あなたはGoogle Colaboratory（グーグル・コラボラトリー）をご存知でしょうか？
機械学習エンジニアの中では一時期話題にもなったCloudIDEです。
すでに機械学習に取り組んでいる人も、これから機械学習を学んでいきたいという人などにオススメです。
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様々な面で苦労を強いられる状況を回避することができます。
もちろん、機械学習でなくても活用の幅はたくさんあります。
本記事では、Google Colaboratory（グーグル・コラボラトリー）のインストール手順から機能説明、実行環境の操作方法について解説します。
YouTube動画の自動文字起こしをGoogle Colaboratoryで実現してまとめた「【google colaboratory】Python実行環境でYoutube動画の自動文字起こし」で紹介してます。
この記事を読み終えた頃には、Google Colabの魅力に気づけるはずです。
また、筆者自身クラウドソーシングサイトであるランサーズにてコンスタントに毎月10万円を稼ぎ、プログラミング業務にて2021年6月に最高報酬額である30万円を突破しました。
年間報酬額も100万円突破するなど、実務的なプログラミングの活用方法や具体的な稼ぎ方について、一定の記事信頼を担保できると思います。
プログラミングは習得することで、本業/副業に十分活かせる武器になると先にお伝えしておきます。
目次
- 1 Google Colaboratory（グーグル・コラボラトリー）とは？
- 2 Google Colab（グーグル・コラボ）のメリット
- 3 Google Colab（グーグル・コラボ）のデメリット
- 4 Google Colaboratory（グーグル・コラボラトリー）のインストール方法
- 5 Google Colaboratory（グーグル・コラボラトリー）の使い方
- 6 Google ColabのPython実行環境で動作させる
- 7 Google Colab（グーグルコラボ）におけるTips
- 8 就職支援実績あり！おすすめオンラインプログラミングスクール
- 9 Pythonロードマップを元に本格的な学習を始めたい人へ
- 10 Python初心者でも実務で活用できる学習内容
- 11 まとめ
Google Colaboratory（グーグル・コラボラトリー）とは？
Google Colaboratory（グーグル・コラボラトリー、あるいは略式の呼称でGoogle Colabと呼ばれる。）とは、教育機関や研究機関において機械学習の普及を目的としたGoogleの研究プロジェクトの一つとなっています。
このGoogle Colabは、Jupyter Notebookを必要最低限の労力とコストで活用することができます。
また、Googleのアカウントさえ持っていれば、ブラウザとインターネットを利用してすぐにでも機械学習プロジェクトを実施することができるサービスです。
さらに、Googleの主要言語にプログラミング言語Pythonが利用されているため、Pythonをメインに利用することができますが、他言語であってもインストールすれば利用することができます。
例えば、最近利用者が増加しているGo言語も環境構築などが可能です。
Google Colab（グーグル・コラボ）のメリット
まずはGoogle Colabのメリットについて解説していきます。
以下の項目がGoogle Colabのメリットとして挙げられます。
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特に、環境構築といった学習コストがかからない点は初心者にとっても魅力的です。
一つ一つ解説していきます。
環境構築がほぼ必要ない
これはGoogle Colaboratoryを利用する上で、とても魅力的なメリットの一つになります。
Google Colabでは、Jupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）をクラウド上で動作させますが、PythonやライブラリであるNumpyなど、機械学習で必要なほぼ全ての環境がすでに構築されています。
そのため、利用する側にとって必要なものはブラウザのみとなるため、すぐにでも機械学習あるいはその他の実行環境を利用することができます。
クラウドIDEのため、高スペックなPCを必要としない
こちらも魅力的だなと感じるのは、高スペックなPCを必要としないばかりか、スマートフォンやタブレットでも簡単に動作させることができます。
そのため、今までPCのみの実行環境しか持てなかった人にとって、Google Colabを利用することでスマホやタブレットによる操作による実行環境を可能としています。
このように、Google Colabを利用することで実行環境の制限も拡げられるということになります。
無料で高機能なGPUをを活用することができる
こちらは、あまり機械学習等に知見がない人にすれば、難しい内容になるかもしれませんが無料で高機能なNvidia社のTesra K80 GPUを利用することができます。
これはGoogle Colabが話題になった一つの理由でもあります。
機械学習では、大規模で膨大なデータ量を利用して高負荷のかかる計算・処理を実行する必要があります。
これを自分自身のPCで行なった場合、処理時間もデータ量などに比例して増加していきます。
そのため、このGoogle ColabのGPUを利用することで時間短縮を実現します。
しかも、無料で利用できるのはとても魅力的です。
ソースコードもクラウド管理のため、共有が非常に簡単
Google ColabはGoogle Drive（グーグル・ドライブ）との連携も行えるため、ソースコードをクラウド管理することができます。
