Windows での主要なソフトウェアのインストールと設定（Windows 上）

1. Windows システムの基本操作について

Windows システムの基本操作ガイドを，別ページ »で説明している．

2. Windows のセットアップ，便利なフリーソフトウェア

Windows のセットアップ

• 不要なプリインストールアプリの削除: 別ページ »で説明
• サービスの停止: 別ページ »で説明
• ディスククリーンアップ，デフラグの実行，その他: 別ページ »で説明

便利なフリーソフトウェアのインストール

必要なフリーソフトウェアを選択して，インストールする．

Firefox と Google Chrome は拡張機能でカスタマイズできる Web ブラウザである．Search Everything はファイル名を高速に検索する．Visual Studio Code と Emacs はテキストエディタである．FileZilla と MobaXterm はファイル転送・リモート接続に用いる．Kokomite はマウス位置の拡大表示，GreenShot はスクリーンショットの撮影・編集に用いる．

• Firefox とアドオン: Webブラウザ．Windows には組み込みの Web ブラウザがあるが，別の Web ブラウザをインストールしておくと便利な場合が多い．
  • Windows でのインストール手順: 別ページ »で説明
  • Firefox の公式ページ: https://www.mozilla.org/ja/firefox/new/
  • Firefox の公式のダウンロードページ: https://www.mozilla.org/ja/firefox/
  • アドオンの例: uBlock Origin（広告・ポップアップのブロック），Simple Translate（翻訳）
• Google Chrome とアドオン: Webブラウザ．
  • Google Chrome の公式ページ（ダウンロードもこのページから行う）: https://www.google.com/intl/ja_jp/chrome/
  • アドオンの例: uBlock Origin Lite（広告・ポップアップのブロック），DeepL翻訳（翻訳）
• Search Everything: 高速なファイル名検索ツール．大量のファイルの中から目的のファイルを見つけることができる．
  • Windows でのファイル名検索ソフト Search Everything のインストール: 別ページ »で説明
  • Search Everything の公式ページ: https://www.voidtools.com/
• AnyTXT Searcher: ファイルの中の文字列を検索するツール．
  • AnyTXT Searcher の公式ページ: https://anytxt.net
• Visual Studio Code: テキストエディタ．さまざまなプログラミング言語に対応し，拡張機能が豊富である．
  • Windows での Visual Studio Code のインストール，設定: 別ページ »で説明
  • Visual Studio Code の公式ページ: https://code.visualstudio.com/
• Emacs: テキストエディタ．カスタマイズの自由度が高く，プログラミングやテキスト編集に利用されている．
  • Windows での Emacs のインストールと IME の設定とその他の設定: 別ページ »で説明
  • Emacs の公式のダウンロードページ: https://www.gnu.org/software/emacs/download.html
• FileZilla: ファイル転送ソフト．リモートサーバへのファイルのアップロードやダウンロードに用いる．
  • Windows でのファイル転送ソフト FileZilla のインストール: 別ページ »で説明
  • FileZilla の公式ページ: https://filezilla-project.org/index.php
• MobaXterm: リモート接続とファイル転送のソフト．SSH や X11 などのプロトコルに対応する．
  • Windows での MobaXterm のインストール: 別ページ »で説明
  • MobaXterm の公式ページ: https://mobaxterm.mobatek.net/
  • MobaXterm の公式ダウンロードページ: https://mobaxterm.mobatek.net/download.html
• Kokomite: マウスカーソルの位置を拡大表示するツール．
  • Kokomite の公式ページ: http://www.orangemaker.sakura.ne.jp/product/Kokomite/
• GreenShot: スクリーンショットツール．画面上の特定の領域やウィンドウをキャプチャして保存できる．簡単な画像編集機能も備えている．
  • GreenShot の公式のダウンロードページ: https://getgreenshot.org/

理工学分野のフリーソフトウェア

理工学分野のフリーソフトウェア: 別ページ »で説明

その他，便利な機能をもったフリーソフトウェアの紹介

その他，便利な機能をもったフリーソフトウェアの紹介: 別ページ »で説明

3. Build Tools for Visual Studio 2026 または Visual Studio 2026 のインストール（Windows 上）

Build Tools for Visual Studio

Build Tools for Visual Studio は，Visual Studio の統合開発環境（IDE）を含まない，C/C++ コンパイラ，ライブラリ，ビルドツールなどのコマンドライン向け開発ツールセットである．Python パッケージや Dlib などをソースコードからビルドする際に必要となる．

Visual Studio

Visual Studio は統合開発環境であり，Build Tools for Visual Studio と連携して使用する．

Build Tools for Visual Studio 2026 のインストール（Windows 上）

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」）。

次のコマンドを実行する．winget のパッケージ識別子は Microsoft.VisualStudio.BuildTools（Visual Studio 2026 世代）である．

REM VC++ ランタイム
winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet /norestart"

