☁️ ステップ3: Google Colabで始める方法
インストール不要！ブラウザだけでPythonを始めよう
📖 このステップで学ぶこと
- Google Colabとは何か
- AnacondaとGoogle Colabの違い
- Google Colabの始め方と基本操作
- ファイルの保存と管理
- 便利な機能の使い方
☁️ 1. Google Colabとは？
🔰 まず「クラウド」を理解しよう
Google Colabを理解するために、まず「クラウド」という概念を説明します。
☁️ クラウドって何？
普段私たちは、パソコンにソフトをインストールして使いますよね。
これを「ローカル（手元）で動かす」と言います。
一方、「クラウド」は、インターネット上にあるコンピューター（サーバー）を
借りて使う仕組みのことです。
| ローカル（Anaconda） | クラウド（Google Colab） |
| 自分のパソコンで動く | Googleのサーバーで動く |
| パソコンにインストールが必要 | ブラウザだけでOK |
| オフラインでも使える | インターネット接続が必要 |
💡 身近な例：
Googleドライブ、Dropbox、iCloudなども「クラウド」サービスです
🐍 Google Colaboratory（Google Colab）とは？
Google Colab（グーグル コラボ）は、
Googleが提供する無料のクラウド型Python実行環境です。
🎯 一言で説明すると…
「ブラウザがあれば、どこでもPythonを書いて実行できるサービス」です！
✨ Google Colabの6つの特徴
| 特徴 | 説明 | うれしいポイント |
| ✨ インストール不要 | ブラウザだけで使える | 面倒な環境構築が不要！ |
| 💻 どこでも使える | PC、タブレット、スマホOK | 外出先でも学習できる！ |
| 🆓 完全無料 | Googleアカウントがあれば無料 | お金をかけずに学習開始！ |
| 🚀 高性能 | Googleのサーバーで実行 | 古いPCでもサクサク動く！ |
| 💾 自動保存 | Google Driveに自動で保存 | 保存し忘れの心配なし！ |
| 🤝 共有が簡単 | リンク1つで誰とでも共有 | 質問や相談がしやすい！ |
💡 こんな人にGoogle Colabがおすすめ：
- ステップ2の環境構築が難しくて困っている人
- パソコンの容量が少ない人（空きが3GB未満）
- すぐにPythonを始めたい人
- 外出先や移動中でも学習したい人
- 複数のデバイス（家のPC、会社のPC、タブレット）で学習したい人
📊 AnacondaとGoogle Colabの比較
ステップ2で学んだAnacondaと、今回のGoogle Colab。
どちらを使えばいいのか、違いを比較してみましょう。
| 比較項目 | Anaconda | Google Colab |
| インストール | 必要（約3GB） | 不要 ✨ |
| 動作環境 | 自分のパソコン | Googleのクラウド |
| 必要なもの | パソコンの空き容量 | インターネット接続 |
| 保存場所 | パソコン内 | Google Drive |
| オフライン利用 | 使える ✨ | 使えない |
| セットアップ時間 | 15〜30分 | 1分 ✨ |
| 利用時間制限 | なし ✨ | 最大12時間/セッション |
💡 結論：どちらを使うべき？
| こんな人は… | おすすめ |
| 本格的に学習したい、オフラインでも使いたい | Anaconda |
| 手軽に始めたい、どこでも学習したい | Google Colab |
| 迷っている | 両方使い分けるのもアリ！ |
※このコースでは、どちらを使っても同じように学習できます。
自分に合った方を選んでください！
🚀 2. Google Colabを始めよう
📋 準備するもの
Google Colabを使うために必要なものは、たった3つだけ！
| 必要なもの | 説明 |
| ✅ Googleアカウント |
Gmailを使っていれば、すでに持っています！ ※持っていない場合は無料で作成できます |
| ✅ インターネット接続 | Wi-Fiでもモバイル回線でもOK |
| ✅ ブラウザ |
Chrome、Firefox、Edge、Safariなど ※Chrome推奨（Googleのサービスなので相性が良い） |
