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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