === インストール完了 ===

インストール確認のために次のコマンドを実行する。

REM ============================================================
REM インストール確認チェック
REM ============================================================

echo ===== Everything =====
where Everything 2>nul && Everything -get-result-count || echo [未検出] Everything

echo ===== EverythingToolbar =====
if exist "C:\Program Files\EverythingToolbar\EverythingToolbar.exe" (echo [検出] EverythingToolbar) else echo [未検出] EverythingToolbar

echo ===== .NET Desktop Runtime 8 =====
dotnet --list-runtimes 2>nul | findstr "Microsoft.WindowsDesktop.App 8." || echo [未検出] .NET Desktop Runtime 8

echo ===== QuickLook =====
if exist "C:\Program Files\QuickLook\QuickLook.exe" (echo [検出] QuickLook) else echo [未検出] QuickLook

echo ===== AnyTXT Searcher =====
if exist "C:\Program Files\Anytxt Searcher\ATGUI.exe" (echo [検出] AnyTXT Searcher) else echo [未検出] AnyTXT Searcher

echo ===== Lightshot =====
if exist "C:\Program Files (x86)\Skillbrains\lightshot\Lightshot.exe" (echo [検出] Lightshot) else echo [未検出] Lightshot

echo ===== Paint.NET =====
if exist "C:\Program Files\paint.net\paintdotnet.exe" (echo [検出] Paint.NET) else echo [未検出] Paint.NET

echo.
echo ===== 確認完了 =====

3. 開発環境，ビルドツール，プログラミング言語，AI支援

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，バージョン管理，機械学習フレームワークの利用，Scratch によるプログラミング学習，AI支援ツールの導入が可能になる。

インストールはwingetコマンドにより一括実行する方式を採用しており，管理者権限のコマンドプロンプトで実行する。一部のWebサービスやVS Code拡張機能など，winget対象外のものは個別に導入する。

このセクションは他のセクションの前提となる。他のセクションのPythonライブラリは，このセクションでインストールするPythonに依存している。

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コードエディタとAI支援拡張機能の概要説明は，別ページ（Windows Python 開発環境，ビルドツール，言語処理系，AI支援構築ガイド ）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：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。 そして，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 ============================================================
REM 開発環境セットアップ用コマンド（管理者権限のcmdで実行）
REM バッチファイルではなく、管理者権限で起動したコマンドプロンプトに
REM 貼り付けて実行することを想定
REM ============================================================

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

REM winget パッケージ一覧のローカルキャッシュを更新
winget source update

REM ============================================================
REM パス長制限の解除 (LongPathsEnabled)
REM ============================================================
reg add "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem" /v LongPathsEnabled /t REG_DWORD /d 1 /f
reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem" /v LongPathsEnabled

REM ============================================================
REM 一時ファイル保存先 (TEMP / TMP)
REM ============================================================
REM C:\TEMP に変更し、パス長問題を回避しやすくする
if not exist C:\TEMP mkdir C:\TEMP
set "TEMP=C:\TEMP"
set "TMP=C:\TEMP"
powershell -NoProfile -Command "[Environment]::SetEnvironmentVariable('TEMP','C:\TEMP','Machine'); [Environment]::SetEnvironmentVariable('TMP','C:\TEMP','Machine')"

REM ============================================================
REM CMake
REM ============================================================
winget install --scope machine --id Kitware.CMake -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/qn /norestart ADD_CMAKE_TO_PATH=System"

REM ============================================================
REM Visual C++ 再頒布可能パッケージ (VCRedist 2015-)
REM ============================================================
winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet /norestart"

REM ============================================================
REM Visual Studio Build Tools + Desktop development with C++
REM （VCTools、MSBuildTools、CMake連携、Clang、Windows 11 SDK）
REM ============================================================
REM 進行中のインストーラーを停止（ロック競合回避）
taskkill /F /IM vs_setup.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM vs_installer.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM vs_installerservice.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM msiexec.exe /T >nul 2>&1

REM 未インストール時: winget で新規インストール
REM インストール済み時: setup.exe modify でコンポーネント追加（バージョンは変更しない）
winget list --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools 2>nul | findstr /i "BuildTools" >nul 2>&1
if %ERRORLEVEL% EQU 0 (
    for /f "usebackq delims=" %P in (`"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products Microsoft.VisualStudio.Product.BuildTools -property installationPath`) do start /wait "" "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" modify --installPath "%P" --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100 --includeRecommended --quiet --norestart --nocache
) else (
    winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "--quiet --wait --norestart --nocache --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"
)

REM 破損時の修復（任意、動作がおかしくなった場合）
REM "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" repair --installPath "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools" --quiet --norestart
REM 導入確認（インストールパスが表示されれば正常）
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products * -requires Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools -property installationPath

REM ============================================================
REM CUDA 12.8
REM ============================================================
winget install --scope machine --id Nvidia.CUDA --version 12.8 -e --silent --disable-interactivity --force --uninstall-previous --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "-s -n"

REM 旧バージョンの CUDA 統合ファイルが BuildTools 側に残っている場合は削除
del "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools\MSBuild\Microsoft\VC\v180\BuildCustomizations\CUDA 12.3.*" 2>nul

REM ============================================================
REM Rust (rustup, cargo)
REM ============================================================
REM Rust 用環境変数の設定（現セッション + システム全体）
set "RUSTUP_HOME=C:\Rust\rustup"
set "CARGO_HOME=C:\Rust\cargo"
powershell -NoProfile -Command "[Environment]::SetEnvironmentVariable('RUSTUP_HOME','C:\Rust\rustup','Machine'); [Environment]::SetEnvironmentVariable('CARGO_HOME','C:\Rust\cargo','Machine')"

REM rustup-init をダウンロードしてシステム全体にインストール
curl -L -f --retry 3 --retry-delay 2 --connect-timeout 30 -o "%TEMP%\rustup-init.exe" https://static.rust-lang.org/rustup/dist/x86_64-pc-windows-msvc/rustup-init.exe
rustup self uninstall -y
rmdir /s /q %CARGO_HOME%
rmdir /s /q %RUSTUP_HOME%
"%TEMP%\rustup-init.exe" -y
del "%TEMP%\rustup-init.exe" 2>nul

REM cargo の bin を PATH 先頭に追加（Rust ツールチェーンを優先）
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Rust\cargo\bin'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$c\",'Machine')}"

REM ============================================================
REM Python 3.12
REM ============================================================
REM Python 3.12 をシステム領域にインストール
winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""

REM Python と Scripts を PATH 先頭に追加
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

REM 現セッション用の変数
set "PYTHON_PATH=C:\Program Files\Python312"
set "PYTHON=%PYTHON_PATH%\python.exe"
set "PIP=%PYTHON_PATH%\Scripts\pip.exe"

REM pip / wheel の更新
"%PYTHON%" -m pip install --no-user -U pip wheel

REM ============================================================
REM Git
REM ============================================================
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"

REM ============================================================
REM cuDNN 手動インストール案内
REM ============================================================
REM TensorFlow など cuDNN を個別に必要とするフレームワーク向け
REM PyTorch の wheel には cuDNN が同梱されているため別途不要
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\v12.8
echo    の対応フォルダにコピー
echo ============================================================

REM ============================================================
REM Python パッケージ (TensorFlow / PyTorch 他)
REM ============================================================
REM TensorFlow と関連パッケージ
"%PIP%" install --no-user -U tensorflow tf-keras flatbuffers flatgeobuf protobuf

REM numpy と PyTorch（CUDA 12.8 対応 wheel）、pip キャッシュを全削除
set "CUDA_TAG=cu128"
"%PIP%" install --no-user -U numpy torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/%CUDA_TAG%
"%PIP%" install -U --no-user scipy pillow pandas
"%PIP%" uninstall -y opencv-python-headless opencv-contrib-python-headless opencv-python
"%PIP%" install --no-user --force-reinstall opencv-contrib-python
"%PIP%" cache purge

REM ============================================================
REM Scratch 3
REM ============================================================
winget install --scope machine --id MITMediaLab.Scratch.3 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/S /allusers"

REM Scratch 3 の自動更新を無効化
echo provider: generic> "C:\Program Files (x86)\Scratch 3\resources\app-update.yml"
echo url: http://127.0.0.1:0/no-update>> "C:\Program Files (x86)\Scratch 3\resources\app-update.yml"
type "C:\Program Files (x86)\Scratch 3\resources\app-update.yml"

REM ============================================================
REM Google Web サービスのアプリモード・ショートカット
REM ============================================================
REM Chrome の --app フラグで、アドレスバーやタブのない独立ウィンドウで起動する
REM 実行後、スタートメニュー（現在のユーザー）にショートカットが作成される
set "CHROME=%ProgramFiles%\Google\Chrome\Application\chrome.exe"
set "STARTMENU=%APPDATA%\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs"

REM NotebookLM
powershell -NoProfile -Command "$ws=New-Object -ComObject WScript.Shell; $sc=$ws.CreateShortcut('%STARTMENU%\NotebookLM.lnk'); $sc.TargetPath='%CHROME%'; $sc.Arguments='--app=https://notebooklm.google.com/'; $sc.Description='NotebookLM'; $sc.Save()"

REM Google Colaboratory
powershell -NoProfile -Command "$ws=New-Object -ComObject WScript.Shell; $sc=$ws.CreateShortcut('%STARTMENU%\Google Colaboratory.lnk'); $sc.TargetPath='%CHROME%'; $sc.Arguments='--app=https://colab.research.google.com/'; $sc.Description='Google Colaboratory'; $sc.Save()"

REM Google AI Studio
powershell -NoProfile -Command "$ws=New-Object -ComObject WScript.Shell; $sc=$ws.CreateShortcut('%STARTMENU%\Google AI Studio.lnk'); $sc.TargetPath='%CHROME%'; $sc.Arguments='--app=https://aistudio.google.com/'; $sc.Description='Google AI Studio'; $sc.Save()"

echo スタートメニューにショートカットを作成しました

REM ============================================================
REM VSCodium
REM ============================================================
REM 既存の VSCodium と、拡張機能・設定・キャッシュを一掃
winget uninstall -e --id VSCodium.VSCodium --silent --disable-interactivity --accept-source-agreements
rmdir /s /q C:\ProgramData\vscodium-extensions 2>nul
rmdir /s /q "%APPDATA%\VSCodium" 2>nul
rmdir /s /q "%USERPROFILE%\.vscode-oss" 2>nul

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

REM 全ユーザー共有の拡張機能フォルダを作成
mkdir C:\ProgramData\vscodium-extensions 2>nul
icacls "C:\ProgramData\vscodium-extensions" /grant "Everyone:(OI)(CI)M" /T

REM スタートメニューのショートカットを --extensions-dir 付きで再作成
rmdir /s /q "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\VSCodium" 2>nul
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $lnk=$s.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\VSCodium.lnk'); $lnk.TargetPath='C:\Program Files\VSCodium\VSCodium.exe'; $lnk.Arguments='--extensions-dir \"C:\ProgramData\vscodium-extensions\"'; $lnk.Save()"

REM ファイル / フォルダ右クリックの「VSCodium で開く」を登録
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\*\shell\VSCodium\command" /ve /d "\"C:\Program Files\VSCodium\VSCodium.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscodium-extensions\" \"%1\"" /f
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\Directory\shell\VSCodium\command" /ve /d "\"C:\Program Files\VSCodium\VSCodium.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscodium-extensions\" \"%1\"" /f
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\Directory\Background\shell\VSCodium\command" /ve /d "\"C:\Program Files\VSCodium\VSCodium.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscodium-extensions\" \"%V\"" /f

REM 拡張機能のインストール（Pylance は Open VSX に無いためスキップ）
set "CODIUM=C:\Program Files\VSCodium\bin\codium.cmd"
"%CODIUM%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscodium-extensions" --install-extension ms-python.python
"%CODIUM%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscodium-extensions" --install-extension ms-python.debugpy
"%CODIUM%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscodium-extensions" --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja
"%CODIUM%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscodium-extensions" --install-extension saoudrizwan.claude-dev
"%CODIUM%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscodium-extensions" --install-extension rust-lang.rust-analyzer
"%CODIUM%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscodium-extensions" --install-extension tamasfe.even-better-toml
REM Anthropic 公式の Claude Code 拡張機能（Open VSX 上での安定性に注意）
"%CODIUM%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscodium-extensions" --install-extension anthropic.claude-code
"%CODIUM%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscodium-extensions" --install-extension almenon.arepl
"%CODIUM%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscodium-extensions" --list-extensions --show-versions

REM settings.json を作成（自動更新オフ、Python、Claude Code 設定）
mkdir "%APPDATA%\VSCodium\User" 2>nul
"%PYTHON%" -c "import json,os;data={'update.mode':'none','extensions.autoUpdate':False,'python.defaultInterpreterPath':r'C:\Program Files\Python312\python.exe','claudeCode.environmentVariables':[{'name':'ANTHROPIC_API_KEY','value':'not-needed'},{'name':'ANTHROPIC_AUTH_TOKEN','value':'ollama'},{'name':'ANTHROPIC_BASE_URL','value':'http://localhost:11434'},{'name':'ANTHROPIC_MODEL','value':'glm-4.7-flash'},{'name':'CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC','value':'1'}]};p=os.path.join(os.environ['APPDATA'],'VSCodium','User','settings.json');open(p,'w',encoding='utf-8').write(json.dumps(data,indent=4));print('Done:',p)"

REM ============================================================
REM Microsoft Visual Studio Code
REM ============================================================
winget uninstall -e --id Microsoft.VisualStudioCode --silent --disable-interactivity --accept-source-agreements
rmdir /s /q C:\ProgramData\vscode-extensions 2>nul
rmdir /s /q "%APPDATA%\Code" 2>nul
rmdir /s /q "%USERPROFILE%\.vscode" 2>nul
rmdir /s /q "%LOCALAPPDATA%\Microsoft\vscode-update" 2>nul

REM 自動更新の抑止ポリシーを削除（いったんデフォルトに戻す）
reg delete "HKLM\SOFTWARE\Policies\Microsoft\VSCode" /v "UpdateMode" /f 2>nul

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

REM 全ユーザー共有の拡張機能フォルダ
mkdir C:\ProgramData\vscode-extensions 2>nul
icacls "C:\ProgramData\vscode-extensions" /grant "Everyone:(OI)(CI)M" /T

REM スタートメニューのショートカットを --extensions-dir 付きで再作成
rmdir /s /q "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code" 2>nul
del "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk" 2>nul
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $lnk=$s.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk'); $lnk.TargetPath='C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe'; $lnk.Arguments='--extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\"'; $lnk.Save()"
REM ショートカットの検証
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $lnk=$s.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk'); Write-Host 'TargetPath:' $lnk.TargetPath; Write-Host 'Arguments:' $lnk.Arguments"

REM ファイル / フォルダ右クリックの「Code で開く」を登録
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\*\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%1\"" /f
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\Directory\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%1\"" /f
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\Directory\Background\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%V\"" /f

REM --extensions-dir 付きで起動する code.cmd ラッパを作成
REM （%* を echo で書くと対話的 cmd で失われるため、PowerShell で [char]37+'*' を書き出す）
powershell -NoProfile -Command "$pct=[char]37; $q=[char]34; $c='@echo off'+[char]13+[char]10+$q+'C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd'+$q+' --extensions-dir '+$q+'C:\ProgramData\vscode-extensions'+$q+' '+$pct+'*'+[char]13+[char]10; [IO.File]::WriteAllText('C:\ProgramData\vscode-extensions\vscode.cmd',$c,[Text.Encoding]::ASCII)"

REM 拡張機能のインストール
set "CODE=C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd"
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --uninstall-extension GitHub.copilot
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --uninstall-extension GitHub.copilot-chat
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.python
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.vscode-pylance
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.debugpy
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension saoudrizwan.claude-dev
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension rust-lang.rust-analyzer
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension tamasfe.even-better-toml
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension anthropic.claude-code
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension almenon.arepl
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --list-extensions --show-versions

REM settings.json を作成（自動更新オフ、Python、Claude Code 設定）
mkdir "%APPDATA%\Code\User" 2>nul
"%PYTHON%" -c "import json,os;data={'update.mode':'none','update.enableWindowsBackgroundUpdates':False,'extensions.autoUpdate':False,'python.defaultInterpreterPath':r'C:\Program Files\Python312\python.exe','claudeCode.environmentVariables':[{'name':'ANTHROPIC_API_KEY','value':'not-needed'},{'name':'ANTHROPIC_AUTH_TOKEN','value':'ollama'},{'name':'ANTHROPIC_BASE_URL','value':'http://localhost:11434'},{'name':'ANTHROPIC_MODEL','value':'glm-4.7-flash'},{'name':'CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC','value':'1'}]};p=os.path.join(os.environ['APPDATA'],'Code','User','settings.json');open(p,'w',encoding='utf-8').write(json.dumps(data,indent=4));print('Done:',p)"

REM 自動更新の抑止ポリシー（settings.json に加えて、レジストリ側でも明示的にオフ）
reg add "HKLM\SOFTWARE\Policies\Microsoft\VSCode" /v "UpdateMode" /t REG_SZ /d "none" /f

echo.
echo === セットアップ完了 ===

インストール確認のために次のコマンドを実行する。

REM ============================================================
REM インストール確認チェック
REM ============================================================
echo.
echo ===== インストール確認 =====
echo.

echo [パス長制限の解除]
reg query "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem" /v LongPathsEnabled 2>nul | findstr "0x1" >nul && echo   LongPathsEnabled = 1 (有効) || echo   *** 未設定または無効 ***

echo [環境変数 TEMP/TMP]
powershell -NoProfile -Command "$t=[Environment]::GetEnvironmentVariable('TEMP','Machine'); $u=[Environment]::GetEnvironmentVariable('TMP','Machine'); Write-Host \"  TEMP=$t\"; Write-Host \"  TMP=$u\""

echo [CMake]
cmake --version 2>nul || echo   *** 未検出 ***

echo [VC++ ランタイム]
reg query "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\VisualStudio\14.0\VC\Runtimes\x64" /v Version 2>nul || echo   *** 未検出 ***

echo [Build Tools (VCTools)]
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products * -requires Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools -property installationVersion 2>nul || echo   *** 未検出 ***

echo [CUDA]
nvcc --version 2>nul || echo   *** 未検出 ***

echo [Rust]
rustc --version 2>nul || echo   *** 未検出 ***

echo [Python]
"C:\Program Files\Python312\python.exe" --version 2>nul || echo   *** 未検出 ***

echo [Git]
git --version 2>nul || echo   *** 未検出 ***

echo [numpy]
"C:\Program Files\Python312\python.exe" -c "import numpy; print('  numpy', numpy.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 ***

echo [TensorFlow]
"C:\Program Files\Python312\python.exe" -c "import tensorflow; print('  TensorFlow', tensorflow.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 ***

echo [PyTorch]
"C:\Program Files\Python312\python.exe" -c "import torch; print('  PyTorch', torch.__version__); print('  CUDA available:', torch.cuda.is_available())" 2>nul || echo   *** 未検出 ***

echo [Scratch 3]
if exist "C:\Program Files (x86)\Scratch 3\Scratch 3.exe" (echo [検出] Scratch 3) else echo [未検出] Scratch 3

echo [VS Code]
"C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd" --version 2>nul || echo   *** 未検出 ***

echo [VSCodium]
"C:\Program Files\VSCodium\bin\codium.cmd" --version 2>nul || echo   *** 未検出 ***

echo [Google サービス ショートカット]
if exist "%APPDATA%\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\NotebookLM.lnk" (echo   [検出] NotebookLM) else echo   *** 未検出 *** NotebookLM
if exist "%APPDATA%\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Google Colaboratory.lnk" (echo   [検出] Google Colaboratory) else echo   *** 未検出 *** Google Colaboratory
if exist "%APPDATA%\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Google AI Studio.lnk" (echo   [検出] Google AI Studio) else echo   *** 未検出 *** Google AI Studio

REM VS Code, VSCodium の拡張機能の一覧表示
echo.
echo [VSCodium 拡張機能]
"C:\Program Files\VSCodium\bin\codium.cmd" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscodium-extensions" --list-extensions --show-versions
echo.
echo [VS Code 拡張機能]
"C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --list-extensions --show-versions

REM Rust, Python, C++ の動作チェック
echo.
echo ===== 動作チェック =====
echo.
echo [Rust]
echo fn main(){println!("Rust OK");} > test.rs && rustc test.rs -o test.exe && test.exe && del test.rs test.exe

echo [Python]
"C:\Program Files\Python312\python.exe" -c "print('Python OK')"

echo [C++ (MS Build Tools)]
for /f "delims=" %P in ('"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products * -requires Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools -property installationPath') do "%P\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" x64 >nul 2>&1 && echo #include ^<iostream^> > test.cpp && echo int main(){std::cout^<^<"C++ OK";return 0;} >> test.cpp && cl test.cpp /Fe:test.exe /nologo >nul 2>&1 && test.exe && del test.cpp test.exe test.obj

echo.
echo ===== 確認完了 =====

VS Code / VSCodium 拡張機能の説明

• ms-python.python：Python言語サポート（IntelliSense，デバッグ，リンティング，フォーマット，ユニットテスト）
• ms-python.vscode-pylance：Python型チェック・補完機能（VS Codeのみ。VSCodiumではOpen VSXで提供されていないため利用不可）
• ms-python.debugpy：Pythonデバッグアダプタ（debugpyベースのデバッグ実行を提供）
• MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja：日本語言語パック
• rust-lang.rust-analyzer：Rust言語サポート（コード補完，型推論表示，リファクタリング）
• tamasfe.even-better-toml：TOML（RustのCargo.toml等で使用される設定ファイル形式）の構文ハイライト・バリデーション
• saoudrizwan.claude-dev：Cline（AIによるファイル操作・ターミナル実行・複数ファイル編集を行うAI駆動開発支援拡張機能。MCP対応。利用にはAIモデルのAPIキーの設定が必要）
• anthropic.claude-code：Claude Code（Anthropicが提供するClaude CodeのVS Code統合拡張機能。コード変更の提案，サブエージェント，MCP連携を行える。利用にはAnthropicアカウントが必要）
• almenon.arepl：AREPL for Python（Pythonコードをリアルタイムに自動評価し，変数の状態やエラーを即座に表示する）

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では動作が高速になる。

【前提条件】

以下のソフトウェアが事前にインストールされていること。

• Python 3.12（C:\Program Files\Python312 にインストール済み。winget install Python.Python.3.12 でインストール可能）
• NVIDIA GPU ドライバー（CUDA対応GPU使用時）

【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：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。 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 ============================================================
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  前提条件:
REM    - Python 3.12 が C:\Program Files\Python312 にインストール済みであること
REM    - Google Chrome がインストール済みであること
REM    - NVIDIA GPU および CUDA 12.8 対応ドライバの利用を推奨
REM      （未搭載の場合は CPU モードで動作するが、
REM       画像生成・音声処理等は大幅に低速となる）
REM ============================================================

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

REM winget パッケージ一覧のローカルキャッシュを更新
winget source update

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

REM Python存在チェック（未インストールの場合はシステム領域にインストール、パス設定）
if not exist "%PYTHON%" echo Python 3.12 が見つかりません。インストールします... & winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\"" & powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

REM Google Chrome存在チェック（未インストールの場合はシステム領域にインストール、自動更新無効化、パス設定）
if not exist "C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" winget install --scope machine --id Google.Chrome -e --silent --source winget --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "NOGOOGLEUPDATEPING=1" & powershell -NoProfile -Command "New-Item -Path 'HKLM:\SOFTWARE\Policies\Google\Update' -Force | Out-Null; Set-ItemProperty -Path 'HKLM:\SOFTWARE\Policies\Google\Update' -Name 'AutoUpdateCheckPeriodMinutes' -Value 0 -Type DWord; Set-ItemProperty -Path 'HKLM:\SOFTWARE\Policies\Google\Update' -Name 'UpdateDefault' -Value 0 -Type DWord" & powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Google\Chrome\Application'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"


REM ============================================================
REM  1. ツール類のインストール
REM ============================================================

REM llama-cpp のインストール
cd /d %TEMP%
rmdir /s /q llama.cpp
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cd llama.cpp
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES="86;89;120" -DCMAKE_CUDA_FLAGS="-allow-unsupported-compiler" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="C:\llama.cpp"
cmake --build build --config Release -j 8
cmake --install build --config Release
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\llama.cpp\bin'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

REM === 1. Ollama 環境変数を Machine スコープで事前設定 ===
REM   インストール前に設定することで、Ollama起動時から正しい設定が読み込まれる
powershell -NoProfile -Command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('OLLAMA_FLASH_ATTENTION', '1', 'Machine')"
powershell -NoProfile -Command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('OLLAMA_KV_CACHE_TYPE', 'q8_0', 'Machine')"
REM コンテキスト長：Ollamaのデフォルトは4096。ここでは8192に設定。
REM 用途に応じて値を変更するか、この行を削除して auto に任せる
powershell -NoProfile -Command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('OLLAMA_CONTEXT_LENGTH', '8192', 'Machine')"
powershell -NoProfile -Command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('OLLAMA_MODELS', 'C:\Ollama\models', 'Machine')"
set "OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1"
set "OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0"
set "OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192"
set "OLLAMA_MODELS=C:\Ollama\models"

REM === 2. 既存の Ollama プロセスを停止（ファイルロック解除のため） ===
taskkill /IM ollama.exe /F >nul 2>&1
taskkill /IM "ollama app.exe" /F >nul 2>&1

REM === 3. モデルフォルダの作成と権限設定 ===
if not exist "C:\Ollama\models" mkdir "C:\Ollama\models"
icacls "C:\Ollama\models" /grant *S-1-5-32-545:(OI)(CI)(M) /T /C

REM === 4. 既存モデルの移動（ユーザープロファイルに残っている場合） ===
REM   Ollama 停止状態で実行するためファイルロックが起きない
if exist "%USERPROFILE%\.ollama\models" robocopy "%USERPROFILE%\.ollama\models" "C:\Ollama\models" /E /MOVE
if exist "%USERPROFILE%\.ollama\models" rd /s /q "%USERPROFILE%\.ollama\models"

