AIチャットブームの先鞭をつけた多言語対応のChatGPTは世界中で利用されています。利用言語で最も多いのは英語ですが、使用人口では英語に次ぐと言われる中国語を無視できません。

また日本の2021年の輸出先の割合では中国（21.8%）、台湾（7.2%）、香港（4.7%）と中国語圏だけで30%以上を占めており、最大の輸出先としてビジネス面でも重要な文化圏です。

3年ほど中断していた中国人の日本への団体旅行が解禁となり、インバウンド関連業界では今後の訪日中国人による需要拡大が期待されます。一方では中国人観光客の受け入れ増加に向け、中文での様々な対応が必須となっています。

そこで、今回の記事では、**ChatGPTを中文で利用する方法や、中文を使うメリット、活用シーンについて解説します。**

【参考】：[ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue](https://openai.com/blog/chatgpt/)
【参考】：[第3節　我が国経済の成長のけん引役として期待されるインバウンド需要：通商白書2023年版 （METI/経済産業省）](https://www.meti.go.jp/report/tsuhaku2023/2023honbun/i2230000.html)
【参考】：[日本の主な貿易相手 |  JFTC - 一般社団法人日本貿易会](https://www.jftc.or.jp/kids/kids_news/japan/country.html)

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## ChatGPTで中文を利用するメリット

ChatGPTのエンジンであるLLM（大規模言語モデル）は多言語対応されており、難しい設定変更などは不要で、すぐにあらゆる言語で利用することができます。*CharGPTを中文で利用すると、どのようなメリットがあるのか見ていきましょう。*

ChatGPTは高い精度で中文の生成を行ったり、日本語に翻訳したりすることができ、**中国語圏の人と効率的で正確な情報伝達、コミュニケーションが行えます。**

ChatGPTはあるゆるトピックやシチュエーションに対応可能な中文での対話能力を持っており、**中国語圏との異文化交流やエンターテインメント体験の可能性を広げます。**これによって、異民族、異文化への相互理解を深められる可能性があります。

ChatGPTはあらゆる言語で、常に最新の情報や知識を更新しながら中文の学習を行えます。単なる翻訳ツールではできない、**中文での企画やアイデア創出などによって、中国ビジネスへの対応が行えます。**

ChatGPTの優れた言語能力を利用することで、翻訳以外に文書の要約、添削などが行えます。中国ビジネスにおける中文の説明書、契約書、中文メールの作成などもChatGPTで行えるため、**中文に関わる業務を飛躍的に向上させることができます。**

中文でChatGPTを始めるには、大きく分けて2つの方法があります。

1つはChatGPTのWebサイトを利用し、中文でプロンプトを作成する方法です。インターネット接続環境があれば、パソコン、スマートフォン、タブレットなどから利用できます。ただし、中国国内ではChatGPTの使用が制限されており、利用する場合にはVPNなどで制限を回避する必要があります。

2つ目はChatGPTのアプリをスマートフォン（iOS、Android）にダウンロードし、音声入力機能を利用して、中文で話しかける方法です。アプリは言語設定の変更で、あらゆる言語に対応できます。

ここでは、*パソコンを利用した中文のプロンプトを作成し、中文でChatGPTを利用する方法について紹介します。*

### 1．ChatGPTのサインインページにアクセスする

**ChatGPTを中文で利用するには、次のChatGPTのサインインページにアクセスします。**次の画面が開いたら、ChatGPTのアカウントを取得済みの方は①［Try CharGPT］をタップします。アカウントがない方は②「Get Started」をクリックし、アカウント登録します。

【参考】：[Introducing ChatGPT](https://openai.com/blog/chatgpt/)

~~ 【図】：ChatGPT 公式サイト　~~

### 2．プロンプト入力画面の表示

ChatGPTの初画面に遷移したら、利用するChatGPTの選択を行います。最新の「GPT-4」を利用できるのは、「ChatGPT Plus」などの有償サービスの契約が必要です。

次に画面最下部の「Send a message」欄にプロンプトを入力します。**ここに入力したテキストからChatGPTが自動的に言語を判断し、同じ言語でレスポンスを返します。**

~~ 【図】：ChatGPT プロンプト入力画面　~~

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### 3．入力するプロンプトの作成

**今回は中文でプロンプトを入力してみますが、中文が分からないので翻訳ツールを利用して、プロンプトの中文化を行います。**「この度、日本に2泊3日で観光旅行に行くことになりました。おすすめの観光計画を立ててみて。」というプロンプトを中文に変換してみましょう。