📥 ステップ1: Google Colabにアクセス
1-1. 公式サイトにアクセス
↑ このURLをブラウザのアドレスバーにコピー＆ペースト、またはクリック
1-2. Googleアカウントでログイン
- すでにログインしていれば、この手順はスキップされます
- ログインしていない場合は、Googleアカウント（Gmail）でログイン
1-3. ようこそ画面が表示される
Google Colabのホーム画面が表示されます。
「最近のノートブック」や「サンプル」が表示されることがあります。
📝 ステップ2: 新しいノートブックを作成
【方法1】メニューから作成（おすすめ）
- 画面左上の「ファイル」をクリック
- 「ノートブックを新規作成」をクリック
- 新しいタブでノートブックが開きます！
【方法2】直接URLでアクセス
以下のURLにアクセスすると、自動で新しいノートブックが作成されます：
🎉 成功！
新しいノートブックが開きました！
画面上部に「Untitled0.ipynb」と表示されています。
これで準備完了です！たった1分でセットアップできましたね。
🖥️ 3. Google Colabの画面を理解しよう
🔰 画面の各部分を覚えよう
Google Colabの画面は、いくつかのエリアに分かれています。
それぞれの役割を理解しましょう。
📺 画面構成
| 場所 | 名前 | 役割 |
| 画面上部 | 📁 メニューバー | ファイル、編集、表示などの操作 |
| メニュー下 | 🔧 ツールバー | 「+ コード」「+ テキスト」などのボタン |
| 左側 | 📂 サイドバー | ファイル管理、変数の確認など |
| 中央 | 📝 セルエリア | コードを書く場所（メイン作業エリア） |
| セルの左 | ▶️ 実行ボタン | クリックするとセルのコードを実行 |
⌨️ 基本的な操作とショートカット
マウスでも操作できますが、キーボードショートカットを覚えると便利です！
| やりたいこと | ショートカット | 説明 |
| 🔥 セルを実行 | Shift + Enter | 実行して次のセルへ移動（最重要！） |
| セルを実行（移動なし） | Ctrl + Enter | 実行後もそのセルにとどまる |
| 下に新しいセルを追加 | Ctrl + M → B | Bはbelow（下）の意味 |
| 上に新しいセルを追加 | Ctrl + M → A | Aはabove（上）の意味 |
| セルを削除 | Ctrl + M → D | Dはdelete（削除）の意味 |
| 保存 | Ctrl + S | 手動保存（自動保存もあり） |
💡 Macの場合：
「Ctrl」を「Command」に置き換えてください
💡 まず覚えるべき操作：
Shift + Enter = コードを実行する
Jupyter Notebookと同じです！この操作だけで始められます。
🎯 4. Google Colabでコードを実行してみよう
いよいよ、Google ColabでPythonコードを実行してみましょう！
ステップ2でAnacondaを使った方は、復習にもなります。
👋 「Hello, Google Colab!」を表示してみよう
📝 やってみよう：
- 空のセル（グレーの入力エリア）をクリック
- 以下のコードを入力：
- セルの左側にある「▶️」ボタンをクリック（または Shift + Enter）
🔍 コードの意味：
| 部分 | 意味 | なぜ使う？ |
| 「表示する」という命令 | 結果を画面に出力するため | |
| ( ) | カッコ | 表示したい内容を囲むルール |
| ” “ | ダブルクォーテーション | 「これは文字です」という印 |
📤 実行結果：
セルの下に結果が表示されれば成功です！🎉
⚠️ 初回実行時の注意：
初めて実行するとき、「接続中…」と表示されて少し時間がかかることがあります。
これは、Googleのサーバーに接続しているためです。
（数秒〜数十秒待てば実行されます）
🔢 計算をしてみよう
新しいセルに以下のコードを入力して実行：
print(10 + 20)
# 掛け算
print(5 * 8)
# 累乗（2の10乗）
print(2 ** 10)
🔍 コードの意味：
| 部分 | 意味 |
| # 足し算 | コメント（メモ）。#より後ろは実行されない |