REM === 5. winget パッケージ一覧のローカルキャッシュを更新 ===
winget source update

REM === 6. Ollama のインストール（Inno Setup） ===
winget uninstall --id Ollama.Ollama -e --silent --disable-interactivity --accept-source-agreements
REM uninstall後にプロセスが残ることがあるため再度停止
taskkill /IM ollama.exe /F >nul 2>&1
taskkill /IM "ollama app.exe" /F >nul 2>&1
winget install --id Ollama.Ollama -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "/DIR=C:\Ollama"
winget upgrade --id Ollama.Ollama -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "/DIR=C:\Ollama"

REM === 7. Ollama のパス設定（システム PATH に未登録の場合のみ追加） ===
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Ollama'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

REM ============================================================
REM  OLLAMA スタートメニュー
REM ============================================================

REM glm-4.7-flash
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $l=$s.CreateShortcut([Environment]::GetFolderPath('CommonPrograms')+'\Ollama GLM4.lnk'); $l.TargetPath='cmd.exe'; $l.Arguments='/k \"start cmd /k ollama serve ^& timeout /t 3 /nobreak ^>nul ^& ollama run glm-4.7-flash\"'; $l.Save()"

REM Gemma 4
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $l=$s.CreateShortcut([Environment]::GetFolderPath('CommonPrograms')+'\Ollama Gemma4.lnk'); $l.TargetPath='cmd.exe'; $l.Arguments='/k \"start cmd /k ollama serve ^& timeout /t 3 /nobreak ^>nul ^& ollama run gemma4:26b\"'; $l.Save()"

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 --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"

REM Git のパスを現在のセッションに反映
set "PATH=C:\Program Files\Git\cmd;%PATH%"

REM Ollamaのパスを現在のセッションに反映
set "PATH=C:\Ollama;%PATH%"

REM Ollamaが起動していなければ起動
where ollama >nul 2>&1
if errorlevel 1 echo Ollamaのパスが見つかりません。再起動後に再実行してください。 & exit /b 1
tasklist /fi "imagename eq ollama.exe" | find "ollama.exe" >nul 2>&1
if errorlevel 1 start "" "C:\Ollama\ollama.exe" serve & timeout /t 10 /nobreak >nul

REM ClaudeCode
winget install --scope machine --id Anthropic.ClaudeCode --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM numpy, PyTorch をインストール
set "CUDA_TAG=cu128"
"%PIP%" install --no-user -U numpy torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/%CUDA_TAG%

REM ============================================================
REM  ComfyUI インストール
REM ============================================================
echo ComfyUIをインストール中...
"%PIP%" install --no-user huggingface_hub
REM xformers をインストールしているとComfyUIが動作しないという現象があった
"%PIP%" uninstall -y xformers
if exist "C:\ComfyUI\.git" (cd /d C:\ComfyUI && git pull) else (git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git C:\ComfyUI)
cd /d C:\ComfyUI
"%PIP%" install --no-user -r requirements.txt
REM ComfyUI Manager, ComfyUI GGUF
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager C:\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-Manager
"%PIP%" install --no-user -r C:\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-Manager\requirements.txt
git clone https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF C:\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-GGUF
"%PIP%" install --no-user -r C:\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-GGUF\requirements.txt
mkdir C:\ComfyUI\output
icacls "C:\ComfyUI\output" /grant "Everyone:(OI)(CI)M" /T
REM 1. バッチファイルを作成
echo @echo off > "C:\ComfyUI\start.bat"
echo cd /d C:\ComfyUI >> "C:\ComfyUI\start.bat"
echo start python main.py >> "C:\ComfyUI\start.bat"
echo timeout /t 5 >> "C:\ComfyUI\start.bat"
echo start "" "C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" http://127.0.0.1:8188 >> "C:\ComfyUI\start.bat"
REM 2. ショートカットを作成
powershell -Command "$ws = New-Object -ComObject WScript.Shell; $s = $ws.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\ComfyUI.lnk'); $s.TargetPath = 'C:\ComfyUI\start.bat'; $s.WorkingDirectory = 'C:\ComfyUI'; $s.Description = 'ComfyUI'; $s.Save()"

REM ============================================================
REM  ollama-chat（チャットUI）
REM ============================================================
echo ollama-chatをインストール中...
"%PIP%" install --no-user ollama-chat

REM ============================================================
REM  Qwen3-TTS インストール（音声合成）
REM ============================================================
echo Qwen3-TTSをインストール中...
"%PIP%" install --no-user qwen-tts

REM ============================================================
REM  faster-whisper インストール（音声認識）
REM ============================================================
echo faster-whisperをインストール中...
"%PIP%" install --no-user faster-whisper

REM ============================================================
REM  Buzz のインストール
REM ============================================================
mkdir "C:\Program Files (x86)\Buzz"
curl -L -o "%TEMP%\Buzz.zip" "https://sourceforge.net/projects/buzz-captions/files/Buzz-1.4.4-Windows-X64.zip/download"
tar -xf "%TEMP%\Buzz.zip" -C "C:\Program Files (x86)\Buzz"
"C:\Program Files (x86)\Buzz\Buzz-1.4.4-windows.exe" /S /AllUsers
del "%TEMP%\Buzz.zip"
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $l=$s.CreateShortcut(\"$env:ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Buzz.lnk\"); $l.TargetPath='C:\Program Files (x86)\Buzz\Buzz.exe'; $l.WorkingDirectory='C:\Program Files (x86)\Buzz'; $l.Save()"

REM ============================================================
REM  2. Ollamaモデルのダウンロード（合計約51GB）
REM ============================================================
echo Ollamaモデルをダウンロード中...

REM -----------------------------------------------------------------------
REM Gemma 4 26B-A4B (Google DeepMind)
REM   アーキテクチャ : MoE（総パラメータ 26B / アクティブ 4B）
REM   用途           : 全般・高度な論理的思考・マルチモーダル（テキスト＋画像）
REM                    プログラミング・日本語タスク（会話、要約、翻訳など）
REM   サイズ         : 18GB  コンテキスト: 256K
REM -----------------------------------------------------------------------
ollama pull gemma4:26b
ollama pull gemma4:e4b

REM -----------------------------------------------------------------------
REM qwen3.6 27B (Alibaba / Qwen Team)
REM 用途 : 日本語タスク（会話、要約、翻訳など）・マルチモーダル（テキスト＋画像）
REM 思考モード（Thinking）対応・ツール呼び出し対応
REM サイズ : 17GB コンテキスト: 262K
REM -----------------------------------------------------------------------
ollama pull qwen3.6:27b

REM -----------------------------------------------------------------------
REM qwen3.6 35B-A3B (Alibaba / Qwen Team)
REM 用途 : 日本語タスク（会話、要約、翻訳など）・マルチモーダル（テキスト＋画像）
REM MoEモデル（アクティブ3B）、27Bより高速だが品質は劣る
REM 思考モード（Thinking）対応・ツール呼び出し対応
REM サイズ : 24GB コンテキスト: 262K
REM -----------------------------------------------------------------------
ollama pull qwen3.6:35b-a3b

REM -----------------------------------------------------------------------
REM Llama 3.2 11B Vision Instruct (Meta)
REM   用途   : マルチモーダル（画像理解）
REM   サイズ : 8.0GB  コンテキスト: 128K
REM -----------------------------------------------------------------------
ollama pull llama3.2-vision:11b

REM -----------------------------------------------------------------------
REM Qwen3-Coder 30B-A3B (Alibaba / Qwen Team)
REM   アーキテクチャ : MoE（総パラメータ 30B / アクティブ 3.3B）
REM   用途           : コーディング（サンプルコード作成・コード整形・リファクタリング）
REM                    エージェント的コーディング・リポジトリ規模の長文理解
REM   サイズ         : 19GB  コンテキスト: 256K
REM -----------------------------------------------------------------------
ollama pull qwen3-coder:30b

REM -----------------------------------------------------------------------
REM CyberAgent DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Japanese (yuma, Q4_K_M)
REM   用途   : 論理的思考・プログラミング（論理的なデバッグ、アルゴリズム設計、仕様検討）
REM            日本語追加学習済み（CyberAgent 提供ベース）
REM   サイズ : 9.0GB  コンテキスト: 128K
REM   備考   : wao/cyberagent-deepseek-14b は F16 形式（30GB）のため、
REM            同一ベースの量子化版（Q4_K_M）を推奨
REM -----------------------------------------------------------------------
ollama pull yuma/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-Japanese:14b

REM -----------------------------------------------------------------------
REM glm-4.7-flash (Z.ai / Zhipu AI)
REM   用途   : tool calling対応のモデル
REM            Claude Code で使用
REM   サイズ : 30B (3B active)  コンテキスト: 200K
REM -----------------------------------------------------------------------
ollama pull glm-4.7-flash

echo.
echo すべてのモデルのダウンロードが完了しました。

echo =================================
echo 利用可能なモデル
ollama list
echo =================================

REM ============================================================
REM  ComfyUI用モデルのダウンロード
REM ============================================================

REM ============================================================
REM ComfyUI モデル一括ダウンロードスクリプト（2026年5月10日修正版）
REM 合計：8ファイル 約46.93 GB
REM 対応：コマンドプロンプト直接貼付 / バッチファイル実行 両対応
REM 繰り返し実行可：存在ファイルはスキップ
REM 失敗時：部分ファイル自動削除（次回実行で完全再取得）
REM VRAM 16GB / RAM 32GB 制約に適合
REM ============================================================
REM [1] z_image_turbo_bf16.safetensors              12.31 GB  Z-Image Turbo 拡散モデル本体（高速画像生成）
REM [2] wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors             10.00 GB  Wan2.2 TI2V-5B 拡散モデル本体（T2V/I2V 両対応）
REM [3] flux-2-klein-4b.safetensors                  7.75 GB  FLUX.2 Klein 拡散モデル本体（高品質画像生成）
REM [4] qwen_3_4b.safetensors                        8.04 GB  Qwen-3 4B テキストエンコーダ（Z-Image Turbo & FLUX.2 Klein 共用）
REM [5] umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors       6.74 GB  UMT5-XXL fp8 テキストエンコーダ（Wan2.2 用）
REM [6] ae.safetensors                               0.34 GB  Z-Image Turbo 用 VAE
REM [7] wan2.2_vae.safetensors                       1.41 GB  Wan2.2 用 VAE
REM [8] flux2-vae.safetensors                        0.34 GB  FLUX.2 Klein 用 VAE
REM ============================================================

REM === 1. モデル格納ディレクトリ作成 ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\diffusion_models" mkdir "C:\ComfyUI\models\diffusion_models"
if not exist "C:\ComfyUI\models\text_encoders"    mkdir "C:\ComfyUI\models\text_encoders"
if not exist "C:\ComfyUI\models\vae"              mkdir "C:\ComfyUI\models\vae"

REM === 2. [1] Z-Image Turbo 拡散モデル本体 ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\z_image_turbo_bf16.safetensors" (
    echo [DL] z_image_turbo_bf16.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\z_image_turbo_bf16.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/resolve/main/split_files/diffusion_models/z_image_turbo_bf16.safetensors"
) else (echo [SKIP] z_image_turbo_bf16.safetensors)

REM === 3. [2] Wan2.2 TI2V-5B 拡散モデル本体 ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors" (
    echo [DL] wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors"
) else (echo [SKIP] wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors)

REM === 4. [3] FLUX.2 Klein 拡散モデル本体 ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\flux-2-klein-4b.safetensors" (
    echo [DL] flux-2-klein-4b.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\flux-2-klein-4b.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-klein/resolve/main/split_files/diffusion_models/flux-2-klein-4b.safetensors"
) else (echo [SKIP] flux-2-klein-4b.safetensors)

REM === 5. [4] Qwen-3 4B テキストエンコーダ（Z-Image Turbo & FLUX.2 Klein 共用） ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\text_encoders\qwen_3_4b.safetensors" (
    echo [DL] qwen_3_4b.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\text_encoders\qwen_3_4b.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_3_4b.safetensors"
) else (echo [SKIP] qwen_3_4b.safetensors)

REM === 6. [5] UMT5-XXL fp8 テキストエンコーダ（Wan2.2 用） ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\text_encoders\umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors" (
    echo [DL] umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\text_encoders\umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors"
) else (echo [SKIP] umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors)

REM === 7. [6] Z-Image Turbo 用 VAE ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\vae\ae.safetensors" (
    echo [DL] ae.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\vae\ae.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/resolve/main/split_files/vae/ae.safetensors"
) else (echo [SKIP] ae.safetensors)

REM === 8. [7] Wan2.2 用 VAE ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\vae\wan2.2_vae.safetensors" (
    echo [DL] wan2.2_vae.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\vae\wan2.2_vae.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan2.2_vae.safetensors"
) else (echo [SKIP] wan2.2_vae.safetensors)

REM === 9. [8] FLUX.2 Klein 用 VAE ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\vae\flux2-vae.safetensors" (
    echo [DL] flux2-vae.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\vae\flux2-vae.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/resolve/main/split_files/vae/flux2-vae.safetensors"
) else (echo [SKIP] flux2-vae.safetensors)

REM === 10. 最終存在確認（for ループ不使用・両環境対応） ===
echo.
echo ============================================================
echo 最終存在確認
echo ============================================================
if exist "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\z_image_turbo_bf16.safetensors" (echo [OK] z_image_turbo_bf16.safetensors) else (echo [NG] z_image_turbo_bf16.safetensors)
if exist "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors" (echo [OK] wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors) else (echo [NG] wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors)
if exist "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\flux-2-klein-4b.safetensors" (echo [OK] flux-2-klein-4b.safetensors) else (echo [NG] flux-2-klein-4b.safetensors)
if exist "C:\ComfyUI\models\text_encoders\qwen_3_4b.safetensors" (echo [OK] qwen_3_4b.safetensors) else (echo [NG] qwen_3_4b.safetensors)
if exist "C:\ComfyUI\models\text_encoders\umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors" (echo [OK] umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors) else (echo [NG] umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors)
if exist "C:\ComfyUI\models\vae\ae.safetensors" (echo [OK] ae.safetensors) else (echo [NG] ae.safetensors)
if exist "C:\ComfyUI\models\vae\wan2.2_vae.safetensors" (echo [OK] wan2.2_vae.safetensors) else (echo [NG] wan2.2_vae.safetensors)
if exist "C:\ComfyUI\models\vae\flux2-vae.safetensors" (echo [OK] flux2-vae.safetensors) else (echo [NG] flux2-vae.safetensors)

REM ============================================================
REM  API利用モデルの案内
REM ============================================================
echo ============================================================
echo FLUX 1.1 Pro Ultra（API経由で利用）
echo 1. https://bfl.ai/ でアカウントを作成
echo 2. ダッシュボードからAPIキーを取得
echo 3. APIエンドポイント: https://api.bfl.ml/
echo 4. 従量課金（画像1枚あたり課金）
echo ============================================================

REM ============================================================
REM  5. 起動方法の案内
REM ============================================================
echo ============================================================
echo ■Ollama I の起動:
echo   cd C:\Ollama
echo   python main.py
echo ■ ComfyUI の起動:
echo   cd C:\ComfyUI
echo   python main.py
echo   ブラウザで http://localhost:8188 にアクセス
echo ============================================================

REM numpy と PyTorch（CUDA 12.8 対応 wheel）、pip キャッシュを全削除
set "CUDA_TAG=cu128"
"%PIP%" install --no-user -U numpy torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/%CUDA_TAG%
"%PIP%" install -U --no-user scipy pillow pandas
"%PIP%" uninstall -y opencv-python-headless opencv-contrib-python-headless opencv-python
"%PIP%" install --no-user --force-reinstall opencv-contrib-python
"%PIP%" cache purge

echo インストール完了

インストール確認、スタートメニューのショートカットの確認などのために次のコマンドを実行する。

ECHO ============================================================
ECHO インストール確認
ECHO ============================================================

ECHO ------------------------------------------------------------
ECHO 1. ツール類の存在確認
ECHO ------------------------------------------------------------

where ollama >nul 2>&1 && (echo [OK] Ollama) || (echo [NG] Ollama が見つかりません)
where git >nul 2>&1 && (echo [OK] Git) || (echo [NG] Git が見つかりません)
where claude >nul 2>&1 && (echo [OK] Claude Code) || (echo [NG] Claude Code が見つかりません)
where ollama-chat >nul 2>&1 && (echo [OK] ollama-chat) || (echo [NG] ollama-chat が見つかりません)

REM ComfyUI
if exist "C:\ComfyUI\main.py" (echo [OK] ComfyUI) else (echo [NG] ComfyUI が見つかりません)

REM Python パッケージ
set "PYTHON=C:\Program Files\Python312\python.exe"
"%PYTHON%" -c "import qwen_tts; print('[OK] qwen-tts')" 2>nul || echo [NG] qwen-tts がインストールされていません
"%PYTHON%" -c "import faster_whisper; print('[OK] faster-whisper')" 2>nul || echo [NG] faster-whisper がインストールされていません
"%PYTHON%" -c "import torch; print('[OK] PyTorch', torch.__version__, '/ CUDA', torch.cuda.is_available())" 2>nul || echo [NG] PyTorch がインストールされていません

REM BUZZ
if exist "C:\Program Files (x86)\Buzz\Buzz.exe" (echo   [検出] Buzz) else echo   *** 未検出 *** Buzz

ECHO ------------------------------------------------------------
ECHO 2. スタートメニューのショートカット確認
ECHO ------------------------------------------------------------

set "CM=%ALLUSERSPROFILE%\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs"
set "CP=%ProgramData%\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs"

REM CommonPrograms（winget install 等で配置されるもの）
for %F in (
    "%CM%\Ollama GLM4.lnk"
    "%CM%\Ollama Gemma4.lnk"
    "%CP%\ComfyUI.lnk"
    "%CP%\Ollama Chat.lnk"
) do (
    if exist %F (echo [OK] %~nxF) else (echo [NG] %~nxF が見つかりません)
)

ECHO ------------------------------------------------------------
ECHO 3. Ollama モデル一覧
ECHO ------------------------------------------------------------
ollama list

ECHO ============================================================
ECHO LLM 動作テスト（Ollama CLI）
ECHO ============================================================

REM サンプル画像
cd %TEMP%
curl -L -o bus.jpg https://ultralytics.com/images/bus.jpg

REM Gemma 4 26B-A4B (Google DeepMind)
ollama run gemma4:26b "日本国憲法を400文字で説明して"
ollama run gemma4:26b "この画像には何が写っていますか？" "%TEMP%\bus.jpg"
ollama run gemma4:26b "「125」のように、各桁の数字が左から右に向かってすべて大きくなっているかを判定するコードをください"

REM qwen3.6 27B (Alibaba / Qwen Team)
ollama run qwen3.6:27b "日本国憲法を400文字で説明して"

REM qwen3.6 35B
ollama run qwen3.6:35b-a3b "日本国憲法を400文字で説明して"

REM Llama 3.2 11B Vision Instruct (Meta)
ollama run llama3.2-vision:11b "この画像には何が写っていますか？" "%TEMP%\bus.jpg"

REM Qwen3-Coder 30B-A3B (Alibaba / Qwen Team)
ollama run qwen3-coder:30b "「125」のように、各桁の数字が左から右に向かってすべて大きくなっているかを判定するコードをください"

REM CyberAgent DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Japanese (yuma, Q4_K_M)
ollama run yuma/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-Japanese:14b "「125」のように、各桁の数字が左から右に向かってすべて大きくなっているかを判定するコードをください"

REM glm-4.7-flash
ollama run glm-4.7-flash "「125」のように、各桁の数字が左から右に向かってすべて大きくなっているかを判定するコードをください"

ECHO ============================================================
ECHO LLM 動作テスト（OpenAI互換API経由）
ECHO ============================================================

cd %TEMP%
curl -L -o bus.jpg https://ultralytics.com/images/bus.jpg

REM Gemma 4 26B-A4B (Google DeepMind)
python -c "from openai import OpenAI; c=OpenAI(base_url='http://localhost:11434/v1',api_key='ollama'); r=c.chat.completions.create(model='gemma4:26b',messages=[{'role':'user','content':'日本国憲法を400文字で説明して'}]); print(r.choices[0].message.content)"
python -c "from openai import OpenAI; import base64,os; img=base64.b64encode(open(os.path.join(os.environ['TEMP'],'bus.jpg'),'rb').read()).decode(); c=OpenAI(base_url='http://localhost:11434/v1',api_key='ollama'); r=c.chat.completions.create(model='gemma4:26b',messages=[{'role':'user','content':[{'type':'image_url','image_url':{'url':f'data:image/jpeg;base64,{img}'}},{'type':'text','text':'この画像には何が写っていますか？'}]}]); print(r.choices[0].message.content)"
python -c "from openai import OpenAI; c=OpenAI(base_url='http://localhost:11434/v1',api_key='ollama'); r=c.chat.completions.create(model='gemma4:26b',messages=[{'role':'user','content':'「125」のように、各桁の数字が左から右に向かってすべて大きくなっているかを判定するコードをください'}]); print(r.choices[0].message.content)"

REM qwen3.6 27B (Alibaba / Qwen Team)
python -c "from openai import OpenAI; c=OpenAI(base_url='http://localhost:11434/v1',api_key='ollama'); r=c.chat.completions.create(model='qwen3.6:27b',messages=[{'role':'user','content':'日本国憲法を400文字で説明して'}]); print(r.choices[0].message.content)"

REM qwen3.6 35B
python -c "from openai import OpenAI; c=OpenAI(base_url='http://localhost:11434/v1',api_key='ollama'); r=c.chat.completions.create(model='qwen3.6:35b-a3b',messages=[{'role':'user','content':'日本国憲法を400文字で説明して'}]); print(r.choices[0].message.content)"

REM Llama 3.2 11B Vision Instruct (Meta)
python -c "from openai import OpenAI; import base64,os; img=base64.b64encode(open(os.path.join(os.environ['TEMP'],'bus.jpg'),'rb').read()).decode(); c=OpenAI(base_url='http://localhost:11434/v1',api_key='ollama'); r=c.chat.completions.create(model='llama3.2-vision:11b',messages=[{'role':'user','content':[{'type':'image_url','image_url':{'url':f'data:image/jpeg;base64,{img}'}},{'type':'text','text':'この画像には何が写っていますか？'}]}]); print(r.choices[0].message.content)"

REM Qwen3-Coder 30B-A3B (Alibaba / Qwen Team)
python -c "from openai import OpenAI; c=OpenAI(base_url='http://localhost:11434/v1',api_key='ollama'); r=c.chat.completions.create(model='qwen3-coder:30b',messages=[{'role':'user','content':'「125」のように、各桁の数字が左から右に向かってすべて大きくなっているかを判定するコードをください'}]); print(r.choices[0].message.content)"

REM CyberAgent DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Japanese (wao)
python -c "from openai import OpenAI; c=OpenAI(base_url='http://localhost:11434/v1',api_key='ollama'); r=c.chat.completions.create(model='yuma/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-Japanese:14b',messages=[{'role':'user','content':'「125」のように、各桁の数字が左から右に向かってすべて大きくなっているかを判定するコードをください'}]); print(r.choices[0].message.content)"

REM ============================================================
REM ComfyUI 4ワークフロー動作確認スクリプト（2026年5月10日検証済）
REM 前提：ComfyUI が http://127.0.0.1:8188 で起動中(起動: cd /d C:\ComfyUI && python main.py)
REM 前提：モデルダウンロードスクリプト実行済（8ファイル全て配置済）
REM ============================================================
REM [1] workflow_api_zimage.json       Z-Image Turbo 画像生成（T2I）
REM [2] workflow_api_flux2_klein.json  FLUX.2 Klein 画像生成（T2I）
REM [3] workflow_api_wan_t2v.json      Wan2.2 TI2V-5B 動画生成（T2V）
REM [4] workflow_api_wan_i2v.json      Wan2.2 TI2V-5B 動画生成（I2V）
REM ============================================================

REM === 1. 入力画像フォルダ作成 ===
if not exist "C:\ComfyUI\input" mkdir "C:\ComfyUI\input"

REM === 2. サンプル画像ダウンロード（I2V 用） ===
if not exist "C:\ComfyUI\input\input.png" (
    echo [DL] input.png
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\input\input.png" "https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/chroma/fennec_girl_hug.png"
) else (echo [SKIP] input.png)

REM === 3. [1] Z-Image Turbo ワークフロー JSON 生成 ===
python -c "import json; w={'28':{'inputs':{'unet_name':'z_image_turbo_bf16.safetensors','weight_dtype':'default'},'class_type':'UNETLoader'},'30':{'inputs':{'clip_name':'qwen_3_4b.safetensors','type':'lumina2','device':'default'},'class_type':'CLIPLoader'},'29':{'inputs':{'vae_name':'ae.safetensors'},'class_type':'VAELoader'},'11':{'inputs':{'shift':3.0,'model':['28',0]},'class_type':'ModelSamplingAuraFlow'},'13':{'inputs':{'width':1024,'height':1024,'batch_size':1},'class_type':'EmptySD3LatentImage'},'27':{'inputs':{'text':'a serene mountain landscape at sunset','clip':['30',0]},'class_type':'CLIPTextEncode'},'33':{'inputs':{'conditioning':['27',0]},'class_type':'ConditioningZeroOut'},'3':{'inputs':{'seed':42,'steps':8,'cfg':1.0,'sampler_name':'res_multistep','scheduler':'simple','denoise':1.0,'model':['11',0],'positive':['27',0],'negative':['33',0],'latent_image':['13',0]},'class_type':'KSampler'},'8':{'inputs':{'samples':['3',0],'vae':['29',0]},'class_type':'VAEDecode'},'9':{'inputs':{'filename_prefix':'ZImageTurbo','images':['8',0]},'class_type':'SaveImage'}}; json.dump(w,open(r'C:\ComfyUI\workflow_api_zimage.json','w'),indent=2)"

