教育

【無料でプログラミングができる】Google Colaboratoryの使い方ガイド

プログラミングのイメージ

プログラミングを始めたばかりの人にとって、学習環境の構築は難しいものですよね。

しかしGoogle Colaboratory(グーグルコラボレイトリー)というサービスを使えば、プログラミングに必要な環境が簡単に整います。

実際にソースコードを書く前の段階でつまずいていては、学習意欲が下がってしまうおそれがあります。プログラミング学習へのモチベーションを維持するためにも、環境構築が素早く完結するGoogle Colaboratoryを使用してみましょう。

しかしプログラミングの経験がなかったり、Webサービスを使い慣れたりしていないと、Google Colaboratoryの使い方も難しく感じるかもしれません。

そこで今回は、Google Colaboratoryの使い方や、使いこなすためのポイントなどについてお伝えしましょう。Google Colaboratoryを使ってみたい、という人はぜひ参考にしてください。

Google Colaboratoryとは

Google Colaboratoryのイメージ

Google Colaboratory(グーグルコラボレイトリー)は、ブラウザ上でPythonの実行環境を利用できるWebサービスです。
「機械学習の教育及び研究の普及」を目的としているため、無償で提供しています。Googleアカウントがあれば、Python学習に用いられるJupyter Notebook(ジュピターノートブック)と同じような実行環境が無料で手に入るのです。

その利便性の高さから、プログラミング初心者はもちろん、プロのエンジニアにも使用されています。

Google Colaboratory

Google Colaboratoryでできること

画面のイメージ

先述していますが、Google Colaboratoryは環境構築に手間がかからないので、プログラミング初心者の学習に最適です。

あらかじめサンプルデータが用意されていたり、公式サポートが充実していたりと、学習を進めやすい環境が整っています。
また学習だけでなく実践的な使い方もできます。例えばデータの分析や集計、Excelの自動操縦などで業務の効率化が可能です。

Google Colaboratoryを使うメリット・デメリット

メリットデメリットのイメージ

Google Colaboratoryを使用するメリットは以下のとおりです。

機械学習に必要な環境が整っている

Google Colaboratoryではプログラミングに必要な環境が最初から構築されています。
Numpy、Pandas、Matplotlab、scikit-learnなどの外部ライブラリが既にインストールされているため、自分で追加する必要はありません。他にどのようなライブラリがあるのかは、コードセルで「!pip list」を実行すると確認できます。

セルの操作方法は後述の「Google Colaboratoryの使い方」及び「実装方法」で説明しています。

無料でGPUを利用できる

Google ColaboratoryではNvidia社の「Tesra K80 GPU」を利用できます。高性能なGPUを使えるという理由からGoogle Colaboratoryを愛用している、という人もいるほどです。

特に機械学習では大量のデータを処理しなければならず、CPUでは処理に時間がかかります。しかしGPUは処理能力が高いため、高負荷な計算であってもCPUより短時間で処理できます。

GPUの使用方法については「Google Colaboratoryをうまく使うポイント」をご覧ください。

スマホやタブレットでも使用できる

Google Colaboratoryはクラウド型サービスのため、オンライン環境があれば利用可能です。スマホやタブレットなどPC以外のデバイスでもアクセスできるので、ちょっとした空き時間に学習を進めることもできます。

またGoogleが提供するサーバー上で動作するので、プログラミング学習のために高性能なPCを用意する必要はありません。

続いてデメリットも紹介します。

長時間使用するとランタイムがリセットされる

Google Colaboratoryでは利用時間によってランタイムのリセットが発生します。これは「90分ルール」や「12時間ルール」と呼ばれるもの。

90分間操作がない、もしくは12時間使用し続けると、ランタイムの接続が解除されてしまいます。

長時間利用する可能性がある場合は注意してください。

Jupyter Notebookと使用感が異なる

Google ColaboratoryはJupyter Notebookを基盤としています。

そのためほとんど同じように使えますが、操作方法などが若干異なります。Jupyter Notebookを利用してきた人にとっては、慣れるまでに時間がかかるかもしれません。