また、Google Colabにて記述したコードは、Google Driveで保存することができるため、チーム内での情報共有に活用することができます。
すでにGoogle Driveを活用したことがある人であれば、Google Colabのノートブックは非常に簡単に共有することができるので、権限管理なども含め安心しながら利用することができます。
Google Colabではテキストにマークダウンが利用できる
こちらも利用者にとっては非常に便利な機能になります。
セルと呼ばれる機能の中に、テキスト、コード、マークダウンといった記述方式を取り入れることができます。
このような仕組みを利用することで、クラウド上でJupyter Notebookと同じ環境を作り出しています。
Google Colab（グーグル・コラボ）のデメリット
次に、Google Colabのデメリットについて解説していきます。
あまりデメリットと呼べるかわかりませんが、筆者としては活用しない理由にはなりませんでした。
以下の項目がGoogle Colabのデメリットとして挙げられます。
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正直、特殊な利用方法や膨大な容量となるデータを扱わない限り、デメリットはないと判断できます。
一つ一つ解説していきます。
データ読み込み等の特殊な処理を要する
今までであれば、ローカルPC上で利用していたデータセットなどを読み込む際、一つ処理を加える必要があります。
Google Drive API、PyDriveのwrapper（ラッパー）などを利用してデータを読み込む必要があります。
ただ、慣れてしまえば難しい処理ではないので１度覚えてしまえば問題はないと思います。
Jupyter Notebookと利用方法が多少異なっている
正直これはデメリットと呼べるかわかりませんが、すでにJupyter Notebookを利用して慣れてしまった人は多少戸惑うかもしれません。
ショートカットキーの設定、セルの追加・削除等の基本的な操作方法に慣れてしまえば問題ないと思います。
新しいサービスに触れたり、新しい操作方法を覚えていくのもエンジニアとして必要な取り組みなので、おそらくデメリットとは言えないですが、念のため違いがあることを記載しておきました。
容量はGoogle Driveに依存するため、15GB以上は課金が必要
こちらもデメリットを挙げるとするならば、Google Driveの容量に依存することでしょうか。
ただ、もともと15GBの容量を無料で利用することができるわけですし、膨大な量をこなすのであれば、別アカウントを作成してドライブの容量を確保したりできると思います。
試すだけであれば、全く支障が出ないレベルだと思います。
Google Colaboratory（グーグル・コラボラトリー）のインストール方法
では早速、Google Colabをインストールしていきましょう。
まずは、あなたが利用しているGoogleアカウントにログインして、Google DriveにてGoogle Colab用の新規フォルダを作成していきます。
あなたのGoogleアカウントにて、マイドライブを選択し、左上部にある新規ボタンをクリックします。
クリックすると、新規フォルダの項目がありますので、そちらをクリックします。
新規フォルダを作成する際は、フォルダ名を入力する必要があります。
ここでは、『colab_001』とフォルダ名を決定し、保存します。（任意のフォルダ名を入力してください。）
新規フォルダクリックし、ディレクトリを変更したのち上部のフォルダ名をクリックすると、『アプリを開く』という項目があります。
カーソルを合わせると『アプリを追加』と表示されるので、そちらをクリックします。
『アプリを追加』という項目をクリックすると、様々なアプリを追加することができるウィンドウが表示されます。
ここでは、検索ボックス内に『Colaboratory』と入力して、Google Colaboratoryを検索結果として表示させています。
こちらのアイコンをクリックしてください。
アイコンをクリックすると、Google Colaboratoryのインストール画面に遷移するので、インストールボタンをクリックしてインストールを開始します。
インストール時は、アカウントによる権限にて開始の有無を尋ねられるので、『続行』のボタンをクリックします。
次に、Google ColaboratoryがGoogle Driveと連携するために接続を行います。
今回は、デフォルトのアプリにするため、チェックした状態で『OK』のボタンをクリックします。
最後に、正常にGoogle Coraboratoryがインストールされれば、インストール画面を終了してください。
ボタンをクリックしてインストールが完了です。
ここまでで、Google Colaboratoryのインストール方法の解説になります。
Google Colaboratory（グーグル・コラボラトリー）の使い方
次に、Google Colaboratoryの使い方について解説していきます。
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これらの各機能を解説します。
はじめに、Google Colaboratoryを利用するためにGoogle Driveからインストールする手順を解説します。
まずは、あなたのGoogleアカウントにログインして、Google Driveを開きます。
また、『新規』ボタンをクリックし、『その他』の項目を選択し、カーソルをGoogle Coraboratoryに合わせクリックします。
すると、Google Coraboratoryの操作画面へ遷移します。
ここでは、python環境を構築して初歩的な『hello World』を出力させていきたいと思います。