REM === 4. [2] FLUX.2 Klein ワークフロー JSON 生成 ===
python -c "import json; w={'10':{'inputs':{'unet_name':'flux-2-klein-4b.safetensors','weight_dtype':'default'},'class_type':'UNETLoader'},'20':{'inputs':{'clip_name':'qwen_3_4b.safetensors','type':'flux2','device':'default'},'class_type':'CLIPLoader'},'30':{'inputs':{'vae_name':'flux2-vae.safetensors'},'class_type':'VAELoader'},'40':{'inputs':{'text':'a serene mountain landscape at sunset','clip':['20',0]},'class_type':'CLIPTextEncode'},'41':{'inputs':{'text':'','clip':['20',0]},'class_type':'CLIPTextEncode'},'50':{'inputs':{'width':1024,'height':1024,'batch_size':1},'class_type':'EmptyFlux2LatentImage'},'60':{'inputs':{'steps':20,'width':1024,'height':1024},'class_type':'Flux2Scheduler'},'70':{'inputs':{'sampler_name':'euler'},'class_type':'KSamplerSelect'},'80':{'inputs':{'noise_seed':42},'class_type':'RandomNoise'},'90':{'inputs':{'model':['10',0],'positive':['40',0],'negative':['41',0]},'class_type':'CFGGuider'},'100':{'inputs':{'noise':['80',0],'guider':['90',0],'sampler':['70',0],'sigmas':['60',0],'latent_image':['50',0]},'class_type':'SamplerCustomAdvanced'},'110':{'inputs':{'samples':['100',0],'vae':['30',0]},'class_type':'VAEDecode'},'120':{'inputs':{'filename_prefix':'Flux2Klein','images':['110',0]},'class_type':'SaveImage'}}; json.dump(w,open(r'C:\ComfyUI\workflow_api_flux2_klein.json','w'),indent=2)"

REM === 5. [3] Wan2.2 TI2V-5B T2V ワークフロー JSON 生成 ===
python -c "import json; w={'1':{'inputs':{'unet_name':'wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors','weight_dtype':'default'},'class_type':'UNETLoader'},'2':{'inputs':{'clip_name':'umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors','type':'wan','device':'default'},'class_type':'CLIPLoader'},'3':{'inputs':{'vae_name':'wan2.2_vae.safetensors'},'class_type':'VAELoader'},'4':{'inputs':{'model':['1',0],'shift':8.0},'class_type':'ModelSamplingSD3'},'5':{'inputs':{'vae':['3',0],'width':1280,'height':704,'length':41,'batch_size':1},'class_type':'Wan22ImageToVideoLatent'},'6':{'inputs':{'text':'a serene mountain landscape with clouds moving slowly','clip':['2',0]},'class_type':'CLIPTextEncode'},'7':{'inputs':{'text':'','clip':['2',0]},'class_type':'CLIPTextEncode'},'8':{'inputs':{'seed':42,'steps':30,'cfg':5.0,'sampler_name':'uni_pc','scheduler':'simple','denoise':1.0,'model':['4',0],'positive':['6',0],'negative':['7',0],'latent_image':['5',0]},'class_type':'KSampler'},'9':{'inputs':{'samples':['8',0],'vae':['3',0]},'class_type':'VAEDecode'},'10':{'inputs':{'filename_prefix':'WanT2V','fps':24.0,'lossless':False,'quality':80,'method':'default','images':['9',0]},'class_type':'SaveAnimatedWEBP'}}; json.dump(w,open(r'C:\ComfyUI\workflow_api_wan_t2v.json','w'),indent=2)"

REM === 6. [4] Wan2.2 TI2V-5B I2V ワークフロー JSON 生成 ===
python -c "import json; w={'1':{'inputs':{'unet_name':'wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors','weight_dtype':'default'},'class_type':'UNETLoader'},'2':{'inputs':{'clip_name':'umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors','type':'wan','device':'default'},'class_type':'CLIPLoader'},'3':{'inputs':{'vae_name':'wan2.2_vae.safetensors'},'class_type':'VAELoader'},'4':{'inputs':{'model':['1',0],'shift':8.0},'class_type':'ModelSamplingSD3'},'5':{'inputs':{'vae':['3',0],'start_image':['11',0],'width':1280,'height':704,'length':41,'batch_size':1},'class_type':'Wan22ImageToVideoLatent'},'6':{'inputs':{'text':'a cat on the moon walking slowly','clip':['2',0]},'class_type':'CLIPTextEncode'},'7':{'inputs':{'text':'','clip':['2',0]},'class_type':'CLIPTextEncode'},'8':{'inputs':{'seed':42,'steps':30,'cfg':5.0,'sampler_name':'uni_pc','scheduler':'simple','denoise':1.0,'model':['4',0],'positive':['6',0],'negative':['7',0],'latent_image':['5',0]},'class_type':'KSampler'},'9':{'inputs':{'samples':['8',0],'vae':['3',0]},'class_type':'VAEDecode'},'10':{'inputs':{'filename_prefix':'WanI2V','fps':24.0,'lossless':False,'quality':80,'method':'default','images':['9',0]},'class_type':'SaveAnimatedWEBP'},'11':{'inputs':{'image':'input.png','upload':'image'},'class_type':'LoadImage'}}; json.dump(w,open(r'C:\ComfyUI\workflow_api_wan_i2v.json','w'),indent=2)"

REM === 7. JSON ファイル生成確認 ===
echo.
echo ============================================================
echo ワークフロー JSON 生成確認
echo ============================================================
if exist "C:\ComfyUI\workflow_api_zimage.json"      (echo [OK] workflow_api_zimage.json)      else (echo [NG] workflow_api_zimage.json)
if exist "C:\ComfyUI\workflow_api_flux2_klein.json" (echo [OK] workflow_api_flux2_klein.json) else (echo [NG] workflow_api_flux2_klein.json)
if exist "C:\ComfyUI\workflow_api_wan_t2v.json"     (echo [OK] workflow_api_wan_t2v.json)     else (echo [NG] workflow_api_wan_t2v.json)
if exist "C:\ComfyUI\workflow_api_wan_i2v.json"     (echo [OK] workflow_api_wan_i2v.json)     else (echo [NG] workflow_api_wan_i2v.json)

REM === 8. ComfyUI サーバ起動確認 ===
echo.
echo ============================================================
echo ComfyUI サーバ接続確認（http://127.0.0.1:8188）
echo ============================================================
python -c "import urllib.request,sys; r=urllib.request.urlopen('http://127.0.0.1:8188/system_stats',timeout=5); print('[OK] ComfyUI is running:', r.status)" 2>nul || echo [NG] ComfyUI に接続できません。ComfyUI を起動してください。

REM === 9. [1] Z-Image Turbo ワークフロー投入 ===
echo.
echo [RUN] Z-Image Turbo (T2I) 投入中...
python -c "import json,random,urllib.request; w=json.load(open(r'C:\ComfyUI\workflow_api_zimage.json')); w['3']['inputs']['seed']=random.randint(1,9999999999); r=urllib.request.urlopen(urllib.request.Request('http://127.0.0.1:8188/prompt',json.dumps({'prompt':w}).encode(),{'Content-Type':'application/json'})); print('[OK] Z-Image Turbo response:', r.status)" 2>&1

REM === 10. [2] FLUX.2 Klein ワークフロー投入 ===
echo.
echo [RUN] FLUX.2 Klein (T2I) 投入中...
python -c "import json,random,urllib.request; w=json.load(open(r'C:\ComfyUI\workflow_api_flux2_klein.json')); w['80']['inputs']['noise_seed']=random.randint(1,9999999999); r=urllib.request.urlopen(urllib.request.Request('http://127.0.0.1:8188/prompt',json.dumps({'prompt':w}).encode(),{'Content-Type':'application/json'})); print('[OK] FLUX.2 Klein response:', r.status)" 2>&1

REM === 11. [3] Wan2.2 TI2V-5B T2V ワークフロー投入 ===
echo.
echo [RUN] Wan2.2 TI2V-5B (T2V) 投入中...
python -c "import json,random,urllib.request; w=json.load(open(r'C:\ComfyUI\workflow_api_wan_t2v.json')); w['8']['inputs']['seed']=random.randint(1,9999999999); r=urllib.request.urlopen(urllib.request.Request('http://127.0.0.1:8188/prompt',json.dumps({'prompt':w}).encode(),{'Content-Type':'application/json'})); print('[OK] Wan2.2 T2V response:', r.status)" 2>&1

REM === 12. [4] Wan2.2 TI2V-5B I2V ワークフロー投入 ===
echo.
echo [RUN] Wan2.2 TI2V-5B (I2V) 投入中...
python -c "import json,random,urllib.request; w=json.load(open(r'C:\ComfyUI\workflow_api_wan_i2v.json')); w['8']['inputs']['seed']=random.randint(1,9999999999); r=urllib.request.urlopen(urllib.request.Request('http://127.0.0.1:8188/prompt',json.dumps({'prompt':w}).encode(),{'Content-Type':'application/json'})); print('[OK] Wan2.2 I2V response:', r.status)" 2>&1

echo.
echo ============================================================
echo 全ワークフロー投入完了。ComfyUI UI または出力フォルダで結果を確認してください。
echo 出力場所：C:\ComfyUI\output\
echo   - ZImageTurbo_*.png
echo   - Flux2Klein_*.png
echo   - WanT2V_*.webp
echo   - WanI2V_*.webp
echo ============================================================

REM remove hugging face cache
REM rmdir /s /q "%USERPROFILE%\.cache\huggingface"

5. Python用ライブラリとツール

データ処理，機械学習，画像・音声処理，3次元データ処理，LLMアプリケーション構築など，各分野で使用するPythonライブラリおよびツールである。セクション3の開発環境が前提となる。

【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：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。 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 ============================================================
REM  Python用ライブラリとツール インストールスクリプト（管理者権限で実行）
REM  前提条件:
REM    - Python 3.12 が C:\Program Files\Python312 にインストール済みであること
REM    - Git がインストール済みであること
REM    - CMake がインストール済みであること
REM    - Visual Studio 2026 Build Tools がインストール済みであること
REM    - NVIDIA GPU および CUDA 12.8 対応ドライバの利用を推奨
REM      （未搭載の場合は CPU モードで動作するが、
REM       画像生成・音声処理等は大幅に低速となる）
REM ============================================================

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

REM winget パッケージ一覧のローカルキャッシュを更新
winget source update

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

REM Python存在チェック（未インストールの場合はシステム領域にインストール、パス設定）
if not exist "%PYTHON%" echo Python 3.12 が見つかりません。インストールします... & winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\"" & powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

REM Git存在チェック（未インストールの場合はシステム領域にインストール、パス設定）
if not exist "C:\Program Files\Git\cmd\git.exe" echo Git が見つかりません。インストールします... & winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled" & powershell -NoProfile -Command "$g='C:\Program Files\Git\cmd'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $g) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$g;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$g;$c\",'Machine')}"

REM CMake存在チェック（未インストールの場合はシステム領域にインストール、パス設定）
if not exist "C:\Program Files\CMake\bin\cmake.exe" echo CMake が見つかりません。インストールします... & winget install --scope machine --id Kitware.CMake -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/qn /norestart ADD_CMAKE_TO_PATH=System" & powershell -NoProfile -Command "$m='C:\Program Files\CMake\bin'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $m) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$m;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$m;$c\",'Machine')}"

REM Build Tools 2026 存在チェック（未インストールの場合はシステム領域にインストール）
if not exist "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools\Common7\Tools\VsDevCmd.bat" taskkill /F /IM vs_setup.exe /T >nul 2>&1 & taskkill /F /IM vs_installer.exe /T >nul 2>&1 & taskkill /F /IM vs_installerservice.exe /T >nul 2>&1 & taskkill /F /IM msiexec.exe /T >nul 2>&1 & echo Build Tools 2026 が見つかりません。インストールします... & winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "--quiet --wait --norestart --nocache --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"

REM ============================================================
REM 数値計算・データ処理
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U numpy numba scipy pandas matplotlib scikit-learn

REM ============================================================
REM 画像・音声処理
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U mediapipe onnxruntime-gpu[cuda,cudnn] opencv-contrib-python protobuf==6.33.6
"%PIP%" install --no-user -U pillow albumentations ultralytics boxmot supervision easyocr yomitoku face-alignment deepface retina-face "rembg[cpu]" sixdrepnet librosa
"%PIP%" uninstall -y opencv-python-headless opencv-contrib-python-headless opencv-python
"%PIP%" install --no-user --force-reinstall opencv-contrib-python


REM ============================================================
REM ファイル処理・変換ツール
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U static-ffmpeg py7zr pypandoc_binary

REM ============================================================
REM HTTP通信・Webフレームワーク
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U requests beautifulsoup4 flask selenium fastapi pydantic SQLAlchemy uvicorn

REM ============================================================
REM 自然言語処理
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U spacy ginza ja-ginza

REM ============================================================
REM Hugging Face関連
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U transformers datasets sentence-transformers accelerate diffusers timm einops huggingface_hub hf_xet

REM ============================================================
REM LLMアプリケーション開発
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U langchain langchain-community langchain-ollama langchain-huggingface langchain-openai langchain-google-genai langchain-anthropic langgraph chromadb

REM ============================================================
REM CUDA 12.8のMSBuild統合ファイルをコピー
REM ============================================================
xcopy "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions\*" ^
  "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools\MSBuild\Microsoft\VC\v180\BuildCustomizations\" /Y

REM ============================================================
REM LLM推論（llama-cpp-pythonはOpenAI互換APIを内蔵、LangChain対応）
REM ============================================================
REM git cloneでサブモジュールを含む完全なソースを取得してからビルドする
if exist "%TEMP%\llama-cpp-python-src\.git" (cd /d "%TEMP%\llama-cpp-python-src" && git pull --recurse-submodules) else (git clone --recurse-submodules https://github.com/abetlen/llama-cpp-python.git "%TEMP%\llama-cpp-python-src")
REM CUDA 12.8環境でソースビルドする場合（Visual Studio Build Tools + CUDA Toolkit が必要）
set "CMAKE_ARGS=-DGGML_CUDA=on -DCMAKE_CUDA_FLAGS=--allow-unsupported-compiler"
set "FORCE_CMAKE=1"
"%PIP%" install --no-user -U "%TEMP%\llama-cpp-python-src" --no-cache-dir
set "CMAKE_ARGS="
set "FORCE_CMAKE="

REM ============================================================
REM LLM APIクライアント
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U openai openvino google-genai anthropic litellm

REM ============================================================
REM LLMファインチューニング
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U trl peft

REM ============================================================
REM 実験管理・MLOps
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U mlflow

REM ============================================================
REM UIフレームワーク
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U gradio streamlit

REM ============================================================
REM JupyterLab
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U jupyterlab

REM ============================================================
REM TensorFlow
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U tensorflow tf-keras flatbuffers flatgeobuf protobuf

REM ============================================================
REM その他
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U "imageio[ffmpeg]" "imageio[pyav]"
"%PIP%" install --no-user -U pymeshlab sophuspy fast_simplification plotly torchdiffeq sentencepiece protobuf pyrender

REM ============================================================
REM SAM2 のインストール
REM ============================================================
if exist "%TEMP%\sam2\.git" (cd /d "%TEMP%\sam2" && git pull) else (git clone https://github.com/facebookresearch/sam2.git "%TEMP%\sam2")
cd /d "%TEMP%\sam2"
"%PIP%" install --no-user -e .

REM ============================================================
REM Insight Face
REM ============================================================
"%PYTHON%" -m pip uninstall onnxruntime -y
"%PIP%" install -U --no-user insightface onnxruntime

REM ============================================================
REM numpy, PyTorch をインストール
REM ============================================================
set "CUDA_TAG=cu128"
"%PIP%" install --no-user -U numpy torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/%CUDA_TAG%

REM ============================================================
REM torch-cluster をインストール
REM ============================================================
for /f "delims=" %V in ('python -c "import torch; print(torch.__version__.split('+')[0])"') do set "TORCH_VER=%V"
"%PIP%" install --no-user -U torch-cluster -f https://data.pyg.org/whl/torch-%TORCH_VER%+%CUDA_TAG%.html

REM ============================================================
REM numpy と PyTorch（CUDA 12.8 対応 wheel）、pip キャッシュを全削除
set "CUDA_TAG=cu128"
"%PIP%" install --no-user -U numpy torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/%CUDA_TAG%
"%PIP%" install -U --no-user scipy pillow pandas
"%PIP%" uninstall -y opencv-python-headless opencv-contrib-python-headless opencv-python
"%PIP%" install --no-user --force-reinstall opencv-contrib-python
"%PIP%" cache purge

echo インストール完了

インストール確認のために次のコマンドを実行

REM ============================================================
REM インストール確認チェック
REM ============================================================

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

echo.
echo ===== インストール確認 =====
echo.

echo [数値計算・データ処理]
"%PYTHON%" -c "import numpy; print('  numpy', numpy.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** numpy
"%PYTHON%" -c "import numba; print('  numba', numba.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** numba
"%PYTHON%" -c "import scipy; print('  scipy', scipy.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** scipy
"%PYTHON%" -c "import pandas; print('  pandas', pandas.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** pandas
"%PYTHON%" -c "import matplotlib; print('  matplotlib', matplotlib.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** matplotlib
"%PYTHON%" -c "import sklearn; print('  scikit-learn', sklearn.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** scikit-learn

echo [画像・音声処理]
"%PYTHON%" -c "import PIL; print('  pillow', PIL.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** pillow
"%PYTHON%" -c "import albumentations; print('  albumentations', albumentations.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** albumentations
"%PYTHON%" -c "import cv2; print('  opencv-python', cv2.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** opencv-python
python -c "import cv2, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt; img=np.full((480,640,3),128,dtype=np.uint8); cv2.putText(img,'OpenCV Window Test',(80,240),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.0,(255,255,255),2); plt.imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)); plt.show()"
"%PYTHON%" -c "import ultralytics; print('  ultralytics', ultralytics.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** ultralytics
"%PYTHON%" -c "import boxmot; print('  boxmot', boxmot.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** boxmot
"%PYTHON%" -c "import supervision; print('  supervision', supervision.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** supervision
"%PYTHON%" -c "import easyocr; print('  easyocr', easyocr.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** easyocr
"%PYTHON%" -c "import yomitoku; print('  yomitoku OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** yomitoku
"%PYTHON%" -c "import face_alignment; print('  face-alignment OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** face-alignment
"%PYTHON%" -c "import deepface; print('  deepface', deepface.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** deepface
"%PYTHON%" -c "from retinaface import RetinaFace; print('  retina-face OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** retina-face
"%PYTHON%" -c "import mediapipe; print('  mediapipe', mediapipe.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** mediapipe
"%PYTHON%" -c "import mediapipe as mp; print('mediapipe:', mp.__version__)"
"%PYTHON%" -c "import onnxruntime as ort; print('providers:', ort.get_available_providers())"
"%PYTHON%" -c "import cv2; print('opencv:', cv2.__version__)"
REM MediaPipe Tasks API 動作確認
"%PYTHON%" -c "from mediapipe.tasks import python as mp_py; from mediapipe.tasks.python import vision; print('tasks API OK')"
"%PYTHON%" -c "import rembg; print('  rembg OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** rembg
"%PYTHON%" -c "import sixdrepnet; print('  sixdrepnet OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** sixdrepnet
"%PYTHON%" -c "import librosa; print('  librosa', librosa.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** librosa

echo [ファイル処理・変換ツール]
"%PYTHON%" -c "import static_ffmpeg; print('  static-ffmpeg OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** static-ffmpeg
"%PYTHON%" -c "import py7zr; print('  py7zr', py7zr.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** py7zr
"%PYTHON%" -c "import pypandoc; print('  pypandoc_binary', pypandoc.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** pypandoc_binary

echo [HTTP通信・Webフレームワーク]
"%PYTHON%" -c "import requests; print('  requests', requests.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** requests
"%PYTHON%" -c "import bs4; print('  beautifulsoup4', bs4.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** beautifulsoup4
"%PYTHON%" -c "import flask; print('  flask', flask.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** flask
"%PYTHON%" -c "import selenium; print('  selenium', selenium.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** selenium
"%PYTHON%" -c "import fastapi; print('  fastapi', fastapi.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** fastapi
"%PYTHON%" -c "import pydantic; print('  pydantic', pydantic.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** pydantic
"%PYTHON%" -c "import sqlalchemy; print('  SQLAlchemy', sqlalchemy.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** SQLAlchemy
"%PYTHON%" -c "import uvicorn; print('  uvicorn', uvicorn.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** uvicorn

echo [自然言語処理]
"%PYTHON%" -c "import spacy; print('  spacy', spacy.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** spacy
"%PYTHON%" -c "import ginza; print('  ginza', ginza.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** ginza
"%PYTHON%" -c "import ja_ginza; print('  ja-ginza OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** ja-ginza

echo [Hugging Face関連]
"%PYTHON%" -c "import transformers; print('  transformers', transformers.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** transformers
"%PYTHON%" -c "import datasets; print('  datasets', datasets.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** datasets
"%PYTHON%" -c "import sentence_transformers; print('  sentence-transformers', sentence_transformers.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** sentence-transformers
"%PYTHON%" -c "import accelerate; print('  accelerate', accelerate.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** accelerate
"%PYTHON%" -c "import diffusers; print('  diffusers', diffusers.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** diffusers
"%PYTHON%" -c "import timm; print('  timm', timm.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** timm
"%PYTHON%" -c "import einops; print('  einops', einops.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** einops
"%PYTHON%" -c "import huggingface_hub; print('  huggingface_hub', huggingface_hub.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** huggingface_hub
"%PYTHON%" -c "import hf_xet; print('  hf_xet OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** hf_xet

echo [LLMアプリケーション開発]
"%PYTHON%" -c "import langchain; print('  langchain', langchain)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** langchain
"%PYTHON%" -c "import langchain_community; print('  langchain-community', langchain_community.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** langchain-community
"%PYTHON%" -c "import langchain_ollama; print('  langchain-ollama', langchain_ollama.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** langchain-ollama
"%PYTHON%" -c "import langchain_huggingface; print('  langchain-huggingface', langchain_huggingface)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** langchain-huggingface
"%PYTHON%" -c "import langchain_openai; print('  langchain-openai', langchain_openai.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** langchain-openai
"%PYTHON%" -c "import langchain_google_genai; print('  langchain-google-genai', langchain_google_genai)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** langchain-google-genai
"%PYTHON%" -c "import langchain_anthropic; print('  langchain-anthropic', langchain_anthropic.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** langchain-anthropic
"%PYTHON%" -c "import langgraph; print('  langgraph', langgraph)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** langgraph
"%PYTHON%" -c "import chromadb; print('  chromadb', chromadb.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** chromadb

echo [LLM推論]
"%PYTHON%" -c "import llama_cpp; print('  llama-cpp-python', llama_cpp.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** llama-cpp-python

echo [LLM APIクライアント]
"%PYTHON%" -c "import openai; print('  openai', openai.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** openai
"%PYTHON%" -c "import openvino; print('  openvino', openvino.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** openvino
"%PYTHON%" -c "import google.genai; print('  google-genai OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** google-genai
"%PYTHON%" -c "import anthropic; print('  anthropic', anthropic.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** anthropic
"%PYTHON%" -c "import litellm; print('  litellm', litellm)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** litellm

echo [LLMファインチューニング]
"%PYTHON%" -c "import trl; print('  trl', trl.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** trl
"%PYTHON%" -c "import peft; print('  peft', peft.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** peft

echo [実験管理・MLOps]
"%PYTHON%" -c "import mlflow; print('  mlflow', mlflow.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** mlflow

echo [UIフレームワーク]
"%PYTHON%" -c "import gradio; print('  gradio', gradio.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** gradio
"%PYTHON%" -c "import streamlit; print('  streamlit', streamlit.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** streamlit

echo [JupyterLab]
"%PYTHON%" -c "import jupyterlab; print('  jupyterlab', jupyterlab.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** jupyterlab

echo [TensorFlow]
"%PYTHON%" -c "import tensorflow; print('  tensorflow', tensorflow.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** tensorflow
"%PYTHON%" -c "import tf_keras; print('  tf-keras OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** tf-keras
"%PYTHON%" -c "import flatbuffers; print('  flatbuffers OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** flatbuffers
"%PYTHON%" -c "import flatgeobuf; print('  flatgeobuf OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** flatgeobuf

echo [PyTorch関連]
"%PYTHON%" -c "import torch; print('  torch', torch.__version__); print('  CUDA available:', torch.cuda.is_available())" 2>nul || echo   *** 未検出 *** torch
"%PYTHON%" -c "import torchvision; print('  torchvision', torchvision.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** torchvision
"%PYTHON%" -c "import torchaudio; print('  torchaudio', torchaudio.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** torchaudio
"%PYTHON%" -c "import torch_cluster; print('  torch-cluster OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** torch-cluster

echo [その他]
"%PYTHON%" -c "import imageio; print('  imageio', imageio.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** imageio
"%PYTHON%" -c "import pymeshlab; print('  pymeshlab', pymeshlab)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** pymeshlab
"%PYTHON%" -c "import sophuspy; print('  sophuspy OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** sophuspy
"%PYTHON%" -c "import fast_simplification; print('  fast_simplification OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** fast_simplification
"%PYTHON%" -c "import plotly; print('  plotly', plotly.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** plotly
"%PYTHON%" -c "import torchdiffeq; print('  torchdiffeq OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** torchdiffeq
"%PYTHON%" -c "import sentencepiece; print('  sentencepiece', sentencepiece.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** sentencepiece
"%PYTHON%" -c "import google.protobuf; print('  protobuf', google.protobuf.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** protobuf
"%PYTHON%" -c "import pyrender; print('  pyrender', pyrender.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** pyrender

echo [SAM2]
"%PYTHON%" -c "import sam2; print('  sam2 OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** sam2

echo [InsightFace]
"%PYTHON%" -c "import insightface; print('  insightface', insightface.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** insightface
"%PYTHON%" -c "import onnxruntime; print('  onnxruntime', onnxruntime.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** onnxruntime

echo.
echo ===== 動作確認 =====
echo.

