Google Colaboratoryとは？基礎知識と使い方やメリット・デメリットをわかりやすく解説

2024.01.31

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Google Colaboratoryは、Googleアカウントを作成するだけでPythonによる開発ができるとても便利なサービスです。

さらに、PythonのライブラリやGPUも使えるので、PythonでAIなどの開発を行う場合は活用してみることをおすすめします。

今回は、Google Colaboratoryの基礎知識と使い方やメリット・デメリットについてわかりやすく解説します。

Google Colaboratoryとは？

Google Colaboratoryとは、Googleが提供しているPython開発環境を使えるサービスのことです。

クラウド型で誰でも簡単に利用することができ、PythonのライブラリやGPUなども使うことができるので、機械学習やディープラーニングに効果的です。

さらに、PythonやAI開発初心者から研究者まで幅広いユーザーに利用されているので、利便性や機能性は十分に保証されています。

これからPythonやAI研究・開発などを行おうと考えている方は、Google Colaboratoryを利用してみてください。

Pythonでおすすめのフレームワーク

Google Colaboratoryは、誰でも簡単にPythonの開発環境やフレームワークを利用できるサービスです。

ただ、初めてPythonを扱う方や初心者の場合、どのフレームワークが効果的なのかわからない場合もあります。

豊富に存在するPythonのフレームワークの中でも、おすすめのフレームワークは主に以下のものがあります。

Django：Web開発に必要な機能が備わっているフルスタックのフレームワーク
TensorFlow：機械学習に効果的なフレーワーク
Tornado：小規模のWebアプリケーション開発向けのフレームワーク
FastAPI：少ないコード量で高速な開発ができるフレームワーク
Flask：最低限の機能を搭載したフレームワークでカスタマイズ性が高い
Streamlit：データサイエンス分野のWeb開発向けのフレームワーク
Bottle：Webアプリケーション開発向けのフレームワーク

これからGoogle Colaboratoryを利用する方は、以上のPythonのフレームワークを活用してみることをおすすめします。

Google Colaboratoryと機械学習との違い

機械学習とは、AIにデータを与えてそのデータを元に学習して、結果を最大化させるための手法のことです。

この機械学習には、PythonのインストールやAI開発に必要なフレームワークの用意、ニューラルネットワークを効果的に働かせるためのGPUなどの用意が必要になります。

しかし、Google Colaboratoryでは、すでにPythonの開発環境やフレームワークが用意されており、GPUも無料で利用することが可能です。

そのため、機械学習を1から行う必要がなく初心者でもAI開発がスムーズに行えます。

Google Colaboratoryの使い方

Google Colaboratoryは、

Googleアカウントを作成する

Google Colaboratoryを利用するためには、最初にGoogleアカウントを作成する必要があります。

多くの方が、Googleアカウントを持っていると思いますが、持っていない方は最初にGoogleアカウントを作成しておきましょう。

Googleアカウントは、Googleの公式サイトからメールアドレスやパスワード設定を行うことで誰でも簡単に作成可能です。

そのため、Googleアカウント作成にほとんど手間がかかることがありません。

ノートブックを作成する

Googleアカウントの作成が完了したら、続いてノートブックを作成します。

Google Colaboratoryの公式サイトにアクセスすると、「ノートブックを開く」というページが表示されます。

そこで、画面左下の「ノートブックを作成」というボタンをクリックすることで、ノートブックが作成可能です。

ボタンをクリックすると、自動でノートブックが作成され作業用ページに移動します。

このノートブックは、インターネット環境が整っていれば自動的に変更が保存されるので、1度作成すればほとんど修正する必要がありません。

GPUの設定

GPUの設定もGoogle Colaboratoryの公式サイトのトップページから行います。

Google Colaboratoryのトップページの画面左上「ランタイム」を選択して、「ランタイムのタイプを変更」をクリックします。

すると、ランタイムのタイプが選択できるページが表示されるので、そこでハードウェアアクセラレーターをGPUに変更したら完了です。

また、この時に表示される「A100 GPU」「V100 GPU」とは、CPUとの相対速度を表しており「A100 GPU」の方が「V100 GPU」よりも高速でメモリも多いです。

