シンプルに学ぶ！Google Colabの基本使い方ガイド

「Pythonを使ってみたいけど、環境構築が難しそう…」

そんなPython初心者の味方が Google Colab（Google Colaboratory） です。ブラウザさえあれば無料で始められ、AIやデータ分析の第一歩を気軽に体験できます。

この記事では、Google Colabの基本から便利な機能、実際の活用方法までを初心者向けに解説します。

Google Colaboratoryとは？基本概念と特徴

Google Colab（略してColab）は、Googleが提供する クラウド上でPythonを実行できるサービス です。
特徴は以下のとおり：

• 無料で使える（有料のPro版もあり）
• ブラウザだけで実行可能（インストール不要）
• GPUやTPUを利用できる（機械学習に便利）
• Googleドライブと連携できる（データ保存も簡単）

初心者でも「Pythonを動かす」体験をすぐにできるのがGoogle Colabの魅力といえますね。

Googleアカウントを使ってColaboratoryにアクセスする方法

1. Googleアカウントにログイン
2. Google Colab公式ページを開く（ブラウザはどれでもいいですが、chromeがいいかな）

3. 下のウインドウが現れるので、左下の「+ノートブックを新規作成」をクリック

4. これだけで、すぐにPythonを書ける環境が新規ウィンドウで立ち上がります。

Colaboratoryのノートブック作成: ステップバイステップガイド

1. Colabにアクセスします。

2. メニューから「ファイル →ドライブの 新しいノートブック」を選択

3. 自動的に「Untitled.ipynb」という名前のノートブックが新規ウインドウで作成されます。

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Google Colabの基本操作

コードセルの使い方と実行方法

• 「+ コード」をクリックしてセルを追加
• 例： print("Hello, Colab!") と入力
• Shift + Enter（またはセル左側にある白丸に黒三角のマーク部分1️⃣をクリック） で実行

結果がすぐに表示され、Pythonの動きを確認できます。

• 1️⃣：実行ボタン
• 2️⃣：実行結果
• 3️⃣：正常終了で緑のチェックマーク

テキストセルでのドキュメンテーションの作成方法

「+ テキスト」をクリックすると、Markdown形式で説明文を入力できます。
例：

# 見出し
これは説明文です。

コードの解説やメモを残せるので、学習効率が上がります。

ファイルのアップロードと読み込みの基本

• 左のサイドバーにある「ファイル」からアップロード可能
• 例：CSVファイルを読み込むとき

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
df.head()

※data.csvの部分を使用するCSVファイルの名称に打ち替えてください。

これでデータ分析の第一歩を踏み出せます。

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Colaboratoryの便利な機能

GPUを利用した機械学習の利点

Colabでは無料でGPUが使えます。

設定方法：

1. ランタイム → ランタイムのタイプを変更 をクリック

2. ハードウェアアクセラレータ →T4 GPUにチェックをいれ、保存をクリック

これでGPUを利用できるようになり、画像処理やAIの学習が格段に速くなります。

GPUが動作しているかを確認するコード

下記コードを実行してください。

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

GPUデバイスが利用可能な場合、/device:GPU:0 のような文字列が返ってきます。

Googleドライブとの連携でデータを管理する方法

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

コードを実行すると、Googleから色々と設定を促されますが、いくつか入力するだけでおわります。
これでGoogleドライブに保存したファイルをColabから直接使えます。

Colaboratoryのリソースの制限と上限について

colabの無料版は、無制限にシステムを利用できるわけではありません。

colab無料版の制限：

• セッションは最大12時間程度
• 長時間アイドル状態だと切断
• GPUの利用に回数制限あり

必要に応じて Colab Pro（有料） を検討すると良いです。

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colabの料金体系

項目	無料（Pay As You Go）	Colab Pro	Colab Pro+
料金体系	従量課金（例：100ユニット＝¥1,179）	月額 ¥1,179	月額 ¥5,767
コンピューティングユニット	必要に応じて購入（有効期限90日）	月100ユニット付与	月500〜600ユニット（期間限定特典あり）
GPU性能	強力なGPUに都度アップグレード	高速GPUにアップグレード	プレミアムGPUに優先的にアクセス
メモリ容量	標準構成	高メモリマシンにアクセス可能	最大メモリマシンに優先アクセス
バックグラウンド実行	×	×	〇（最大24時間）
ブラウザ閉じた後の継続	×	×	〇
契約形式	ユニット都度購入（課金なし）	月額定額制	月額定額制

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実践的な活用法

簡単なプログラムコードを動かしてみる

画面に「Hello,Colab」を表示するだけという非常に簡単なプログラムを動作させてみましょう。
これだけでも「Pythonを動かせる」という体験が得られます。

print("Hello, Colab!")