REM Build Tools + Desktop development with C++（VCTools）+ 追加コンポーネント（一括）
winget install --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools -e --accept-source-agreements --accept-package-agreements ^
    --override "--passive --wait --norestart --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.ClangCL --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"

--add で追加されるコンポーネント

• VCTools：C++ デスクトップ開発ワークロード（--includeRecommended により，MSVC コンパイラ，C++ AddressSanitizer，vcpkg，CMake ツール，Windows SDK 等の推奨コンポーネントが含まれる）
• VC.Llvm.Clang：Windows 向け C++ Clang コンパイラ
• ClangCL：clang-cl ツールセットを含むコンポーネントグループ（MSBuild から Clang を使用するために必要）
• VC.CMake.Project：Windows 向け C++ CMake ツール
• Windows11SDK.26100：Windows 11 SDK（ビルド 10.0.26100）

インストール完了の確認

winget list Microsoft.VisualStudio.BuildTools

上記以外のコンポーネントが必要になった場合は，Visual Studio Installer で個別にインストールできる．

Visual Studio Community 2026 の追加インストール（Windows 上）

Build Tools では対応できないのは，次のような場合である．

• GUI でのコード編集，デバッグ，プロファイリングを行いたい
• C++/CLI による .NET との相互運用開発を行いたい
• NuGet パッケージマネージャーを GUI で使用したい

その場合は，Build Tools の環境に Visual Studio Community 2026 を追加インストールできる．以下のコマンドの実行前に，Build Tools for Visual Studio 2026 のインストールを終えておくこと．

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 install --scope machine -e --accept-source-agreements --accept-package-agreements --id Microsoft.VisualStudio.Community --override "--quiet --add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop --add Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.NativeDesktop.Core --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CLI.Support --add Microsoft.VisualStudio.Component.CoreEditor --add Microsoft.VisualStudio.Component.NuGet --add Microsoft.VisualStudio.Component.Roslyn.Compiler --add Microsoft.VisualStudio.Component.TextTemplating --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100 --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Tools.x86.x64 --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATL --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATLMFC --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ASAN --add Microsoft.VisualStudio.Component.Vcpkg"

Visual Studio Community は無償だが，企業利用にはライセンス条件（個人開発者，オープンソース開発，学術研究，小規模組織に限定）があり，条件を満たさない場合は Professional 以上のエディションが必要となる．

4. Git, CMake, 7-Zip のインストール

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 CMake をシステム領域にインストール
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 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 --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements
REM 7-Zip のパス設定
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',\"$p;$c\",'Machine')}"

5. NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN のインストール

powershell -NoProfile -Command "Get-CimInstance Win32_VideoController | Select-Object -ExpandProperty Name"

NVIDIA CUDA ツールキット 13.3 のインストール（Windows 上）

• 前提条件: NVIDIA GPU，NVIDIA ドライバ，および Build Tools for Visual Studio もしくは Visual Studio が必要である．
• インストール中の注意: なるべく他のウインドウはすべて閉じておくこと．

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 NVIDIA CUDA ツールキット 13.3 をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Nvidia.CUDA --version 13.3 -e --silent --disable-interactivity --force --uninstall-previous --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "-s -n"

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

インストール後，新しいコマンドプロンプトを開いて次を実行し，バージョンが表示されることを確認する．

nvcc --version

NVIDIA cuDNN 9 のインストール（Windows 上）

NVIDIA cuDNN 9 のインストール手順（Windows 上）

1. NVIDIA cuDNN のウェブページを開く

   https://developer.nvidia.com/cudnn

2. 「Download cuDNN」をクリックする．
   
3. NVIDIA Developer Program メンバーシップに入る

   NVIDIA cuDNN のダウンロードのため．

   「Join now」をクリックし，その後は画面の指示に従う．利用者本人が，電子メールアドレス，表示名，パスワード，生年月日を登録し，利用条件等に合意する．

   
4. ログインする
   
5. 調査の画面が出たときは，調査に応じる
6. ライセンス条項を確認する
   
7. Windows にインストールするので Windows 版を選ぶ．インストーラの種類は「Graphical Installation（exe）」を選ぶ．
   
8. ダウンロードが始まる．
   
9. ダウンロードしたインストーラを実行し，画面の指示に従う．インストール先は既定で「C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.x」となる（9.x は実際のバージョンに読み替える）．
10. パスを通す．

    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」）。

    次のコマンドを実行する（「v9.x」は実際にインストールされたバージョンのディレクトリ名に合わせる）．

    powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.x\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
    powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"CUDNN_PATH\", \"C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.x\", \"Machine\")"
    

