Jupyter Notebookのインストール方法｜初心者向けにOS別で完全解説

2024年2月3日2025年12月20日

この記事は 2 分で読めます。

概要

Pythonを用いたデータ解析や機械学習に欠かせないJupyter Notebookのインストール手順を解説します。Anacondaを活用し、初心者でも簡単に設定できる方法を丁寧に紹介します。

管理人

本記事の読者層は以下の方を想定しています。

本記事の読者層

データ分析を手軽に始めたい初心者
Jupyter Notebookを使った効率的なワークフローを目指す人
Python活用の幅を広げたいプログラマー

Jupyter Notebookとは？

なぜ多くの人に選ばれているのか？

Jupyter Notebookは、コードを書く・実行する・結果を確認するという一連の作業を、ひとつの画面で完結できる対話型の開発環境です。
プログラムコードだけでなく、説明文・数式・グラフを同じドキュメント内にまとめられるため、「考えながら試す」作業に非常に強いという特徴があります。

特にPythonを使ったデータ分析や機械学習では、

「コードを書いて → 実行して → 結果を見て → 仮説を修正する」

という試行錯誤の繰り返しが重要になります。Jupyter Notebookは、この思考プロセスを最短距離で回せるツールです。

こうしたメリットから、Jupyter Notebookは学習、データ分析、機械学習、教育、研究と幅広い分野で活用され、初心者から上級者まで多くのユーザーに愛用されています。

なぜJupyter Notebookが有益なのか？

①考えながら開発できる

セル単位で実行でき、試しながら理解できる
エラーや結果をその場で確認できる

②結果がすぐ見える

グラフや表を即表示できる
処理の違いやデータの変化が直感的に分かる

③説明付きの成果物が残る

コード・説明・結果を一つにまとめられる
学習記録や共有資料としてそのまま使える

④すぐ始められる

Anacondaで簡単導入
Google Colabならインストール不要

インストール前に確認すること

Jupyter notebookのインストール環境（OS別）

上記は、Windows / macOS / Linux 共通のJupyterインストール環境比較表です。

Jupyter Notebookを利用する方法は上記表のように、いくつかありますが、その中で「Anaconda」は、環境構築の手間を最小限に抑え、すぐに使い始められる点にあります。

Anacondaを使う理由

Python本体＋主要ライブラリ＋Jupyterがセットになっている。
環境構築が簡単
初心者・学習目的に最適
Windows / macOS / Linux 共通で利用可

以下、①anacondaのインストール方法、②Jupyter Notebookの起動の順で説明していきます。

「anakonda」のインストール方法とJupyter Notebookの起動

Windows手順1: Anacondaのダウンロードとインストール

Jupyter Notebookを簡単に導入する方法として、Anacondaの利用が推奨されています。AnacondaはPython環境と多くの便利なライブラリがパッケージ化されているため、Python初心者でも容易に設定ができます。

Anaconda公式サイトから対応するOS（Windows、MacOS、Linux）に適したインストーラをダウンロードします。
ダウンロードが完了したら、インストーラを実行し、指示に従ってインストールを進めます。
インストールが完了すると、「Anaconda Navigator」を起動できるようになります。

Windows手順2: Jupyter Notebookの起動

Anacondaのインストールが完了したら、Anaconda Navigatorを開き、そこから「Jupyter Notebook」のLaunchボタンをクリックします。これにより、自動的にWebブラウザが起動し、Jupyter Notebookのホーム画面にアクセスできます。

Windows手順3: 新しいノートブックの作成

ホーム画面で「New」ボタンをクリックし、「Python 3」を選択すると、新しいノートブックが開きます。

ノートブック内のセルにPythonコードを入力し、Shift + Enterで実行できます。実行結果はセルの下に表示され、コードの効果を即座に確認可能です。

jこれにより、基本的なPythonコードの実行やデータの視覚化ができる環境が整います。

その後、Pythonコードを入力すると実行できます。簡単ですね。

Pythonについてさらに詳しく知りたい方は以下の記事も参考になります。

SEO対策の賢者

Juliaプログラムのインストール方法 – SEO対策の賢者本記事では、Pythonより高速で柔軟性が高く、将来科学計算で利用が期待出来るJuliaプログラムについて解説します。Linux Ubuntuで利用するべく、インストール方法から簡単…