Google Colaboratoryのメリット

Google Colaboratoryは、機械学習やディープラーニングに必要な準備をほとんど省いてスムーズに行えます。

さらに、Pythonの開発環境やフレームワーク、GPUなども使えるので、とても便利なサービスです。

ここでは、そんなGoogle Colaboratoryのメリットについて解説します。

Pythonの環境構築が必要ない

Google Colaboratoryの1つ目のメリットはPythonの環境構築が必要ないことです。

Google Colaboratoryは、Googleアカウントがあれば誰でも無料でPythonをブラウザ上で利用できます。

さらに、機械学習やディープラーニングに必要なフレームワークを豊富に利用することも可能です。

Pythonなどのプログラミング言語を扱う上でその言語で開発を行うために必要な開発環境の構築は手間がかかります。

初心者の中には、この環境構築で挫折してしまい開発を諦めてしまうケースも少なくありません。

ただ、Google Colaboratoryを使えば誰でも無料で簡単にPythonを扱えます。

GPUを無料で利用できる

Google Colaboratoryは、GPUを無料で利用することも可能です。

GPUとは、コンピュータ内の大量の計算を処理するハードウェアのことです。

このGPUは並列処理ができ、ビッグデータの分析、機械学習に適しているので、AI開発では欠かせません。

従来の開発では開発者が自分でGPUを用意する必要があるので、さまざまなコストがかかります。

Google Colaboratoryでは、用意しなくても最初から利用できるので、とても便利です。

ただ、1回あたり12時間という制限があることを理解しておきましょう。

TPUを無料で利用できる

TPUとは、Pythonのフレームワークである「Tensorlow」に最適化された専用のハードウェアアクセラレータのことです。

このTPUもGPUと同様に、機械学習やディープラーニングに欠かせないものの1つです。

このTPUも開発者が用意する必要があり、利用料も発生しますが、Google Colaboratoryでは無料になっています。

そのため、低コストで効率的なAI開発が可能です。

共有やダウンロードが簡単にできる

Google Colaboratoryは、Googleサービスの1つなので、Googleドライブの共有機能を使えば簡単に共有ができます。

さらに、Google Colaboratoryで作成したノートブックはJjupiterノートブック形式で活用することができます。

本来ならPythonで記述したソースコードを共有するためには、メールで添付して送信する作業が必要です。

そのため、とても効率的で利便性が高いです。

実行結果がすぐに確認できる

Google Colaboratoryは、実行結果がすぐに確認できると言うメリットもあります。

開発を行うノートブックには、コードセルとテキストセルの2つの記述欄があり、コードセルに記述したコードは実行ボタンを押すだけですぐに結果の確認が可能です。

そのため、記述したコードのエラーやミスをすぐに修正して再度実行でき、正しいコードの記述をスムーズに行えます。

テキストメモができる

ノートブックにあるテキストセルでは、テキストメモを記述できます。

テキストセルに記述した内容は、プログラムには反映されないので、メモやチームで共有したい内容などを自由に記述できます。

このテキストセルを活用することで、後から確認したいことやバグの早期発見が可能です。

そのため、Google Colaboratoryで開発を行う際は、このテキストセルを活用してみることをおすすめします。

Google Colaboratoryのデメリット

Google Colaboratoryには、さまざまなメリットがあるので、これからPythonや機械学習などを行う方には、とても効果的なサービスです。

しかし、Google Colaboratoryにもいくつかデメリットが存在します。

ここでは、Google Colaboratoryのデメリットについて解説します。

タイムアウトによって仮想マシンがリセットされる

プログラミングにおけるタイムアウトとは、処理時間が不確定もしくは予測不能な状態の時にその処理を自動的に打ち切って中止することです。

Google Colaboratoryはリソースに上限があるので、タイムアウトを迎えることがあります。

タイムアウトを迎えると仮想マシンがリセットされてしまうので、注意が必要です。

ただ、ノートブックの保存は可能なので過度な心配は必要ありません。

リソースの上限は未確定

Google Colaboratoryのリソースの上限は未確定です。

GoogleはGoogle Colaboratoryの明確なリソースを公開していないので、想定よりも早くタイムアウトを迎えてしまう可能性があります。

そのため、リソースの上限が心配な方は有料プランを利用してリソースの制限を緩和させることをおすすめします。

Google ColaboratoryのGPUガチャとは？

Google ColaboratoryはGPUが無料で使えるというメリットがありますが、割り当てられるGPUは基本的にランダムです。

以上のことをGoogle Colaboratoryを利用する方たちから「Google ColaboratoryのGPUガチャ」と呼ばれています。

割り当てられるGPUによって計算能力は異なるので、ガチャによっては高性能になる可能性もあります。

ただ、割り当てられるGPUは「nvidia-smi」で確認できるので、気になる方は確認してみることをおすすめします。

まとめ

Google Colaboratoryは、Pythonの開発環境やPythonのフレームワーク、GPUやTPUを無料で利用することが可能です。

さらに、Googleアカウントがあれば誰でも気軽に利用できるので、初心者から研究者まで幅広いユーザーにとって、とても利便性の高いサービスになります。

ただ、いくつかデメリットもあるので、これからGoogle Colaboratoryを利用する方は、理解した上で活用しましょう。

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