11. パスが通っていることを確認する．

    新しくコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行する．エラーメッセージが出ないことを確認する．

    where cudnn64_9.dll
    

Python から cuDNN を使う場合は，pip でもインストールできる（CUDA 13 用）．

python -m pip install -U --no-user nvidia-cudnn-cu13

zlib のインストール（Windows 上，zlibwapi.dll のエラーが出た場合）

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」）。

次のコマンドは，zlib をビルドしてインストールし，パスを通すものである．

cd /d c:%HOMEPATH%
rmdir /s /q zlib
git clone https://github.com/madler/zlib
cd zlib
del CMakeCache.txt
rmdir /s /q CMakeFiles
cmake . -A x64 -T host=x64 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=c:/zlib
cmake --build . --config Release --target INSTALL
powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\zlib\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"ZLIB_HOME\", \"C:\zlib\", \"Machine\")"

【関連する外部ページ】

• zlib の公式ページ: https://www.zlib.net/

6. Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール

① インストールする Python のバージョンの確認

本ページでは Python 3.12 を使う．

② Python のインストール

【インストール手順の詳細（別ページ）】 Windows での Python のインストール: 別ページ »で説明

【Python の公式ページ】 https://www.python.org/

③ pip と setuptools の更新

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」）。

Windows で pip を実行するときは，管理者権限のコマンドプロンプトを使用し，システム領域へのインストールを行う（--no-user オプションは，ユーザ領域ではなくシステム領域へインストールする指定である）．

次のコマンドを実行する．

python -m pip install -U --no-user pip setuptools

④ Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter Notebook, JupyterLab, Spyder）のインストール

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する （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」）。

次のコマンドを実行することにより，pip と setuptools を更新し，Jupyter Notebook，JupyterLab，PyQt5，Spyder などの Python 開発環境がインストールされる．

python -m pip install -U --no-user pip setuptools
python -m pip install -U --no-user requests notebook jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext PyQt5 spyder

⑤ PyCharm のインストール（Windows 上）

Windows での PyCharm のインストール: 別ページ »で説明

⑥ Jupyter Qt Console が起動できるかを確認

1. numpy, matplotlib のインストール

   管理者権限でコマンドプロンプトを起動する （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」）。

   python -m pip install -U --no-user numpy matplotlib
   

   
2. Jupyter Qt Console の起動チェック

   新しくコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行する．Jupyter Qt Console が開けば OK である．

   jupyter qtconsole
   

   
   
3. 確認のため，Jupyter Qt Console で，次の Python プログラムを実行する

   次のプログラムは，NumPy と Matplotlib を使用して，0 から 6 までの範囲の sin 関数のグラフを描画する．warnings モジュールにより Matplotlib の警告表示を抑制し，Matplotlib では既定のスタイルを使用する．

   import numpy as np
   %matplotlib inline
   import matplotlib.pyplot as plt
   import warnings
   warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
   
   x = np.linspace(0, 6, 100)
   plt.style.use('default')
   plt.plot(x, np.sin(x))
   

   
4. Jupyter Notebook で，保存のときに .ipynb ファイルと .py ファイルの両方が保存されるようにする設定（この設定を行わないときは .ipynb ファイルのみが保存される）

   Jupytext を使う．ノートブックを置くディレクトリに jupytext.toml という名前のファイルを作り，次の 1 行を書く．

   formats = "ipynb,py"
   

   個別のノートブックだけを対象にする場合は，コマンドプロンプトで次を実行する．

   jupytext --set-formats ipynb,py ノートブックのファイル名.ipynb
   

⑦ numpy, scikit-learn を使ってみる

• インストール

  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」）。

  python -m pip install -U --no-user numpy scikit-learn scikit-learn-intelex
  

• numpy の動作確認

  Python プログラムを実行する

  import numpy as np
  print(np.sin(0))
  exit()
  

  
• Python の数値演算等の性能確認

  Python プログラムを実行する

  次のプログラムは，NumPy と scikit-learn を使用して，行列計算とデータ分析を行う．

  1. 2000×2000 の乱数行列 X と Y を生成し，それらの行列積を計算する．
  2. scikit-learn の PCA を使用して，X の主成分分析を行い，2 次元に次元削減する．
  3. NumPy の svd 関数を使用して，X の特異値分解を行う．
  4. scikit-learn の KMeans を使用して，X に対して 10 クラスタの k-means クラスタリングを行う．

  各操作の実行時間を測定し，結果を出力するプログラムである．

  import time
  import numpy
  import numpy.linalg
  import sklearn.decomposition
  import sklearn.cluster
  
  X = numpy.random.rand(2000, 2000)
  Y = numpy.random.rand(2000, 2000)
  # 行列の積
  a = time.time(); Z = numpy.dot(X, Y); print(time.time() - a)
  # 主成分分析
  pca = sklearn.decomposition.PCA(n_components=2)
  a = time.time(); X_pca = pca.fit_transform(X); print(time.time() - a)
  # SVD
  a = time.time(); U, S, V = numpy.linalg.svd(X); print(time.time() - a)
  # k-means
  a = time.time()
  kmeans_model = sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=10, n_init=10, random_state=10).fit(X)
  labels = kmeans_model.labels_
  print(time.time() - a)
  