REM SAM2 動作確認
"%PYTHON%" -c "import urllib.request, torch; from sam2.build_sam import build_sam2; from sam2.sam2_image_predictor import SAM2ImagePredictor; urllib.request.urlretrieve('https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything_2/092824/sam2.1_hiera_tiny.pt', 'sam2.1_hiera_tiny.pt'); urllib.request.urlretrieve('https://ultralytics.com/images/bus.jpg', 'sample.jpg'); import numpy as np; from PIL import Image; predictor = SAM2ImagePredictor(build_sam2('configs/sam2.1/sam2.1_hiera_t.yaml', 'sam2.1_hiera_tiny.pt')); predictor.set_image(np.array(Image.open('sample.jpg').convert('RGB'))); masks, scores, _ = predictor.predict(point_coords=[[320,240]], point_labels=[1]); print('マスク数:', len(masks), '最高スコア:', scores.max())"

REM YOLO11によるultralytics動作確認
"%PYTHON%" -c "import urllib.request; from ultralytics import YOLO; urllib.request.urlretrieve('https://ultralytics.com/images/bus.jpg', 'sample.jpg'); model = YOLO('yolo11n.pt'); results = model('sample.jpg'); results[0].show()"

REM FastSAM動作確認
"%PYTHON%" -c "import urllib.request; from ultralytics import FastSAM; urllib.request.urlretrieve('https://ultralytics.com/images/bus.jpg', 'sample.jpg'); model = FastSAM('FastSAM-s.pt'); results = model('sample.jpg'); results[0].show()"

REM RTDETR 動作確認
"%PYTHON%" -c "import urllib.request; from ultralytics import RTDETR; urllib.request.urlretrieve('https://ultralytics.com/images/bus.jpg', 'sample.jpg'); model = RTDETR('rtdetr-l.pt'); results = model('sample.jpg'); results[0].show()"

REM InsightFace 動作確認
"%PYTHON%" -c "import numpy as np; np.int = int; import urllib.request, cv2; from insightface.app import FaceAnalysis; urllib.request.urlretrieve('https://raw.githubusercontent.com/deepinsight/insightface/master/python-package/insightface/data/images/t1.jpg', 'sample.jpg'); app = FaceAnalysis(providers=['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']); app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640)); img = cv2.imread('sample.jpg'); faces = app.get(img); result = app.draw_on(img, faces); cv2.imshow('InsightFace', result); cv2.waitKey(0)"

echo.
echo ===== 確認完了 =====

6. 3次元

3次元モデリング・レンダリング・アニメーション、ガウシアンスプラッティング、3次元ゲームエンジンのツール群である。

【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：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。 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 ============================================================
REM  3次元 インストールスクリプト（管理者権限で実行）
REM  前提条件:
REM    - Python 3.12 が C:\Program Files\Python312 にインストール済みであること
REM    - Git がインストール済みであること
REM    - Visual Studio 2026 Build Tools がインストール済みであること
REM    - NVIDIA GPU および CUDA 12.8 対応ドライバの利用を推奨
REM      （未搭載の場合は CPU モードで動作するが、
REM       画像生成・音声処理等は大幅に低速となる）
REM ============================================================

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

REM winget パッケージ一覧のローカルキャッシュを更新
winget source update

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

REM Python存在チェック（未インストールの場合はシステム領域にインストール、パス設定）
if not exist "%PYTHON%" echo Python 3.12 が見つかりません。インストールします... & winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\"" & powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

REM Git存在チェック（未インストールの場合はシステム領域にインストール、パス設定）
if not exist "C:\Program Files\Git\cmd\git.exe" echo Git が見つかりません。インストールします... & winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled" & powershell -NoProfile -Command "$g='C:\Program Files\Git\cmd'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $g) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$g;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$g;$c\",'Machine')}"

REM Build Tools 2026 存在チェック（未インストールの場合はシステム領域にインストール）
if not exist "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools\Common7\Tools\VsDevCmd.bat" taskkill /F /IM vs_setup.exe /T >nul 2>&1 & taskkill /F /IM vs_installer.exe /T >nul 2>&1 & taskkill /F /IM vs_installerservice.exe /T >nul 2>&1 & taskkill /F /IM msiexec.exe /T >nul 2>&1 & echo Build Tools 2026 が見つかりません。インストールします... & winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "--quiet --wait --norestart --nocache --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"


REM ============================================================
REM Blender インストール
REM ============================================================
winget install --id BlenderFoundation.Blender -e --scope machine --silent --accept-package-agreements --accept-source-agreements --location "C:\Program Files\Blender" --force

REM Blender実行ファイルのパスを動的に検出
set "BLENDER_EXE="
powershell -NoProfile -Command "Get-ChildItem -Path 'C:\Program Files','C:\Program Files (x86)' -Recurse -Filter 'blender.exe' -ErrorAction SilentlyContinue | Sort-Object -Property @{Expression={[System.Diagnostics.FileVersionInfo]::GetVersionInfo($_.FullName).FileVersion}} -Descending | Select-Object -First 1 -ExpandProperty FullName" > "%TEMP%\blender_path.txt"
set /p BLENDER_EXE=<"%TEMP%\blender_path.txt"
del "%TEMP%\blender_path.txt"
if not defined BLENDER_EXE (
    echo Blenderの実行ファイルが見つかりません
    exit /b 1
)
echo Blender: %BLENDER_EXE%

REM BlenderディレクトリをPATHに追加
for %i in ("%BLENDER_EXE%") do set "BLENDER_DIR=%~dpi"
set "BLENDER_DIR=%BLENDER_DIR:~0,-1%"
powershell -NoProfile -Command "$p='%BLENDER_DIR%'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

REM ============================================================
REM SkySplat（Blenderアドオン）インストール
REM ============================================================
set "SKYSPLAT_ZIP=%TEMP%\skysplat_blender.zip"
powershell -NoProfile -Command "Invoke-WebRequest -Uri 'https://github.com/kyjohnso/skysplat_blender/archive/refs/heads/main.zip' -OutFile '%SKYSPLAT_ZIP%'"

REM インストールと有効化
"%BLENDER_EXE%" --background --python-expr "import bpy; bpy.ops.preferences.addon_install(filepath=r'%SKYSPLAT_ZIP%', overwrite=True); bpy.ops.preferences.addon_enable(module='skysplat_blender-main'); bpy.ops.wm.save_userpref()"

REM アドオンの有効化状況確認
"%BLENDER_EXE%" --background --python-expr "import addon_utils; enabled = [m.__name__ for m in addon_utils.modules() if addon_utils.check(m.__name__)[0]]; print('ENABLED' if any('skysplat' in n.lower() for n in enabled) else 'NOT_ENABLED')"

REM アドオン情報の詳細表示
"%BLENDER_EXE%" --background --python-expr "import addon_utils; [(print(m.__name__, addon_utils.check(m.__name__))) for m in addon_utils.modules() if 'skysplat' in m.__name__.lower()]"

REM ============================================================
REM KIRI Engine 3DGS Render Blenderアドオン インストール
REM   KIRI Engine製。学習済みの3Dガウシアンスプラットを
REM   インポート・レンダリング・編集する。
REM   https://github.com/Kiri-Innovation/3dgs-render-blender-addon
REM ============================================================
set "KIRI_ZIP=%TEMP%\3dgs_render_by_kiri_engine.zip"

REM GitHub APIから最新リリースのZIPアセットをダウンロード
powershell -NoProfile -Command "$r = Invoke-RestMethod -Uri 'https://api.github.com/repos/Kiri-Innovation/3dgs-render-blender-addon/releases/latest'; $a = $r.assets | Where-Object { $_.name -like '*.zip' } | Select-Object -First 1; if ($a) { Write-Host ('Downloading: ' + $a.name); Invoke-WebRequest -Uri $a.browser_download_url -OutFile '%KIRI_ZIP%' } else { Write-Host 'ERROR: No ZIP asset found'; exit 1 }"

REM インストール
"%BLENDER_EXE%" --background --python-expr "import bpy; bpy.ops.preferences.addon_install(filepath=r'%KIRI_ZIP%', overwrite=True); bpy.ops.wm.save_userpref()"

REM モジュール名を検索して有効化
"%BLENDER_EXE%" --background --python-expr "import bpy, addon_utils; mods = [m.__name__ for m in addon_utils.modules() if 'kiri' in m.__name__.lower() or '3dgs' in m.__name__.lower()]; print('Found modules:', mods); [bpy.ops.preferences.addon_enable(module=n) for n in mods]; bpy.ops.wm.save_userpref()"

REM 有効化状況の確認
"%BLENDER_EXE%" --background --python-expr "import addon_utils; enabled = [m.__name__ for m in addon_utils.modules() if addon_utils.check(m.__name__)[0]]; print('ENABLED' if any('kiri' in n.lower() or '3dgs' in n.lower() for n in enabled) else 'NOT_ENABLED')"

REM アドオン情報の詳細表示
"%BLENDER_EXE%" --background --python-expr "import addon_utils; [(print(m.__name__, addon_utils.check(m.__name__))) for m in addon_utils.modules() if 'kiri' in m.__name__.lower() or '3dgs' in m.__name__.lower()]"

REM ============================================================
REM VGGT インストール
REM ============================================================
cd /d %TEMP%
if exist "%TEMP%\vggt\.git" (cd /d "%TEMP%\vggt" && git pull) else (git clone https://github.com/facebookresearch/vggt.git "%TEMP%\vggt")
cd /d "%TEMP%\vggt"
powershell -Command "(Get-Content pyproject.toml) -replace 'numpy<2', 'numpy>=2.0.0' | Set-Content pyproject.toml"
powershell -Command "(Get-Content requirements.txt) -replace 'numpy<2', 'numpy>=2.0.0' | Set-Content requirements.txt"
"%PIP%" install --no-user -U .
cd ..
rmdir /s /q vggt

REM ============================================================
REM COLMAP インストール
REM ============================================================
set "COLMAP_VER=4.0.3"
set "COLMAP_DIR=C:\Program Files\COLMAP"
set "COLMAP_ZIP=%TEMP%\colmap.zip"
set "COLMAP_URL=https://github.com/colmap/colmap/releases/download/%COLMAP_VER%/colmap-x64-windows-cuda.zip"

rmdir /s /q "%COLMAP_DIR%"
if not exist "%COLMAP_DIR%" mkdir "%COLMAP_DIR%"
powershell -NoProfile -Command "Invoke-WebRequest -Uri '%COLMAP_URL%' -OutFile '%COLMAP_ZIP%'"
powershell -NoProfile -Command "Expand-Archive -Path '%COLMAP_ZIP%' -DestinationPath '%COLMAP_DIR%' -Force"

REM COLMAP.batをPATHに追加（公式推奨：DLLパスが自動設定される）
powershell -NoProfile -Command "$bat=Get-ChildItem '%COLMAP_DIR%' -Recurse -Filter 'COLMAP.bat' -ErrorAction SilentlyContinue | Select-Object -First 1; if($bat){$binDir=$bat.DirectoryName; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if(';'+$c+';' -notlike \"*;$binDir;*\"){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$binDir\",'Machine')}}"

REM ============================================================
REM Postshot インストール
REM ============================================================
mkdir C:\Temp\Postshot
powershell -Command "Invoke-WebRequest -Uri 'https://www.jawset.com/public_download/jawset.postshot/win/' -OutFile 'C:\Temp\Postshot\PostshotSetup.exe'"
C:\Temp\Postshot\PostshotSetup.exe
rmdir /s /q C:\Temp\Postshot

REM ============================================================
REM Brush インストール
REM ============================================================
mkdir C:\Temp\Brush 2>nul
powershell -Command "Invoke-WebRequest -Uri 'https://github.com/ArthurBrussee/brush/releases/download/v0.3.0/brush-app-x86_64-pc-windows-msvc.zip' -OutFile 'C:\Temp\Brush\brush.zip'"

REM システム領域に展開
mkdir "C:\Program Files\Brush"
powershell -Command "Expand-Archive -Path 'C:\Temp\Brush\brush.zip' -DestinationPath 'C:\Program Files\Brush' -Force"

REM PATHに追加（全ユーザ向け・永続）
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Brush'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if(';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\"){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

REM 後片付け
rmdir /s /q C:\Temp\Brush

REM 動作確認
"C:\Program Files\Brush\brush_app.exe" --help

REM ============================================================
REM Brush テスト実行
REM ============================================================
REM サンプルデータ（T&T truck, 約650MB）をダウンロード
mkdir C:\Temp\BrushTest 2>nul
curl -L -o C:\Temp\BrushTest\tandt_db.zip https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/datasets/input/tandt_db.zip

REM 展開
powershell -Command "Expand-Archive -Path 'C:\Temp\BrushTest\tandt_db.zip' -DestinationPath 'C:\Temp\BrushTest' -Force"

REM truckシーンでトレーニング実行
"C:\Program Files\Brush\brush_app.exe" --with-viewer C:\Temp\BrushTest\tandt\truck

REM ============================================================
REM PLATEAU Kit インストール
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user plateaukit cjio trimesh triangle numpy
REM PLATEAU データ
mkdir C:\image\plateau
curl -O https://assets.cms.plateau.reearth.io/assets/e5/2263cf-3caf-4627-82db-f92d305970b7/34207_fukuyama-shi_city_2020_citygml_7_op.zip

REM ============================================================
REM Panda3D インストール
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U panda3d

REM ============================================================
REM Open3D インストール
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user -U open3d

REM ============================================================
REM MeshLab インストール
REM ============================================================
winget install --id CNRISTI.MeshLab --source winget --scope machine --silent --accept-package-agreements --accept-source-agreements

REM ============================================================
REM Nerfstudio インストール
REM ============================================================
"%PIP%" install --no-user nerfstudio
"%PIP%" uninstall -y opencv-python-headless opencv-contrib-python-headless opencv-python
"%PIP%" install --no-user --force-reinstall opencv-contrib-python


REM numpy と PyTorch（CUDA 12.8 対応 wheel）、pip キャッシュを全削除
set "CUDA_TAG=cu128"
"%PIP%" install --no-user -U numpy torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/%CUDA_TAG%
"%PIP%" install -U --no-user scipy pillow pandas
"%PIP%" uninstall -y opencv-python-headless opencv-contrib-python-headless opencv-python
"%PIP%" install --no-user --force-reinstall opencv-contrib-python
"%PIP%" cache purge

REM ============================================================
REM Epic Games Launcher インストール（Unreal Engine 用）
REM ============================================================
taskkill /F /IM EpicGamesLauncher.exe
taskkill /F /IM EpicWebHelper.exe
echo Epic Games Launcher をインストールします
winget install --id EpicGames.EpicGamesLauncher -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM ============================================================
REM Unreal Engine 案内表示
REM ============================================================
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

インストール確認のために次のコマンドを実行

REM ============================================================
REM インストール確認チェック
REM ============================================================

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

REM Python存在チェック（未インストールの場合はシステム領域にインストール、パス設定）
if not exist "%PYTHON%" echo Python 3.12 が見つかりません。インストールします... & winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\"" & powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

echo.
echo ===== インストール確認 =====
echo.

echo [Blender]
where blender 2>nul && blender --version || echo   *** 未検出 *** blender

echo [SkySplat (Blenderアドオン)]
for /f "delims=" %i in ('where blender 2^>nul') do "%i" --background --python-expr "import addon_utils; enabled=[m.__name__ for m in addon_utils.modules() if addon_utils.check(m.__name__)[0]]; print('  [検出]' if any('skysplat' in n.lower() for n in enabled) else '  *** 未検出 ***', 'skysplat')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** skysplat (Blender未検出のため確認不可)

echo [COLMAP]
powershell -NoProfile -Command "$exe=Get-ChildItem 'C:\Program Files\COLMAP' -Recurse -Filter 'colmap.exe' -ErrorAction SilentlyContinue | Select-Object -First 1; if($exe){Write-Host ('  [検出] ' + $exe.FullName)} else {Write-Host '  *** 未検出 *** COLMAP'}"
powershell -NoProfile -Command "$bat=Get-ChildItem 'C:\Program Files\COLMAP' -Recurse -Filter 'COLMAP.bat' -ErrorAction SilentlyContinue | Select-Object -First 1; if($bat){Write-Host ('  COLMAP.bat: ' + $bat.FullName)} else {Write-Host '  *** 未検出 *** COLMAP.bat'}"
echo colmap test
colmap.bat automatic_reconstructor --workspace_path C:\temp --image_path c:\image\im --mesher POISSON

echo [VGGT]
"%PYTHON%" -c "import vggt; print('  vggt OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** vggt

echo [Postshot]
powershell -NoProfile -Command "$exe=Get-ChildItem 'C:\Program Files','C:\Program Files (x86)' -Recurse -Filter 'Postshot*.exe' -ErrorAction SilentlyContinue | Select-Object -First 1; if($exe){Write-Host ('  [検出] ' + $exe.FullName)} else {Write-Host '  *** 未検出 *** Postshot (GUIインストーラーのため手動確認が必要な場合あり)'}"

echo [Brush]
if exist "C:\Program Files\Brush\brush_app.exe" (echo   [検出] Brush) else echo   *** 未検出 *** Brush

echo [plateau kit]
"%PYTHON%" -c "import plateaukit; print('  plateaukit OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** plateaukit

echo [Nerfstudio]
"%PYTHON%" -c "import nerfstudio; print('  nerfstudio OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** nerfstudio

echo [Panda3D]
"%PYTHON%" -c "import panda3d; print('  panda3d OK')" 2>nul || echo   *** 未検出 *** panda3d

echo [Open3D]
"%PYTHON%" -c "import open3d; print('  open3d', open3d.__version__)" 2>nul || echo   *** 未検出 *** open3d

echo [MeshLab]
where /R "C:\Program Files" MeshLab*.exe 2>nul || echo   *** 未検出 *** MeshLab

echo [Epic Games Launcher]
if exist "C:\Program Files (x86)\Epic Games\Launcher\Portal\Binaries\Win64\EpicGamesLauncher.exe" (echo   [検出] Epic Games Launcher) else echo   *** 未検出 *** Epic Games Launcher

echo.
echo ===== 確認完了 =====

7. マルチメディア・設計・作図

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．

【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：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 「管理者として実行」を選択）． 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 ============================================================
REM メディア処理ソフトインストールスクリプト（管理者権限で実行）
REM ============================================================

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

REM winget パッケージ一覧のローカルキャッシュを更新
winget source update

REM ============================================================
REM draw.io
REM ============================================================
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 --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "/allusers"
REM draw.io の自動更新を無効化
powershell -NoProfile -Command "$f='C:\Program Files\draw.io\resources\app-update.yml'; if(Test-Path $f){Remove-Item $f -Force}"
REM draw.io のパス設定
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\draw.io'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

REM ============================================================
REM Canva
REM ============================================================
REM Canva 公式 64-bit MSIX をダウンロードして全ユーザーにプロビジョニング
REM 注意: プロビジョニングはユーザーがサインインした時点でインストールされるため，
REM       自動更新の無効化はサインイン後に別途実行が必要な場合がある
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -Command "try { $u='https://desktop-release.canva.com/windows-enterprise/Canva Setup Latest x64.msix'; $o=Join-Path $env:TEMP 'CanvaSetup_x64.msix'; Invoke-WebRequest -Uri $u -OutFile $o -UseBasicParsing; if (Test-Path $o) { Add-AppxProvisionedPackage -Online -SkipLicense -PackagePath $o; Remove-Item $o -Force } else { Write-Error 'Download failed' } } catch { Write-Error $_.Exception.Message; exit 1 }"
REM Canva の自動更新を無効化 (Win11 21H2+ 必要, UInt32 最大値で実質永久停止)
REM 注意: プロビジョニング直後はパッケージが見つからない場合がある．その場合はユーザーサインイン後に再実行する
powershell -NoProfile -Command "$pfn=(Get-AppxPackage -Name '*Canva*'|Select-Object -First 1).PackageFamilyName; if($pfn){Set-AppxPackageAutoUpdateSettings -PackageFamilyName $pfn -PauseUpdates -HoursToPause 4294967295}else{Write-Warning 'Canva package not found. Run after user sign-in.'}"

REM ============================================================
REM VLC media player
REM ============================================================
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 ============================================================
REM FFmpeg
REM ============================================================
REM FFmpeg 既存インストールのアンインストール
winget uninstall --id Gyan.FFmpeg --all-versions --force --silent --disable-interactivity --accept-source-agreements --silent --disable-interactivity --accept-source-agreements
REM 1. FFmpeg をインストール
winget install --id Gyan.FFmpeg -e --scope machine --location "C:\Program Files\FFmpeg" --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements
REM 2. インストールされた実体フォルダ名（ffmpeg-*）を自動取得して変数に格納
for /f "delims=" %i in ('dir /b /ad "C:\Program Files\FFmpeg\ffmpeg*"') do set "FFMPEG_DIR=%i"
REM 3. 既存のリンクがある場合は削除（エラー防止）し、新しいリンクを作成
if exist "C:\FFmpeg" rd "C:\FFmpeg"
mklink /D "C:\FFmpeg" "C:\Program Files\FFmpeg\%FFMPEG_DIR%"
REM 4. PowerShellを使用してPath設定（C:\FFmpeg\bin を先頭に追加）
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\FFmpeg\bin'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

REM ============================================================
REM Shotcut
REM ============================================================
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 ============================================================
REM Vrew
REM ============================================================
REM Vrew 既存インストールのアンインストール
winget uninstall Vrew --silent --disable-interactivity --accept-source-agreements
REM Vrew をシステム領域にインストール
winget install --id VoyagerX.Vrew -e --accept-package-agreements --accept-source-agreements --override "/S /D=C:\Vrew"

REM ============================================================
REM Audacity
REM ============================================================
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 ============================================================
REM OBS Studio
REM ============================================================
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

REM ============================================================
REM VOICEVOX
REM ============================================================
REM VOICEVOX 既存インストールのアンインストール（3箇所を確認）
REM 1. C:\VOICEVOX
if exist "C:\VOICEVOX\Uninstall VOICEVOX.exe" (start /wait "" "C:\VOICEVOX\Uninstall VOICEVOX.exe" /S & timeout /t 5 /nobreak >nul)
if exist "C:\VOICEVOX" rmdir /s /q "C:\VOICEVOX"
REM 2. C:\Program Files\VOICEVOX
if exist "C:\Program Files\VOICEVOX\Uninstall VOICEVOX.exe" (start /wait "" "C:\Program Files\VOICEVOX\Uninstall VOICEVOX.exe" /S & timeout /t 5 /nobreak >nul)
if exist "C:\Program Files\VOICEVOX" rmdir /s /q "C:\Program Files\VOICEVOX"
REM 3. %LOCALAPPDATA%\Programs\VOICEVOX（per-user）
if exist "%LOCALAPPDATA%\Programs\VOICEVOX\Uninstall VOICEVOX.exe" (start /wait "" "%LOCALAPPDATA%\Programs\VOICEVOX\Uninstall VOICEVOX.exe" /S & timeout /t 5 /nobreak >nul)
if exist "%LOCALAPPDATA%\Programs\VOICEVOX" rmdir /s /q "%LOCALAPPDATA%\Programs\VOICEVOX"
REM VOICEVOX 0.25.1（GPU/CUDA版）Web Setupインストーラをダウンロードし対話型インストールを実行
curl -L -o "%TEMP%\VOICEVOX-CUDA.Web.Setup.0.25.1.exe" https://github.com/VOICEVOX/voicevox/releases/download/0.25.1/VOICEVOX-CUDA.Web.Setup.0.25.1.exe
start /wait "" "%TEMP%\VOICEVOX-CUDA.Web.Setup.0.25.1.exe" /allusers /D=C:\VOICEVOX
REM インストーラの一時ファイルを削除
del "%TEMP%\VOICEVOX-CUDA.Web.Setup.0.25.1.exe"
REM 機能チェック：VOICEVOXエンジンを起動しAPIでバージョン情報を取得
echo VOICEVOX エンジンを起動中...
start "" "C:\VOICEVOX\vv-engine\run.exe"
timeout /t 15 /nobreak >nul
echo エンジンのバージョン情報を取得中...
curl -s http://127.0.0.1:50021/version
echo.
echo 話者一覧を取得中...
curl -s http://127.0.0.1:50021/speakers > "%TEMP%\voicevox_speakers.json"
if exist "%TEMP%\voicevox_speakers.json" echo 話者一覧を %TEMP%\voicevox_speakers.json に保存しました
REM 音声合成テスト：日本語テキストから音声を生成し再生する
echo 音声合成テストを実行中...
chcp 65001 >nul
echo ボイスボックスのインストールが完了しました>"%TEMP%\voicevox_test.txt"
curl -s -X POST "http://127.0.0.1:50021/audio_query?speaker=1" --get --data-urlencode text@"%TEMP%\voicevox_test.txt" -o "%TEMP%\voicevox_query.json"
curl -s -H "Content-Type: application/json" -X POST -d @"%TEMP%\voicevox_query.json" "http://127.0.0.1:50021/synthesis?speaker=1" -o "%TEMP%\voicevox_test.wav"
echo 合成した音声を再生中...
powershell -c "(New-Object Media.SoundPlayer '%TEMP%\voicevox_test.wav').PlaySync()"
REM 機能チェック用の一時ファイルを削除
del "%TEMP%\voicevox_test.txt" "%TEMP%\voicevox_query.json" "%TEMP%\voicevox_test.wav" "%TEMP%\voicevox_speakers.json" >nul
REM エンジンを停止
taskkill /im run.exe /f >nul
echo 機能チェックが完了しました

