この記事では、プログラミング未経験の方がPythonを使って機械学習やAIを始めるなら、Google Colaboratory（Google Colab）がおすすめという内容を紹介します。
なお、すでにプログラミング経験がある方や、本格的な開発環境を構築したい方には、必ずしもGoogle Colabが最適とは限りません。
はじめに
「機械学習をやってみたい」
そんなことを考えたことがある人はいるのではないでしょうか。
最近では、機械学習やAIという言葉をよく見かけるようになりました。
例えば、
- 患者データを使った予測モデル
- 画像認識を利用した診断補助
- 機械学習を利用した市場調査
など、分野に限らず機械学習が利用されるようになっています。
このような機械学習のモデルは、Pythonというプログラミング言語で作成されていることがほとんどです。
Pythonはディープラーニングや機械学習用のライブラリ（エクセルのアドインのようなもの。必要な機能のために入れるオプションのプログラムのこと）が充実しており、簡単に機械学習やディープラーニングの機能を実行することが出来ます。
また、Pythonはデータの整理や統計解析、グラフ作成、さらには日々の事務作業の自動化などにも利用できます。
そして何より、Pythonの利用は無料です。
「ちょっと興味がある」という段階でも、気軽に始めることができます。
とはいえ、ここで一つ問題があります。
「じゃあ、そのPythonを始めるにはどうしたらいいの？」
これが、プログラミング未経験者にとって最初の壁になります。
この記事では、そんな方に向けて、私がおすすめしたい方法の一つであるGoogle Colaboratory（Google Colab）を紹介します。
Pythonを始める前に知っておきたいこと
今、Pythonをはじめとしたプログラミングは非常に始めやすくなっています。
やったことがない人にとって、プログラミングは難しいイメージがあるかもしれません。
以前はかなりの勉強が必要でしたが、現在はChatGPT・Gemini・ClaudeなどのAIにより敷居が大きく下がっています。
シンプルな機械学習コードであれば、AIを使って簡単に作成・実行できてしまいます。
Pythonを始めるには様々な方法がある
一言で「Pythonを始める」と言っても、実はいくつかの方法があります。
イメージとしては、
「料理をどこでするか？」
に近いかもしれません。
どこで料理しても包丁やまな板を使うことはできますが、設備や準備の手間は違います。自宅の台所ならつまみをひねるだけで火が付きますが、キャンプ場なら炭と着火剤で火を起こさなければなりません。
Pythonも同じです。
Pythonという「言語」そのものは同じでも、どこで、どのような環境で実行するかによって使い勝手と手間が変わります。
ここでは、初心者が目にすることの多い環境を簡単に紹介します。
パソコンにインストールしたPythonを直接使う
まずは、自分のパソコンにPythonをインストールして直接使う方法です。
コマンドプロンプト（パソコンでたまに表示される黒い画面です）からPythonを呼び出して使います。こんな画面になります。
いかにも難しそうですね。
この使い方は便利な補助機能がほとんどありません。
後で述べる環境構築も全部手動なので初心者にはお勧めできません。
VS Codeなどの開発環境を使う
もう少し本格的にプログラミングをするなら、Visual Studio Code（VS Code）のような開発環境を利用する方法があります。
このような画面になります。
複数のプログラムを作ったり、コードを管理したりする場合には非常に便利です。
私自身も、このような環境を利用しています。
ただし、プログラミング未経験者が最初に使う環境としては、少しハードルがあります。
俗に「パスを通す」と言われる事前準備が必要になります。また、機械学習に必要なライブラリをすべて自分でインストールする必要があり、GPUを使うときもクリック一つで使用可能とはいきません。
使うための準備で疲れてしまいます。
まずはPythonを触ってみたいという段階なら、もっと簡単な方法があります。
Anacondaを使う
Pythonの環境として、以前からよく知られているのがAnacondaです。ChatGPTなどのAIにお勧めを聞くと、名前が挙がることがあります。（以下のものはChatGPTのログ/2026年8月現在）
データ分析や機械学習に必要なライブラリをまとめて扱いやすくしてくれるため、以前はPython初心者にもよくおすすめされていました。
ただし、注意しておきたい点もあります。
2020年に商用利用（従業員200名以上の組織）が有償化されました。個人利用であれば引き続き無料ですが、大きめの医療法人や企業などの組織で使う場合は、商用ライセンスが必要になるケースもあるため注意が必要です。
現在ではPythonの環境を構築する方法も多様化しています。そのため、これからPythonを始める人が必ずAnacondaを選ぶ必要はないでしょう。
私自身の失敗談
実は私自身、この記事を書こうと思ったきっかけの一つが、こんな失敗経験でした。プログラミングをやり始めたころの話です。
AIに言われるままにPythonをインストールしていたら、いつの間にかパソコンの中にPythonが5つも存在していました。
- Anacondaのpython
- 素のPython（インストーラーから直接）