⑧ Python の種々のパッケージ

その他の Python パッケージは，必要なものをインストールする．次に手順を例示する．どれを入れるかは利用者で判断すること．

• pip でインストールするもの

  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」）。

  python -m pip install -U --no-user pip setuptools
  python -m pip install -U --no-user numpy scipy h5py scikit-learn scikit-learn-intelex scikit-image seaborn pandas pillow pytest cython bokeh statsmodels plotly sympy csvkit docopt pyproj flake8 protobuf bs4 html5lib rope wrapt cffi wheel six sphinx bottleneck pygments numexpr xlrd xlsxwriter lxml graphviz pydot flask django redis pylint PyOpenGL PyOpenGL-accelerate msgpack matplotlib-venn pyglet pygame bottle rtree shapely fiona gdal geopandas geopy geographiclib requests moviepy av gdown yt-dlp ruamel.yaml einops timm transformers pyyaml pymc holoviews pandas-bokeh firebase-admin google-cloud-vision azure-cognitiveservices-vision-computervision gensim scikit-video pycaret pywin32
  python -m pip install -U --no-user --extra-index-url https://archive.panda3d.org/ panda3d
  cd C:\
  curl -L -O https://www.panda3d.org/download/panda3d-1.10.16/panda3d-1.10.16-samples.zip
  powershell Expand-Archive -DestinationPath . panda3d-1.10.16-samples.zip
  

• ソースコードからインストールするもの

  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」）。

  python -m pip install --no-user git+https://github.com/jrosebr1/imutils.git
  python -c "import imutils; print(imutils.__version__)"
  python -m pip install --no-user git+https://github.com/DinoTools/python-overpy.git
  python -c "import overpy; print(overpy.__version__)"
  python -m pip install --no-user git+https://github.com/ianare/exif-py.git
  python -c "import exifread; print(exifread.__version__)"
  python -m pip install --no-user git+https://github.com/mapado/haversine.git
  python -m pip install --no-user git+https://github.com/Turbo87/utm.git
  
  cd /d c:%HOMEPATH%
  rmdir /s /q head-pose-estimation
  git clone https://github.com/lincolnhard/head-pose-estimation
  cd head-pose-estimation
  curl -L -O http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
  "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
  
  cd /d c:%HOMEPATH%
  rmdir /s /q PupilTracker
  git clone https://github.com/TobiasRoeddiger/PupilTracker
  

• 地理情報関係（folium, pyproj, rtree, shapely, GDAL, fiona, geopandas）のインストール

  python -m pip install --no-user git+https://github.com/python-visualization/folium.git
  python -m pip install -U --no-user pyproj rtree shapely gdal fiona geopandas
  

  GDAL や fiona のインストールが失敗する場合は，「Geospatial library wheels for Python on Windows」のページから，使用している Python のバージョン（cp312）と amd64 に一致する wheel ファイルをダウンロードし，「python -m pip install --no-user ファイル名」でインストールする．

  https://github.com/cgohlke/geospatial-wheels

• pip のキャッシュの消去

  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」）。

  python -m pip cache purge
  

7. numpy, scikit-learn, TensorFlow, Keras, Matplotlib, opencv-python, PyTorch

① TensorFlow，Keras，Matplotlib，opencv-python のインストール

1. 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」）。
2. 使用する Python のバージョンの確認

   python --version
   

   
3. pip と setuptools の更新

   python -m pip install -U --no-user pip setuptools
   

   
4. TensorFlow 関係のパッケージのアンインストール操作

   トラブルの可能性を減らすために，関係のパッケージのアンインストールを行っておく．

   python -m pip uninstall -y protobuf tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-intel tensorflow-text tensorflow-estimator tf-models-official tf_slim tensorflow_datasets tensorflow-hub keras keras-cv keras-tuner keras-visualizer
   

   
5. TensorFlow および関連パッケージ（tensorflow_datasets，tensorflow-hub，Keras，KerasHub，keras-tuner，keras-visualizer）のインストール．あわせて，TensorFlow の公式ドキュメントとサンプルコードもインストールする．

   なお，Windows ネイティブ版の TensorFlow は CPU 専用である（GPU を使う場合は WSL2 上の Linux 環境を用いる）．

   python -m pip install -U --no-user protobuf tensorflow tensorflow_datasets tensorflow-hub keras keras-hub keras-tuner keras-visualizer
   python -m pip install --no-user git+https://github.com/tensorflow/docs
   python -m pip install --no-user git+https://github.com/tensorflow/examples.git
   

   
   （以下省略）
6. Matplotlib，opencv-python のインストール

   OpenCV は，Python 用パッケージとして opencv-python を用いる（2026 年時点の最新の系列は OpenCV 5 である）．

   python -m pip install -U --no-user numpy pillow pydot matplotlib seaborn pandas scipy scikit-learn scikit-learn-intelex opencv-python opencv-contrib-python
   

   
7. TensorFlow のバージョン確認

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

   
8. OpenCV のバージョン確認

   python -c "import cv2; print(cv2.__version__)"
   

