2025年12月4日、DeepSeekが「GPT-5級」と称される高性能AIモデル「DeepSeek-V3.2」を、Hugging Face上で公開しました。このように、巨大企業までもが利用するHugging Faceですが、そもそもどういったサービスなのでしょうか？
この記事では、Hugging Faceでできること、料金、モデル一覧・使い方まで幅広く解説します。「最新AIを試したい」「AIの業務導入を検討している」という方は、ぜひHugging Faceを活用してみてください。
Hugging Faceとは？
Hugging Face（ハギングフェイス）は、200万以上のオープンソースAIモデルが集まる、世界最大級のAIプラットフォームです。
Hugging Faceは、Meta、Google、DeepSeekなどの大手企業も、新しいAIモデルを公開する際に利用しており、AI研究や開発の中心的な場所（ハブ）として機能しています。
誰もが最先端AIをその場で試せる
Hugging Faceは「誰もがAIを使える世界を実現する」をミッションに、最先端のAIモデルを誰でも扱いやすい形で提供しています。アカウントがなくても利用でき、気になるモデルをブラウザ上でそのまま実行可能です。例えば、
- 画像生成AI：Stable Diffusion 3.5 Large
- 動画生成AI：Stable Video Diffusion
- 音声生成AI：Sesame CSM
といった人気モデルも、Hugging Faceを利用すればダウンロード・インストール不要で体験できます。
このように、画像生成AIや動画生成AIなど、生成AIの種類は一つだけではありません。以下の記事では、生成AIの種類について解説しているので、ぜひこちらもご一読ください。
主要情報
続いて、Hugging Faceの主要情報を見てみましょう。
| 項目 | 詳細 |
| 設立年 | 2016年 |
| 本社 | ニューヨーク、アメリカ合衆国 |
| 業種 | 人工知能、機械学習、ソフトウェア開発 |
| 主要製品 | Transformers、Diffusers、Datasets、Spaces |
| 創業者 | クレム・デラング (CEO)、ジュリアン・ショーモン (CTO)、トーマス・ウルフ (CSO) |
主な料金形態
Hugging Faceは無料プランと有料プランがあり、主に以下のような料金形態で提供しています。なお、日本円は1ドル145円で計算しています。
| プラン名 | 料金 | 日本円 | 概要 |
| Hugging Face Hub | 無料 | ー | AIモデルやデータを共有・保存 |
| Proアカウント | 9ドル/月 | 約1,305円 | 機能、上位APIへのアクセスなど |
| Enterprise Hub | 20ドル/月 | 約2,900円/1名 | 企業向け管理機能、監査ログ |
| Spaces Hardware | 無料～4ドル/時間 | 無料～約580円 | CPUなどの計算リソース |
| 永続ストレージ | 5ドル/月～ | 約725円～ | データの長期保存 |
| HUGS | 1ドル/時間 | 約145円 | 生成AIアプリを構築 |
上記の内、最も一般的なのは、月額サブスク形式の「Proアカウント」で、企業向けの管理機能を備えた「Enterprise Hub」もあります。
Hugging Faceでできること
Hugging Faceでは、Spaces、Models、Datasetsの3つの分野で、AIモデルの利用や実験、学習などを体験できます。
ここでは、それぞれで「何ができるのか」を分かりやすく紹介しましょう。なお、ここで紹介しているHugging Faceのトレンドモデルは、2025年12月5日時点のものです。
Spaces（スペース）
Spacesは、ブラウザ上でAIアプリを試せる場所です。ページを開くと、画像生成・動画生成・音声編集など、様々なAIアプリがあり、気になるものをそのまま使って試せます。例えば、最新のトレンドは次の3つでした。
- Zイメージターボ（初心者向けの画像生成）
- FLUX.2（高解像度の画像生成）
- Qwen 画像編集カメラ制御（映画のようなAI画像編集）
Spacesでは、こうした人気のAIアプリを、手間のかかる環境構築やインストール不要で試用できます。
Models（モデル）
Model Hubでは、AIモデルの詳細な情報を閲覧・利用できます。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声、コード生成などカテゴリが整理されており、デフォルトでは新しい順に表示されます。現在のトレンドは、
- Zイメージターボ（高品質&軽量な画像生成モデル）
- DeepSeek-V3.2（最新のDeepSeekモデル）
- ネモトロン・オーケストレーター 8B（NVIDIAの小型制御モデル）
などでした。「まず試してみたい」「Model Hubについて知りたい」という初心者の方は、Spacesで公開されているデモアプリからスタートしてみましょう。
Datasets（データセット）
Datasetsでは、AIモデルの学習に使えるデータセットを閲覧・ダウンロードできます。さらに、データセットの1つをクリックして、中身を見て、どのような種類のデータがあり、どう使用するのかを確認できます。現在のトレンドでは、
- NVIDIA/ツールスケール（AIツール評価用のデータセット）
- NVIDIA/フィジカルAI（自動運転車両のシミュレーション）
- AICC（高品質なデータセット）
などがありました。これらはすべてデータセットとしてそのまま利用できます。
参照：Hugging Face
Hugging Faceを利用するメリット
Hugging Faceを利用すると、どういったメリットがあるのでしょうか？ここでは、Hugging Faceを利用する主なメリットを一覧にまとめてご紹介します。
| 項目 | 内容 |
| 開発コストの削減 |
|
| 最新モデルへのアクセス |
|
| 簡単なモデル利用 |
|
| 活気ある環境 |
|
Hugging Faceで公開されている多くのAIモデルはPythonで構築されており、AIモデルの基本構造であるTransformersなどの人気ライブラリを使用しています。
Python基礎セミナーは、これらの最先端モデルのコードを読み解き、自分の環境で動かし、カスタマイズするための基礎を学べます。実践的な指導の元、短期で効率的に学べるおすすめのカリキュラムです。
このTransformersは、膨大なデータから特徴を抽出するディープラーニングという技術に基づいています。ディープラーニングについては、以下の記事で詳しく解説していますので、ぜひこちらもご一読ください。
