「Pythonを学びたいけれど、環境構築が難しそう」「AIやデータ分析を試してみたいけど、高性能なパソコンが必要？」と不安を感じている人は多いのではないでしょうか。しかし、Googleが提供する「Google Colaboratory」を使えば、簡単に構築が可能です。
Colabは、ブラウザ上でPythonをそのまま動かせるクラウド型の開発環境で、特別な設定やインストールが不要です。また、無料でGPUやTPUといった高性能な計算資源を利用できるため、AIモデルの学習やデータ解析も自分のパソコンを使わずに実行できます。
そこで本記事では、Google Colaboratoryの概要をはじめ、Pythonとの関係性や無料での使用方法も解説します。
Google Colaboratoryとは？
出典：Google
Google Colaboratoryは、Googleが提供しているクラウド上で使えるJupyter Notebook環境です。パソコンにPythonをインストールしたり、環境構築を行ったりする必要がなく、ブラウザだけでPythonコードを書いて実行できるのが特徴です。
また、ColabではGPUやTPUを使った高速処理にも対応しています。機械学習やディープラーニングなどの重い処理を、無料プランでも利用でき、有料プランにアップグレードすれば長時間・高性能な環境を使うことができます。
Google Colaboratoryは無料で使用できる
Google Colaboratoryは、基本的に無料で利用でき、Googleアカウントさえあれば誰でもすぐにPythonの実行環境にアクセスできます。ただし、無料版の場合は条件もあるため、以下の表を参考に注意しましょう。
| プラン名 | 主な対象者 | コンピューティングユニット | GPU・メモリ性能 | 主な特徴 | 有効期限・課金方式 |
|---|---|---|---|---|---|
| Free（無料） | 学生・初心者・Python学習者向け | なし | 標準GPUメモリも標準レベル | 無料でPython・AI実験可能。Google Driveに保存・共有可。 | 完全無料 |
| Pay As You Go | 必要なときだけ使いたいユーザー向け | 購入分のみ（有効期限90日） | より速いGPU | 毎月の固定支払いなし | 90日間有効。都度購入制。 |
| Colab Pro / Pro for Education | 学生・研究者・ML利用者向け | 100ユニット/月（有効期限90日） | より高速なGPU・大容量メモリ | 高速GPU＋長時間実行が可能 | 月額制 |
| Colab Pro+ | 本格的にAI開発・研究を行うユーザー向け | 500ユニット/月 | プレミアムGPUを優先利用可 | Proの機能＋バックグラウンド実行対応 | 月額制 |
| Colab Enterprise | 企業・研究機関・開発チーム向け | 契約内容に応じてカスタム設定 | 高性能GPU・Vertex AIやBigQueryと統合 | 企業向けノートブックストレージ | Google Cloud経由の契約制 |
無料プランでもGPUやTPUといったハードウェアアクセラレータを利用できるため、自宅のパソコンでは難しい機械学習や深層学習の計算も実行可能です。
ただし無料版には、セッション時間や連続使用上限、利用できるメモリやGPUの種類の制限、リソースの優先度が低いといった制限があります。
以下の記事では、Pythonについて詳しく解説していますのであわせてご覧ください。
Google Colaboratoryの特徴・メリット
ここからはGoogle Colaboratoryの特徴・メリットについて3つ紹介します。
- クラウド上で動作できる
- GPU・TPUが無料利用可能
- Googleツールとの連携が可能
①クラウド上で動作できる
Google Colaboratoryは、インストールやセットアップが不要なクラウド型の開発環境です。従来のPython開発では、パッケージの依存関係やバージョン違いによるトラブルが発生することもありましたが、Google Colaboratoryはそういった心配がありません。
すべての処理はGoogleのサーバー上で実行されるため、ユーザー側はブラウザを開くだけでコードを書いて動かせます。また、パソコンの性能が低くても問題なく、ノートPCやタブレットでも快適にデータ分析やAIの実験が行えるのが魅力です。