9. TensorFlow パッケージの情報の表示

   python -m pip show tensorflow
   

   
10. TensorFlow から認識できるデバイスの確認

    次のコマンドで，TensorFlow が認識しているデバイスの一覧を表示できる．Windows ネイティブ環境では GPU は表示されず，CPU のみが表示される．

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

11. Windows の システム環境変数 TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH に true を設定する（WSL2 など，GPU が使える環境で TensorFlow を動かすときに効果がある）．

    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」）。

    powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH\", \"true\", \"Machine\")"
    

    

② PyTorch, Torchvision

1. PyTorch の「Get Started」の Web ページを開く

   https://pytorch.org/get-started/locally/

2. 種類を選ぶ
   • PyTorch Build: 「Stable」
   • Your OS: 「Windows」 ・・・ Windows にインストールするので
   • Package: 「Pip」
   • Language: 「Python」
   • Compute Platform: インストール済みの NVIDIA CUDA ツールキットに対応するもの（ここでは CUDA 13.x を入れているので CUDA 13.0）．GPU がない場合は CPU を選ぶ．

   選択肢に出てこないバージョンを使いたい場合は，「install previous versions of PyTorch」をクリックし，そのページの記載に従う．

   
3. 「Run this Command」のところに，コマンドが表示されるので確認する
   
4. 表示されたコマンドを実行する．「pip3」は「python -m pip」に読み替え，--no-user を付ける．
   インストール手順例は次のとおりである．

   1. 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」）。
   2. 次のコマンドを実行する（実行するコマンドは，PyTorch のページに表示されるコマンドを使う）．

      次のコマンドにより，NVIDIA CUDA 13.0 用の PyTorch がインストールされる．PyTorch で GPU が使える場合には，「torch.cuda.is_available()」が True を返す．

      python -m pip install -U --no-user pip
      python -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio torchtext xformers
      python -m pip install -U --no-user torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
      
      python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
      

5. エラーメッセージが出ていないことを確認する．
6. PyTorch のバージョン確認

   バージョン番号が表示されれば OK である．

   python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
   

   
7. PyTorch の動作確認

   https://pytorch.org/get-started/locally/ に記載のサンプルプログラムを実行してみる．

   import torch
   x = torch.rand(5, 3)
   print(x)
   exit()
   

   
8. GPU が使えるかの確認

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())
   exit()
   

   

8. ディープラーニング応用

8.1 Dlib, face_recognition（顔検出，顔のアラインメント，顔のランドマーク，顔認識その他）

【関連する外部ページ】

• Dlib の公式ページ: http://dlib.net/

【インストール手順の詳細（別ページ）】

• Windows での Dlib のインストール: 別ページ »で説明

【Dlib のインストール操作】 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」）。

「v13.3」のところは，実際にインストールしている NVIDIA CUDA ツールキットのバージョンに合わせること．

cd C:\
rmdir /s /q dlib
git clone https://github.com/davisking/dlib
cd dlib
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
del CMakeCache.txt
rmdir /s /q CMakeFiles
cmake .. -A x64 -T host=x64 ^
    -DCUDA_SDK_ROOT_DIR="c:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v13.3" ^
    -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="c:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v13.3" ^
    -DCUDA_NVCC_FLAGS="-allow-unsupported-compiler" ^
    -DCUDA_NVCC_FLAGS_DEBUG="-allow-unsupported-compiler" ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=c:/dlib ^
    -DUSE_AVX_INSTRUCTIONS=1

cmake --build . --config Release --target INSTALL -- /m:4

python -m pip uninstall -y dlib
cd C:\dlib
python -m pip install --no-user .
python -c "import dlib; print(dlib.__version__)"

powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\dlib\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"

cd C:\dlib
cd python_examples
curl -L -O http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2
curl -L -O http://dlib.net/files/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
curl -L -O http://dlib.net/files/shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
curl -L -O http://dlib.net/files/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x mmod_human_face_detector.dat.bz2
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2
del mmod_human_face_detector.dat.bz2
del dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.bz2
del shape_predictor_5_face_landmarks.dat.bz2
del shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2

Dlib の動作確認のため，次を実行する．エラーメッセージが出ずに，顔検出の結果が表示されれば OK とする．

cd C:\dlib
cd python_examples
python cnn_face_detector.py mmod_human_face_detector.dat ..\examples\faces\2007_007763.jpg

【face_recognition のインストール操作】 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」）。

cd /d c:%HOMEPATH%
rmdir /s /q face_recognition
git clone https://github.com/ageitgey/face_recognition
cd face_recognition
copy C:\dlib\python_examples\shape_predictor_68_face_landmarks.dat .
python -m pip install --no-user .

