Google Colaboratory（グーグルコラボラトリー）

Google Colaboratory（グーグルコラボラトリー）とは、ブラウザ上でPythonのプログラムを書いて実行できる、Googleの無料サービスのことです。略して「Colab（コラボ）」と呼ばれ、機械学習やデータ分析、プログラミングの学習の場として広く使われています。

現実世界に例えると、Colabは手ぶらで通える実験室のようなものです。器具を買いそろえて自宅に並べなくても、扉を開ければ道具一式が用意されていて、その場ですぐ実験に取りかかれます。

準備が要らない

Pythonを自分のパソコンで動かすには、本体の導入や部品の追加、版の食い違いの解消といった手順が必要です。Colabはこれらがすべて済んだ状態で用意されているため、ブラウザを開いた瞬間から書き始められます。学習を始める際の最初の関門を、丸ごと取り払ってくれます。

ノートブックという形式

プログラムと説明を交互に並べられるため、手順を追いながら読める資料としても機能します。

少しずつ試せる

ファイル全体を実行するのではなく、区切られたまとまりごとに動かして結果を確かめられる点が特徴です。データを読み込み、中身を眺め、加工して、図にする。この流れを一歩ずつ進められるため、分析の作業と相性が良いとされています。

高性能な演算装置が使える

Colabの大きな魅力が、本来は高価なGPUなどの演算装置を、無料の範囲で利用できることです。機械学習の学習処理は膨大な計算を伴うため、手元のパソコンでは何時間もかかる作業が、現実的な時間で終わるようになります。

保存と共有

作ったノートブックはGoogleドライブに保存され、リンクを渡すだけで他の人に見せたり、共同で編集したりできます。授業の教材や、分析結果の報告、手順の共有といった用途で重宝されています。

無料ゆえの制限

便利な反面、制約もあります。一定時間が過ぎると接続が切れて処理が止まる、混み合っていると高性能な装置を割り当ててもらえない、といった場面があります。長時間の学習処理を任せきりにするには不向きです。

扱うデータには注意

Googleのサーバー上で動く仕組みであるため、業務上の機密や個人情報を扱う際は、社内の規程に反していないかを確かめる必要があります。学習や試作には手軽ですが、何を持ち込むかは慎重に判断したいところです。

教育の場でよく使われる

受講する人の環境をそろえる必要がないため、大学の講義や社内の研修で採用される例が数多くあります。教える側が用意した一枚を配れば、全員が同じ状態から始められます。うまくいかない原因が環境の違いにあるのか、書き方にあるのかで悩まずに済む点も利点です。

あわせて知っておきたい用語

• Python：
  読み書きしやすく、分析やAIで広く使われる言語です。
• Jupyter Notebook：
  コードと説明を並べて書ける、ノートブック形式の環境です。
• GPU：
  大量の計算を同時に処理できる、演算装置です。
• 機械学習：
  データから規則を見つけ出し、予測や判断に使う技術です。