SEO対策の賢者

Linux版 Python用pip3のインストール方法 – SEO対策の賢者 Linux版Pythonのインストール方法と各モジュールのインストール方法を解説します。

SpyderとJupyter notebookの違い

SpyderとJupyter NotebookはどちらもPythonの開発環境（IDE）として人気がありますが、異なる特徴と用途を持っています。

Spyderは、特に本格的な開発やデバッグ作業に優れており、Jupyter Notebookはデータ分析や対話的なプログラミングに適しています。どちらもPython開発で幅広く使われており、用途に応じて使い分けられることが多いです。

以下がspyderの画面です。

Jupyter Notebookの活用方法

コードの視覚化とデータ解析

Jupyter Notebookの利点の一つは、MatplotlibやSeabornといったデータ可視化ライブラリを簡単に利用できる点です。

たとえば、以下のような手順でデータ解析が行えます：

import pandas as pd でデータフレームを読み込み、視覚的にデータの内容を確認。
import matplotlib.pyplot as plt を使用して、データをグラフやヒストグラムなどで視覚化。

視覚化したデータは他のユーザーと共有可能で、データのパターンや傾向を直感的に理解することができます。

作業の効率化

Jupyter Notebookのセル分割機能により、コードを段階的に実行してデバッグしやすくなっています。また、Pythonだけでなく、RやJuliaといった他の言語も利用可能です。個別のセルに異なる処理を記述し、コードブロックごとに確認できるため、複雑なデータ処理を分割して進めやすい構造です。

クラウド環境でのJupyter Notebook

Google ColabなどのクラウドベースのJupyter Notebook環境を使うと、インターネット接続さえあればどのPCからでも同じ作業が行えます。特にGoogle Colabは無料で利用でき、GPUも提供されているため、大規模なデータ解析や機械学習モデルのトレーニングに便利です。

Jupyter Notebookの使い方: 基本操作とヒント

1. 基本操作

Jupyter Notebookでは、コードセルを追加・削除し、必要な部分を編集しながら進められます。以下のコマンドでセルの操作が可能です：

Shift + Enter: セルを実行し、次のセルに移動
Ctrl + Enter: セルを実行しても移動しないリスト
A: 上に新しいセルを追加
B: 下に新しいセルを追加

2. データのインポートと解析

CSVファイルなどの外部データを簡単にインポートし、pandasを用いた解析が可能です。また、データの統計量を確認し、可視化することで、具体的なデータの傾向を把握できます。

3. 可視化ツールの活用

Jupyter Notebookでは、matplotlibやseabornといったライブラリを利用し、データを視覚化することができます。例えば、以下のコードでグラフを作成します：

python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# データのヒストグラム表示
sns.histplot(data=データフレーム, x="カラム名")
plt.show()

ChatGPTとJupyter Notebookを組み合わせるメリット

ChatGPTとPythonの組み合わせ

ChatGPTが便利な理由

①コード生成が速い

目的を伝えるだけでPythonコードを作成できる
基本処理から複雑なアルゴリズムまで対応

②エラー解決を支援

Jupyter Notebookのエラー原因を解説してくれる
修正案まで提示され、デバッグ時間を短縮

③コード改善に使える

最適化や効率化のアドバイスがもらえる
可読性・パフォーマンス向上に役立つ

④学習効率が上がる

疑問をすぐ質問でき、理解が止まらな
upyterで試しながら確認できる

ChatGPTは「書く・直す・理解する」を同時に助けてくれる開発パートナーです。

ChatGPTを利用してpythonコードを生成してもらい、実際使えるかどうかをJupyterで検証してた以下の記事もご参照ください。

SEO対策の賢者

ChatGPTで自動でPythonプログラムを生成し検証する方法 – SEO対策の賢者 ChatGPTを利用してPythonプログラムを自動的に書く方法を紹介する。さらに確認のため、Python 「Jupyter notebook」を利用して結果の検証と考察を行う。

まとめ

本記事のまとめ

Jupyter Notebookは、データ解析やプログラミングを行う際の強力なツールで、簡単なセットアップでPython環境を整えられるのが大きな利点です。Anacondaを活用した手軽なインストール方法やクラウド環境での使用など、多様なシチュエーションに適応できる柔軟性があります。初心者でも操作しやすいので、データ解析や機械学習を始める際には最適な環境です。

重要ポイント