コードを入力 → Shift + Enterもしくは実行ボタンをクリックで実行します。
結果がすぐに画面に表示されます。コードの下に結果としての「Hello,Colab」が表示されています。

TensorFlowを用いた簡単なプログラム作成

例：足し算のコード

import tensorflow as tf
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
print(a + b)

これだけでTensorFlowの基本に触れられます。

ここで返ってくる答えは単なる「5」ではなく、

tf.Tensor(5, shape=(), dtype=int32)

となります。

• tf.Tensor(5, ...): これは、計算結果が 5 であることを示しています。
• shape=(): これは、このTensorがスカラー、つまり1つの値であることを示しています。
• dtype=int32: これは、このTensorのデータ型が32ビットの整数であることを示しています。

このように、TensorFlowの計算結果は、単純な数字ではなく、Tensorという特殊なデータ構造として返ってきます。Tensorは、TensorFlowで扱うすべてのデータの基本単位であり、Pythonの配列のようなものです。

生成AIを活用したプロジェクト紹介

• テキストから絵を描くAI
• 簡単なチャットボット
• 音楽生成AI

Colabは「AI体験の入り口」として最適です。

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Google Colaboratoryの商用利用

Colaboratoryをビジネスで活用するメリット

クラウド環境でチーム共有が簡単

Colabは完全にクラウド上で動作するため、チームでの共同作業が非常にスムーズです。開発者は、ローカル環境にPythonや必要なライブラリをインストールする手間がありません。Googleドキュメントのように、ノートブックへの共有リンクを発行するだけで、複数のメンバーが同時に同じノートブックを閲覧・編集できます。これにより、最新のコードや分析結果を常にチーム全体で共有でき、開発の効率が大幅に向上します。

初期投資ゼロでAI開発を試せる

AI開発には通常、高性能なコンピュータ（GPU）が必要となり、数十万円以上のコストがかかることがあります。しかし、Colabの無料プランを利用すれば、GPUやTPUといった高価な計算リソースを無料で使うことができます。これにより、新しいAIプロジェクトのアイデアを試したり、データサイエンスの学習を進めたりする際の初期費用を完全にゼロに抑えられます。まずは無料で始めてみて、本格的な開発が必要になったときに有料プランへの移行を検討できるため、リスクを最小限に抑えられます。

ドライブ連携でデータを安全に管理

ColabはGoogleドライブとシームレスに連携できます。これにより、ノートブックやCSV、画像などのデータファイルをGoogleドライブに保存・管理できるため、ローカルPCの容量を気にすることなく、安全にデータを扱うことが可能です。チームメンバー間でのデータ共有もGoogleドライブ上で簡単に行えるため、セキュリティ面でも安心です。また、万が一ノートブックが破損しても、Googleドライブのバージョン履歴機能を使えば、以前の状態に戻すことができます。

商用利用の際の注意点と制限

無料版はリソース保証なし

Google Colabの無料版は、利用できるメモリやGPUの容量、使用時間などに制限があり、これらのリソースが常に保証されているわけではありません。無料版は、多くのユーザーが共有して利用するため、特にピーク時には処理速度が遅くなったり、セッションが突然切断されたりすることがあります。ビジネスで安定した実行環境を求める場合は、有料の「Colab Pro」や「Colab Pro+」の利用を検討する必要があります。

公開ノートブックのライセンス確認が必要

GitHubやColabの公式サイトなどで公開されているノートブックやコードを利用する場合、そのライセンスを確認することが重要です。

多くのノートブックはMITライセンスなど商用利用可能なライセンスで公開されていますが、中には個人的な利用に限定されているものや、特定の条件を満たさないと商用利用できないものもあります。無断で商用利用すると、著作権侵害となるリスクがあります。

機密データの取り扱いは慎重に

ColabはGoogleのクラウド上で動作しますが、セキュリティ対策は利用者が行う必要があります。

特に顧客情報や企業の機密情報など、外部に漏れてはいけないデータを扱う際には、細心の注意が必要です。ノートブックを外部に公開する設定にしていないか、また、Googleドライブに保存されたデータへのアクセス権限が適切に設定されているかなど、情報漏洩を防ぐための対策を講じることが不可欠です。

Google Colabのデメリット：バージョンアップによる非互換性

Google Colabは、Pythonの実行環境やライブラリが常に最新の状態に保たれることがメリットである反面、これがデメリットになることもあります。

ライブラリのバージョンアップによって、昨日まで動いていたコードがエラーになる、あるいは実行速度が遅くなるといった問題が発生する可能性があります。特に、機械学習ライブラリのTensorFlowやPyTorchはアップデートが頻繁に行われるため、コードが最新バージョンに依存しないよう、バージョン管理に注意を払う必要があります。

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よくある質問とトラブルシューティング

Google Colabが使えない時の対処法

• ブラウザを再読み込み
• キャッシュ削除
• 別ブラウザで試す

セッション切断時のデータ保存方法

• Googleドライブに保存する
• ファイル → ドライブにコピーを保存 を選択
• 定期的にノートブックを保存する

初心者が陥りやすいエラーとその解決法

• ModuleNotFoundError → ライブラリをインストール

!pip install ライブラリ名

• インデントエラー → スペースのずれを確認
• ファイルが見つからない → ファイルパスを再確認

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まとめ

Google Colabは、Python初心者が最初に触れる環境として最適です。

• インストール不要で簡単スタート
• 無料でGPUが使える
• Googleドライブと連携可能

まずは「Hello, Colab!」から始めて、少しずつAIやデータ分析の世界を楽しんでみましょう。

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参考情報

• Interface：Google Colabの使い方
• AIsmily：Google colaboratoryの使い方を5つの基本操作でわかりやすく解説
• AI Academy：【初心者向け】無料で始めるGoogle Colab完全ガイド｜基本操作・GPU設定・便利機能まで解説！