そのため、左側上部のファイル名を『hello_world』に変更しています。
それぞれ活用する箇所を赤枠、青枠で囲っています。
まずは、赤枠にある機能を確認していきます。
目次機能
赤枠にあった一番の上の機能は、目次という機能になります。
選択すると、セクションと呼ばれる構成要素が存在します。
この機能を利用して全体構成を取り決めることができます。
セクションを追加すると、このように機能付きテキストボックスが表示されます。
#の後ろにテキストを入力・変更・削除すれば、タイトルを変更することができます。
実際に追加したテキストボックスのタイトルを変更し、内容を記載してみました。
また、テキストボックスの右上にある矢印をクリックすることで、セクションの位置を変更することができます。
コードスニペット機能
次にコードスニペットの機能についてです。
コードスニペットとは、再利用可能なソースコードをまとめた機能になります。
Google Colabでは、標準機能としてコードスニペットがあるため、ニーズが高いと思われるコードが多数存在します。
これを利用することでノートブックへのコード入力を省略することができて便利です。
このように、挿入をクリックするだけで指定したコードをすぐに活用することができます。
コードスニペットから目的のコードを探しておくと開発速度も向上できるはずです。
ファイル機能
次にファイル機能についてです。
文字通り、ファイルに関する機能ですが、アップロード・更新を行うことができ、ドライブと連携することで活用の幅を拡げることができます。
次に上記で添付した画像の青枠にあるコード、テキストについてです。
コード追加機能（コードセル）
次にコード追加機能についてです。
先ほど添付した画像にもコードボックスがありましたが、こちらのコードボックス内にコードを入力することで実行することができます。
『Shift + Enter』で実行することもできます。
また、位置・リンク・コメント・フォント設定・削除等が可能です。
テキスト追加機能（テキストセル）
次にテキスト追加機能についてです。
こちらは、テキスト追加をクリックすることでテキストボックスが追加されます。
左上からタイトル、太文字、イタリック、コード書式設定、リンク、画像挿入、インデント、番号付きインデント、箇条書きインデント、罫線、マークダウンを追加することができます。
また、右上の項目は、位置、リンク、コメント、フォント設定、編集、削除となっています。
Google ColabのPython実行環境で動作させる
本記事では実際にGoogle ColabのPython実行環境でコードを動作させてみます。
今回はGoogle Colaboratoryの使い方における記事なので、『Hello World』の実行を行います。
コードボックスを追加したら、ボックス内にコードを記述しましょう。
print("Hello World")コードを記述したら、左側にある実行ボタンをクリックしてください。
すると、出力コードが実行され、『Hello World』が表示されました。
今後は、このGoogle Coraboratoryを利用することで様々なことができそうです。
ぜひ興味がある人は試してみましょう。
Google Colab（グーグルコラボ）におけるTips
ここでは、Google Colaboratory（グーグルコラボ）の使い方に関するTipsをいくつかご紹介します。
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これらを知っておくと、Google Colaboratoryを便利に活用できます。
ライブラリのインストール方法
ローカルPC上で初期構築する場合は、Pythonのインストールやプログラムに活用したいPythonライブラリを1からインストールしなければなりません。
Google Colabでは、機械学習やAIに関するライブラリが事前に用意されているのが特徴の一つです。
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計算処理やデータ解析、AIプログラムに重宝されるライブラリが実装されています。
しかし、他に追加したいライブラリがあった場合でも、Google Colabでは簡単にインストールできます。
一例として、ブラウザ自動化などで利用される『Selenium』をインストールしてみます。
以下のコードを実行することで、ライブラリをインストールできます。
pip install selenium
次に、インストールしたライブラリであるseleniumが利用できるか確認します。
以下のコードを実行することで、ライブラリ一覧を確認できます。
!pip freeze
ライブラリ一覧の中にseleniumが追加されているのが確認できると思います。
上記の画像のように、非常に簡単な方法でインストールできます。
作業効率を高めるコーディング方法
Google Colabでは、作業を効率化するコーディングとして以下の2つの機能があります。
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これらを活用することで、コーディング時の作業効率化を実現します。
補完機能の例として、『 i 』を入力してみます。
上記の画像のように、『 i 』に続く文字列候補が表示されます。
コードの記述方式に迷うことが少なくなるメリットがあります。
次に、引数について確認してみます。
例として、ライブラリであるpandasをインポートし、pandasのメソッドであるDataFrame()を入力します。
上記のように、カーソルを合わせるとメソッドに利用できる引数（パラメータ）を確認できます。
引数の順番や利用できる引数が確認できるので、非常に便利な機能です。
GPUの利用方法
Google Colabは教育/研究プロジェクトの一環として開発されたサービスであるため、機械学習やディープラーニングにも活用できます。