| 10 + 20 | 足し算の計算 |
| 5 * 8 | 掛け算（×ではなく * を使う） |
| 2 ** 10 | 累乗（2の10乗 = 2×2×2×…×2 を10回） |
📤 実行結果：
40
1024
👤 変数を使ってみよう
ステップ2でも少し触れた「変数」を使ってみましょう。
今回は「f文字列（フォーマット文字列）」という便利な書き方も紹介します。
name = “太郎”
age = 25
# f文字列で表示
print(f”私の名前は{name}です。”)
print(f”年齢は{age}歳です。”)
🔍 コードの意味（1行ずつ解説）：
| コード | 何をしている？ | なぜ使う？ |
| name = “太郎” | 「name」という箱に「太郎」を入れる | 後で名前を使い回すため |
| age = 25 | 「age」という箱に「25」を入れる | 数字なのでクォーテーション不要 |
| f”…{name}…” | 文字列の中に変数を埋め込む | 文字と変数を簡単に組み合わせる |
💡 f文字列のポイント：
• 文字列の前に「f」をつける
• 変数は「{ }」で囲む
• これで「+」を使わずに文字と変数を組み合わせられる！
📤 実行結果：
年齢は25歳です。
🎉 おめでとうございます！
Google Colabで最初のPythonプログラムを実行できました！
これで、いつでもどこでもPythonを書けるようになりましたね。
AnacondaでもGoogle Colabでも、同じPythonコードが動きます！
💾 5. ファイルの保存と管理
🔄 自動保存機能
Google Colabの素晴らしい点の1つは、自動で保存されることです！
自動保存の仕組み
| 項目 | 説明 |
| 保存タイミング | 数秒ごとに自動で保存される |
| 保存場所 | Google Driveの「Colab Notebooks」フォルダ |
| 確認方法 | 画面上部に「すべての変更を保存しました」と表示される |
💡 つまり：
保存ボタンを押し忘れても大丈夫！
📂 保存場所を確認しよう
Google Driveでの保存場所：
└── Colab Notebooks/ ← ここに保存される
├── Untitled0.ipynb
├── step3-practice.ipynb
└── …
確認方法：
- Google Drive（drive.google.com）にアクセス
- 「Colab Notebooks」フォルダを開く
- 保存されたノートブックが一覧で見える
📝 ファイル名を変更する
-
画面左上の「Untitled0.ipynb」をクリック
ファイル名の部分が編集可能になります -
新しい名前を入力
例：「step3-practice」 -
Enterキーで確定
自動で保存されます
💡 命名のコツ：
• わかりやすい名前をつける（例：step3-practice、python-basics-01）
• 日本語も使えますが、半角英数字が安全
📂 既存のノートブックを開く
【方法1】Google Driveから開く
- Google Driveを開く
- 「Colab Notebooks」フォルダへ移動
- 開きたいファイル（.ipynb）をダブルクリック
【方法2】Google Colabから開く
- Google Colabのホーム画面で「ファイル」→「ノートブックを開く」
- 「Google ドライブ」タブを選択
- 開きたいファイルをクリック
💻 パソコンにダウンロードする
作成したノートブックをパソコンに保存したい場合は、ダウンロードできます。
- 「ファイル」メニューをクリック
- 「ダウンロード」を選択
- 「.ipynb をダウンロード」をクリック
💡 ポイント：
ダウンロードした「.ipynb」ファイルは、
Jupyter Notebook（Anaconda）でも開けます！
📝 6. コードセルとテキストセル
🔰 2種類のセルを理解しよう
Google Colabには、2種類のセルがあります。
使い分けることで、学習ノートとしても活用できます。
| 種類 | 用途 | 追加方法 |
| 📝 コードセル | Pythonコードを書いて実行する | 「+ コード」ボタン |
| 📋 テキストセル | メモや説明を書く | 「+ テキスト」ボタン |
📝 コードセル
デフォルトで作成されるセルです。Pythonのコードを書いて実行します。