face_recognition の動作確認のため，次を実行する．エラーメッセージが出ずに，顔識別の結果が表示されれば OK とする．

mkdir %HOMEPATH%\face_recognition\known_people
mkdir %HOMEPATH%\face_recognition\unknown_pictures
copy %HOMEPATH%\face_recognition\examples\biden.jpg %HOMEPATH%\face_recognition\known_people
copy %HOMEPATH%\face_recognition\examples\obama.jpg %HOMEPATH%\face_recognition\known_people
copy %HOMEPATH%\face_recognition\examples\two_people.jpg %HOMEPATH%\face_recognition\unknown_pictures
cd /d c:%HOMEPATH%\face_recognition
face_recognition --show-distance true known_people unknown_pictures

8.2 ipazc/mtcnn（顔検出）

【関連する外部ページ】

• ipazc / mtcnn の公式ページ: https://github.com/ipazc/mtcnn

【ipazc/mtcnn のインストール手順（Windows 上）】

1. インストール

   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」）。

   python -m pip install --no-user git+https://github.com/ipazc/mtcnn.git
   python -c "import mtcnn; print(mtcnn.__version__)"
   

2. 動作確認

   コマンドプロンプトで次のコマンドを実行する．

   cd C:\dlib
   python
   

   次の Python プログラムを実行する（mtcnn の公式ページのプログラムを使用: https://github.com/ipazc/mtcnn）．

   from mtcnn import MTCNN
   import cv2
   
   img = cv2.cvtColor(cv2.imread("./examples/faces/2007_007763.jpg"), cv2.COLOR_BGR2RGB)
   detector = MTCNN()
   print(detector.detect_faces(img))
   

   

8.3 OpenPose（人体の姿勢推定，指のポーズ推定）

【関連する外部ページ】

• OpenPose の URL: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
• OpenPose ダウンロード の URL: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/releases

【インストール手順の詳細（別ページ）】

• Windows での OpenPose のインストール: 別ページ »で説明

配布されている Windows 用バイナリは，同梱の Python API が古い Python 向けにビルドされているため，Python 3.12 からは利用できない．コマンドラインのデモ（OpenPoseDemo.exe）は単体で動作する．

OpenPose の動作確認のため，次を実行する．エラーメッセージが出ずに，検出の結果が表示されれば OK とする．

cd C:\openpose-1.7.0-binaries-win64-gpu-python3.7-flir-3d_recommended
cd openpose
bin\OpenPoseDemo.exe --video examples\media\video.avi

8.4 Tesseract OCR 5（文字認識）

【関連する外部ページ】

• Tesseract OCR の公式ドキュメント: https://github.com/tesseract-ocr/tessdoc

【インストール手順の詳細（別ページ）】

• Windows での Tesseract OCR 5 のインストールと動作確認（多言語の文字認識）: 別ページ »で説明

8.5 インスタンスセグメンテーション（画像のセグメンテーション）

かつて広く使われた matterport/Mask_RCNN（https://github.com/matterport/Mask_RCNN）は，TensorFlow 1 系を前提としており，現在の Python 3.12 と TensorFlow 2 系の環境では動作しない．現在の環境でインスタンスセグメンテーション（画像中の物体ごとに領域を切り分ける処理）を行う場合は，PyTorch の torchvision に含まれる Mask R-CNN の実装（torchvision.models.detection）を用いる．torchvision は「7. PyTorch」の手順でインストール済みである．

【関連する外部ページ】

• torchvision の物体検出・セグメンテーションモデル: https://pytorch.org/vision/stable/models.html#instance-segmentation

8.6 Meshroom（写真測量，フォトグラメトリ）

【関連する外部ページ】

• Meshroom の公式ページ: https://alicevision.org/

【Meshroom のインストール操作（Windows 上）】

• Meshroom の公式ページ https://alicevision.org/ から，Windows 64-bit 版（2026 年 7 月時点の最新版は 2025.1.0）をダウンロードしてインストールする．

8.7 MuZero

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」）。

rmdir /s /q c:\muzero-general
cd c:\
git clone https://github.com/werner-duvaud/muzero-general.git
cd muzero-general
python -m pip install -U --no-user -r requirements.txt

確認のため実行してみる．

python muzero.py
tensorboard --logdir ./results

8.8 Gymnasium（強化学習の環境）

OpenAI Gym は 2022 年 10 月のバージョン 0.26.2 を最後に更新が止まっており，現在の保守は Farama Foundation の Gymnasium が引き継いでいる．Gymnasium は Gym のフォークであり，Python 3.12 に対応している．

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」）。

python -m pip install -U --no-user "gymnasium[classic-control]"
python -c "import gymnasium; print(gymnasium.__version__)"

【関連する外部ページ】

• Gymnasium の公式ページ: https://gymnasium.farama.org/

9. 数値演算ライブラリ

Intel oneAPI（Intel oneAPI TBB, oneDNN, oneMKL, IPP など）

必要な場合にはインストールを行う．このソフトウェアについても，必ず利用条件を確認すること．

• URL: https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/oneapi-toolkit-download.html
• 利用条件を確認の上，同意する場合は利用者登録を行う．