REM ============================================================
REM AivisSpeech
REM ============================================================
REM AivisSpeech 既存インストールのアンインストール（3箇所を確認）
REM 1. C:\AivisSpeech
if exist "C:\AivisSpeech\Uninstall AivisSpeech.exe" (start /wait "" "C:\AivisSpeech\Uninstall AivisSpeech.exe" /S & timeout /t 5 /nobreak >nul)
if exist "C:\AivisSpeech" rmdir /s /q "C:\AivisSpeech"
REM 2. C:\Program Files\AivisSpeech
if exist "C:\Program Files\AivisSpeech\Uninstall AivisSpeech.exe" (start /wait "" "C:\Program Files\AivisSpeech\Uninstall AivisSpeech.exe" /S & timeout /t 5 /nobreak >nul)
if exist "C:\Program Files\AivisSpeech" rmdir /s /q "C:\Program Files\AivisSpeech"
REM 3. %LOCALAPPDATA%\Programs\AivisSpeech（per-user）
if exist "%LOCALAPPDATA%\Programs\AivisSpeech\Uninstall AivisSpeech.exe" (start /wait "" "%LOCALAPPDATA%\Programs\AivisSpeech\Uninstall AivisSpeech.exe" /S & timeout /t 5 /nobreak >nul)
if exist "%LOCALAPPDATA%\Programs\AivisSpeech" rmdir /s /q "%LOCALAPPDATA%\Programs\AivisSpeech"
REM AivisSpeech 1.1.0-preview.4 Web Setupインストーラをダウンロードし対話型インストールを実行
curl -L -o "%TEMP%\AivisSpeech-Windows-x64-1.1.0-preview.4.exe" https://github.com/Aivis-Project/AivisSpeech/releases/download/1.1.0-preview.4/AivisSpeech-Windows-x64-1.1.0-preview.4.exe
start /wait "" "%TEMP%\AivisSpeech-Windows-x64-1.1.0-preview.4.exe" /allusers /D=C:\AivisSpeech
REM インストーラの一時ファイルを削除
del "%TEMP%\AivisSpeech-Windows-x64-1.1.0-preview.4.exe"
REM 機能チェック：AivisSpeech Engineを起動（初回はモデル自動ダウンロードのため数分かかる）
echo AivisSpeech Engine を起動中（初回はモデルDLのため数分かかります）...
start "" "C:\AivisSpeech\AivisSpeech-Engine\run.exe"
REM エンジンの起動完了をポーリングで待機（最大5分、10秒間隔）
powershell -NoProfile -Command "for($i=0;$i -lt 30;$i++){Start-Sleep -Seconds 10;try{$r=Invoke-WebRequest -Uri 'http://127.0.0.1:10101/version' -UseBasicParsing -ErrorAction Stop;if($r.StatusCode -eq 200){Write-Host 'エンジンの起動を確認しました';exit 0}}catch{};Write-Host ('待機中... '+($i+1)*10+'秒経過')};Write-Host 'エンジンの起動がタイムアウトしました（5分経過）';exit 1"
echo エンジンのバージョン情報を取得中...
curl -s http://127.0.0.1:10101/version
echo.
echo 話者一覧を取得中...
curl -s http://127.0.0.1:10101/speakers > "%TEMP%\aivisspeech_speakers.json"
if exist "%TEMP%\aivisspeech_speakers.json" echo 話者一覧を %TEMP%\aivisspeech_speakers.json に保存しました
REM 音声合成テスト：話者IDを動的に取得し日本語テキストから音声を生成し再生する
echo 音声合成テストを実行中...
chcp 65001 >nul
powershell -NoProfile -Command "$j=ConvertFrom-Json([System.IO.File]::ReadAllText('%TEMP%\aivisspeech_speakers.json',[System.Text.Encoding]::UTF8)); $j[0].styles[0].id" > "%TEMP%\aivisspeech_styleid.txt"
set /p STYLE_ID=<"%TEMP%\aivisspeech_styleid.txt"
echo 使用する話者スタイルID: %STYLE_ID%
echo アイビススピーチのインストールが完了しました>"%TEMP%\aivisspeech_test.txt"
curl -s -X POST "http://127.0.0.1:10101/audio_query?speaker=%STYLE_ID%" --get --data-urlencode text@"%TEMP%\aivisspeech_test.txt" -o "%TEMP%\aivisspeech_query.json"
curl -s -H "Content-Type: application/json" -X POST -d @"%TEMP%\aivisspeech_query.json" "http://127.0.0.1:10101/synthesis?speaker=%STYLE_ID%" -o "%TEMP%\aivisspeech_test.wav"
echo 合成した音声を再生中...
powershell -c "(New-Object Media.SoundPlayer '%TEMP%\aivisspeech_test.wav').PlaySync()"
REM 機能チェック用の一時ファイルを削除
del "%TEMP%\aivisspeech_test.txt" "%TEMP%\aivisspeech_query.json" "%TEMP%\aivisspeech_test.wav" "%TEMP%\aivisspeech_speakers.json" "%TEMP%\aivisspeech_styleid.txt" >nul
REM エンジンを停止
taskkill /im run.exe /f >nul
echo 機能チェックが完了しました

REM ============================================================
REM インストール完了
REM ============================================================
echo インストール完了

インストール確認のために次のコマンドを実行する．

REM ============================================================
REM インストール確認チェック（メディア処理ソフト）
REM ============================================================

echo ===== draw.io =====
if exist "C:\Program Files\draw.io\draw.io.exe" (echo [検出] draw.io) else echo [未検出] draw.io

echo ===== Canva =====
powershell -NoProfile -Command "if(Get-AppxPackage -Name '*Canva*'){Write-Host '[検出] Canva'}else{Write-Host '[未検出] Canva'}"

echo ===== VLC media player =====
if exist "C:\Program Files\VideoLAN\VLC\vlc.exe" (echo [検出] VLC media player) else echo [未検出] VLC media player

echo ===== FFmpeg =====
where ffmpeg >nul 2>&1 && (echo [検出] FFmpeg) || echo [未検出] FFmpeg

echo ===== Shotcut =====
if exist "C:\Program Files\Shotcut\shotcut.exe" (echo [検出] Shotcut) else echo [未検出] Shotcut

echo ===== Vrew =====
if exist "C:\Vrew\Vrew.exe" (echo [検出] Vrew) else if exist "C:\Program Files (x86)\Vrew\Vrew.exe" (echo [検出] Vrew ^(x86^)) else echo [未検出] Vrew

echo ===== Audacity =====
if exist "C:\Program Files\Audacity\audacity.exe" (echo [検出] Audacity) else echo [未検出] Audacity

echo ===== OBS Studio =====
if exist "C:\Program Files\obs-studio\bin\64bit\obs64.exe" (echo [検出] OBS Studio) else if exist "C:\Program Files\obs-studio\bin\obs64.exe" (echo [検出] OBS Studio) else echo [未検出] OBS Studio

echo ===== VOICEVOX =====
if exist "C:\VOICEVOX\VOICEVOX.exe" (echo [検出] VOICEVOX) else echo [未検出] VOICEVOX

echo ===== AivisSpeech =====
if exist "C:\AivisSpeech\AivisSpeech.exe" (echo [検出] AivisSpeech) else echo [未検出] AivisSpeech

echo.
echo ===== 確認完了 =====

8. 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。

【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：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。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 ============================================================
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 ============================================================

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

REM winget パッケージ一覧のローカルキャッシュを更新
winget source update

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

REM Python存在チェック（未インストールの場合はシステム領域にインストール、パス設定）
if not exist "%PYTHON%" echo Python 3.12 が見つかりません。インストールします... & winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\"" & powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

REM ============================================================
REM SQLite3
REM ============================================================

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 ============================================================
REM sqlitebiter
REM ============================================================

REM sqlitebiter をインストール
"%PIP%" install --no-user -U sqlitebiter

REM ============================================================
REM DBeaver
REM ============================================================

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

echo インストール完了

インストール確認のために次のコマンドを実行する。

REM ============================================================
REM インストール確認チェック（データベース）
REM ============================================================

echo ===== SQLite3 =====
where sqlite3 2>nul && (sqlite3 --version) || echo [未検出] sqlite3

echo ===== sqlitebiter =====
where sqlitebiter 2>nul && (sqlitebiter version) || echo [未検出] sqlitebiter

echo ===== DBeaver =====
if exist "C:\Program Files\DBeaver\dbeaver.exe" (echo [検出] DBeaver) else echo [未検出] DBeaver

echo.
echo ===== 確認完了 =====

9. 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。Git、Docker、各種コンパイラなど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。

【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：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）

インストールコマンド

フェーズ1：再起動前（管理者権限で実行）

REM Linux環境 インストールスクリプト フェーズ1（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 [エラー] 管理者権限で実行してください & pause & exit /b 1 )

REM winget パッケージ一覧のローカルキャッシュを更新
winget source update

REM 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化
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"

REM WSL2をデフォルトに設定
wsl --set-default-version 2

REM シャットダウン
echo ============================================================
echo フェーズ1完了
echo PC を再起動します
echo 再起動後、フェーズ2のコマンドを実行してください
echo 確認したら何かキーを押してください
pause
shutdown /r /t 0

フェーズ2：フェーズ1が終了したら OS を再起動し，次のコマンドを実行（管理者権限で実行）

REM Linux環境 インストールスクリプト フェーズ2（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 [エラー] 管理者権限で実行してください & pause & exit /b 1 )

REM 仮想化基盤の状態確認
dism /online /get-featureinfo /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux
dism /online /get-featureinfo /featurename:VirtualMachinePlatform
dism /online /get-featureinfo /featurename:Microsoft-Hyper-V

echo ============================================================
echo インストール可能なLinuxディストリビューション
wsl -l --online
echo ============================================================

REM 既存の Ubuntu があれば登録解除しディレクトリも削除
wsl -d Ubuntu -e echo ok 2>nul && wsl --unregister Ubuntu
if exist C:\WSL\Ubuntu rmdir /s /q C:\WSL\Ubuntu

REM 一旦インストール（起動せずに）
wsl --install --no-launch -d Ubuntu

REM ユーザー作成・設定
REM 「myguestpassword」には、任意のパスワードを設定してください
wsl -d Ubuntu -u root bash -c "useradd -m -s /bin/bash guest"
wsl -d Ubuntu -u root bash -c "echo 'guest:myguestpassword' | chpasswd"
wsl -d Ubuntu -u root bash -c "usermod -aG sudo guest"
wsl -d Ubuntu -u root bash -c "echo 'guest ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL' > /etc/sudoers.d/guest"
wsl -d Ubuntu -u root bash -c "chmod 440 /etc/sudoers.d/guest"

REM デフォルトユーザーを guest に変更
wsl -d Ubuntu -u root bash -c "echo -e '[user]\ndefault=guest' > /etc/wsl.conf"

REM ダウンロード元が海外になっている場合は日本に設定（Ubuntu 24.04+のDEB822形式にも対応）
wsl -d Ubuntu -u root bash -c "if [ -f /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources ]; then sed -i 's/archive.ubuntu.com/jp.archive.ubuntu.com/g' /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources; sed -i 's/us.archive.ubuntu.com/jp.archive.ubuntu.com/g' /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources; sed -i 's/fr.archive.ubuntu.com/jp.archive.ubuntu.com/g' /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources; else sed -i 's/\/\/archive.ubuntu.com/\/\/jp.archive.ubuntu.com/g' /etc/apt/sources.list; sed -i 's/\/\/us.archive.ubuntu.com/\/\/jp.archive.ubuntu.com/g' /etc/apt/sources.list; sed -i 's/\/\/fr.archive.ubuntu.com/\/\/jp.archive.ubuntu.com/g' /etc/apt/sources.list; fi"

REM OSのシステム更新，日本語環境の設定
wsl -d Ubuntu -u root bash -c "apt update && apt install -y language-pack-ja && update-locale LANG=ja_JP.UTF-8"

REM 開発ツール・学習用パッケージのインストール
wsl -d Ubuntu -u root bash -c "apt install -y build-essential gdb cmake valgrind manpages-dev python3-pip python3-venv python3-dev git tree curl wget x11-apps emacs nautilus mousepad eog notepadqq"

REM セットアップ完了状態をエクスポート
wsl --shutdown
wsl --export Ubuntu %TEMP%\ubuntu.tar

REM プロファイル内の仮インストールを削除
wsl --unregister Ubuntu

REM プロファイル外にインポート
mkdir C:\WSL\Ubuntu
wsl --import Ubuntu C:\WSL\Ubuntu %TEMP%\ubuntu.tar --version 2

REM デフォルトディストリビューションに設定
wsl --set-default Ubuntu

REM 一時ファイル削除
del %TEMP%\ubuntu.tar

REM 全ユーザーにアクセス権を付与
icacls C:\WSL\Ubuntu /grant Everyone:(OI)(CI)F /T

REM Ubuntuアイコンをダウンロードし、ショートカットを作成
powershell -Command "New-Item -ItemType Directory -Path 'C:\ProgramData\Icons' -Force | Out-Null; Invoke-WebRequest -Uri 'https://assets.ubuntu.com/v1/49a1a858-favicon-32x32.png' -OutFile 'C:\ProgramData\Icons\ubuntu.png'; Add-Type -AssemblyName System.Drawing; $bmp = [System.Drawing.Bitmap]::FromFile('C:\ProgramData\Icons\ubuntu.png'); $icon = [System.Drawing.Icon]::FromHandle($bmp.GetHicon()); $fs = [System.IO.File]::Create('C:\ProgramData\Icons\ubuntu.ico'); $icon.Save($fs); $fs.Close(); $icon.Dispose(); $bmp.Dispose(); $ws = New-Object -ComObject WScript.Shell; $s = $ws.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Ubuntu.lnk'); $s.TargetPath = '%SystemRoot%\System32\wsl.exe'; $s.Arguments = '-d Ubuntu'; $s.IconLocation = 'C:\ProgramData\Icons\ubuntu.ico,0'; $s.Description = 'Ubuntu on WSL2'; $s.Save()"
REM アイコン設定
powershell -Command "New-Item -ItemType Directory -Path 'C:\ProgramData\Icons' -Force | Out-Null; Invoke-WebRequest -Uri 'https://assets.ubuntu.com/v1/29985a98-ubuntu-logo32.png' -OutFile 'C:\ProgramData\Icons\ubuntu.png'; $path = \"$env:LocalAppData\Packages\Microsoft.WindowsTerminal_8wekyb3d8bbwe\LocalState\settings.json\"; $json = Get-Content $path -Raw | ConvertFrom-Json; foreach ($p in $json.profiles.list) { if ($p.source -eq 'Microsoft.WSL') { $p | Add-Member -NotePropertyName 'icon' -NotePropertyValue 'C:\ProgramData\Icons\ubuntu.png' -Force } }; $json | ConvertTo-Json -Depth 10 | Set-Content $path -Encoding UTF8"

REM =====================================================
REM 他のWindowsユーザーは以下を各自のコマンドプロンプトで実行
REM wsl --import Ubuntu C:\WSL\Ubuntu-ユーザー名 C:\WSL\Ubuntu\ext4.vhdx --version 2 --vhd
REM wsl --set-default Ubuntu
REM =====================================================

echo ============================================================
echo WSL2とUbuntuのセットアップが完了しました
echo
echo 使い方：
echo   スタートメニューの「Ubuntu」または
echo   コマンドプロンプトで wsl を実行
echo   デフォルトユーザー: guest
echo ============================================================

10. 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、監視を行うためのMicrosoft純正ユーティリティ群である。Mark Russinovichにより開発が開始され、現在はMicrosoftの公式プロジェクトとして提供されている。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

• Process Explorer (procexp)：実行中のプロセスの詳細情報を表示する。タスクマネージャーより詳細な情報を確認できる。
• Process Monitor (procmon)：ファイルシステム、レジストリ、プロセス、スレッドの動作をリアルタイムで監視する。
• Autoruns (autoruns)：Windows起動時に自動実行されるプログラムを管理する。不要なスタートアップ項目の無効化に使用する。
• Disk Usage (du)：ディレクトリごとのディスク使用量をコマンドラインで表示する。ストレージ消費の原因分析に使用する。

インストール

以下は、上記の各ツール（64ビット版）をダウンロードし、C:\tools に配置するコマンドの例である。コマンドプロンプトを管理者権限で開いて実行する。

mkdir C:\tools
cd C:\TEMP

powershell -NoProfile -Command "Invoke-WebRequest 'https://download.sysinternals.com/files/ProcessExplorer.zip' -OutFile $env:TEMP\ProcessExplorer.zip"
powershell -NoProfile -Command "Remove-Item $env:TEMP\ProcessExplorer -Recurse -Force -ErrorAction SilentlyContinue; Expand-Archive -LiteralPath $env:TEMP\ProcessExplorer.zip -DestinationPath $env:TEMP\ProcessExplorer -Force"
copy /Y "%TEMP%\ProcessExplorer\procexp64.exe" C:\tools\procexp64.exe

powershell -NoProfile -Command "Invoke-WebRequest 'https://download.sysinternals.com/files/ProcessMonitor.zip' -OutFile $env:TEMP\ProcessMonitor.zip"
powershell -NoProfile -Command "Remove-Item $env:TEMP\ProcessMonitor -Recurse -Force -ErrorAction SilentlyContinue; Expand-Archive -LiteralPath $env:TEMP\ProcessMonitor.zip -DestinationPath $env:TEMP\ProcessMonitor -Force"
copy /Y "%TEMP%\ProcessMonitor\Procmon64.exe" C:\tools\Procmon64.exe

powershell -NoProfile -Command "Invoke-WebRequest 'https://download.sysinternals.com/files/Autoruns.zip' -OutFile $env:TEMP\Autoruns.zip"
powershell -NoProfile -Command "Remove-Item $env:TEMP\Autoruns -Recurse -Force -ErrorAction SilentlyContinue; Expand-Archive -LiteralPath $env:TEMP\Autoruns.zip -DestinationPath $env:TEMP\Autoruns -Force"
copy /Y "%TEMP%\Autoruns\Autoruns64.exe" C:\tools\Autoruns64.exe

powershell -NoProfile -Command "Invoke-WebRequest 'https://download.sysinternals.com/files/DU.zip' -OutFile $env:TEMP\DU.zip"
powershell -NoProfile -Command "Remove-Item $env:TEMP\DU -Recurse -Force -ErrorAction SilentlyContinue; Expand-Archive -LiteralPath $env:TEMP\DU.zip -DestinationPath $env:TEMP\DU -Force"
copy /Y "%TEMP%\DU\du64.exe" C:\tools\du64.exe

REM C:\toolsのパス設定
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\tools'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

【関連する外部ページ】

• Microsoft Sysinternalsの公式ページ：https://docs.microsoft.com/ja-jp/sysinternals/
• Sysinternals Suiteのダウンロードページ：https://docs.microsoft.com/ja-jp/sysinternals/downloads/sysinternals-suite

画像データ、３次元データ

【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：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。

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

REM Python存在チェック（未インストールの場合はシステム領域にインストール、パス設定）
if not exist "%PYTHON%" echo Python 3.12 が見つかりません。インストールします... & winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\"" & powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

REM images
REM ダウンロード先フォルダの作成
mkdir c:\image

echo -----------------------------------------------
REM Potato images
cd c:\temp
curl -L -o C:\temp\potato_image.zip https://www.kkaneko.jp/sample/potato/potato_image.zip
powershell -command "Expand-Archive -Path C:\temp\potato_image.zip -DestinationPath C:\image -Force"
del C:\temp\potato_image.zip

echo -----------------------------------------------
REM OpenCV images
mkdir C:\image\opencv
curl -L -o C:\image\opencv\aero1.jpg https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/4.x/samples/data/aero1.jpg
curl -L -o C:\image\opencv\aero3.jpg https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/4.x/samples/data/aero3.jpg
curl -L -o C:\image\opencv\aloeL.jpg https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/4.x/samples/data/aloeL.jpg
curl -L -o C:\image\opencv\aloeR.jpg https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/4.x/samples/data/aloeR.jpg
curl -L -o C:\image\opencv\baboon.jpg https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/4.x/samples/data/baboon.jpg
curl -L -o C:\image\opencv\building.jpg https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/4.x/samples/data/building.jpg
curl -L -o C:\image\opencv\board.jpg https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/4.x/samples/data/board.jpg
curl -L -o C:\image\opencv\butterfly.jpg https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/4.x/samples/data/butterfly.jpg
curl -L -o C:\image\opencv\chicky_512.png https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/4.x/samples/data/chicky_512.png
curl -L -o C:\image\opencv\fruits.jpg https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/4.x/samples/data/fruits.jpg
curl -L -o C:\image\opencv\home.jpg https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/4.x/samples/data/home.jpg
curl -L -o C:\image\opencv\squirrel_cls.jpg https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/4.x/samples/data/squirrel_cls.jpg
curl -L -o C:\image\opencv\starry_night.jpg https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/4.x/samples/data/starry_night.jpg
curl -L -o C:\image\opencv\vtest.avi https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/4.x/samples/data/vtest.avi
mkdir C:\image\ultralytics
curl -L -o C:\image\ultralytics\bus.jpg https://ultralytics.com/images/bus.jpg
curl -L -o C:\image\ultralytics\zidane.jpg https://ultralytics.com/images/zidane.jpg
curl -L -o C:\image\ultralytics\boats.jpg https://ultralytics.com/images/boats.jpg
curl -L -o C:\image\ultralytics\vehicles.jpg https://ultralytics.com/images/vehicles.jpg

echo -----------------------------------------------
REM MediaPipe sample images : mediapipe-tasks bucket
REM Hand / Gesture / Object Detection / Image Classification
mkdir C:\image\mediapipe

REM 21点ハンドランドマーク評価用 両手映り
curl -L -o C:\image\mediapipe\woman_hands.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/hand_landmarker/woman_hands.jpg
REM ジェスチャー認識 Thumb_Up クラス検証
curl -L -o C:\image\mediapipe\thumbs_up.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/gesture_recognizer/thumbs_up.jpg
REM ジェスチャー認識 Thumb_Down クラス検証
curl -L -o C:\image\mediapipe\thumbs_down.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/gesture_recognizer/thumbs_down.jpg
REM ジェスチャー認識 Victory クラス検証
curl -L -o C:\image\mediapipe\victory.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/gesture_recognizer/victory.jpg
REM ジェスチャー認識 Pointing_Up クラス検証
curl -L -o C:\image\mediapipe\pointing_up.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/gesture_recognizer/pointing_up.jpg
REM 物体検出 COCO 多クラス同時検出 cat dog
curl -L -o C:\image\mediapipe\cat_and_dog.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/object_detector/cat_and_dog.jpg
REM 画像分類 ImageNet 食品カテゴリ
curl -L -o C:\image\mediapipe\burger.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/image_classifier/burger.jpg
REM 画像分類 ImageNet 動物カテゴリ
curl -L -o C:\image\mediapipe\cat.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/image_classifier/cat.jpg
REM 画像セグメンテーション DeepLab V3 Pascal VOC 21クラス検証用
curl -L -o C:\image\mediapipe\segmentation_input_rotation0.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-assets/segmentation_input_rotation0.jpg
REM 姿勢推定 BlazePose 単一人物全身 33点ランドマーク検証
curl -L -o C:\image\mediapipe\girl-4051811.jpg https://cdn.pixabay.com/photo/2019/03/12/20/39/girl-4051811_960_720.jpg
REM 顔ランドマーク検出 478点および52種ブレンドシェイプ検証
curl -L -o C:\image\mediapipe\business-person.png https://storage.googleapis.com/mediapipe-assets/business-person.png
REM 顔検出 BlazeFace 複数顔 6点キーポイント検証
curl -L -o C:\image\mediapipe\face_detector_sample.jpg https://i.imgur.com/Vu2Nqwb.jpeg
REM 画像埋め込み コサイン類似度検証 元画像
curl -L -o C:\image\mediapipe\burger_embed.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-assets/burger.jpg
REM 画像埋め込み コサイン類似度検証 切り抜き画像
curl -L -o C:\image\mediapipe\burger_crop.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-assets/burger_crop.jpg

echo -----------------------------------------------
REM AudioSet sample audio : 16 kHz WAV
REM YAMNet / AST audio classification benchmark
mkdir C:\image\audioset

REM 動物クラス検証 猫鳴き声 約6.7秒
curl -L -o C:\image\audioset\miaow_16k.wav https://storage.googleapis.com/audioset/miaow_16k.wav

REM 人間音声クラス検証 口笛
curl -L -o C:\image\audioset\speech_whistling2.wav https://storage.googleapis.com/audioset/speech_whistling2.wav

echo -----------------------------------------------
REM StreetView360AtoZ のダウンロード,StreetView 360Xは6342枚の360度エクイレクタングラー画像を含むデータセットで，Hugging Faceで公開されている
pip install --no-user huggingface_hub
python -c "from huggingface_hub import snapshot_download; snapshot_download(repo_id='everettshen/StreetView360AtoZ', repo_type='dataset', local_dir='c:\\image\\StreetView360X', allow_patterns='*.jpg')"
rmdir /s /q c:\image\StreetView360X\.cache

echo -----------------------------------------------
REM tandt_db.zip のダウンロード,パースペクティブ画像,T&T+DB COLMAPデータセット（約650MB）
curl -L -o c:\image\tandt_db.zip https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/datasets/input/tandt_db.zip
REM zipの展開
powershell -Command "Expand-Archive -Path 'c:\image\tandt_db.zip' -DestinationPath 'c:\image\tandt_db'"

echo -----------------------------------------------
REM Video Data
mkdir c:\image\video
curl -L -o c:\image\video\sample_640x360.mp4 https://filesamples.com/samples/video/mp4/sample_640x360.mp4
curl -fL --retry 3 --retry-delay 2 --retry-all-errors -o c:\image\video\sample_30s.mp4 https://samplelib.com/lib/preview/mp4/sample-30s.mp4
curl -fL --retry 3 --retry-delay 2 --retry-all-errors -o c:\image\video\big_buck_bunny_720_1mb.mp4 https://test-videos.co.uk/vids/bigbuckbunny/mp4/h264/720/Big_Buck_Bunny_720_10s_1MB.mp4
curl -fL --retry 3 --retry-delay 2 --retry-all-errors -o c:\image\video\sintel_720_1mb.mp4 https://test-videos.co.uk/vids/sintel/mp4/h264/720/Sintel_720_10s_1MB.mp4
curl -fL --retry 3 --retry-delay 2 -o c:\image\video\dashcam_city_4k.mp4 https://videos.pexels.com/video-files/4644521/4644521-uhd_2562_1440_30fps.mp4
curl -fL --retry 3 --retry-delay 2 -o c:\image\video\dashcam_city_sd.mp4 https://videos.pexels.com/video-files/4644481/4644481-sd_640_360_30fps.mp4
curl -fL --retry 3 --retry-delay 2 -o c:\image\video\dashcam_highway_4k.mp4 https://videos.pexels.com/video-files/4608285/4608285-uhd_2560_1440_24fps.mp4
curl -fL --retry 3 --retry-delay 2 -o c:\image\video\dashcam_highway_sd.mp4 https://videos.pexels.com/video-files/4608273/4608273-sd_640_360_24fps.mp4

echo -----------------------------------------------
REM Blender Data
mkdir C:\image\blender
cd /d C:\image\blender
del /q *.zip 2>nul
del /q *.blend 2>nul
curl -L -f -O https://download.blender.org/demo/test/classroom.zip
curl -L -f -O https://download.blender.org/demo/test/pabellon_barcelona_v1.scene_.zip
curl -L -f -O https://download.blender.org/demo/test/BMW27_2.blend.zip
curl -L -f -O https://download.blender.org/demo/cycles/monster_under_the_bed_sss_demo_by_metin_seven.blend
curl -L -f -O https://download.blender.org/demo/vse/cowboi_storytools.blend
curl -L -f -O https://download.blender.org/demo/test/SJ_bowie_gpencil_final.blend
curl -L -f -O https://download.blender.org/demo/geometry-nodes/hair_nodes-female_hair_styles.blend
curl -L -f -O https://download.blender.org/demo/test/ForYou.blend
curl -L -f -O https://download.blender.org/demo/bundles/bundles-3.0/asset-demo-bundle-3.0-cube-diorama.zip
powershell -NoProfile -Command "Get-ChildItem *.zip | ForEach-Object { Expand-Archive -Path $_.FullName -DestinationPath $_.BaseName -Force }"
del /q *.zip 2>nul
for /r %f in (*.blend) do blender -b "%f" --python-expr "import bpy; s=bpy.context.scene; s.render.engine=='CYCLES' and setattr(s.cycles,'samples',16)" -o "%~dpnf_render_#" -f 1

