速報！Hugging Face HubはAPIキー不要のJSON APIだった！トレンドAIモデルをPythonで取得する方法

「Hugging Faceってブラウザで眺めるだけのサイトでしょ？」

そう思っていた方、実はちょっともったいないことをしていたかもしれません 😲

Hugging Face Hubの裏側には、APIキーもログインも不要で叩けるJSON APIが存在しているんです。しかもトレンドモデルのランキングや詳細情報まで取得できちゃいます。今回はそのAPIをPythonで活用する方法をざっくり解説していきます！

Contents

🔑 APIキーなしで使えるエンドポイント
🐍 Pythonでトレンドモデルをランキング取得してみよう
📊 週次レポートを自動生成するアイデア
まとめ

🔑 APIキーなしで使えるエンドポイント

artificial intelligence ranking / Photo by Pavel Danilyuk via Pexels

まず使えるエンドポイントを確認しておきましょう。

GET https://huggingface.co/api/models → モデル一覧
GET https://huggingface.co/api/datasets → データセット一覧
GET https://huggingface.co/api/spaces → Spaces一覧

これらは認証なし・登録なしで誰でもアクセスできます。イメージとしては「公開図書館の蔵書検索システムが外からAPIで叩ける」感じですね 📚

🐍 Pythonでトレンドモデルをランキング取得してみよう

実際にPythonでトレンド上位のモデルを取得するコードを書いてみましょう。ポイントをまとめるとこんな感じです。

sort=likes でいいね数順に並べられる
limit で取得件数を指定できる
カーソルページネーションで大量データも順に取得可能

import requests
import json

# Hugging Face Hub API（キー不要！）
BASE_URL = "https://huggingface.co/api/models"

def get_trending_models(limit=10):
    params = {
        "sort": "likes",       # いいね数で並び替え
        "direction": "-1",     # 降順（多い順）
        "limit": limit,        # 取得件数
    }

    response = requests.get(BASE_URL, params=params)
    response.raise_for_status()
    models = response.json()

    print(f"🏆 Hugging Face トレンドモデル TOP{limit}")
    print("-" * 40)

    for i, model in enumerate(models, 1):
        name = model.get("modelId", "不明")
        likes = model.get("likes", 0)
        downloads = model.get("downloads", 0)
        print(f"{i:2}. {name}")
        print(f"    ❤️ いいね: {likes:,}  📥 DL数: {downloads:,}")

get_trending_models(limit=10)

📊 週次レポートを自動生成するアイデア

このAPIの面白いところは、定期実行と組み合わせると「週次AIトレンドレポート」が自動で作れる点です。つまり、こんな活用が考えられます。

✅ GitHub Actionsで毎週月曜に実行 → Slackへ通知
✅ CSVに書き出してスプレッドシートで可視化
✅ タスクタイプ（pipeline_tag）でフィルタして特定分野だけ追う

以下はタスクタイプを指定して絞り込む例です。

# 画像生成モデルだけに絞る例
params = {
    "sort": "downloads",
    "direction": "-1",
    "limit": 5,
    "filter": "text-to-image",  # パイプラインタグで絞り込み
}
response = requests.get(BASE_URL, params=params)
for model in response.json():
    print(model["modelId"], "|", model.get("downloads", 0))

ここが重要です。filter パラメータには text-generation、text-to-image、automatic-speech-recognition などが使えます。AIのどの分野が今熱いのか、数字で追えるのが面白いですよね 🔥