②GPU・TPUが無料利用可能
Google Colaboratoryの特徴のひとつが、高性能なGPUやTPUを無料で使えることです。通常、GPUやTPUを個人で導入するには数万円〜の費用がかかりますが、Google ColaboratoryではGoogleのサーバー上にあるリソースを利用できるため、追加コストが不要です。
また、有料プランにアップグレードすれば、より高速なGPUや長時間の実行環境も利用可能です。クラウド上で動作するため、ローカルPCの熱やファン音を気にせず、重い処理を任せられます。
③Googleツールとの連携が可能
Google Colaboratoryは、Google DriveをはじめとするGoogleサービスとの連携機能が充実しています。そのため、ノートブックの保存先をDriveに設定すれば、自動的にバックアップが取られ、別のデバイスでもすぐに続きを編集できます。
また、Googleスプレッドシートのデータを直接読み込んだり、BigQueryに保存された大規模データをPythonで処理したりすることも可能です。つまり「データを集める→分析する→可視化して共有する」という一連の流れを、すべてGoogleのエコシステム内で完結させることができます。
以下の記事では、Googleで使用できるおすすめの生成AIサービスを紹介していますので、あわせてご覧ください。
Google Colaboratoryの使い方4ステップ
ここからは実際にGoogle Colaboratoryの使い方を4つのステップで解説します。
- ノートブックの作成・アクセス
- セルにコードを入力・実行
- ランタイムとハードウェア設定
- データの読み込み・保存
①ノートブックの作成・アクセス
まずはGoogleアカウントでサイトにログインします。画面右下の「新しいノートブック」をクリックすると、真っ白な作業画面が開きます。左上にあるタイトル部分をクリックして、名前を変更しましょう。
なお、ノートブックとは「プログラムを書くノート」のようなもので、ここにコードを書いたり、説明文を挿入したりして、自由に編集できます。
②セルにコードを入力・実行
Colabのノートブックには、「コードセル」と「テキストセル」という2種類のブロックがあります。
| コードセル | Pythonのプログラムを書く場所 |
| テキストセル | メモや説明文を書く場所 |
まずは、下のように簡単なコードを打ち込んでみましょう。
print(np.arange(5))
入力が終わったら、セルの左にある再生ボタンをクリック、または Shift + Enter キーを押して実行します。画面の下に [0 1 2 3 4] と表示されたら成功です。
③ランタイムとハードウェア設定
AIや画像処理のように重たい計算を行うときは、GPUやTPUと呼ばれる高性能な計算装置を使うとスピードが上がります。設定方法は簡単で以下の通りです。
- 画面上部のメニューから「ランタイム→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」の欄で、GPUまたは TPUを選択
- 「保存」をクリックすると設定完了
次にコードを実行すると自動的にGPU／TPUが使われるようになります。重たい処理を試すときは、設定をONにしておきましょう。
④データの読み込み・保存
Google Colaboratoryでは、Google Driveやパソコン内のファイルを扱うこともできます。それぞれの方法を紹介します。
Google Driveを使う場合
Google Driveを使う場合は以下のコードを実行します。
drive.mount(‘/content/drive’)
パソコンから直接アップロードする場合
パソコンから直接アップロードする場合は、以下のコードを実行します。
uploaded = files.upload()
Google Colaboratoryを利用する際の注意点
Google Colaboratoryを利用する際には以下3つの点に注意しましょう。
- 一定時間でセッションが切断される
- GPUやTPUの利用制限がある
- Googleドライブの容量にも注意が必要
①一定時間でセッションが切断される
Google Colaboratoryでは、利用しているノートブックが長時間操作されない場合や連続使用が続く場合、自動的にセッションが終了します。終了する場合の条件は以下の通りです。