コードセルの例：
x = 10
print(x * 2)
実行結果： 20
📋 テキストセル（Markdown）
メモや説明を書くためのセルです。
「Markdown（マークダウン）」という記法で書きます。
テキストセルの作り方：
- ツールバーの「+ テキスト」ボタンをクリック
- テキストセルが追加される
- Markdown記法でメモを書く
- セルの外をクリックすると、整形された状態で表示される
📖 Markdownの基本
よく使うMarkdown記法：
| 書き方 | 表示結果 | 用途 |
| # 見出し1 | 見出し1 | 大見出し |
| ## 見出し2 | 見出し2 | 中見出し |
| **太字** | 太字 | 強調 |
| – リスト | • リスト | 箇条書き |
| 1. 番号リスト | 1. 番号リスト | 番号付きリスト |
💡 おすすめの使い方：
学習ノートとして使う場合、テキストセルを活用しましょう！
- 「今日学んだこと」をメモ
- 「つまずいたポイント」を記録
- 「自分なりの理解」を書き留める
後で復習するときに、とても役立ちます！
📦 7. ライブラリの使い方
🔰 ライブラリって何？
ライブラリとは、便利な機能がまとまった「道具箱」のようなものです。
自分でゼロから作らなくても、ライブラリを使えば複雑な処理が簡単にできます。
🎁 Google Colabに最初から入っているライブラリ
Google Colabには、よく使うライブラリが最初から入っています！
インストール作業なしで、すぐに使えます。
| ライブラリ名 | 用途 | いつ使う？ |
| NumPy | 数値計算 | 計算を高速に行いたいとき |
| Pandas | データ分析 | 表形式のデータを扱うとき |
| Matplotlib | グラフ作成 | データを可視化したいとき |
| scikit-learn | 機械学習 | AIモデルを作りたいとき |
※これらは後のステップで詳しく学びます。今は「こんなものがある」と知っておけばOKです。
📝 ライブラリを使ってみよう
試しに「NumPy」を使って、簡単な計算をしてみましょう。
コード：
import numpy as np
# 数字の配列を作成
numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 平均と合計を計算
print(f”平均: {np.mean(numbers)}”)
print(f”合計: {np.sum(numbers)}”)
🔍 コードの意味（1行ずつ解説）：
| コード | 何をしている？ |
| import numpy as np |
NumPyを読み込み、「np」という短い名前で使えるようにする （毎回numpyと書くのが面倒なので、npと省略） |
| np.array([1,2,3,4,5]) |
NumPyの配列（数字のリスト）を作成 （普通のリストより高速に計算できる） |
| np.mean(numbers) |
平均値を計算する（mean = 平均） （自分で計算式を書かなくてOK！） |
| np.sum(numbers) | 合計値を計算する（sum = 合計） |
📤 実行結果：
合計: 15
📥 追加ライブラリのインストール
Google Colabに入っていないライブラリは、簡単にインストールできます。
インストール方法：
!pip install japanize-matplotlib
🔍 コードの意味：
| 部分 | 意味 |
| ! | 「システムコマンドを実行する」という印 |
| pip install | Pythonのライブラリをインストールする命令 |
⚠️ 注意点：
セッションが切れると、追加インストールしたライブラリは消えてしまいます。
再度使う場合は、もう一度インストールが必要です。
（ただし、最初から入っているライブラリは消えません）
✨ 8. Google Colabの便利な機能
Google Colabには、学習に役立つ便利な機能がたくさんあります。
いくつか紹介しますが、今すぐ覚えなくても大丈夫です。必要になったら思い出してください！
1️⃣ ファイルのアップロード
パソコンにあるファイルをGoogle Colabで使いたいとき：
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