ちなみに中国語には簡体字（中国本土の標準語）と繁体字（台湾の標準語）があります。ここでは「Google翻訳」を利用して簡体字に翻訳してみます。

~~ 【図】：Google 翻訳の画面　~~

### 4．中文でプロンプト入力し実行

Google編訳で中文に翻訳したプロンプトをChatGPTのプロンプト欄にコピペして実行してみた結果、**ChatGPTが質問内容と言語を理解して、中文で以下のレスポンスを返してきました。**

~~ 【図】：ChatGPT 中文での回答結果　~~

### 5．レスポンス結果を翻訳してみる

ChatGPTに投げたリクエストに対する回答結果を日本語に翻訳して確認してみましょう。先ほど中文への翻訳に利用したGoogle翻訳を使います。**自然な分かりやすい文書で応答していることが分かりました。**

~~ 【図】：Google 翻訳で中文から日本語に翻訳　~~

## ChatGPTでの中文の利活用イメージ

ChatGPTで中文を利用することによって、どのような活用方法があるのかを考えてみましょう。

ChatGPTは豊富な知識を学習しており、外国語の学習に使えることが分かっています。中国語の学習でも十分に使えそうですので、試しにChatGPTに「中国語で日本人が間違えやすい挨拶はありますか？」と質問してみました。

その返答から、ChatGPTのLLM（大規模言語モデル）が非常に優秀で、ほとんどのリクエストに自然な言葉で返してくれることが分かります。

~~ 【図】：中国語の勉強に活用する　~~

### コンシェルジュ代わりに使う

先の例にあるように、ChatGPTはあらゆる言語のプロンプトに対応していますので、訪日観光客が訪れる宿泊施設、観光施設、小売店などに自由に使えるパソコンを置き、**コンシェルジュとして使ってもらう方法が考えられます。**

ただし、設置したパソコンでは日本語、英語の入力以外に中文の入力が可能である必要があります。

*■ 中国語の言語追加*
Windws11の場合、スータトボタンの右クリック→「設定」→「時刻と言語」→「言語」→「言語の追加」→「中文（中華人民共和国）」→「次へ」→「インストール」で中文の言語パック（基本入力、手書き、音声合成、音声認識）をインストールすることができます。

使用する言語は、キーボード左側の【Shift】キーを押しながら【Alt】キーを押すことで切り替えできます。

中国語の入力に際してはピンイン（中国語のローマ字表記）を利用します。例えば你好（ニーハオ）はnihaoと入力すると変換候補文字が表示されますので、候補文字から選択するだけです。

~~ 【図】：中国語の言語追加設定画面　~~

中国では公にChatGPTを使うことが認められておらず、中国独自開発のAIチャットが利用されています。訪日中国人にChatGPTを利用してもらうには、簡単なガイダンスシートなどを用意しておくとよいでしょう。もちろん、ガイダンスもChatGPTに依頼して中文で作成してもらいましょう。

### アイデアをナレッジとして積み上げる

ChatGPTを訪日中国人向けに活用する方法について一例を挙げて解説しました。ChatGPTを宿泊客や利用客に使ってもらうことで、彼らが様々な利用方法を考えてくれるでしょう。それらをナレッジとして集積していくと、思わぬ活用法が見つかるかもしれません。

またそこから、**ChatGPTのAPIを利用して、ユニークなアプリケーションを開発できるかもしれません。**

【参考】：[OpenAI API](https://openai.com/blog/openai-api)

ここまで、ChatGPTを中文で利用するメリット、始める方法や使用例を紹介し、*アイデア次第で様々な活用方法があることが分かりました。*

ChatGPTは膨大な量の学習を行い、あらゆる言語で専門領域の知識まで身に付けています。今回は中文というキーワードでChatGPTの活用方法について一部を紹介しましたが、今後は皆さん自身で中文での活用方法を見出し、ぜひ成果につなげてみましょう。

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ChatGPTは様々な国の言語に対応していますが、中文（中国語）で利用するにはどうすれば良いのでしょうか？この記事では、中文で利用するメリットや利用シーンについて解説します。ChatGPTを中文で利用したい方、インバウンドで活用したい方はぜひ参考にしてください。

