1．はじめに：なぜPythonを使うのか？
AI開発をするなら、まずは Pythonの環境を構築することが必須 です！
Pythonは、以下の理由でAI開発に最適な言語とされています。
✅ シンプルで初心者でも学びやすい（英語のような直感的な文法）
✅ AI・機械学習ライブラリが豊富（TensorFlow, PyTorch, OpenCVなど）
✅ データ処理に強い（NumPy, pandas, scikit-learn など）
✅ GoogleやMicrosoftなどの企業でも採用されている
Pythonが出来るようになることはAIを学習するしないに関わらず、ためになりそうですね！
本記事では、AI開発のためのPython環境をゼロから構築する方法 を解説します！
Windows・Macの両方に対応しているので、自分の環境に合わせて進めてください！ 😊
2. Python環境を構築する方法（3つの選択肢）
Pythonの環境を整える方法はいくつかありますが、用途に応じて選びましょう！
| 方法 | 特徴 | おすすめ度 |
|---|---|---|
| ① Anaconda（推奨） | AI・データ分析向けのPython環境を一括インストール | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| ② 通常のPythonインストール | 最もシンプルな方法（公式サイトからダウンロード） | ⭐⭐⭐ |
| ③ Google Colab（クラウド環境） | インストール不要・無料でGPUを使える | ⭐⭐⭐⭐ |
💡 初心者には「① Anaconda」が圧倒的におすすめということで本記事は①で進めていきたいと思います！
👉ちなみに「③ Google Colab」は、インストール不要で試せるので、環境構築が難しい場合に便利！
3. 方法①：Anacondaを使ってPythonをインストール（おすすめ！）
Anaconda（アナコンダ）を使うと、Python本体 + AI開発に必要なライブラリ（NumPy, pandas, TensorFlowなど） をまとめてインストールできます！
✅ メリット
- 必要なライブラリが最初から入っている
- 環境管理が簡単（仮想環境も作れる）
- Jupyter Notebook（コードを可視化できるツール）が使える
ライブラリというのは日本語にすると「図書館」という意味ですね！
プログラミング的には、再利用できるコードらしいです！
実際に使わないとイメージしにくいですが、先にいけば分かりそうですね！
🔹 インストール手順（Windows / Mac 共通）
- Anaconda公式サイト にアクセス
- 「Download」ボタンをクリック（Windows または Mac用を選択）
- ダウンロードしたインストーラーを実行し、画面の指示に従ってインストール（詳細は下記をご参照
- ）
- 「Anaconda Navigator」を開く（スタートメニューまたはアプリケーションから）
- 「Jupyter Notebook」を起動して動作確認！
インストール画面です。ラジオボタン✅の項目「Just Me」と「All Users」では、
前者が個人で開発する場合、後者が他人と開発する場合で✅をしてください！
この後に出てくる4つのチェックボックス（スクショ取り忘れました🙇）については以下の特徴があるそうなので、それに合わせて✅するようにしてください（後から変更できるようです！）
- 「Add Anaconda3 to my PATH environment variable」
これをチェックすると、Windows の環境変数PATHに Anaconda のパスが追記され、コマンドプロンプト(cmd)などでpythonコマンドを実行したときに Anaconda の Python が優先して呼び出されるようになります。
注意⚠：すでに別のpythonをインストールされている場合、競合、衝突が起こる場合があるそうです。 - 「Register Anaconda3 as the system Python 3.x」
これをチェックすると、Windows が「.py」ファイルの関連付け（ダブルクリック時に開く Python）や、pythonコマンドで呼び出されるバージョンとして Anaconda の Python を使うように設定します。
注意⚠：すでに別のpythonをインストールされている場合、競合、衝突が起こる場合があるそうです。 - 「Create shortcuts」
インストール後、スタートメニューから Anaconda Navigator や Anaconda Prompt などを直接起動したい場合に便利です。 - 「clear the package cache upon completion」
インストール後に、ダウンロードされたパッケージファイルを削除し、キャッシュを空にします。
ということで私は他のpythonをインストールしていないので、全て✅しました。
ご自身の状況を確認の上、✅をしてみて下さい！
🔹 動作確認（Jupyter NotebookでPythonを実行）
- Anaconda Navigatorを開く
- 「Jupyter Notebook」をクリック（ブラウザが開く）
- 「New」→「Python 3」を選択し、以下のコードを入力pythonコピーする編集する
print("Hello, Python!") - 「Shift + Enter」を押して実行！
👉 「Hello, Python!」と表示されれば、環境構築成功！ 🎉
1～3までの操作画面です！
print("任意の文字")“”の中身がprint（出力）されるんですね！実行は画像のRunボタンかShiht+Enterでできます！
6. まとめ＆次のステップ：Pythonの基本文法を学ぼう！
今回は環境構築pythonのインストールと簡単な文字の出力を試して見ました！
✅ Pythonの環境構築ができたら、次は「基本文法」を学ぶ！
✅ 次回の記事では、「変数・データ型・条件分岐・ループ」などを解説！
📌 【次回】予備知識編3：「Pythonの基本を学ぼう！」 🚀✨
記事に誤りや誤解を生む表現など不適切な文面・資料がございましたら教えていただけると幸いです。
最後に本記事を書くに当たって参考にしたURLです。
Anaconda公式サイト:
https://www.anaconda.com/
Python公式サイト
https://www.python.org/
Google Colab公式サイト
https://colab.research.google.com/
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