「AIを学ぶ前に知っておくべきITの基礎~環境構築Python【予備知識編2】」

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⭐⭐⭐⭐
おすすめ度はChatGPT4oによる評価です!

💡 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)

  1. Anaconda公式サイト にアクセス
  2. 「Download」ボタンをクリック(Windows または Mac用を選択)
  3. 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
  4. 「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)
  5. 「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」「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)

  1. Anaconda Navigatorを開く
  2. 「Jupyter Notebook」をクリック(ブラウザが開く)
  3. 「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!")
  4. 「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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