10. エディタ

Visual Studio Code（エディタ）

インストール手順

ダウンロードしインストールする．

• Visual Studio Code の URL: https://code.visualstudio.com/
• Windows での Visual Studio Code のインストールと日本語化: 別ページ »で説明

動画リンク: https://www.youtube.com/watch?v=2SVnOoJg4JY

Visual Studio Code で Python を使う（Python プログラムの作成と実行）

動画リンク: https://www.youtube.com/watch?v=B2QB8gvk11g

Visual Studio Code の拡張機能は，必要なものをインストールする．次に拡張機能を例示している．利用者で判断すること．

• 日本語化 (Japanese Language Pack) の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja
• コード実行 (Code Runner) の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=formulahendry.code-runner
• Python の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python
• Python Indent の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=KevinRose.vsc-python-indent
• C/C++ の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode.cpptools
• Debugger for Java の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=vscjava.vscode-java-debug
• Extension Pack for Java の URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=vscjava.vscode-java-pack
• Emacs キーバインドの URL: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=lfs.vscode-emacs-friendly

コマンドプロンプトと Visual Studio Code の両方で，Java プログラムの動作をチェックする．

ファイル「HelloWorld.java」を作成する．

public class HelloWorld
{
    public static void main(String args[])
    {
        System.out.println("Hello Java World !");
    }
}

コンパイルと実行

javac HelloWorld.java
java HelloWorld

11. PostgreSQL

インストール

ダウンロードの URL: https://www.postgresql.org/download/windows/

このインストーラにより，PostgreSQL 18（2026 年 7 月時点の最新の安定版），pgAdmin 4，psqlODBC，PostGIS などのインストールを簡単に行うことができる．

インストールにより，既定（デフォルト）では次のように設定される．

• PostgreSQL のデータベース管理者ユーザ名：postgres
• データベースディレクトリ：C:\Program Files\PostgreSQL\18\data

インストール時に postgres のパスワードを設定すること．

システム環境変数の設定

システム環境変数 Path に C:\Program Files\PostgreSQL\18\bin を追加することにより，パスを通す．

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」）。

次のコマンドを実行する．

powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";C:\Program Files\PostgreSQL\18\bin\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"PGUSER\", \"postgres\", \"Machine\")"
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"PGHOST\", \"localhost\", \"Machine\")"
powershell -command "[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"PGDATABASE\", \"postgres\", \"Machine\")"

上の 3 つの環境変数（PGUSER，PGHOST，PGDATABASE）は，psql の接続先を毎回指定しなくてよいようにするためのものである．

postgresql.conf の設定例

Windows での設定例である．Windows マシンを PostgreSQL 専用に使い，メインメモリが 32 GB のときは，それに合わせて設定する．

shared_buffers = 4GB
work_mem = 1GB
shared_memory_type = windows
max_files_per_process = 1000
effective_cache_size = 16GB

パーソナルに使う場合は，オンライントランザクション処理を行わないので，WAL の機能を実質オフにして運用する可能性がある．

wal_level = minimal
archive_mode = off
max_wal_senders = 0

データベースファイルを SSD，NVMe に置くときは，次のように設定する．

random_page_cost = 1.1

psql の基本操作

• psql --version: psql のバージョン確認
• psql: psql の起動
• \copy: テーブルのコピー
• \d, \d+: テーブル等の情報の表示
• \db, \db+: テーブル空間の表示
• \c: データベースへの接続，現在接続しているデータベースとユーザの確認
• \l: データベースの情報の表示
• \q: 終了

SQL の実行手順例

psql を用いてインタラクティブに実行する場合．

create table T (id integer, name text);
insert into T values(1, 'hello');
select * from T;

psql を用いて外部ファイルを実行する場合は，psql を起動し，「\i hoge.sql」を実行する．終了は「\q」である．

PL/Python Extension のインストール

psql を起動し，次のコマンドを実行することにより，インストールする．インストールがうまく行かない場合には，Python のバージョンが合致しないことが考えられる．Python のバージョンについては，インストールのドキュメントや Dependencies（https://github.com/lucasg/Dependencies）で確認できる．

CREATE EXTENSION plpython3u;
SELECT * FROM pg_language;

12. データベースツール等

DBeaver Community Edition

1. 接続タイプを選ぶ
2. 「ドライバファイルをダウンロードする」の画面が出ることがある．そのときは，次の手順でドライバファイルをダウンロードする．
   1. 「ドライバの編集」をクリック
   2. ダウンロード中のときは，ダウンロード終了を待つ．そして，ドライバファイルを確認し，OK をクリック
   3. 「ドライバをダウンロードする」の画面で，ドライバのファイルを選び「ダウンロード」をクリック
3. Host，Database，ユーザ名，パスワードを設定する．ポート番号を確認する．そして「終了」をクリックする．