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**AnacondaとはPythonの実行環境で、データサイエンスに必要とされる各種ツールやライブラリを提供するプラットフォームです。**Anacondaには数値計算やデータ解析に必要なライブラリがセットで組み込まれており、とても利便性が高いです。Anacondaの利用者は1,500万人以上とも言われています。

*AnacondaはGUI・CUIそれぞれ提供されています。*GUIはAnaconda Navigatorでインストール管理・起動管理ができます。CUIはcondaツールを用いて行います。

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Anacondaは1,500以上のパッケージが含まれるディストリビューションとなります。250を超えるデータサイエンスや機械学習のパッケージは自動的にインストールされ、利用者は*インストール後すぐに開発作業を開始できる*というメリットがあります。

また、Anacondaはあらかじめデータサイエンスや機械学習のライブラリやソフトウェアパッケージを同梱し、依存関係をチェックしてくれます。そのため**インストール作業並びにバージョン管理を簡素化できるというメリットもあります。**

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## Anacondaのインストール方法を紹介

ここではAnacondaのインストール方法を紹介しています。**Anacondaには有料版と無料版があり、 無料版はIndividual Editionです。**ご注意ください。

【参考】：[Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

Anacondaをインストールする方法と、他のアプリケーションをインストールする方法に大きな違いはありません。具体的な手順について簡単に紹介していますので参考にしてください。

・最初にAnacondaをダウンロードします。この際、自身の*使用環境に合ったものを選択*してください。
・ダイアログボックスが表示されたら「Next」・「I Agree」をクリックします。
・Anacondaを使用するユーザーが自身のみか他のユーザーも含むか選択します。
・インストールする*ディレクトリを設定*します。
・*PATHの設定*を行うか選択したら「Install」をクリックします。
・インストールが完了したら「Next」をクリックしていきます。
・最後に「Finish」をクリックしてAnacondaのインストールは完了です。

【参考】：[ Windows版Anacondaのインストール](https://www.python.jp/install/anaconda/windows/install.html)

とても簡単！Anacondaのインストール手順を機種別に解説

Anacondaは2022年1月時点で以下のバージョンが最新版となります。

・*Windows Python3.9用*
　64ビット版・32ビット版

・*MacOS Python3.9用*
　64ビット版（GUI・CUIインストーラ）

・*Linux Python3.9用*
　64ビット版（x86・Power・AWS Gravitor2・IBM Z）

【参考】：[ANACONDAインストーラー](https://www.anaconda.com/products/individual)

Anacondaのインストール方法について紹介しましたので、ここではインストールしたAnacondaの使い方を簡単に紹介していきます。

Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！

Anacondaは、特定のパッケージやライブラリをインストールしておく仮想環境と呼ばれるものを作成することができます。特に*複数のパッケージやライブラリを使用する場合、仮想環境の作成が必要*です。

この理由として、パッケージやライブラリによって対応しているpythonのバージョンが異なるという点が挙げられます。**仮想環境はpythonのバージョンごとに作成します。**

### Anacondaで仮想環境を作成する

Anacondaにおいて、*仮想環境を作成するには「conda create -n 仮想環境名」というコマンドを入力*します。前述の通り仮想環境はpythonのバージョンごとに作成する必要があります。そのため複数の仮想環境を作成する際は仮想環境名の後に「スペース」と「インストールするパッケージやライブラリの名前」を入力しましょう。

### Anacondaで作成した仮想環境の有効化を行う

仮想環境は作成しただけでは使用することができません。Anacondaで作成した仮想環境を使用するには有効化する必要があります。仮想環境有効化の際に使用するコマンドは「*conda activate 仮想環境名*」です。仮想環境を有効化したら「python」と入力しpythonを起動します。pythonを終了する際は「quit()」というコマンドを入力します。

### Anacondaでライブラリをインストールする

Anacondaで作成した仮想環境に入ったら、その状態でライブラリをインストールすることができます。ライブラリのインストールに使用するのは「*conda install*」というコマンドです。

### Anacondaで作成した仮想環境の無効化を行う

Anacondaでは「*conda deactive*」というコマンドを入力することで使用中の仮想環境を無効化することができます。

### Anacondaで作成した仮想環境を削除する

使用が終了した仮想環境や不要になった仮想環境の削除はコマンドを入力することで簡単に行えます。入力するコマンドは「*conda remove -n 仮想環境名 –all*」です。