12. 補足説明

Build Tools for Visual StudioとVisual Studioの違い

• Build Tools for Visual Studio：開発ツールセットであり、コマンドライン操作が主体
• Visual Studio：統合開発環境（IDE）。Build Toolsの機能を含むか連携可能。追加機能とGUIを提供する。種類によっては商用利用などで制限があるため、利用者自身で確認すること

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。

以下のコマンドを管理者権限のx64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)で実行する 　　（手順：スタートメニュー →Visual Studio 20xx」の下の「x64 Native Tools コマンドプロンプト (x64 Native Tools Command Prompt)」 → 「管理者として実行」）。

if exist "%TEMP%\zlib\.git" (cd /d "%TEMP%\zlib" && git pull) else (git clone https://github.com/madler/zlib.git "%TEMP%\zlib")
cd %TEMP%\zlib
if exist mybuild rmdir /s /q mybuild
mkdir mybuild
cd mybuild
cmake .. -G "Visual Studio 18 2026" -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】

• NVIDIAドライバのダウンロードの公式ページ：https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
• NVIDIA CUDAツールキットのアーカイブの公式ページ：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
• NVIDIA CUDAツールキットの公式ドキュメント：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
• NVIDIA CUDAクイックスタートガイドの公式ページ：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/index.html
• NVIDIA cuDNNのダウンロードの公式ページ：https://developer.nvidia.com/cudnn

13. 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。

12.1 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】

• Docker Desktop on Windows
  • 概要・メリット：コンテナ技術を用い、OS環境に依存しないアプリケーション実行環境を構築・仮想化する。開発環境の再現性を担保できる。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id Docker.DockerDesktop

• Anaconda
  • 概要・メリット：データサイエンスや機械学習に必要なライブラリを一括で導入できるPythonディストリビューション。環境構築の手間を削減できる。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id Anaconda.Anaconda

• Miniconda3
  • 概要・メリット：Anacondaの最小構成版。必要なライブラリのみを選択して導入したい場合に適している。ディスク容量を節約できる。
  • インストール手順（手動）： システム環境変数（PATH）への追加と全ユーザ利用の設定を確実に行うため、以下のコマンドを使用する。
    1. インストーラのダウンロード：

       curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe

    2. インストール実行（全ユーザ対象、PATH追加）：

       start /wait "" Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe /InstallationType=AllUsers /AddToPath=1 /RegisterPython=1 /S /D=C:\Miniconda3

【プログラミング・統計・データ処理】

• R
  • 概要・メリット：統計解析および高度なグラフ作成機能を持つプログラミング言語。大規模なデータセットの処理や統計モデリングに使用する。
  • 関連ページ：Windowsでのインストール手順詳細
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id RProject.R

• RStudio Desktop
  • 概要・メリット：R言語のための統合開発環境（IDE）。コード補完や変数確認、グラフ表示を単一のウィンドウで行い、開発効率を高める。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id Posit.RStudio

• Octave
  • 概要・メリット：数値解析用のプログラミング言語。商用ソフトMATLABと高い互換性を持ち、コストを抑えて数値シミュレーションを行える。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id GNU.Octave

• SQLiteman
  • 概要・メリット：SQLiteデータベースを視覚的に操作するGUIツール。SQLコマンドを入力せずにデータの閲覧や簡易な編集が可能である。
  • インストール手順（手動）： wingetで提供されていないため、以下の手順でダウンロード・展開・パス設定を行う。

    cd /d c:%HOMEPATH%
    curl -L -O https://sourceforge.net/projects/sqliteman/files/sqliteman/1.2.2/Sqliteman-1.2.2-win32.zip
    cd c:
    
    powershell Expand-Archive -DestinationPath . %HOMEPATH%\Sqliteman-1.2.2-win32.zip
    powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable("Path", "Machine"); $oldpath += ";c:\Sqliteman-1.2.2"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable("Path", $oldpath, "Machine")"

【開発エディタ】

• Android Studio
  • 概要・メリット：Googleが提供するAndroidアプリ開発の公式統合開発環境。エミュレータやデバッグツールが統合されており、効率的なアプリ開発が可能である。
  • インストール（winget）： ※インストール後、初回起動時にセットアップウィザードに従いSDK等を設定する必要がある。

    winget install --scope machine --id Google.AndroidStudio

• Emacs
  • 概要・メリット：Lisp言語による拡張性を持つテキストエディタ。設定により、プログラミングから文書作成まで幅広く対応できる。
  • 関連ページ：Windowsでのインストールと設定詳細
  • Emacs のインストール

    管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

    REM emacs をシステム領域にインストール
    winget install --scope machine GNU.Emacs --force
    REM Emacs のパス設定（最新版を自動検出）
    powershell -NoProfile -Command "$d=Get-ChildItem 'C:\Program Files\Emacs' -Directory|Where-Object{$_.Name -match '^emacs-\d'}|Sort-Object{[version]($_.Name -replace '^emacs-','')} -Descending|Select-Object -First 1; if($d){$p=$d.FullName+'\bin'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}}"

【エンジニアリング・CAD・GIS】

• FreeCAD
  • 概要・メリット：パラメトリックモデリングに対応した3D CADソフトウェア。機械部品の設計や寸法管理に適している。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id FreeCAD.FreeCAD

• KiCad
  • 概要・メリット：電子回路設計およびプリント基板（PCB）設計のためのEDAツール。回路図作成から基板レイアウトまで一貫して行える。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id KiCad.KiCad

• QGIS
  • 概要・メリット：オープンソースの地理情報システム（GIS）。地理空間データの可視化、編集、分析に使用する。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id OSGeo.QGIS

【文書作成】

• LaTeX (TeX Live)
  • 概要・メリット：数式の記述に優れた組版システム。論文や技術報告書の作成において、レイアウトの美しさと標準性を担保できる。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id TUG.TeXLive

12.2 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】

• GIMP
  • 概要・メリット：高度な編集機能を持つ画像処理ソフト。写真の補正や複雑な画像合成が可能である。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id GIMP.GIMP

• Plot Digitizer
  • 概要・メリット：画像化されたグラフから座標値を読み取るツール。元データがないグラフから数値を復元する際に有用である。
  • インストール：公式ページよりダウンロード（winget未提供）。
• JCPicker
  • 概要・メリット：画面上の任意の色コードを取得するツール。Webデザインや資料作成時の色合わせに利用する。
  • インストール：公式ページよりダウンロード（winget未提供）。
• AG-デスクトップレコーダー
  • 概要・メリット：デスクトップ画面を高画質で録画するツール。操作手順の記録やデモンストレーション動画の作成に使用する。
  • インストール：公式ページよりダウンロード（winget未提供）。

【動画・音声処理】

• OpenShot Video Editor
  • 概要・メリット：オープンソースの動画編集ソフト。直感的なインターフェースで、カット編集やエフェクト追加を容易に行える。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id OpenShot.OpenShot

• Avidemux
  • 概要・メリット：動画の再エンコードなしでのカット編集やフィルタ処理が可能なツール。編集による画質劣化を防げる。
  • 関連ページ：インストール詳細
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id Avidemux.Avidemux

• K-Lite Codec Pack (Full)
  • 概要・メリット：主要な動画・音声形式に対応したコーデックパック。Windows標準では再生できない形式のメディアファイルを再生可能にする。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id CodecGuide.K-LiteCodecPack.Full

【テキスト・翻訳・閲覧】

• PDF-XChange Editor
  • 概要・メリット：動作が軽快なPDF閲覧・編集ソフト。注釈機能が充実しており、文献へのメモ書きに適している。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id TrackerSoftware.PDF-XChangeEditor

• mlrep（複数行ファイル置換）
  • 概要・メリット：複数ファイルに対し、複数行にわたる文字列を一括置換するツール。プログラムコードやデータファイルの修正作業を自動化できる。
  • インストール：公式ページよりダウンロード（winget未提供）。

【ファイル操作・ディスク管理】

• FastCopy
  • 概要・メリット：高速なファイルコピー・削除ツール。OS標準機能よりも高速かつ確実に、大量のデータをバックアップ・移動できる。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id Shirouzu.FastCopy

• FreeFileSync
  • 概要・メリット：フォルダ間の比較・同期ツール。変更されたファイルのみを検出して同期するため、効率的なバックアップが可能である。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id FreeFileSync.FreeFileSync

• WinDirStat
  • 概要・メリット：ディスク使用状況を可視化するツール。容量を圧迫している巨大なファイルやディレクトリを視覚的に特定できる。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id WinDirStat.WinDirStat

• Rainbow Folders
  • 概要・メリット：フォルダアイコンの色を変更するツール。重要なフォルダを色分けし、視認性と検索性を向上させる。
  • インストール：公式ページよりダウンロード（winget未提供）。
• SD Memory Card Formatter
  • 概要・メリット：SDカードの規格に準拠した公式フォーマットツール。OS標準のフォーマット機能よりも、カードの性能を適切に引き出せる状態で初期化できる。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id SDA.SDMemoryCardFormatter

• DriveWipe
  • 概要・メリット：ディスク上のデータを完全に消去するツール。機密データを含むストレージを廃棄・譲渡する際のセキュリティ対策として使用する。
  • インストール：公式ページよりダウンロード（winget未提供）。

【システム・ネットワーク・その他】

• Google Earth Pro
  • 概要・メリット：高精細な3D地球儀ソフトウェア。地形データの確認や、地理情報の計測・可視化に使用する。
  • 関連ページ：インストール詳細
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id Google.EarthPro

• Rufus
  • 概要・メリット：ISOイメージから起動可能なUSBドライブを作成するツール。OSのインストールメディア作成時に必須となる。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id Rufus.Rufus

• Advanced IP Scanner
  • 概要・メリット：ネットワーク内のデバイスをスキャンするツール。接続されている機器のIPアドレスやMACアドレスを迅速に特定できる。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id Famatech.AdvancedIPScanner

• TCP Monitor Plus
  • 概要・メリット：通信状況を監視するネットワークモニタ。トラフィック量や通信確立状況を確認し、ネットワークトラブルの原因調査に利用する。
  • インストール：公式ページよりダウンロード（winget未提供）。
• HWiNFO64
  • 概要・メリット：ハードウェアの詳細情報を表示するツール。CPU温度や電圧などのセンサー情報をリアルタイムで監視し、システムの健康状態を確認できる。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id REALiX.HWiNFO

• ProduKey (NirSoft)
  • 概要・メリット：WindowsやOffice製品のプロダクトキーを表示するツール。ライセンス管理や再インストール時のキー確認に使用する。
  • インストール（winget）：

    winget install --scope machine --id NirSoft.ProduKey

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。

追加コード（ここから先は作業中の未完成のものを掲載しています。現在、修正中。このままでは動きません）

echo ----------------------
cd c:\temp
curl -L -o Plateau-Blender-Importer-main.zip https://github.com/nneri-hin/Plateau-Blender-Importer/archive/master.zip

echo -----------------------------------------------
echo vsinstaller で追加「vs143」

echo -----------------------------------------------

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

REM Python存在チェック（未インストールの場合はシステム領域にインストール、パス設定）
if not exist "%PYTHON%" echo Python 3.12 が見つかりません。インストールします... & winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\"" & powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

REM Torch などのバージョン最終調整、キャッシュクリア

echo -------------------------------------------------
REM UE と reality capture のためにepicgames を起動チェック
start "" "com.epicgames.launcher://store"

echo -------------------------------------------------

REM DA3-blenderDepth Anything 3による画像群からの3D再構成。点群をGeometry Nodesで表示github.com/xy-gao/DA3-blender
手動

echo ------------------------------------------
chcp 65001
mkdir c:\image
cd c:\image
mkdir face_recognition 2>nul
mkdir medical 2>nul

REM 画像名: Official portrait of Donald Trump (47th), 出典: Library of Congress, ライセンス・再配布可否: No known restrictions on publication / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 実写顔写真の識別・照合用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "face_recognition\face_01_trump_47.jpg" "https://tile.loc.gov/storage-services/service/pnp/ppbd/11600/11614v.jpg"

REM 画像名: Official portrait of Joe Biden (46th), 出典: Library of Congress, ライセンス・再配布可否: No known restrictions on publication / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 実写顔写真の識別・照合用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "face_recognition\face_02_biden_46.jpg" "https://tile.loc.gov/storage-services/service/pnp/ppbd/01200/01261v.jpg"

REM 画像名: Official portrait of Donald Trump (45th), 出典: Library of Congress, ライセンス・再配布可否: No known restrictions on publication / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 同一人物の別条件照合用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "face_recognition\face_03_trump_45.jpg" "https://tile.loc.gov/storage-services/service/pnp/ppbd/00600/00608v.jpg"

REM 画像名: Official portrait of Barack Obama, 出典: Library of Congress, ライセンス・再配布可否: No known restrictions on publication / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 正面顔の識別・照合用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "face_recognition\face_04_obama.jpg" "https://tile.loc.gov/storage-services/service/pnp/ppbd/00300/00358v.jpg"

REM 画像名: Official portrait of George W. Bush, 出典: Library of Congress, ライセンス・再配布可否: No known restrictions on publication / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: スタジオ撮影顔写真の識別用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "face_recognition\face_05_george_w_bush.jpg" "https://tile.loc.gov/storage-services/service/pnp/ppbd/00300/00371v.jpg"

REM 画像名: Official portrait of Gerald Ford, 出典: Library of Congress, ライセンス・再配布可否: No known restrictions on publication / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 解像度差を含む顔照合用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "face_recognition\face_06_gerald_ford.jpg" "https://tile.loc.gov/storage-services/service/pnp/ppmsc/02800/02800r.jpg"

REM 画像名: CDC PHIL 20474 fundoscopic retina image, 出典: CDC PHIL, ライセンス・再配布可否: Public Domain / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 眼底所見の医用画像分類用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "medical\med_01_phil_20474_retina.jpg" "https://wwwn.cdc.gov/phil///PHIL_Images/20474/20474_lores.jpg"

REM 画像名: CDC PHIL 20470 retinal image, 出典: CDC PHIL, ライセンス・再配布可否: Public Domain / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 眼底病変の医用画像分類用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "medical\med_02_phil_20470_retina.jpg" "https://wwwn.cdc.gov/phil///PHIL_Images/20470/20470_lores.jpg"

REM 画像名: CDC PHIL 28399 retina image, 出典: CDC PHIL, ライセンス・再配布可否: Public Domain / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 眼底所見の医用画像分類用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "medical\med_03_phil_28399_retina.jpg" "https://wwwn.cdc.gov/phil///PHIL_Images/28399/28399_lores.jpg"

REM 画像名: CDC PHIL 20469 retina image, 出典: CDC PHIL, ライセンス・再配布可否: Public Domain / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 眼底画像の医用画像分類用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "medical\med_04_phil_20469_retina.jpg" "https://wwwn.cdc.gov/phil///PHIL_Images/20469/20469_lores.jpg"

REM 画像名: CDC PHIL 28398 retina image, 出典: CDC PHIL, ライセンス・再配布可否: Public Domain / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 眼底異常所見の医用画像分類用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "medical\med_05_phil_28398_retina.jpg" "https://wwwn.cdc.gov/phil///PHIL_Images/28398/28398_lores.jpg"

REM 画像名: CDC PHIL 18398 skin lesion image, 出典: CDC PHIL, ライセンス・再配布可否: Public Domain / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 皮膚病変の医用画像分類用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "medical\med_06_phil_18398_skin_lesion.jpg" "https://wwwn.cdc.gov/phil///PHIL_Images/18398/18398_lores.jpg"

REM 画像名: CDC PHIL 18403 skin lesion image, 出典: CDC PHIL, ライセンス・再配布可否: Public Domain / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 皮膚病変の医用画像分類用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "medical\med_07_phil_18403_skin_lesion.jpg" "https://wwwn.cdc.gov/phil///PHIL_Images/18403/18403_lores.jpg"

REM 画像名: CDC PHIL 22243 histopathology image, 出典: CDC PHIL, ライセンス・再配布可否: Public Domain / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 病理組織像の医用画像分類用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "medical\med_08_phil_22243_histopathology.jpg" "https://wwwn.cdc.gov/phil///PHIL_Images/22243/22243_lores.jpg"

REM 画像名: CDC PHIL 16716 histopathology image, 出典: CDC PHIL, ライセンス・再配布可否: Public Domain / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 顕微鏡病理画像の分類用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "medical\med_09_phil_16716_histopathology.jpg" "https://wwwn.cdc.gov/phil///PHIL_Images/16716/16716_lores.jpg"

REM 画像名: CDC PHIL 20479 retina image, 出典: CDC PHIL, ライセンス・再配布可否: Public Domain / 再配布可, 注釈有無: なし, 用途メモ: 眼底画像の医用画像分類用
curl.exe -L --fail --retry 3 -o "medical\med_10_phil_20479_retina.jpg" "https://wwwn.cdc.gov/phil///PHIL_Images/20479/20479_lores.jpg"

echo Download commands finished.

追加ソフトウエアの検討中

REM 現時点では CUDA 12.8 を使用している。CUDA 12.8 は VS2022（MSVC v143）までを公式サポートしており，VS2026 は対応範囲外である。そのため，VS2026 内に VS2022 相当のツールセット（VC 14.43/v143）を追加し，-vcvars_ver=14.43.34808 でホストコンパイラを切り替えている。CMake では，VS2026 内の v143 ツールセットの cl.exe を CUDA の nvcc ホストコンパイラとして指定するオプション（-DCMAKE_CUDA_HOST_COMPILER）が必要である。なお，CUDA 13.2 では VS2026 が公式サポートされるため，移行すればこのワークアラウンドは不要になるが，CUDA 13.x では Maxwell/Pascal/Volta アーキテクチャのサポートが削除されている点に留意が必要である。

echo ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
REM ============================================================
REM  ind-bermuda-opensfm ビルドスクリプト（完全版）
REM  対象: Windows + Python 3.12 + Visual Studio 2026
REM  実行: コマンドプロンプト (cmd.exe)
REM ============================================================

REM VS2022同等の環境をVS2026内に追加
cd /d %TEMP%
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" modify --installPath "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools" --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.14.43.17.13.x86.x64 --passive --norestart
python -m pip install --no-user -U pip setuptools wheel
for /f "usebackq delims=" %i in (`"%ProgramFiles(x86)%\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products * -latest -property installationPath`) do "%i\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" amd64 -vcvars_ver=14.43.34808

REM vcpkg のセットアップと依存ライブラリのインストール ---
set "VCPKG_ROOT=C:\vcpkg"
setx VCPKG_ROOT "C:\vcpkg" /M
if exist "C:\vcpkg\.git" (cd /d C:\vcpkg && git pull --recurse-submodules) else (git clone https://github.com/microsoft/vcpkg.git C:\vcpkg)
if exist "C:\vcpkg\vcpkg.exe" (echo vcpkg already bootstrapped. Skipping.) else (C:\vcpkg\bootstrap-vcpkg.bat)
REM x64-windows-cuda-vs2022 に関する vcpkg の設定
copy /y C:\vcpkg\triplets\x64-windows.cmake C:\vcpkg\triplets\community\x64-windows-cuda-vs2022.cmake
echo set(VCPKG_CMAKE_CONFIGURE_OPTIONS "-DCMAKE_CUDA_HOST_COMPILER=C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio/18/BuildTools/VC/Tools/MSVC/14.43.34808/bin/Hostx64/x64/cl.exe") >> C:\vcpkg\triplets\community\x64-windows-cuda-vs2022.cmake
REM
%VCPKG_ROOT%\vcpkg install opencv4:x64-windows-cuda-vs2022 eigen3:x64-windows-cuda-vs2022 ceres:x64-windows-cuda-vs2022 glog:x64-windows-cuda-vs2022 gflags:x64-windows-cuda-vs2022
REM %VCPKG_ROOT%\vcpkg install opencv4:x64-windows eigen3:x64-windows ceres:x64-windows glog:x64-windows gflags:x64-windows

REM --- 0. 基本設定 ---
set INSTALL_DIR=c:\ind-bermuda-opensfm
set "PYTHON_EXE=C:\Program Files\Python312\python.exe"

REM --- 1. ソースコードの取得 ---
cd /d c:\
if exist "%INSTALL_DIR%" rmdir /s /q "%INSTALL_DIR%"
git clone --recursive https://github.com/inuex35/ind-bermuda-opensfm "%INSTALL_DIR%"
cd /d "%INSTALL_DIR%"

REM --- 3. requirements.txt の修正 ---
cd /d "%INSTALL_DIR%
"%PYTHON_EXE%" -c "import pathlib; p=pathlib.Path('requirements.txt'); lines=p.read_text(encoding='utf-8').splitlines(); out=[]; [out.append('opencv-python ; sys_platform == \"win32\"') if 'opencv-python==' in l and 'win32' in l else out.append(l.replace('==','>=')) for l in lines]; p.write_text('\n'.join(out)+'\n',encoding='utf-8')"

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

REM --- 4. Python 依存パッケージのインストール、関連パッケージ (lightglue) のインストール ---
"%PIP%" install --no-user -r requirements.txt
"%PIP%" install --no-user git+https://github.com/cvg/LightGlue.git

REM --- 5. setup.py の修正（Sphinx BuildDoc 廃止対応）---
"%PYTHON_EXE%" -c "import pathlib; p=pathlib.Path('setup.py'); t=p.read_text(encoding='utf-8'); t=t.replace('from sphinx.setup_command import BuildDoc','try:\n    from sphinx.setup_command import BuildDoc\nexcept ImportError:\n    BuildDoc = None'); t=t.replace('\"build_doc\": BuildDoc,','**({\"build_doc\": BuildDoc} if BuildDoc else {}),'); p.write_text(t,encoding='utf-8')"

REM --- 6. pybind11 を Python 3.12 対応版 v2.13.6 に差し替え ---
rmdir /s /q opensfm\src\third_party\pybind11
git clone --branch v2.13.6 --depth 1 https://github.com/pybind/pybind11.git opensfm\src\third_party\pybind11

REM --- 6a. 各サブディレクトリ CMakeLists.txt の pybind11 ターゲット名修正 ---
REM      target_link_libraries 内の "pybind11" を "pybind11::pybind11" に置換
REM      add_subdirectory(third_party/pybind11) や pybind11_add_module は変更しない
"%PYTHON_EXE%" -c "import pathlib; dirs=['foundation','bundle','dense','features','geo','geometry','robust','sfm','map']; [p.write_text(p.read_text(encoding='utf-8').replace('    pybind11\n','    pybind11::pybind11\n').replace(' pybind11)','  pybind11::pybind11)'),encoding='utf-8') for d in dirs for p in [pathlib.Path(f'opensfm/src/{d}/CMakeLists.txt')] if p.exists()]"

REM --- 6b. トップレベル CMakeLists.txt: Ceres ターゲット判定とインクルードパス修正 ---
REM      Ceres 2.x では CERES_INCLUDE_DIRS が未設定のため
REM      Ceres::ceres ターゲットから INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES を取得しグローバル設定
"%PYTHON_EXE%" -c "import pathlib; p=pathlib.Path('opensfm/src/CMakeLists.txt'); t=p.read_text(encoding='utf-8'); old_block='if(Ceres_ceres_FOUND)\n    set(CERES_LIBRARIES Ceres::ceres)\nelse()\n    set(CERES_LIBRARIES ceres)\nendif()'; new_block='if(TARGET Ceres::ceres)\n  set(CERES_LIBRARIES Ceres::ceres)\n  get_target_property(_ceres_inc Ceres::ceres INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES)\n  if(_ceres_inc)\n    include_directories(${_ceres_inc})\n  endif()\nelse()\n  set(CERES_LIBRARIES ceres)\nendif()'; t=t.replace(old_block,new_block); p.write_text(t,encoding='utf-8')"

REM --- 6c. トップレベル CMakeLists.txt: glog ターゲット判定とレガシー変数復元 ---
REM      vcpkg の glog 0.7.x は glog::glog ターゲットのみを提供し
REM      GLOG_LIBRARY / GLOG_INCLUDE_DIR 変数を設定しない
REM      また GLOG_USE_GLOG_EXPORT の定義が必要（glog 0.7.x の要件）
REM      サブディレクトリの多くは glog::glog を直接リンクせず
REM      GLOG_INCLUDE_DIR でヘッダのみ参照するため定義が伝播しない
REM      グローバルに add_compile_definitions で対処する
"%PYTHON_EXE%" -c "import pathlib; p=pathlib.Path('opensfm/src/CMakeLists.txt'); t=p.read_text(encoding='utf-8'); old='find_package(Glog REQUIRED)'; new='find_package(glog QUIET CONFIG)\nif(TARGET glog::glog)\n  set(GLOG_LIBRARIES glog::glog)\n  set(GLOG_LIBRARY glog::glog)\n  get_target_property(GLOG_INCLUDE_DIR glog::glog INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES)\n  if(NOT GLOG_INCLUDE_DIR)\n    set(GLOG_INCLUDE_DIR \"\")\n  endif()\n  set(GLOG_INCLUDE_DIRS ${GLOG_INCLUDE_DIR})\n  add_compile_definitions(GLOG_USE_GLOG_EXPORT)\nelse()\n  find_package(Glog REQUIRED)\nendif()'; t=t.replace(old,new); p.write_text(t,encoding='utf-8')"

REM --- 7. CMakeLists.txt: cmake_minimum_required を 3.15 に更新（CMake 4.x 対応）---
"%PYTHON_EXE%" -c "import pathlib; p=pathlib.Path('opensfm/src/CMakeLists.txt'); t=p.read_text(encoding='utf-8'); t=t.replace('cmake_minimum_required(VERSION 3.0)','cmake_minimum_required(VERSION 3.15)'); p.write_text(t,encoding='utf-8')"