# ファイル選択ダイアログが表示される
実行すると「ファイルを選択」ボタンが表示され、パソコンからファイルを選べます。
2️⃣ Google Driveに接続
Google Driveにあるファイルを直接読み込みたいとき：
from google.colab import drive
drive.mount(‘/content/drive’)
# 接続後、Google Driveのファイルにアクセス可能
実行すると、Googleアカウントへのアクセス許可を求められます。許可すると、Google Driveのファイルが使えるようになります。
3️⃣ 共有機能
作成したノートブックを他の人と共有できます：
- 画面右上の「共有」ボタンをクリック
- 共有したい相手のメールアドレスを入力
- または「リンクを取得」でURLを共有
💡 使い道：
• 質問したいとき、コードを見せて相談できる
• グループで学習するとき、お互いのコードを共有できる
4️⃣ GPU/TPUの使用（高速計算）
機械学習など、重い処理を高速化したいとき：
- 「ランタイム」メニューをクリック
- 「ランタイムのタイプを変更」を選択
- 「ハードウェア アクセラレータ」で「GPU」または「TPU」を選択
- 「保存」をクリック
💡 今の段階では…
GPU/TPUは、このコースの基礎学習では使う必要はありません。
将来、機械学習やディープラーニングを学ぶときに活用しましょう！
❓ 9. よくある質問（FAQ）
Q1. 「セッションが切れる」ってどういうこと？
A. Google Colabは、一定時間操作がないと自動で接続が切れます。
| 切れるタイミング |
• 90分間操作がない場合 • 最大12時間経過した場合 |
| 切れても大丈夫なこと | コード自体は保存されている |
| 消えてしまうもの | 変数の値、追加インストールしたライブラリ |
→ もう一度コードを実行すれば、続きから再開できます！
Q2. オフラインでも使える？
A. いいえ、Google Colabはインターネット接続が必要です。
オフラインで使いたい場合は、Anaconda + Jupyter Notebookを使いましょう。
Q3. 無料でどこまで使える？
A. 基本的な学習や小規模なプロジェクトなら、無料版で十分です。
無料版の制限：
- セッション時間は最大12時間
- GPU/TPUの利用時間に制限あり
- ディスク容量に制限あり
※「Colab Pro」（有料）もありますが、学習段階では不要です。
Q4. スマホでも使える？
A. はい、ブラウザがあれば使えます。
ただし、画面が小さいので、パソコンやタブレットの方が快適です。
Q5. AnacondaとGoogle Colab、どっちで学習すればいい？
A. どちらでも同じPythonコードが動くので、好きな方でOKです！
両方使い分けるのもおすすめです。
- 家ではAnaconda
- 外出先ではGoogle Colab
🎉 ステップ3のまとめ
✅ このステップで学んだこと
- ✅ Google Colabは「ブラウザだけでPythonが使えるクラウドサービス」
- ✅ インストール不要で、Googleアカウントがあれば無料で使える
- ✅ AnacondaとGoogle Colabの違いを理解した
- ✅ 新しいノートブックを作成し、コードを実行できた
- ✅ ファイルはGoogle Driveに自動保存される
- ✅ コードセルとテキストセルの使い分けを学んだ
- ✅ f文字列（フォーマット文字列）の書き方を覚えた
💪 次のステップへ！
これで、AnacondaとGoogle Colabの2つの方法でPythonを使えるようになりました！
どちらを使っても、このコースは同じように学習できます。
次のステップからは、いよいよPythonの基本文法を学んでいきます。
「変数」「データ型」など、プログラミングの基礎を楽しく学びましょう！
💡 練習課題：
- Google Colabで新しいノートブックを作成
- ファイル名を「step3-practice」に変更
- 自己紹介プログラムを書く（名前、年齢、趣味をf文字列で表示）
- テキストセルで「今日学んだこと」をメモする
- Google Driveで保存されているか確認
学習メモ
Pythonプログラミング基礎 - Step 3