【Google Colab入門】無料でPythonを動かせる！基本の使い方
Google Colaboratory（Google Colab）は、Googleが提供する無料のクラウドベースのPython実行環境です。インストール不要で、Jupyter Notebookのようにコードを書いて実行できます。さらに、無料でGPUやTPUを使うことも可能です。
本記事では、Google Colabの基本的な使い方を解説します。
✅ Google Colabとは？
Google Colab（コラボ） は、クラウド上でPythonを実行できる環境です。
💡 Google Colabの特徴
- 無料（制限あり）
- インストール不要（ブラウザだけでOK）
- Jupyter Notebook形式（.ipynb） 対応
- Google Driveと連携可能
- GPU/TPUを無料で使用可能
以下のような用途に向いています。
✅ Pythonの学習
✅ データ分析（pandas, numpy など）
✅ 機械学習（TensorFlow, PyTorch）
🚀 Google Colabの基本操作
1️⃣ Google Colabにアクセス
-
Google Colab にアクセス
-
「ノートブックを新規作成」を作成
📌 ノートブックの画面説明
- コードセル：Pythonコードを書く部分 (赤枠)
- テキストセル：Markdownで説明を追加可能 (水色枠)
- 実行ボタン（▶）を押すとコードが実行される (黄緑丸)
2️⃣ Pythonコードを実行する
Google Colabのコードセルに以下のコードを書いて、Shift + Enter を押すと実行できます。
print("Hello, Google Colab!")
🖥️ 実行結果
Hello, Google Colab!
✅ 変数と計算
x = 10
y = 5
print("足し算:", x + y)
print("引き算:", x - y)
print("掛け算:", x * y)
print("割り算:", x / y)
🖥️ 実行結果
足し算: 15
引き算: 5
掛け算: 50
割り算: 2.0
✅ リストとループ
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in numbers:
print("数値:", num)
🖥️ 実行結果
数値: 1
数値: 2
数値: 3
数値: 4
数値: 5
✅ pandasを使ったデータ処理
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)
🖥️ 実行結果
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3️⃣ ファイルを保存する
✅ Google Driveに保存
- メニューから
ファイル > ドライブにコピーを保存を選択 -
Google Drive > Colab Notebooksに自動で保存
✅ ローカルにダウンロード
- メニューから
ファイル > ダウンロード > .ipynbを選択 -
.ipynbファイルをダウンロード
4️⃣ 無料GPUを有効化する
- メニューから
ランタイム > ランタイムのタイプを変更 -
ハードウェアアクセラレータ を
GPUに変更
以下のコードで、GPUの状態を確認できます。
!nvidia-smi
また、PyTorchを使用してGPUが利用可能か確認することもできます。
import torch
print("GPU利用可能:", torch.cuda.is_available())
🎯 まとめ
Google Colabは、簡単にPythonを実行できる便利なツールです。
✅ インストール不要でブラウザから使える
✅ 無料でGPUが利用可能
✅ Google Driveと連携できる
次回は、pandasを使ったデータ分析の方法を紹介します！🚀
株式会社ONE WEDGE
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