- VS Codeで入れたPython
- 仮想環境を作ろうとして失敗したPython
- 画像生成AIをインストールした際についてきたPython
余計にディスク容量を使うだけでなく、データを処理するPythonを選ぶときにどれが「正しいPython」なのか分からなくなります。想定していたPythonが使われておらず、バージョン違いのエラーに長時間悩まされたこともありました。
初心者ほど、こうした「見えない複雑さ」に足を取られやすいものです。だからこそ、環境をシンプルに保てる方法から始めることが大切だと感じています。
そこでGoogle Colaboratory
ここまでいくつかの方法を紹介しました。
では、プログラミング初心者の方がPythonを始めるなら、何を使えばいいのでしょうか。
そこで私がおすすめしたいのが、
Google Colaboratory
です。こんな画面です。
Google Colabは、Microsoft Edge やGoogle Chromeなどのブラウザ上でPythonを実行できるサービスです。
つまり、
自分のパソコンにPythonをインストールしなくても、ブラウザを開くだけでPythonを使うことができます。
これが初心者にとって非常に大きなメリットです。
環境構築をほとんどせずにすむ
Pythonを始めるときの大きな壁が「環境構築」です。
Colabなら、この部分をかなり省略できます。
基本的にはGoogle Colabを開いて、コードを入力して実行するだけで済みます。
コードをコピーして実行しやすい
Colabのもう一つのメリットは、コードを実行するまでのハードルが低いことです。
同じPythonのコードでもライブラリのバージョンがあっていないと動かないということがよく起こります。
しかし、Colabを想定して書かれたコードであれば、初心者でも比較的簡単に試すことができます。
GPUも利用できる
Colabでは、GPU（Graphics Processing Unit）を利用することもできます。
GPUはもともと画像処理などに使われる装置ですが、機械学習、特にディープラーニングの計算を高速化するためにも利用されます。
Colabでは、制限はあるもののGPUを利用した機械学習を体験できます。
これは、これから機械学習を勉強したい人にとって非常に魅力的です。
google ドライブと連携しやすい
簡単な手順で、googleドライブと連携させることが出来ます。
Google colaboratoryで作成したファイルを一度保存すれば、通常のファイルと同様に扱うこともできます。
デメリットもある
もちろん、Colabにもデメリットがあります。
例えば、
- 実行時間などに制限がある
- クラウド上で計算するため、処理内容によってはレスポンスが遅く感じる
- セッションが終了すると、作業中の変数やファイルが消えてしまうことがある
- インターネットでクラウドにデータが送信されるため、個人情報は扱いにくい。
といった点です。
特に医療データや顧客データを扱うときには、クラウド処理であることがネックになります。
Colabはすべての用途に最適な環境ではありません。
しかし、「まずPythonを始めてみたい」という段階では、非常に便利な選択肢だと思います。
Kaggle Notebooksという選択肢もある
Colabと似たサービスとして、Kaggle Notebooksもあります。
→kaggle公式ページのリンク
Kaggleは、機械学習のコンペティションやデータセットの共有などで有名なサービスです。
Colabと同じように、基本的には自分のパソコンにPythonの環境を構築せずにコードを実行できます。
特に機械学習を勉強したい人にとっては、Kaggleには大量のデータセットや他のユーザーが公開したNotebookがあることが魅力です。
そのため、
Pythonを初めて触る → Google Colab
機械学習・データ分析を本格的に勉強する → ColabまたはKaggle
という使い分けもできます。
各環境まとめ
ここまで紹介した環境を簡単に整理すると、次のようになります。
個人的には、次のように考えると分かりやすいと思います。
・Pythonを初めて触る
→ Google Colab
・機械学習・データ分析を勉強する
→ Google ColabまたはKaggle
・個人情報を扱う。本格的にプログラムを開発する
→ ローカル環境＋VS Code
最初から「本格的な開発環境」を作る必要はありません。
まずはすぐに始められるGoogle ColaboratoryでPythonを体験し、
「もっとやってみたい」
と思った段階で、本格的な環境に移るのが良いかと思います。
【著者について】
理学療法士（回復期リハビリ病棟 12年以上）
統計検定2級・Python 3エンジニア認定（データ分析）取得。
臨床現場でのデータ活用を目的に統計・機械学習を独学。
FIM退院予測モデルを個人で設計・実装（スタッキングアンサンブル＋SHAP）。
強化学習（MuJoCo/Walker2d）や高位頸髄損傷患者向けデバイスの
自作など、臨床課題を技術で解くことに関心を持つ。
医療職向けに統計・データサイエンスをわかりやすく解説するブログ
「Curiosity Creates」を運営中。
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