【完全無料＆APIキー不要】Pythonだけでできる画像認識AI入門【2025年最新版】

はじめに

AIを使った画像認識と聞くと、APIキーの取得やクラウドサービスとの連携など、何かと面倒な設定が必要な印象を持っていないでしょうか？

実は今、APIキー不要、かつ完全ローカル環境で動くAIモデルが多数登場しており、Pythonだけで簡単に画像認識を行うことができるようになっています。

本記事では、Google ColabやローカルPython環境だけで動かせる無料AIライブラリを活用して、APIキーを一切使わずに画像認識を実践する方法を詳しく解説します。

対象読者

• Pythonの基本操作がわかる人（初心者OK）
• クラウドや外部APIなしでAIを試したい人
• 学校や企業でセキュリティ上クラウド利用が制限されている人
• 今すぐAIを使ってみたいが、登録や申請に時間をかけたくない人

使用するライブラリ一覧（すべて無料＆API不要）

ステップ①：ライブラリのインストール

Google Colab で実行する場合はすでにインストールされていますが、ローカルの場合は以下を実行してください。

pip install torch torchvision matplotlib Pillow

無事インストールが開始されますと下記のように表示されます

完了すると下記のように表示されます

ステップ②：画像分類モデルの読み込みと実行

以下は、PyTorchのtorchvision.modelsに含まれているResNet-18（事前学習済み）を使って、任意の画像を分類するコードです。

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision import models
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# 画像の読み込み
image_path = "sample.jpg"  # 事前に画像を用意してください、パスを設定して下さい
img = Image.open(image_path)

# 前処理（モデルに合ったサイズ・正規化）
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],  # ImageNetの平均
        std=[0.229, 0.224, 0.225]    # ImageNetの標準偏差
    )
])

input_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0)  # バッチ次元を追加

# モデルの読み込み（事前学習済み）
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# 推論
with torch.no_grad():
    output = model(input_tensor)

# 結果の表示（最も確率が高いクラスを取得）
_, predicted = torch.max(output, 1)

# ImageNetのラベルを読み込む
import requests

LABELS_URL = "https://raw.githubusercontent.com/pytorch/hub/master/imagenet_classes.txt"
labels = requests.get(LABELS_URL).text.strip().split("\n")

print(f"予測されたラベル: {labels[predicted[0]]}")

# 画像を表示
plt.imshow(img)
plt.title(f"予測: {labels[predicted[0]]}")
plt.axis('off')
plt.show()

では実際に起動してみましょう！

注意点ですが、画像の保存先はパスを設定してください（バックスラッシュをエスケープする）

# パス例
image_path = "C:\\Users\\tokyo\\スタースクリプト\\sample.jpg" 

コマンドプロンプトでの実行はこちら

#実行例
C:\Users\tokyo\スタースクリプト>python スタースクリプト_画像認識.py

下記のように表示されました！！

つまりニューヨークの画像をdome=建物と判断した模様です

解説：なぜAPI不要でAIが使えるのか？

上記のようなモデルはすでに**ローカルで動作可能な形式（事前学習済みモデル）**として提供されています。つまり、クラウドにリクエストを送ったり、APIキーで認証したりする必要が一切ないのです。

メリット：

• 完全無料：APIの利用量に応じた課金なし
• オフライン動作可能：一度ダウンロードすればオフラインでも推論可能
• プライバシー確保：画像やデータを外部に送信しないので安全
• 高速処理：通信待ちがないため即時応答が可能

よくある質問（FAQ）

Q1. ラベルの日本語化はできますか？

はい、ImageNetのラベルを日本語にマッピングする辞書を作れば可能です。翻訳APIなどを使う必要がありますが、ローカルに辞書を用意すればオフラインでも可能です。

Q2. 他のモデル（例：VGG、MobileNet）は使えますか？

もちろんです。torchvision.modelsに含まれているモデルなら以下のように簡単に変更可能です。

model = models.mobilenet_v2(pretrained=True)

Q3. CPUだけでも動きますか？

はい。GPUがなくてもCPUで推論可能です。ただし、処理速度は若干遅くなります。

応用編：独自の画像で分類モデルを学習することも可能

今回紹介したのは「事前学習モデルの利用」でしたが、PyTorchを使えば、自分のラベル付き画像データで新たに分類器を訓練することもできます。

API不要でゼロから学習ができるのは、ローカルライブラリを使う最大のメリットです。

おわりに：今すぐAIを試したい人に最適な方法

APIキー不要、クラウド接続不要、それでも十分な精度と実用性を持ったAIをPythonだけで動かせる今の時代。試さない手はありません。

この記事で紹介したように、PyTorch + torchvisionを使えば、環境さえ整っていれば誰でも即座に画像認識AIを試せます。登録作業や審査を待つ必要もありません。

ぜひこの記事を参考に、自分だけのAI活用環境を作ってみてください！

関連リンク

• torchvision公式ドキュメント

🔚まとめ：API不要でも画像認識はここまでできる！

Pythonと無料ツールだけでも、ここまで本格的な画像認識ができるということがおわかりいただけたかと思います。エンジニアでなくても、AIの力を気軽に活用できる時代ですね。

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