Hugging Faceのモデル一覧
Hugging FaceのAIモデル一覧は、公式サイトの「Models（モデル）」から閲覧できます。
ここでは、2025年12月5日時点でHugging FaceのModel HubでトレンドとなっているAIモデルを上位から一覧にまとめました。
| モデル名 | 用途 | ダウンロード数 |
| トンイ-MAI/Z-イメージ-ターボ | テキストから画像生成 | 153,000 |
| deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 | テキスト生成 | 13,500 |
| deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale | テキスト生成 | 3,770 |
| nvidia/ネモトロン-オーケストレーター-8B | テキスト生成 | 1,510 |
| deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2 | テキスト生成 | 8,510 |
| microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B | テキスト読み上げ | 13,000 |
| alibaba-pai/Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union | 画像から画像生成 | ー |
| black-forest-labs/FLUX.2-dev | 画像から画像生成 | 192,000 |
現在のトレンドでは、最新のHugging Faceでは、「DeepSeek」のモデルが多数ランクインしています。そして、ダウンロード数上位を占めているのも画像生成やテキスト生成といった生成AI系のモデルでした。
このように、Hugging Faceは「現在、AIコミュニティが最も関心を寄せている技術やトレンド」をリアルタイムで示す指標としての役割も担っているのです。
参照：Hugging Face
Hugging Faceの使い方
ここでは、Hugging Faceの初心者向けに、AIモデルを試して使う「Spaces」の使い方を画像付きでお伝えしましょう。
①アカウント作成
まずは、Hugging Faceのアカウント作成から進めていきます。
- Hugging Faceの公式サイトにアクセスし「サインアップ」をクリック
引用元：Hugging Face - 「サインアップ」をクリックし、メールアドレスとパスワードを入力→「次に」へ進む
- プロフィール作成後、利用規約に同意のチェック→「アカウント作成」をクリック
- Eメールアドレスに送付された確認用のリンクをクリック
認証を終えたらアカウント作成は完了です。
②Spacesの使い方
- 認証完了画面、もしくはHugging Faceの公式サイト上部の「Spaces」をクリック
引用元：Hugging Face - 機能フィルターで好きなカテゴリ→モデル、もしくは好きなモデルを直接選ぶ
（ここでは、画像生成からを「FLUX.1 [dev]」選択）
引用元：Hugging Face - 画面に表示されたプロンプト入力欄に指示を英語で入力→「Run」をクリック
（プロンプト：A realistic photo of a large slice of chocolate cake with strawberries）
引用元：Hugging Face - AIが生成画像を表示
このような手順でHugging FaceのSpacesを使います。
Hugging Faceのダウンロード方法
続いて、Hugging Face上でファイルを入手して本格的に使う「Models」のダウンロード方法を解説します。
- Hugging Face公式サイトの「Models」をクリック
引用元：Hugging Face - ダウンロードしたいモデル名をクリック
（ここでは、一番上の「Tongyi-MAI / Z-Image-Turbo」をクリック）
引用元：Hugging Face - モデルページのタブの中から「Files and versions」をクリック
引用元：Hugging Face - 各アセットファイルに付随するダウンロードボタンをクリック
これで、Hugging Face上でモデルのファイルがダウンロードできました。
Hugging Faceのダウンロード時の注意点
Hugging Faceから10GBを超える巨大なファイルをダウンロードする際、Webブラウザ経由では通信エラーで失敗し、ダウンロードが中断したところから再開できない問題が発生しがちです。
そのため、事前に、安定したインターネット接続とPCの十分なストレージ容量を確認しておきましょう。なお、Gitを使うことで、ダウンロードが途中で止まっても中断地点から自動的に再開されるため、AIモデルのファイルを最後まで安定して入手できます。
データセット活用にはPythonスキルが必須
Hugging Faceでダウンロードしたデータセットやモデルを有効活用するには、Pythonのプログラミング環境とデータ処理の知識が必須です。
Python基礎セミナー講習は、基礎から学習をスタートし、「pandasによるデータ分析」や「scikit-learnによる機械学習」など、高度な活用に必要な学習内容も網羅しています。
これにより、ダウンロードしたデータセットから売り上げ予測やデータの可視化といった応用を可能にする基盤が築けます。多忙な方も参加しやすい効率的かつ柔軟な学習方法で、Python初心者の実務力アップを全面的にサポートするカリキュラムです。
セミナー名 Python基礎セミナー講習 運営元 GETT Proskill（ゲット プロスキル） 価格(税込) 27,500円〜 開催期間 2日間 受講形式 対面（東京・名古屋・大阪）・ライブウェビナー・eラーニング
Hugging Faceでよくある質問
最後に、Hugging Faceを利用する方からよくある質問を3つご紹介します。
Hugging Faceについてまとめ
Hugging Faceは、最先端のオープンソースAIモデルが200万以上集まる世界最大級のプラットフォームです。
Hugging Faceは一般ユーザーでも簡単に利用できますが、データセットといったAIの核となるデータセットを有効活用したい場合、Pythonなどのプログラミングが必要です。Hugging Faceの利用を検討している方は、セミナーを活用してスキルを身に付けておくと良いでしょう。