REM --- 8. C++ 標準を C++17 に更新 ---
"%PYTHON_EXE%" -c "import pathlib; p=pathlib.Path('opensfm/src/CMakeLists.txt'); t=p.read_text(encoding='utf-8'); t=t.replace('set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)','set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)'); p.write_text(t,encoding='utf-8')"

REM --- 9. CMake 構成 ---
REM      OPENSFM_BUILD_TESTS=OFF: 同梱の gtest が古く std::tr1 を使用しており
REM      C++17 + Visual Studio 2026 ではコンパイルできないため無効化する
REM      テストは Python 拡張モジュールのビルドに不要である
if exist mybuild rmdir /s /q mybuild
mkdir mybuild
cd mybuild
cmake ..\opensfm\src -G "Visual Studio 18 2026" -A x64 -T v143 -DPYTHON_EXECUTABLE="%PYTHON_EXE%" -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE="%VCPKG_ROOT%\scripts\buildsystems\vcpkg.cmake" -DVCPKG_TARGET_TRIPLET=x64-windows-cuda-vs2022 -DCMAKE_CUDA_HOST_COMPILER="C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio/18/BuildTools/VC/Tools/MSVC/14.43.34808/bin/Hostx64/x64/cl.exe" -DOPENSFM_BUILD_TESTS=OFF
REM cmake ..\opensfm\src -G "Visual Studio 18 2026" -A x64 -DPYTHON_EXECUTABLE="%PYTHON_EXE%" -DVCPKG_TARGET_TRIPLET=x64-windows -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE="%VCPKG_ROOT%\scripts\buildsystems\vcpkg.cmake" -DOPENSFM_BUILD_TESTS=OFF



REM --- 10. ビルド ---
cmake --build . --config Release
cd /d "%INSTALL_DIR%"

"%PYTHON_EXE%" -c "import pathlib; p=pathlib.Path(r'opensfm\exif.py'); t=p.read_text(encoding='utf-8'); t=t.replace('            if np.all(ypr) is not None:\n','            if all(v is not None for v in ypr):\n'); p.write_text(t,encoding='utf-8')"

"%PYTHON_EXE%" -c "import pathlib; p=pathlib.Path(r'opensfm\dataset.py'); t=p.read_text(encoding='utf-8'); t=t.replace('                \"numpy.core.multiarray.scalar\": np.core.multiarray,\n','                \"numpy.core.multiarray.scalar\": np.core.multiarray,\n                \"numpy._core.multiarray._reconstruct\": np.core.multiarray,\n                \"numpy._core.multiarray.scalar\": np.core.multiarray,\n'); p.write_text(t,encoding='utf-8')"

"%PYTHON_EXE%" -c "import pathlib; p=pathlib.Path(r'opensfm\stats.py'); t=p.read_text(encoding='utf-8'); t=t.replace('            aspect=40,\n        )','            aspect=40,\n            ax=plt.gca(),\n        )'); p.write_text(t,encoding='utf-8')"

"%PYTHON_EXE%" -c "import pathlib; p=pathlib.Path(r'opensfm\stats.py'); t=p.read_text(encoding='utf-8'); t=t.replace('    plt.colorbar(\n        sm,\n        orientation=\"horizontal\",\n        label=\"Number of matches between images\",\n        pad=0.0,\n    )','    plt.colorbar(\n        sm,\n        orientation=\"horizontal\",\n        label=\"Number of matches between images\",\n        pad=0.0,\n        ax=plt.gca(),\n    )'); p.write_text(t,encoding='utf-8')"

REM --- 11. .pyd ファイルの配置確認 ---
dir opensfm\*.pyd >nul 2>&1
if errorlevel 1 (for /r build %f in (*.pyd) do copy "%f" opensfm\)

REM --- 12. 動作確認 ---
"%PYTHON_EXE%" -c "import opensfm; print('OpenSfM import OK')"

echo.
echo ============================================================
echo  ビルド完了
echo ============================================================

echo -----------------------------------------
echo テストコード
set INSTALL_DIR=c:\ind-bermuda-opensfm
set "PYTHON_EXE=C:\Program Files\Python312\python.exe"

REM ============================================================
REM テスト A: 付属 berlin データによるビルド検証
REM ============================================================
cd /d "%INSTALL_DIR%"

"C:\Program Files\Python312\python.exe" bin\opensfm_main.py extract_metadata data\berlin
"C:\Program Files\Python312\python.exe" bin\opensfm_main.py detect_features data\berlin
"C:\Program Files\Python312\python.exe" bin\opensfm_main.py match_features data\berlin
"C:\Program Files\Python312\python.exe" bin\opensfm_main.py create_tracks data\berlin
"C:\Program Files\Python312\python.exe" bin\opensfm_main.py reconstruct data\berlin
"C:\Program Files\Python312\python.exe" bin\opensfm_main.py mesh data\berlin


REM --- A-結果1: サマリ表示 ---
"%PYTHON_EXE%" -c "import json; d=json.load(open('data/berlin/reconstruction.json', encoding='utf-8')); r=d[0]; print('cameras:', len(r.get('cameras', {})), 'shots:', len(r.get('shots', {})), 'points:', len(r.get('points', {})))"

REM --- A-結果2: PLY エクスポート ---
"%PYTHON_EXE%" bin\opensfm_main.py export_ply data\berlin

REM --- A-結果3: 統計画像とPDFレポートの生成 ---
"%PYTHON_EXE%" bin\opensfm_main.py compute_statistics data\berlin
"%PYTHON_EXE%" bin\opensfm_main.py export_report data\berlin

REM --- A-結果4: 画像とPDFを表示 ---
for %f in ("%INSTALL_DIR%\data\berlin\stats\*.png") do start "" "%f"
start "" "%INSTALL_DIR%\data\berlin\stats\report.pdf"

set "INSTALL_DIR=C:\ind-bermuda-opensfm"
set "PYTHON_EXE=C:\Program Files\Python312\python.exe"
set "PLY_IN=%INSTALL_DIR%\data\berlin\reconstruction.ply"
set "PLY_OUT=%INSTALL_DIR%\data\berlin\reconstruction_mesh.ply"

"%PYTHON_EXE%" -m pip install open3d
"%PYTHON_EXE%" -c "import open3d as o3d; pcd=o3d.io.read_point_cloud(r'%PLY_IN%'); pcd.estimate_normals(); mesh,d=o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_poisson(pcd, depth=9); o3d.io.write_triangle_mesh(r'%PLY_OUT%', mesh); print(r'%PLY_OUT%')"


REM ============================================================
REM テスト B: 360度画像（equirectangular）テスト
REM ============================================================
cd /d "%INSTALL_DIR%"
set DATASET_360=data\lg360
set DROPBOX_URL=https://www.dropbox.com/sh/3vabbmrhqqbagp5/AABi14O2tWMbxAX91jaaQY77a?dl=1

REM --- B1. Dropbox から360度サンプルデータをダウンロード ---
powershell -Command "Invoke-WebRequest -Uri '%DROPBOX_URL%' -OutFile '%INSTALL_DIR%\lg360.zip'"
powershell -Command "Expand-Archive -Path '%INSTALL_DIR%\lg360.zip' -DestinationPath '%INSTALL_DIR%\lg360_tmp' -Force"
if not exist "%DATASET_360%" mkdir "%DATASET_360%"
if not exist "%DATASET_360%\images" mkdir "%DATASET_360%\images"
copy /y "%INSTALL_DIR%\lg360_tmp\*.jpg" "%DATASET_360%\images\"
for /d %d in ("%INSTALL_DIR%\lg360_tmp\*") do copy "%d\*.jpg" "%DATASET_360%\images\"
del "%INSTALL_DIR%\lg360.zip"
rmdir /s /q "%INSTALL_DIR%\lg360_tmp"

REM --- B2. camera_models_overrides.json を配置 ---
copy sample\camera_models_overrides.json "%DATASET_360%\"

REM --- B3. config.yaml を配置 ---
copy sample\config.yaml "%DATASET_360%\"

REM --- B4. SfM パイプライン実行 ---
"%PYTHON_EXE%" bin\opensfm_main.py extract_metadata %DATASET_360%
"%PYTHON_EXE%" bin\opensfm_main.py detect_features %DATASET_360%
"%PYTHON_EXE%" bin\opensfm_main.py match_features %DATASET_360%
"%PYTHON_EXE%" bin\opensfm_main.py create_tracks %DATASET_360%
"%PYTHON_EXE%" bin\opensfm_main.py reconstruct %DATASET_360%

REM --- B-結果1: サマリ表示 ---
"%PYTHON_EXE%" -c "import json; d=json.load(open('data/lg360/reconstruction.json', encoding='utf-8')); r=d[0]; print('cameras:', len(r.get('cameras', {})), 'shots:', len(r.get('shots', {})), 'points:', len(r.get('points', {})))"

REM --- B-結果2: PLY エクスポート ---
"%PYTHON_EXE%" bin\opensfm_main.py export_ply %DATASET_360%

REM --- B-結果3: 統計画像とPDFレポートの生成 ---
"%PYTHON_EXE%" bin\opensfm_main.py compute_statistics %DATASET_360%
"%PYTHON_EXE%" bin\opensfm_main.py export_report %DATASET_360%

REM --- B-結果4: 画像とPDFを表示 ---
for %f in ("%INSTALL_DIR%\%DATASET_360%\stats\*.png") do start "" "%f"
start "" "%INSTALL_DIR%\%DATASET_360%\stats\report.pdf"

REM --- 補足: 3Dポイントクラウドの詳細表示 ---
REM reconstruction.ply を MeshLab 等で開くと3D表示が可能
REM berlin: %INSTALL_DIR%\data\berlin\reconstruction.ply
REM lg360:  %INSTALL_DIR%\data\lg360\reconstruction.ply

echo -------------------------
REM OpenMVS, 「カメラ位置」と「疎な点群」から「密な点群」→「メッシュ」→「テクスチャ」を生成

REM VS2022同等の環境をVS2026内に追加
cd /d %TEMP%
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" modify --installPath "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools" --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.14.43.17.13.x86.x64 --passive --norestart
python -m pip install --no-user -U pip setuptools wheel ninja pybind11
for /f "usebackq delims=" %i in (`"%ProgramFiles(x86)%\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products * -latest -property installationPath`) do "%i\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" amd64 -vcvars_ver=14.43.34808

REM vcpkg のセットアップ
set "VCPKG_ROOT=C:\vcpkg"
setx VCPKG_ROOT "C:\vcpkg" /M
if exist "C:\vcpkg\.git" (cd /d C:\vcpkg && git pull --recurse-submodules) else (git clone https://github.com/microsoft/vcpkg.git C:\vcpkg)
if exist "C:\vcpkg\vcpkg.exe" (echo vcpkg already bootstrapped. Skipping.) else (C:\vcpkg\bootstrap-vcpkg.bat)
REM x64-windows-cuda-vs2022 に関する vcpkg の設定
copy C:\vcpkg\triplets\x64-windows.cmake C:\vcpkg\triplets\community\x64-windows-cuda-vs2022.cmake
echo set(VCPKG_CMAKE_CONFIGURE_OPTIONS "-DCMAKE_CUDA_HOST_COMPILER=C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio/18/BuildTools/VC/Tools/MSVC/14.43.34808/bin/Hostx64/x64/cl.exe") >> C:\vcpkg\triplets\community\x64-windows-cuda-vs2022.cmake

REM openMVS
cd C:\
if exist "C:\openMVS\.git" (cd /d C:\openMVS && git pull --recurse-submodules) else (git clone --recurse-submodules https://github.com/cdcseacave/openMVS.git C:\openMVS)
REM CUDA を使用しているかチェック
findstr /s /i CUDA C:\openMVS\CMakeLists.txt C:\openMVS\cmake\*.cmake
cd openMVS
if exist mybuild rmdir /s /q mybuild
mkdir mybuild
cd mybuild
cmake .. -G "Visual Studio 18 2026" -A x64 -T v143 -DPYTHON_EXECUTABLE="%PYTHON_EXE%" -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE="%VCPKG_ROOT%\scripts\buildsystems\vcpkg.cmake" -DVCPKG_TARGET_TRIPLET=x64-windows-cuda-vs2022 -DCMAKE_CUDA_HOST_COMPILER="C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio/18/BuildTools/VC/Tools/MSVC/14.43.34808/bin/Hostx64/x64/cl.exe"

REM
cd C:\openMVS\mybuild
REM 全ソースファイルをBOM付きUTF-8に一括変換（エンコーディング問題の防止のため）
powershell -NoProfile -Command "Get-ChildItem -Recurse C:\openMVS\libs,C:\openMVS\apps -Include *.cpp,*.h,*.hpp,*.inl | ForEach-Object { $c=[System.IO.File]::ReadAllText($_.FullName,[System.Text.Encoding]::UTF8); [System.IO.File]::WriteAllText($_.FullName,$c,[System.Text.UTF8Encoding]::new($true)) }"
cmake --build . --config Release -j4
cmake --install . --prefix C:/openMVS
REM
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\openMVS\bin'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

echo ----------------------
REM OpenMVG, OpenMVG（Open Multiple View Geometry）は、画像群から3D構造を復元するためのオープンソースライブラリです。主にSfM（Structure from Motion）パイプラインを提供し、特徴点検出・マッチング、カメラ姿勢推定、疎な3D点群の生成を行います。出力をOpenMVSやMeshroomなどに渡すことで、密な点群やメッシュの生成に繋げられます。C++製で、研究・産業の両方で利用されています。
REM 依存: CMake, Git, Visual Studio (C++ワークロード)

REM openMVG
REM openMVG
cd C:\
if exist "C:\openMVG\.git" (cd /d C:\openMVG && git pull --recurse-submodules) else (git clone --recursive https://github.com/openMVG/openMVG.git C:\openMVG)
cd openMVG
if exist mybuild rmdir /s /q mybuild
mkdir mybuild
cd mybuild
cmake -G "Visual Studio 18 2026" -A x64 ^
  -DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5 ^
  -DEIGEN_INCLUDE_DIR_HINTS=C:/openMVG/src/third_party/eigen ^
  -DOSI_INCLUDE_DIR_HINTS=C:/openMVG/src/third_party/osi_clp/osi ^
  -DCLP_INCLUDE_DIR_HINTS=C:/openMVG/src/third_party/osi_clp/clp ^
  -DCOINUTILS_INCLUDE_DIR_HINTS=C:/openMVG/src/third_party/osi_clp/CoinUtils ^
  ..\src
cmake --build . --config Release

echo -------------------------------

REM === AliceVision ビルドスクリプト ===
REM C:\vcpkg                              — 共有 vcpkg（他プロジェクトと共用）
REM C:\AliceVision_source                 — ソースコード
REM C:\AliceVision_source\vcpkg_installed — 依存関係（cmake が自動作成，プロジェクトローカル）
REM C:\AliceVision_source\mybuild         — ビルド成果物
REM C:\AliceVision                        — インストール先
set "VCPKG_ROOT=C:\vcpkg"
REM 【非標準】setx /M はシステム環境変数を永続的に変更する（標準では set による一時設定のみで十分な場合が多い）
REM 管理者権限が必要であり，反映は新しいプロセスからとなるため，直前の set と併用している

REM VS2022同等の環境をVS2026内に追加
cd /d %TEMP%
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" modify --installPath "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools" --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.14.43.17.13.x86.x64 --passive --norestart
python -m pip install --no-user -U pip setuptools wheel ninja pybind11
for /f "usebackq delims=" %i in (`"%ProgramFiles(x86)%\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products * -latest -property installationPath`) do "%i\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" amd64 -vcvars_ver=14.43.34808

REM vcpkg のセットアップ
set "VCPKG_ROOT=C:\vcpkg"
setx VCPKG_ROOT "C:\vcpkg" /M
if exist "C:\vcpkg\.git" (cd /d C:\vcpkg && git pull --recurse-submodules) else (git clone https://github.com/microsoft/vcpkg.git C:\vcpkg)
if exist "C:\vcpkg\vcpkg.exe" (echo vcpkg already bootstrapped. Skipping.) else (C:\vcpkg\bootstrap-vcpkg.bat)
REM x64-windows-cuda-vs2022 に関する vcpkg の設定
copy C:\vcpkg\triplets\x64-windows.cmake C:\vcpkg\triplets\community\x64-windows-cuda-vs2022.cmake
echo set(VCPKG_CMAKE_CONFIGURE_OPTIONS "-DCMAKE_CUDA_HOST_COMPILER=C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio/18/BuildTools/VC/Tools/MSVC/14.43.34808/bin/Hostx64/x64/cl.exe") >> C:\vcpkg\triplets\community\x64-windows-cuda-vs2022.cmake

cd C:\
REM 【非標準】git checkout vcpkg.json は，後続の powershell コマンドで vcpkg.json を書き換えるため，
REM git pull 前にローカル変更を破棄してコンフリクトを防止する目的である
if exist "C:\AliceVision_source\.git" (cd /d C:\AliceVision_source && git checkout vcpkg.json && git pull --recurse-submodules) else (git clone --recursive https://github.com/alicevision/AliceVision.git C:\AliceVision_source)
REM OpenCV の CUDA フィーチャーを除外する（OpenCV CUDA ビルドが vcpkg の構成検証で失敗するため）
REM AliceVision 本体の CUDA 機能（PopSift，デプスマップ計算等）には影響しない
REM 【非標準】上流の vcpkg.json を powershell で直接書き換えている（標準では vcpkg.json の編集は手動で行うか，
REM オーバーレイやカスタムトリプレットで対応する）
REM OpenCV の CUDA フィーチャーが vcpkg のビルド検証で失敗する問題への回避策である
powershell -Command "(Get-Content C:\AliceVision_source\vcpkg.json -Raw) -replace '\"eigen\", \"contrib\", \"nonfree\", \"cuda\", \"dnn\"', '\"eigen\", \"contrib\", \"nonfree\", \"dnn\"' | Set-Content C:\AliceVision_source\vcpkg.json"
REM liblemon の portfile を git clone + CMake直接修正方式に書き換える（lemon.cs.elte.hu がダウン中のため）
REM 【非標準】オーバーレイポートの portfile.cmake を python ワンライナーで丸ごと上書きしている
REM 標準では portfile.cmake をファイルとして直接編集するが，本スクリプトでは単一バッチファイルで
REM 完結させるためにインラインで生成している
REM liblemon 公式サイト（lemon.cs.elte.hu）のダウンロードサーバが停止しているため，
REM 取得先を GitHub（alicevision/lemon）に差し替え，さらに CMP0048 ポリシーエラーを回避する
REM CMakeLists.txt パッチを portfile 内で適用している
python -c "open(r'C:\AliceVision_source\vcpkg\overlay_ports\liblemon\portfile.cmake','w',newline='\n').write('vcpkg_check_linkage(ONLY_STATIC_LIBRARY)\n\nset(SOURCE_PATH \"${CURRENT_BUILDTREES_DIR}/src/lemon-github\")\nfile(REMOVE_RECURSE \"${SOURCE_PATH}\")\nfind_program(GIT git REQUIRED)\nexecute_process(\n    COMMAND \"${GIT}\" clone --depth 1 https://github.com/alicevision/lemon.git \"${SOURCE_PATH}\"\n    RESULT_VARIABLE GIT_RESULT\n)\nif(NOT GIT_RESULT EQUAL 0)\n    message(FATAL_ERROR \"Failed to clone alicevision/lemon from GitHub\")\nendif()\n\n# Fix CMP0048 policy error for modern CMake\nfile(READ \"${SOURCE_PATH}/CMakeLists.txt\" _contents)\nstring(REPLACE \"CMAKE_POLICY(SET CMP0048 OLD)\\n\" \"\" _contents \"${_contents}\")\nstring(REPLACE \"CMAKE_POLICY(SET CMP0048 OLD)\" \"\" _contents \"${_contents}\")\nstring(REGEX REPLACE \"cmake_minimum_required\\\\(VERSION [0-9.]+\" \"cmake_minimum_required(VERSION 3.10\" _contents \"${_contents}\")\nstring(REPLACE \"PROJECT(${PROJECT_NAME})\" \"project(${PROJECT_NAME} VERSION 1.3.1)\" _contents \"${_contents}\")\nfile(WRITE \"${SOURCE_PATH}/CMakeLists.txt\" \"${_contents}\")\n\nvcpkg_cmake_configure(\n    SOURCE_PATH \"${SOURCE_PATH}\"\n    OPTIONS\n        -DLEMON_ENABLE_GLPK=OFF\n        -DLEMON_ENABLE_ILOG=OFF\n        -DLEMON_ENABLE_COIN=OFF\n        -DLEMON_ENABLE_SOPLEX=OFF\n)\nvcpkg_cmake_install()\nvcpkg_cmake_config_fixup(CONFIG_PATH share/lemon/cmake PACKAGE_NAME lemon)\nvcpkg_fixup_pkgconfig()\nfile(GLOB EXE \"${CURRENT_PACKAGES_DIR}/bin/*.exe\")\nif(EXE)\n    file(COPY ${EXE} DESTINATION \"${CURRENT_PACKAGES_DIR}/tools/liblemon/\")\n    vcpkg_copy_tool_dependencies(\"${CURRENT_PACKAGES_DIR}/tools/liblemon\")\nendif()\nfile(REMOVE_RECURSE \"${CURRENT_PACKAGES_DIR}/debug/include\")\nfile(REMOVE_RECURSE \"${CURRENT_PACKAGES_DIR}/debug/share\")\nfile(REMOVE_RECURSE \"${CURRENT_PACKAGES_DIR}/bin\" \"${CURRENT_PACKAGES_DIR}/debug/bin\")\nfile(REMOVE_RECURSE \"${CURRENT_PACKAGES_DIR}/share/doc\")\nvcpkg_install_copyright(FILE_LIST \"${SOURCE_PATH}/LICENSE\")\n')"
REM liblemon のビルドキャッシュを削除（前回の失敗キャッシュが残っている場合のため）
REM 【非標準】vcpkg のビルドキャッシュを手動で削除している（標準では vcpkg remove またはクリーンビルドで対処する）
REM portfile を差し替えているため，前回の失敗キャッシュや古いパッケージが残っているとビルドが失敗する
if exist "C:\vcpkg\buildtrees\liblemon" rmdir /s /q "C:\vcpkg\buildtrees\liblemon"
if exist "C:\vcpkg\packages\liblemon_x64-windows-release" rmdir /s /q "C:\vcpkg\packages\liblemon_x64-windows-release"
REM 【非標準】--x-manifest-root で明示的にマニフェストルートを指定している（標準ではマニフェストディレクトリ内で
REM vcpkg install を実行すれば自動検出される）
REM 本スクリプトではカレントディレクトリがソースルートと一致しない場合があるため明示的に指定している
%VCPKG_ROOT%\vcpkg.exe install --triplet=x64-windows-cuda-vs2022 --host-triplet=x64-windows-cuda-vs2022 --x-manifest-root=C:\AliceVision_source
cd /d C:\AliceVision_source
REM 【非標準】ビルドディレクトリを毎回削除して再作成している（標準ではインクリメンタルビルドを活用し，
REM 必要な場合のみクリーンビルドを行う）
REM 依存関係やオプション変更時のキャッシュ不整合を防止する目的である
if exist mybuild rmdir /s /q mybuild
mkdir mybuild
cd mybuild
REM 【非標準】-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release は Visual Studio ジェネレータ使用時には効果がない
REM （マルチコンフィギュレーションジェネレータではビルド時に --config で指定する）
REM 実害はないが，冗長な指定である
REM 【非標準】-DTARGET_ARCHITECTURE=core は AliceVision 固有のオプションで，SSE/AVX 等の
REM CPU 固有命令を使わず汎用的なバイナリを生成する設定である（標準では auto や native を使用する場合が多い）
cmake -G "Visual Studio 18 2026" -A x64 -T v143 ^
  -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE="%VCPKG_ROOT%\scripts\buildsystems\vcpkg.cmake" -DVCPKG_TARGET_TRIPLET=x64-windows-cuda-vs2022 -DCMAKE_CUDA_HOST_COMPILER="C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio/18/BuildTools/VC/Tools/MSVC/14.43.34808/bin/Hostx64/x64/cl.exe" ^
  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ^
  -DBUILD_SHARED_LIBS=ON ^
  -DTARGET_ARCHITECTURE=core ^
  -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=C:/AliceVision ^
  -DALICEVISION_USE_CUDA=ON ^
  ..
cmake --build . --config Release --target INSTALL
REM 【非標準】BUNDLE ターゲットは AliceVision 固有のカスタムターゲットで，
REM 実行に必要な DLL 等をインストール先にまとめてコピーする（CMake 標準には存在しないターゲットである）
cmake --build . --config Release --target BUNDLE

echo -------------------------
REM torchmcubes と TripoSR のインストール

REM VS2022同等の環境をVS2026内に追加
cd /d %TEMP%
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" modify --installPath "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools" --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.14.43.17.13.x86.x64 --passive --norestart
python -m pip install --no-user -U pip setuptools wheel
for /f "usebackq delims=" %i in (`"%ProgramFiles(x86)%\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products * -latest -property installationPath`) do "%i\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" amd64 -vcvars_ver=14.43.34808

REM numpy と PyTorch（CUDA 12.8 対応 wheel）、pip キャッシュを全削除
set "CUDA_TAG=cu128"
"%PIP%" install --no-user -U numpy torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/%CUDA_TAG%
"%PIP%" install -U --no-user scipy pillow pandas
"%PIP%" uninstall -y opencv-python-headless opencv-contrib-python-headless opencv-python
"%PIP%" install --no-user --force-reinstall opencv-contrib-python
"%PIP%" cache purge


REM torchmcubes のインストール（tripoSR の前提）
where cl
cl /Bv
where nvcc
set "CC=cl"
set "CXX=cl"
set "CMAKE_GENERATOR=Ninja"
set "TORCH_CUDA_ARCH_LIST=7.5 8.0 8.6 8.9 9.0"
set "CUDAFLAGS=-Xcompiler=/permissive-"
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.version.cuda)"
python -m pip install --no-build-isolation --no-cache-dir git+https://github.com/tatsy/torchmcubes.git

REM インストール開始
REM ===== リポジトリをクローン =====
cd /d c:\
rmdir /s /q TripoSR
git clone https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSR.git
cd TripoSR

REM ===== 2. requirements.txt の修正 =====
powershell -Command "(Get-Content requirements.txt) -replace 'transformers==4.35.0', 'transformers' | Set-Content requirements.txt"