そして、膨大なデータを扱う場合に大量データ処理を得意とするGPUを利用できます。
Google Colabでは、GPUを無料で活用できるのが特徴です。
上記のタブにある『ランタイム』を選択し、『ランタイムのタイプを変更』をクリックします。
ポップアップ画面として表示される『ハードウェア アクセラレータ』の選択から『GPU』を選択します。
右下にある『保存』をクリックすれば設定完了です。
ノートブックの共有方法
Google Colabは、作成した〇〇.ipynb（ノートブック）を共有することができます。
作成したプログラムの共有や他者からのコードレビューを受けることができ、Google Colab内でペアプロや共同作業が実現できます。
ノートブックを開いている画面右上部に『共有』をクリックします。
クリック後、ポップアップ画面にて『ユーザーやグループと共有』と『リンクを取得』が表示されます。
個別ユーザーやグループ単位などで追加したい場合は、『ユーザーやグループと共有』で招待したいメールアドレスを入力して『完了』をクリックします。
閲覧権限などで制限を持たせず共有したい場合は、『リンクを取得』の右横にある『リンクをコピー』をクリックし、共有相手にリンクを渡せばノートブックを共有できます。
就職支援実績あり！おすすめオンラインプログラミングスクール
独学でプログラミング学習の限界を感じている人におすすめのオンラインプログラミングスクールをご紹介します。
ただし、注意する点として『スクールの質が高い＝あなたに最適なスクール』には必ずしもならないため、必ずカウンセリングを受けてください。
カウンセリングを受けないで決めてしまうとお金を無駄にする可能性があります。
| スクール名 | 最短受講期間 | 料金（税込） | スクールの概要 |
|---|---|---|---|
| TechAcademy | 4週間プラン（1ヶ月/コース） | 174,900円/コース | オンライン学習サービス1週間の無料体験可能／Python・AI・データサイエンスコースなど複数コース受講のセット割引プランあり |
| CodeCamp | 2ヶ月 | 198,000円 | マンツーマンでPythonを学べ、レッスン対応時間が長く、早朝・深夜の時間帯もオンラインで受講可能／無料カウンセリングあり |
TechAcademy（テックアカデミー）
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さらにメンタリング/チャットでの質問対応状況など、オンライン学習サービスを確認できる1週間の無料体験がおすすめです。
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CodeCamp（コードキャンプ）は、現役エンジニア講師のマンツーマンレッスンによる丁寧な指導が人気/評判のオンラインプログラミングスクールです。
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そのため、仕事・学業をしながら受講しやすい点がおすすめと口コミで評価されています。
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あなたの考えるエンジニア像のゴールに合わせたオンラインプログラミングスクールが選べる情報も公開しているので、一度読んでみてください。
Python初心者でも実務で活用できる学習内容
これからPythonを始めたい、あるいはすでに学習を始めているPython初心者にとって学習ロードマップで迷っている人も少なくありません。
Pythonの基礎知識を蓄えながら、Python初心者でも作れるものは以下になります。
改めて各学習内容を言語化すると、以下の内容になります。
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パッケージ化されているライブラリと簡易的なスクリプトファイルのみで実現できる学習内容であるため、Python初心者におすすめです。
目的別に分類しましたが、Pythonにおける学習内容を詳しく知りたい人は「【認定ランサー】Python初心者が作れるものを目的別に学習方法解説！」で解説します。
まとめ
いかがでしたでしょうか？
ここまでで、Google Coraboratory（グーグル・コラボラトリー）のメリット・デメリット、Google Colabのインストール方法、Google Colabの使い方とPython実行環境について解説してきました。
実際にGoogleも教育機関・研究機関に活用してもらうための研究プロジェクトとしてこのGoogle Colaboratoryというサービスを提供しています。
今後、一般的な利用者も考えられる項目は以下のものかなと思っています。
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この２点で大きく貢献しそうな気がしています。
プログラミング教育の普及については、プログラミング学習の初期段階でつまずいてしまう初期構築や言語インストールなどのハードルを無くしてくれている点が大きそうです。
また、PC・スマホ・タブレットなど、ブラウザとインターネットさえあれば実行可能な状態となるため、環境に左右されない学習環境構築が行えそうです。
筆者もブログを活用して記事を作成し、コード等の貼り付けを行ってプログラミング（特にPython）に取り組んでもらえるよう執筆していますが、このGoogle Colaboratoryを利用することで、よりスムーズに試してもらえる環境を提供できることが分かったので、活用していきたいと思います。
今後もGoogle Colaboratory（グーグル・コラボラトリー）を利用して記事を作成していきたいと思います。