SQL Workbench/J

• SQL Workbench/J のダウンロード URL: https://www.sql-workbench.eu/downloads.html
• Windows での SQL Workbench/J のインストールの詳細説明: 別ページで説明

SQLite 3

• Windows での SQLite 3 のインストールの詳細説明: 別ページで説明

SQLiteStudio（現在の名称は Letos）

• 公式ページ: https://letos.org/
• ダウンロード（GitHub のリリースページ）: https://github.com/pawelsalawa/letos/releases

Windows 版は zip 形式で配布されている．ダウンロードした zip ファイルを展開し，中の実行ファイルを起動する．

13. メディア（地図情報，3次元コンピュータグラフィックスなど）

OSGeo4W

OSGeo4W は，GDAL/OGR，GRASS，QGIS などの多数のパッケージをまとめてインストールできるインストーラである．

• OSGeo4W の URL: https://trac.osgeo.org/osgeo4w/
• Windows でのインストール手順: 別ページ »で説明

MakeHuman 1.3（人体モデル）

• MakeHuman の URL: http://www.makehumancommunity.org/
• Windows でのインストールと日本語化: 別ページ »で説明

動画リンク: https://www.youtube.com/watch?v=Bbe69OJiFqM

Blender の MPFB（MakeHuman プラグイン）のインストール

Blender（バージョン 5.2 LTS）から MakeHuman の機能を使うためのアドオンである．

説明ページ: https://www.kkaneko.jp/db/cg/makehumaninst.html

動画リンク: https://www.youtube.com/watch?v=yxeMj4u8HdE

MeshLab（ポリゴン，3次元点群）

• MeshLab の URL: https://www.meshlab.net/
• Windows でのインストール手順: 別ページ »で説明

CloudCompare（3次元点群）

• CloudCompare の URL: https://www.cloudcompare.org/
• Windows でのインストール手順: 別ページ »で説明

PCL（3次元点群）

• PCL の URL: https://pointclouds.org/downloads/
• Windows でのインストール手順: 別ページ »で説明

14. Java，Java 開発環境

【関連情報】

Java 25（Temurin 25 JDK）のインストール

Eclipse Temurin（Adoptium）のインストールを行い、Javaのプログラムをコンパイル・実行する環境を整える。扱う環境は、Windows搭載パソコンである。現時点(2026年6月)での最新LTS版である Java 25（Temurin 25 JDK）を推奨する。

REM Java 25（Temurin 25 JDK） をインストール（PATH と JAVA_HOME を更新）
winget install --id EclipseAdoptium.Temurin.25.JDK -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "ADDLOCAL=FeatureMain,FeatureEnvironment,FeatureJarFileRunWith,FeatureJavaHome INSTALLDIR=\"C:\Program Files\Eclipse Adoptium\jdk-25\" /quiet"

java --version

javac --version
echo %JAVA_HOME%

Eclipse

Eclipse のインストール

Eclipse をインストールする。扱う環境は、Windows搭載パソコンである。

REM Temurin 25 JDK をインストール
winget install --id EclipseAdoptium.Temurin.25.JDK -e --accept-source-agreements --accept-package-agreements

ファイル「HelloWorld.java」を作成し，動作確認を行う．

public class HelloWorld
{
    public static void main(String args[])
    {
        System.out.println("Hello Java World !");
    }
}

コンパイルと実行

javac HelloWorld.java
java HelloWorld

Greenfoot（Java 学習ソフト）

• Greenfoot の公式ページ: https://www.greenfoot.org/
• Windows での Greenfoot のインストール手順: 別ページ »で説明

BlueJ（Java クラス設計など）

ファイル「HelloWorld.java」を作成する．

public class HelloWorld
{
    public static void main(String args[])
    {
        System.out.println("Hello Java World !");
    }
}

コンパイルと実行

javac HelloWorld.java
java HelloWorld

15. Android Studio

Android Studio の公式ページ: https://developer.android.com/studio

ここでは，インストール先として，ユーザ名 public のプロファイルにインストールしたとする．Android Studio の設定は次のように行う．

• ファイル - 設定，ビルド，実行，デプロイ ＞ ビルド・ツール ＞ Gradle

  Gradle ユーザー・ホーム： C:\Users\public\.gradle に設定

• 表示 ＞ ツール・ウィンドウ ＞ デバイス・エクスプローラー ＞ ダウンロード・ロケーション

  C:\Users\public\Documents\AndroidStudio\DeviceExplorer に設定

• C:\Program Files\Android\Android Studio\bin\idea.properties の設定

  idea.config.path=C:/Users/public/.AndroidStudio/config
  idea.system.path=C:/Users/public/.AndroidStudio/system
  

• Windows の システム環境変数の設定
  • ANDROID_AVD_HOME=C:\Users\public\.android\avd
  • ANDROID_EMULATOR_HOME=C:\Users\public\.android

【まとめ】Windows でのデータサイエンス，AI 開発，メディア処理，プログラミングのための環境構築ガイドである．