REM ===== 3. コンパイラを指定してインストール =====
REM 依存関係のインストール
pip install --no-user -r requirements.txt

echo material.mtl
(echo newmtl material0
echo Ka 1.0 1.0 1.0
echo Kd 1.0 1.0 1.0
echo map_Kd texture.png) > C:\image\material.mtl

echo -----------------------------------------------
REM TripoSR のテスト
---

## 単一カラー画像から色付きポリゴンメッシュを再構成する手順
**Windows コマンドプロンプト完全ガイド（2026年版）**

### 1. 推奨ツール: TripoSR
TripoSR は Stability AI と Tripo AI が共同開発した、単一画像から色付き3Dメッシュを直接生成するモデルです。LRMアーキテクチャをベースに、約0.5秒での高速生成を実現しています。

| 項目 | TripoSR | 従来パイプライン (Open3D等) |
| :--- | :--- | :--- |
| **工程** | 画像 → メッシュ (1ステップ) | 画像 → 点群 → 法線推定 → Poisson再構成 |
| **実行** | `python run.py image.jpg` | 多段スクリプト |
| **出力** | OBJ / GLB (テクスチャ対応) | PLY / OBJ (頂点カラーのみ) |
| **速度** | 約0.5秒 (A100) / 数秒 (民生GPU) | 数十秒〜数分 |
| **ライセンス** | MIT (商用利用可) | ツールにより異なる |

### 3. 実行コマンド

#### 3-1. 基本実行（頂点カラー付きメッシュ）
python run.py examples/chair.png --output-dir output/


#### 3-2. テクスチャベイク付き（推奨）
UV展開され、テクスチャ画像が生成されます。
python run.py examples/chair.png --output-dir output/ --bake-texture --texture-resolution 2048
```
* **出力**: `output\0\mesh.obj` (UV付き), `output\0\texture.png`

#### 3-3. 高解像度メッシュ設定
```cmd
python run.py C:\photos\input.jpg --output-dir output\ --bake-texture --mc-resolution 256
```
* `--mc-resolution`: Marching Cubesの解像度。デフォルトは256。

#### 3-4. 背景除去の制御
* `--no-remove-bg`: 背景が既に単色（グレー等）の場合に使用。
* `--foreground-ratio`: 前景の占める割合（デフォルト 0.85）。

---

### 4. Blender による自動フォーマット変換（OBJ → GLB/FBX）
Blender 4.4 の Python API を使用した一括変換コマンドです。

**OBJ → GLB (Web/AR用)**
```cmd
"C:\Program Files\Blender Foundation\Blender 4.4\blender.exe" ^
    --background --python-expr ^
    "import bpy; bpy.ops.wm.read_factory_settings(use_empty=True); bpy.ops.wm.obj_import(filepath=r'output\0\mesh.obj'); bpy.ops.export_scene.gltf(filepath=r'output\0\mesh.glb', export_format='GLB')"
```

**OBJ → FBX (ゲームエンジン用)**
```cmd
"C:\Program Files\Blender Foundation\Blender 4.4\blender.exe" ^
    --background --python-expr ^
    "import bpy; bpy.ops.wm.read_factory_settings(use_empty=True); bpy.ops.wm.obj_import(filepath=r'output\0\mesh.obj'); bpy.ops.export_scene.fbx(filepath=r'output\0\mesh.fbx')"
```

---

### 5. トラブルシューティング

* **「Repository not found」エラーが出る**
    * **原因**: `git clone` のURLと `cd` コマンドが繋がっています。
    * **解決**: コマンドを2回に分けて実行するか、`git clone  && cd TripoSR` のように `&&` で繋いでください。
* **「torchmcubes was not compiled with CUDA support」**
    * **原因**: `torchmcubes` がCPU版としてインストールされています。
    * **解決**: 上記「手順2」の通り、`pip install git+...` を実行してソースからビルドし直してください（要：Visual Studio Build Tools）。
* **VRAM不足 (OOM)**
    * **解決**: `--tsr-chunk-size 4096` または `2048` を引数に追加してメモリ消費を抑えてください。

5-4. 背景除去を無効化（背景が既にグレーの場合）
cmdpython run.py C:\photos\my_photo.jpg --output-dir output\ --no-remove-bg
デフォルトでは背景が自動除去される（rembg使用）。入力画像が既に前景のみの場合はこのオプションを使用。
5-5. 複数画像を一括処理
cmdpython run.py C:\photos\img1.jpg C:\photos\img2.jpg C:\photos\img3.jpg --output-dir output\ --bake-texture
各画像に対して output\0\, output\1\, output\2\ にそれぞれメッシュが出力される。

6. 出力ファイル
ファイル説明mesh.objポリゴンメッシュ（--bake-textureなし: 頂点カラー / あり: UV+テクスチャ参照）texture.pngテクスチャ画像（--bake-texture 使用時のみ）input.png前処理済みの入力画像

7. MeshLab での確認・後処理（任意）
cmdREM MeshLab のインストール
winget install -e --id CNRS.MeshLab

REM メッシュを開いて確認
"C:\Program Files\VCG\MeshLab\meshlab.exe" output\0\mesh.obj

8. Blender でのフォーマット変換（任意）
cmdREM Blender のインストール
winget install -e --id BlenderFoundation.Blender

REM OBJ → GLB (glTF) 変換
"C:\Program Files\Blender Foundation\Blender 4.4\blender.exe" ^
    --background --python-expr ^
    "import bpy; bpy.ops.wm.read_factory_settings(use_empty=True); bpy.ops.wm.obj_import(filepath=r'output\0\mesh.obj'); bpy.ops.export_scene.gltf(filepath=r'output\0\mesh.glb', export_format='GLB')"

REM OBJ → FBX 変換
"C:\Program Files\Blender Foundation\Blender 4.4\blender.exe" ^
    --background --python-expr ^
    "import bpy; bpy.ops.wm.read_factory_settings(use_empty=True); bpy.ops.wm.obj_import(filepath=r'output\0\mesh.obj'); bpy.ops.export_scene.fbx(filepath=r'output\0\mesh.fbx')"

9. パラメータ一覧
パラメータデフォルト説明--output-diroutput/出力ディレクトリ--bake-textureoffテクスチャベイクを有効化（UV展開 + texture.png 出力）--texture-resolution1024テクスチャ解像度（ピクセル）。2048推奨--mc-resolution256Marching Cubes 解像度。高いほど詳細--no-remove-bgoff背景自動除去を無効化--foreground-ratio0.85前景のサイズ比率（背景除去時）--chunk-size8192メッシュ抽出のチャンクサイズ。VRAM不足時は小さくする--modelstabilityai/TripoSRモデルID（HuggingFace）またはローカルパス

10. 使用ツール一覧
ツール役割インストールTripoSR単一画像→色付きメッシュ直接生成git clone + pip install -r requirements.txtMeshLabメッシュ確認・後処理（任意）winget install -e --id CNRS.MeshLabBlenderフォーマット変換（任意）winget install -e --id BlenderFoundation.Blender

11. トラブルシューティング
torchmcubes was not compiled with CUDA support
→ ローカルのCUDAバージョンとPyTorchのCUDAバージョンが一致していない。以下を実行:
cmdpip uninstall torchmcubes -y
pip install git+https://github.com/tatsy/torchmcubes.git
VRAM不足
→ --chunk-size を小さくする（例: 4096, 2048）。--mc-resolution を下げる（例: 128）。
背景が除去されない / 不正に除去される
→ 入力画像の背景をあらかじめ除去し、グレー背景にした上で --no-remove-bg を使用する。
モデルのダウンロードが遅い
→ HuggingFace からモデルを手動ダウンロードし、--model でローカルパスを指定する。

12. 補足: さらに高品質を求める場合
TripoSRより高品質な3Dメッシュが必要な場合、以下のツールも選択肢に入る。ただしWindowsへのインストールは複雑になる。
ツール品質特徴Windows対応VRAMTRELLIS.2 (Microsoft)最高PBRテクスチャ、4Bパラメータ、MITコミュニティfork/ComfyUI経由16GB+SAM 3D Objects (Meta)高シーン内の複数物体を個別に再構成要調査16GB+InstantMesh (Tencent)高マルチビュー拡散+LRM、10秒要調査16GB+

2026/4/22以降の差分を反映させるためのコマンド

REM 手作業
echo cmake のPATHを確認してください

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

echo ----------------------------------------------------------------------

REM ollama モデル更新
ollama rm qwen3.5:35b-a3b
ollama rm qwen3.5:27b
ollama pull gemma4:e4b
ollama pull qwen3.6:27b
ollama pull qwen3.6:35b-a3b

REM ComfyUI Manager, ComfyUI GGUF
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager C:\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-Manager
"%PIP%" install --no-user -r C:\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-Manager\requirements.txt
git clone https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF C:\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-GGUF
"%PIP%" install --no-user -r C:\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-GGUF\requirements.txt

REM ============================================================
REM ComfyUI モデル一括ダウンロードスクリプト（2026年5月10日修正版）
REM 合計：8ファイル 約46.93 GB
REM 対応：コマンドプロンプト直接貼付 / バッチファイル実行 両対応
REM 繰り返し実行可：存在ファイルはスキップ
REM 失敗時：部分ファイル自動削除（次回実行で完全再取得）
REM VRAM 16GB / RAM 32GB 制約に適合
REM ============================================================
REM [1] z_image_turbo_bf16.safetensors              12.31 GB  Z-Image Turbo 拡散モデル本体（高速画像生成）
REM [2] wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors             10.00 GB  Wan2.2 TI2V-5B 拡散モデル本体（T2V/I2V 両対応）
REM [3] flux-2-klein-4b.safetensors                  7.75 GB  FLUX.2 Klein 拡散モデル本体（高品質画像生成）
REM [4] qwen_3_4b.safetensors                        8.04 GB  Qwen-3 4B テキストエンコーダ（Z-Image Turbo & FLUX.2 Klein 共用）
REM [5] umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors       6.74 GB  UMT5-XXL fp8 テキストエンコーダ（Wan2.2 用）
REM [6] ae.safetensors                               0.34 GB  Z-Image Turbo 用 VAE
REM [7] wan2.2_vae.safetensors                       1.41 GB  Wan2.2 用 VAE
REM [8] flux2-vae.safetensors                        0.34 GB  FLUX.2 Klein 用 VAE
REM ============================================================

REM === 1. モデル格納ディレクトリ作成 ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\diffusion_models" mkdir "C:\ComfyUI\models\diffusion_models"
if not exist "C:\ComfyUI\models\text_encoders"    mkdir "C:\ComfyUI\models\text_encoders"
if not exist "C:\ComfyUI\models\vae"              mkdir "C:\ComfyUI\models\vae"

REM === 2. [1] Z-Image Turbo 拡散モデル本体 ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\z_image_turbo_bf16.safetensors" (
    echo [DL] z_image_turbo_bf16.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\z_image_turbo_bf16.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/resolve/main/split_files/diffusion_models/z_image_turbo_bf16.safetensors"
) else (echo [SKIP] z_image_turbo_bf16.safetensors)

REM === 3. [2] Wan2.2 TI2V-5B 拡散モデル本体 ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors" (
    echo [DL] wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors"
) else (echo [SKIP] wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors)

REM === 4. [3] FLUX.2 Klein 拡散モデル本体 ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\flux-2-klein-4b.safetensors" (
    echo [DL] flux-2-klein-4b.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\flux-2-klein-4b.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-klein/resolve/main/split_files/diffusion_models/flux-2-klein-4b.safetensors"
) else (echo [SKIP] flux-2-klein-4b.safetensors)

REM === 5. [4] Qwen-3 4B テキストエンコーダ（Z-Image Turbo & FLUX.2 Klein 共用） ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\text_encoders\qwen_3_4b.safetensors" (
    echo [DL] qwen_3_4b.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\text_encoders\qwen_3_4b.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_3_4b.safetensors"
) else (echo [SKIP] qwen_3_4b.safetensors)

REM === 6. [5] UMT5-XXL fp8 テキストエンコーダ（Wan2.2 用） ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\text_encoders\umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors" (
    echo [DL] umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\text_encoders\umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors"
) else (echo [SKIP] umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors)

REM === 7. [6] Z-Image Turbo 用 VAE ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\vae\ae.safetensors" (
    echo [DL] ae.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\vae\ae.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/z_image_turbo/resolve/main/split_files/vae/ae.safetensors"
) else (echo [SKIP] ae.safetensors)

REM === 8. [7] Wan2.2 用 VAE ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\vae\wan2.2_vae.safetensors" (
    echo [DL] wan2.2_vae.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\vae\wan2.2_vae.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/Wan_2.2_ComfyUI_Repackaged/resolve/main/split_files/vae/wan2.2_vae.safetensors"
) else (echo [SKIP] wan2.2_vae.safetensors)

REM === 9. [8] FLUX.2 Klein 用 VAE ===
if not exist "C:\ComfyUI\models\vae\flux2-vae.safetensors" (
    echo [DL] flux2-vae.safetensors
    curl -L --fail --remove-on-error -o "C:\ComfyUI\models\vae\flux2-vae.safetensors" "https://huggingface.co/Comfy-Org/flux2-dev/resolve/main/split_files/vae/flux2-vae.safetensors"
) else (echo [SKIP] flux2-vae.safetensors)

REM === 10. 最終存在確認（for ループ不使用・両環境対応） ===
echo.
echo ============================================================
echo 最終存在確認
echo ============================================================
if exist "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\z_image_turbo_bf16.safetensors" (echo [OK] z_image_turbo_bf16.safetensors) else (echo [NG] z_image_turbo_bf16.safetensors)
if exist "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors" (echo [OK] wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors) else (echo [NG] wan2.2_ti2v_5B_fp16.safetensors)
if exist "C:\ComfyUI\models\diffusion_models\flux-2-klein-4b.safetensors" (echo [OK] flux-2-klein-4b.safetensors) else (echo [NG] flux-2-klein-4b.safetensors)
if exist "C:\ComfyUI\models\text_encoders\qwen_3_4b.safetensors" (echo [OK] qwen_3_4b.safetensors) else (echo [NG] qwen_3_4b.safetensors)
if exist "C:\ComfyUI\models\text_encoders\umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors" (echo [OK] umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors) else (echo [NG] umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors)
if exist "C:\ComfyUI\models\vae\ae.safetensors" (echo [OK] ae.safetensors) else (echo [NG] ae.safetensors)
if exist "C:\ComfyUI\models\vae\wan2.2_vae.safetensors" (echo [OK] wan2.2_vae.safetensors) else (echo [NG] wan2.2_vae.safetensors)
if exist "C:\ComfyUI\models\vae\flux2-vae.safetensors" (echo [OK] flux2-vae.safetensors) else (echo [NG] flux2-vae.safetensors)



echo -----------------------------------------------
REM 追加データ
echo -----------------------------------------------
REM MediaPipe sample images : mediapipe-tasks bucket
REM Hand / Gesture / Object Detection / Image Classification
mkdir C:\image\mediapipe

REM 21点ハンドランドマーク評価用 両手映り
curl -L -o C:\image\mediapipe\woman_hands.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/hand_landmarker/woman_hands.jpg
REM ジェスチャー認識 Thumb_Up クラス検証
curl -L -o C:\image\mediapipe\thumbs_up.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/gesture_recognizer/thumbs_up.jpg
REM ジェスチャー認識 Thumb_Down クラス検証
curl -L -o C:\image\mediapipe\thumbs_down.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/gesture_recognizer/thumbs_down.jpg
REM ジェスチャー認識 Victory クラス検証
curl -L -o C:\image\mediapipe\victory.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/gesture_recognizer/victory.jpg
REM ジェスチャー認識 Pointing_Up クラス検証
curl -L -o C:\image\mediapipe\pointing_up.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/gesture_recognizer/pointing_up.jpg
REM 物体検出 COCO 多クラス同時検出 cat dog
curl -L -o C:\image\mediapipe\cat_and_dog.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/object_detector/cat_and_dog.jpg
REM 画像分類 ImageNet 食品カテゴリ
curl -L -o C:\image\mediapipe\burger.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/image_classifier/burger.jpg
REM 画像分類 ImageNet 動物カテゴリ
curl -L -o C:\image\mediapipe\cat.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/image_classifier/cat.jpg
REM 画像セグメンテーション DeepLab V3 Pascal VOC 21クラス検証用
curl -L -o C:\image\mediapipe\segmentation_input_rotation0.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-assets/segmentation_input_rotation0.jpg
REM 姿勢推定 BlazePose 単一人物全身 33点ランドマーク検証
curl -L -o C:\image\mediapipe\girl-4051811.jpg https://cdn.pixabay.com/photo/2019/03/12/20/39/girl-4051811_960_720.jpg
REM 顔ランドマーク検出 478点および52種ブレンドシェイプ検証
curl -L -o C:\image\mediapipe\business-person.png https://storage.googleapis.com/mediapipe-assets/business-person.png
REM 顔検出 BlazeFace 複数顔 6点キーポイント検証
curl -L -o C:\image\mediapipe\face_detector_sample.jpg https://i.imgur.com/Vu2Nqwb.jpeg
REM 画像埋め込み コサイン類似度検証 元画像
curl -L -o C:\image\mediapipe\burger_embed.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-assets/burger.jpg
REM 画像埋め込み コサイン類似度検証 切り抜き画像
curl -L -o C:\image\mediapipe\burger_crop.jpg https://storage.googleapis.com/mediapipe-assets/burger_crop.jpg

echo -----------------------------------------------
REM AudioSet sample audio : 16 kHz WAV
REM YAMNet / AST audio classification benchmark
mkdir C:\image\audioset

REM 動物クラス検証 猫鳴き声 約6.7秒
curl -L -o C:\image\audioset\miaow_16k.wav https://storage.googleapis.com/audioset/miaow_16k.wav

REM 人間音声クラス検証 口笛
curl -L -o C:\image\audioset\speech_whistling2.wav https://storage.googleapis.com/audioset/speech_whistling2.wav

REM
REM マルチメディア
REM

REM FFmpeg をシステム領域にインストール
winget uninstall --id Gyan.FFmpeg --all-versions --force --silent --disable-interactivity --accept-source-agreements --silent --disable-interactivity --accept-source-agreements
REM 1. FFmpeg をインストール
winget install --id Gyan.FFmpeg -e --scope machine --location "C:\Program Files\FFmpeg" --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements
REM 2. インストールされた実体フォルダ名（ffmpeg-*）を自動取得して変数に格納
for /f "delims=" %i in ('dir /b /ad "C:\Program Files\FFmpeg\ffmpeg*"') do set "FFMPEG_DIR=%i"
REM 3. 既存のリンクがある場合は削除（エラー防止）し、新しいリンクを作成
if exist "C:\FFmpeg" rd "C:\FFmpeg"
mklink /D "C:\FFmpeg" "C:\Program Files\FFmpeg\%FFMPEG_DIR%"
REM 4. PowerShellを使用してPath設定（C:\FFmpeg\bin を先頭に追加）
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\FFmpeg\bin'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

REM
REM プログラミング環境
REM

REM codium, vscode 拡張機能 python preview 削除、almenon.arepl 追加
"C:\Program Files\VSCodium\bin\codium.cmd" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscodium-extensions" --uninstall-extension dongli.python-preview
"C:\Program Files\VSCodium\bin\codium.cmd" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscodium-extensions" --install-extension almenon.arepl
set "CODE=C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd"
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --uninstall-extension dongli.python-preview
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension almenon.arepl

REM
REM チャットAI
REM

REM === 1. Ollama 環境変数を Machine スコープで事前設定 ===
REM   インストール前に設定することで、Ollama起動時から正しい設定が読み込まれる
powershell -NoProfile -Command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('OLLAMA_FLASH_ATTENTION', '1', 'Machine')"
powershell -NoProfile -Command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('OLLAMA_KV_CACHE_TYPE', 'q8_0', 'Machine')"
REM コンテキスト長：Ollamaのデフォルトは4096。ここでは8192に設定。
REM 用途に応じて値を変更するか、この行を削除して auto に任せる
powershell -NoProfile -Command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('OLLAMA_CONTEXT_LENGTH', '8192', 'Machine')"
powershell -NoProfile -Command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('OLLAMA_MODELS', 'C:\Ollama\models', 'Machine')"
set "OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1"
set "OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0"
set "OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192"
set "OLLAMA_MODELS=C:\Ollama\models"
REM === 2. 既存の Ollama プロセスを停止（ファイルロック解除のため） ===
taskkill /IM ollama.exe /F >nul 2>&1
taskkill /IM "ollama app.exe" /F >nul 2>&1

REM === 3. モデルフォルダの作成と権限設定 ===
if not exist "C:\Ollama\models" mkdir "C:\Ollama\models"
icacls "C:\Ollama\models" /grant *S-1-5-32-545:(OI)(CI)(M) /T /C

REM === 4. 既存モデルの移動（ユーザープロファイルに残っている場合） ===
REM   Ollama 停止状態で実行するためファイルロックが起きない
if exist "%USERPROFILE%\.ollama\models" robocopy "%USERPROFILE%\.ollama\models" "C:\Ollama\models" /E /MOVE
if exist "%USERPROFILE%\.ollama\models" rd /s /q "%USERPROFILE%\.ollama\models"

REM === 5. winget パッケージ一覧のローカルキャッシュを更新 ===
winget source update

REM === 6. Ollama のインストール（Inno Setup） ===
winget uninstall --id Ollama.Ollama -e --silent --disable-interactivity --accept-source-agreements
REM uninstall後にプロセスが残ることがあるため再度停止
taskkill /IM ollama.exe /F >nul 2>&1
taskkill /IM "ollama app.exe" /F >nul 2>&1
winget install --id Ollama.Ollama -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "/DIR=C:\Ollama"
winget upgrade --id Ollama.Ollama -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "/DIR=C:\Ollama"

REM === 7. Ollama のパス設定（システム PATH に未登録の場合のみ追加） ===
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Ollama'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

REM llama-cpp のインストール
cd /d %TEMP%
rmdir /s /q llama.cpp
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cd llama.cpp
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES="86;89;120" -DCMAKE_CUDA_FLAGS="-allow-unsupported-compiler" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="C:\llama.cpp"
cmake --build build --config Release -j 8
cmake --install build --config Release
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\llama.cpp\bin'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$c;$p\",'Machine')}"

REM MediaPipe
"%PIP%" install -U --no-user mediapipe onnxruntime-gpu[cuda,cudnn] opencv-contrib-python protobuf==6.33.6
"%PYTHON%" -c "import mediapipe as mp; print('mediapipe:', mp.__version__)"
"%PYTHON%" -c "import onnxruntime as ort; print('providers:', ort.get_available_providers())"
"%PYTHON%" -c "import cv2; print('opencv:', cv2.__version__)"
REM MediaPipe Tasks API 動作確認
"%PYTHON%" -c "from mediapipe.tasks import python as mp_py; from mediapipe.tasks.python import vision; print('tasks API OK')"

REM numpy と PyTorch（CUDA 12.8 対応 wheel）、pip キャッシュを全削除
set "CUDA_TAG=cu128"
"%PIP%" install --no-user -U numpy torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/%CUDA_TAG%
"%PIP%" install -U --no-user scipy pillow pandas
"%PIP%" uninstall -y opencv-python-headless opencv-contrib-python-headless opencv-python
"%PIP%" install --no-user --force-reinstall opencv-contrib-python
"%PIP%" cache purge

REM
REM 終了処理
REM

プロファイル内	%USERPROFILE% 以下	REM 一時ファイル
del /f /s /q "%TEMP%\*" 2>nul
for /d %D in ("%TEMP%\*") do rmdir /s /q "%D" 2>nul

REM サムネイルキャッシュ
del /f /s /q "%LOCALAPPDATA%\Microsoft\Windows\Explorer\thumbcache_*.db" 2>nul

REM アイコンキャッシュ
del /f /s /q "%LOCALAPPDATA%\Microsoft\Windows\Explorer\iconcache_*.db" 2>nul

REM 最近使ったファイル
del /f /q "%APPDATA%\Microsoft\Windows\Recent\*" 2>nul
del /f /q "%APPDATA%\Microsoft\Windows\Recent\AutomaticDestinations\*" 2>nul
del /f /q "%APPDATA%\Microsoft\Windows\Recent\CustomDestinations\*" 2>nul

REM Internet Explorer / レガシー Edge のキャッシュ
del /f /s /q "%LOCALAPPDATA%\Microsoft\Windows\INetCache\*" 2>nul

REM Windows エラー報告のレポートファイル
del /f /s /q "%LOCALAPPDATA%\Microsoft\Windows\WER\*" 2>nul
del /f /s /q "%APPDATA%\Microsoft\Windows\WER\*" 2>nul

REM Windows キャッシュ
del /f /s /q "%LOCALAPPDATA%\Microsoft\Windows\Caches\*" 2>nul

REM クラッシュダンプ
del /f /s /q "%LOCALAPPDATA%\CrashDumps\*" 2>nul

REM DirectX シェーダーキャッシュ
rmdir /s /q "%LOCALAPPDATA%\D3DSCache" 2>nul

REM MobaXterm Cache（セッション定義・保存済みパスワード・設定ファイルは保持）
rmdir /s /q "%APPDATA%\MobaXterm\slash\tmp" 2>nul
rmdir /s /q "%APPDATA%\MobaXterm\slash\var\cache" 2>nul

REM 開発ツール系キャッシュ
rmdir /s /q "%LOCALAPPDATA%\pip\cache" 2>nul
rmdir /s /q "%APPDATA%\npm-cache" 2>nul
rmdir /s /q "%LOCALAPPDATA%\NuGet\v3-cache" 2>nul

REM Winget Cache（プロファイル内）
rmdir /s /q "%TEMP%\WinGet" 2>nul
del /f /q "%LOCALAPPDATA%\Packages\Microsoft.DesktopAppInstaller_8wekyb3d8bbwe\LocalState\DiagOutputDir\*.log" 2>nul
for /d %D in ("%LOCALAPPDATA%\Packages\Microsoft.DesktopAppInstaller_8wekyb3d8bbwe\LocalState\DiagOutputDir\*") do rmdir /s /q "%D" 2>nul

REM Winget Cache、ログファイル（プロファイル外）
rmdir /s /q "C:\Windows\Temp\WinGet" 2>nul
del /f /q "C:\Windows\Temp\*.log" 2>nul