Google Colab は初心者から上級者まで広く利用されているクラウドベースの Python 実行環境です。Google アカウントひとつで、今すぐに無料で使うことができます。
＜概要＞
- Google Colab の具体的な始め方、使い方（画像あり）
- ショートカットや機能
- それぞれの料金（+無料版）でできることについて
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目次
Google Colaboratoryとは？
Google Colab（正式名称：Colaboratory） は Google が提供する、Jupyter Notebook をベースにした無料の環境で、以下のような特徴があります：
- ブラウザ上で Python コードを簡単に実行可能。
- 無料で GPU/TPU を利用可能（制限あり）。
- Google Drive との連携でデータの保存や読み込みが可能。
- TensorFlow、Keras、PyTorch など、ディープラーニングの主要ライブラリが利用可能。
- 必要なライブラリは自分で自由にインストールできる。
ブラウザ上で動くので、パソコン一台で手軽にディープラーニングの学習や実験を始められます（自分でGPU等をセットアップするのはかなり面倒です！）。
TPU（Tensor Processing Unit）は、Googleが開発した機械学習専用のアクセラレータです。PyTorchでも使えますが、主にTensorFlowでの高速処理を目的に設計されています。
特別な理由がなければ、情報も豊富でトラブルシューティングも容易なGPUを使う方が開発はスムーズだと思います。
Google Colabの使い方
ノートブックの作り方
Google Colab を使い始める手順は非常に簡単です：
- Google アカウントにログインします。
- Google Colab にアクセスします。
- 「新しいノートブックを作成」をクリックして、新しい実行環境を開きます。
これだけで Python のコードをクラウド上で実行できる環境が整います。画面右上のタイトル（下図：Untitled0.ipynb） をクリックすると、そのままタイトルを変更できます。".ipynb"はノートブックの拡張子です。
セルの作成・実行・削除
下図の黒い細長いボックスが「セル 」で、セル単位でPythonのコードを実行していきます。セルにコードを書き、左側の矢印マークを押すかショートカットのShift + Enter（これはぜひ覚えてください！）で実行でき、出力がある場合はセルの下に表示されます（下図の場合は1+2の結果、3が表示される）。
セルの真ん中付近にカーソルを置くと、「＋コード」「＋テキスト」と表示されます（ノートの左上にもあります）。「＋コード」でセルを追加するとPythonを実行できるセルができ、「＋テキスト」を押すと、メモや説明を書くためのセルが下に追加されます。
タイトルを書きたい場合、セルの最初に「#」をつけて#タイトルと書いて実行します。さらに行頭を「##」「###」とすることでサブセクションへと階層を下げられます。
最後に、一番右のゴミ箱マークを押すと、セルを削除できます（ショートカットはCtrl+M D）。
ライブラリのインストール
Google Colab には多くのライブラリがあらかじめインストールされています：
- NumPy、Pandas、Matplotlib などのデータ分析ライブラリ
- TensorFlow、Keras などの機械学習ライブラリ
- その他、多くの一般的な Python ライブラリ
プロジェクトに応じて追加インストールが必要な場合は、以下のコマンドで簡単にライブラリをインストールできます：
!pip install <ライブラリ名>例えば、最新バージョンの TensorFlow をインストールするには以下のように記述します：
!pip install tensorflowランタイムがリセットされるとインストールしたライブラリは消えるため、必要に応じて再インストールしてください。新しくノートブックを開く場合も同様です。
Geminiによるコードの生成
ColabにはGeminiがデフォルトで使えるようになっています。使い方は以下の通り。
- 画面右上のダイヤのようなアイコンを押す
- 画面下部の「ここにメッセージを入力」に質問、指示を入力してEnter
- 会話形式で指示とそれに対する返答（code）が表示
- コードの右上のボタンで結果を「コピー/セルとして挿入」する
Geminiのウィンドウはステップ１を繰り返すことで複数つくれ、タブで管理されます。下の例では "load mnist data"と指示をしました。
また、セルにコードを書くときにもAIによる”予測変換”が表示されます。これは今書いているコードとその前のコードを下に予測しているものです。行頭に#をつけてこれから何を書くかのコメント（説明）を書いて改行すると、コメントを元にコードが生成されます。例えば"3x2でsubplotsでXXXの結果を表示する"などとコメントを書くと、そのコードをまるまる書いてくれたりします。Tabを押すことでそのまま"予測変換"が補完されます。
Google Colabの設定
GPUの使い方
Colabでは、無料版でもGPUを使えます。ノート上部の「ランタイム」というタブを開き、「ランタイムのタイプを変更」をクリックしたら、「ハードウェア アクセラレータ」の中から「GPU」を選択し、「保存」を押したら完了です。
Mount Google Drive
Google Drive はクラウド上のストレージで、Google アカウントさえあれば無料で15 GBまで使えます。Google Drive をマウントすれば、Google Drive内のデータをノートブックから読み書きできるので、ぜひ活用しましょう。手順は以下の通りです：
- 以下のコードをノートブックに記述して実行します。
- 認証を求められるので、指示に従って認証を完了します。
- これで Google Drive が
/content/driveにマウント (mount) されます。
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')Google Drive 内のデータを読み込む例：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/your_dataset.csv')ここで、/content/drive/MyDriveがGoogle Driveのトップになります。
Google Driveをマウントすれば、大量のトレーニングデータや結果などを保存しておくことができるため、できることが一気に広がります。様々な有料プランが用意されており、最安プランだと月額290円で100 GB使えるようになります。フリーランスで Colab と合わせて使う場合は有料版があると安心です。
料金体系
無料プラン
- 使用可能なハードウェア: GPU/TPU（制限あり）
- 最大連続使用時間: 約12時間
- 標準サイズのメモリ
Colab Pro
- 料金: 約1,179円/月（2025年現在）
- 使用可能なハードウェア: 高速 GPU/TPU
- 最大メモリ搭載マシンが利用可能
Colab Pro+
- 料金: 約5,767円/月（2025年現在）
- 優先的にプレミアムGPUへアップグレード
- ブラウザを閉じても最大24時間稼働
お試しで学習などに使うのであれば、無料プランで十分ですが、もしフリーランスなどで使うのであれば、Colab Proがお値打ちです。
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