ショートカットキーの設定やセルの基本操作などを覚えてしまえば、問題なく扱えるでしょう。

Google Colaboratoryのインストール方法

インストール不要のイメージ

Google Colaboratoryは、インターネットを介して利用できるクラウド型のWebサービスです。そのためパソコンへのインストールは必要ありません。

公式サイトにアクセスして、Googleアカウントでログインするだけで使用できます。

アカウントをもっていない人は、あらかじめ作成しておきましょう。専用ページで名前やパスワードなどを入力し、必要な手続きをすませれば作成できます。

Google Colaboratoryの使い方

使い方のイメージ

使用する準備が整ったら、実際の使い方を確認していきましょう。具体的な使用方法は以下のとおりです。

新しいノートブックを作成する

まずは新規ノートブックを作成しましょう。Google Colaboratoryでは、最初に作ったノートブックに上書きしながら作業を進めていきます。

ログイン後の画面右下に表示される「PYTHON3の新しいノートブック」をクリックしてください。もしくは左上の「ファイル」から「Python3の新しいノートブック」を選択することで作成可能です。
ファイル名は自動的に「Untitled0.ipynb」と設定されます。変更したい場合は左上のファイル名を選択してください。

データをアップロードする

プログラミング学習を進めていくと、書籍などのサンプルコードを利用することもあるでしょう。Google Colaboratory上にデータファイルをアップロードする方法をご紹介します。

まず画面左にあるファイルアイコンを選択し、メニューを表示させましょう。空白部分にデータファイルをドラッグすれば、アップロードが完了します。
またメニュー左上の「セッションストレージにアップロード」をクリックし、必要なファイルを選択する方法でもアップロードできます。
最初から用意されている「sample_data」内でデータファイルを管理したい場合は、フォルダを右クリックして「アップロード」から必要なファイルを選んでください。

なおアップロードしたファイルは、ランタイムのリセット時に消えてしまいます。削除されても問題ないファイルだけ使用するようにしましょう。学習に必要なファイルは、その都度アップロードが必要です。

Google Colaboratoryの実装方法

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コードの実装方法も確認しておきましょう。Google Colaboratoryでは「コードセル」を使用します。

ノートブック作成後の画面上部にある「+コード」を選択してください。作成されたセルにコードを打ち込んでいきます。

例えば

print("Hello, World!")

と入力してみましょう。セル左側の三角ボタンか「Ctrl+Enter」でコードが実行されます。

「Shift+Enter」を押すと、コードを実行してから次のセルへ移ります。セルの移動には上下キーを、削除には「Ctrl+M+D」を使用します。

Google Colaboratoryをうまく使うポイント

POINTのイメージ

ここではGoogle Colaboratoryをうまく使うポイントを2つご紹介します。

ショートカットキーを覚える

ショートカットを使うことで、ファイルやセルの操作などが効率化されます。よく使用するショートカットキーは早めに覚えてしまいましょう。
画面上部の「ツール」から「キーボードショートカット」へ移ることで、使用できる全てのショートカットを確認できます。

また基本的な操作以外で使用頻度の高いものを以下にまとめましたので、参考にしてみてください。

  • 検索及び置換:Ctrl+H
  • セル内の操作を取り消す:Ctrl+M+Z
  • ショートカットを表示する:Ctrl+M+H
  • 実行を中断する:Ctrl+M+I
  • 上にセルを追加する:Ctrl+M+A
  • 下にセルを追加する:Ctrl+M+B

GPUを使用する

Google Colaboratoryでは高性能なGPUを使用できます。GPUを使えば処理速度が向上するので、ぜひ使ってみましょう。

ただしCPU処理がデフォルトのため、設定の変更が必要です。

画面上部のメニューから「編集」→「ノートブックの設定」を選んでください。もしくは「ランタイム」→「ランタイムのタイプを変更」を選択する方法でも構いません。
「ハードウェアアクセラレータ」の「None」を「GPU」に変更し、「保存」を押します。

これでGPUの設定が完了です。

 

プログラムのイメージ

今回はGoogle Colaboratoryの使い方や、使いこなすためのポイントなどについてお伝えしました。

Google Colaboratoryを上手に使いこなせるようになれば、プログラミングの学習速度を向上させられるでしょう。

IT業界で主流となる言語はすぐに移り変わってしまうため、エンジニアとして働き続けるためには、新しい知識や技術をいかに素早く身に付けられるかが重要です。

スキルをアップデートできないエンジニアは、市場価値も低くなってしまいます。言語の習得には本人の努力が大切ですが、使いやすい学習環境も欠かせません。

今回の記事を参考にGoogle Colaboratoryを使用し、プログラミング学習を効率的に進めましょう。

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