- 約90分間操作しない場合
- 連続で12時間以上利用した場合
また、セッションが切断されると実行中の処理や一時データが失われる可能性もあります。そのため、「こまめにノートブックを保存する」「必要なファイルをGoogle Driveにバックアップする」といった対策をしておきましょう。
②GPUやTPUの利用制限がある
Google Colaboratoryでは、GPUやTPUといった高性能な演算リソースを無料で使うことができますが、利用量に明確な上限は公表されていません。Google側のシステム負荷やユーザー状況によって、GPUが一時的に使えなくなることもあります。
例えば以下のケースが挙げられます。
- 大規模な機械学習を長時間実行する
- 頻繁にGPUを使った実験を繰り返す
そのため、長期的な研究や商用利用を想定している場合は、Colab ProやColab Pro+などの有料プラン、あるいはGoogle Cloud Platform上の環境を検討するのがおすすめです。
③Googleドライブの容量にも注意が必要
Colabのノートブックやアップロードしたデータは、自動的にGoogle Driveに保存されます。しかし、無料プランのドライブ容量は15GBまでなので、大量のデータや画像を扱うとすぐに上限に達してしまいます。
そのため、不要なファイルを定期的に削除し、必要に応じてGoogle Oneで容量を追加購入しましょう。特にAI学習用の画像データやモデルファイルはサイズが大きいため、ストレージの空き容量を定期的に確認しておくのがおすすめです。
Google ColaboratoryでAIの構築が可能なセミナー
Google ColaboratoryでAIの構築が可能なセミナーは主に以下の2つです。
- AIエンジニア育成講座
- Python基礎セミナー講習
①AIエンジニア育成講座
AIエンジニア育成講座は、プログラミング未経験からでも短期間でAI構築の基礎と応用を学べる実践型セミナーです。AIの仕組み理解からPythonによる機械学習モデルの実装、TensorFlowを使ったディープラーニング開発まで体系的に習得できます。
受講中はGoogle Colaboratoryを活用し、ブラウザ上でGPUを使いながらAIを実際に動かす体験ができるため、学んだ理論を即実践に移せます。自然言語処理・画像認識・時系列分析などの分野も扱い、現場で通用するAI開発スキルを効率よく身につけられるのが特徴です。
| セミナー名 | AIエンジニア育成講座 |
|---|---|
| 運営元 | GETT Proskill（ゲット プロスキル） |
| 価格(税込) | 41,800円〜 |
| 開催期間 | 2日間 |
| 受講形式 | 対面（東京）・ライブウェビナー・eラーニング |
②Python基礎セミナー講習
Python基礎セミナーは、Pythonの基礎文法からAI応用までを一気に学べる短期集中型の講座です。環境構築から始まり、条件分岐・関数・オブジェクト指向といった基本構文を理解したうえで、データ分析・画像処理・自動化などの実務レベルのスキルを習得します。
Google Colaboratoryを使って実際にPythonコードを実行するため、PC環境を整える手間がなく、誰でもすぐに学習をスタートできる点が魅力です。講義ではscikit-learnを使った機械学習の基礎も扱うため実践的な内容となっています。
| セミナー名 | Python基礎セミナー講習 |
|---|---|
| 運営元 | GETT Proskill（ゲット プロスキル） |
| 価格(税込) | 27,500円〜 |
| 開催期間 | 2日間 |
| 受講形式 | 対面（東京・名古屋・大阪）・ライブウェビナー・eラーニング |
Google Colaboratoryについてのまとめ
Google Colaboratoryは、Pythonを学ぶ人やAI・データ分析に挑戦したい人にとって、手軽で実用的な学習環境といえます。面倒な環境構築をせずにブラウザだけでPythonを実行できるうえ、無料でGPUやTPUといった高性能な計算リソースも使えるため、AI開発環境を誰でも手軽に体験できます。
また、Google Driveやスプレッドシートとの連携により、データの保存・共有・可視化まで一貫して行える点も魅力です。制限はあるものの、初心者から研究者まで幅広く活用できるため、学習コストを抑えながら本格的なAI開発を始める良いツールといえるでしょう。