## Anacondaにあるライブラリなどを紹介

ここではAnacondaにあるライブラリやAnacondaが使いやすくなるアプリケーションについて紹介していきます。

### Anacondaで利用可能なデータサイエンスライブラリ

今回はデータサイエンスで使用するライブラリについて目的別にいくつか紹介します。Anacondaではここで紹介しているライブラリをはじめ、**7,500以上の公開ライブラリが利用可能です。**データサイエンスでは通常次のライブラリを用いるケースが多いです。

・*数学・科学技術計算用*
　- NumPy：多次元配列オブジェクトを実装し多数の演算関数を提供します。
　- SciPy：NumPyをベースにした科学計算ライブラリです。
　- Pandas：数表や時系列データに強みを持つデータ操作解析ライブラリです。

・*データの可視化用*
　- Matplotlib：NumPyをベースにしたグラフ描画ライブラリです。
　- seaborn：Matplotlibを用いた可視化ライブラリです。
　- Altair：簡単な文法で視覚効果を高めた可視化ライブラリです。

・*機械学習・深層学習用*
　- scikit-learn ：分類・回帰・クラスタリングによる機械学習ライブラリです。
　- TensorFlow：Googleが開発した機械学習・深層学習・数値解析ライブラリです。
　- PyTorch：Facebookが開発した機械学習ライブラリ、深層学習へ適用拡大されています。

【参考】：[データサイエンスツールキット](https://www.anaconda.com/products/individual)

### Anacondaが使いやすくなるアプリケーション

**Anaconda Navigatorとはアプリケーションのインストール管理や起動管理を行ってくれるGUIアプリケーションです。**Anaconda NavigatorはAnacondaディストリビューションをインストールすると利用可能になります。

Anaconda Navigatorでは予め次の代表的なアプリケーションが利用可能な状態となっています。

・*JupyterLab*
　Jupyter Notebookの後継となるウェブベース統合開発環境（IDE）

・*Jupyter Notebook*
　PythonやR言語の開発で用いるウェブベース統合開発環境（IDE）

・*Spyder*
　データサイエンス用統合開発環境（IDE）

・*PyCharm*
　Python用統合開発環境（IDE）

・*VSCode*
　マイクロソフト製コードエディタ

・*Glueviz*
　Python用データ可視化ツール

・*Orange 3 App*
　対話型データ可視化ツールとビジュアルプログラミングによるデータマイニング　

・*RStudio*
　PythonやR言語の開発で用いる統合開発環境（IDE）

・*Anaconda Prompt（Windows用）*
　Anaconda同梱のWindowsコマンドプロンプト

・*Anaconda PowerShell（Windows用）*
　Anaconda対応のWindows PowerShell

このように代表的な*統合開発環境（IDE）のみならず、*VSCode*や*PowerShell*等も利用可能*ですので、Windowsユーザでも違和感なく開発を進められます。

【参考】：[Anaconda Navigator](https://docs.anaconda.com/anaconda/navigator/#what-applications-can-i-access-using-navigator)

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## Anacondaを利用して効率的にPython開発を進めましょう

*Anacondaはデータサイエンスに必要なライブラリを統合管理できるオープンソースのディストリビューション*です。同様にインストール管理ソフトウェアとソフトウェア公開サービスを兼ねていますので、Pythonライブラリやツールのインストール管理ならびに実行管理を統合的に行うことができます。

特に機械学習を中心とするデータサイエンス分野では必需品となります。**Anacondaを導入しPythonの開発やデータ分析などを効率的に行ってみてはいかがでしょうか。**

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Anacondaは、データサイエンスや機械学習の作業を効率化するためのプラットフォームで、主にPythonやR言語のプログラミングに特化しています。そんなAnacondaのインストール方法や特徴・利用方法を解説しています。

AnacondaはPythonインストール管理ソフトウェア・ソフトウェア公開サービスです

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多くの企業が「デジタル・トランスフォーメーション（DX）」を進める中、AI（人工知能）を活用してビッグデータを分析し、その結果をビジネスに活用する動きが広まっています。

そうしたデータ活用に欠かせないのが、データ分析ツールです。これまでのデータ分析ではプログラムを手書きして、ファイルに保存したプログラムをターミナルなどから実行してきました。現在は、Webブラウザ上で手軽にプログラミングしながら、データ解析や機械学習を実行できる環境が用意されています。

中でも、多くのデータサイエンティストが利用するデータ解析ツールが「JupyterLab」です。なぜJupyterLabは人気があるのでしょうか。その特徴やインストール、起動手順などを解説していきます。

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*JupyterLabは「ジュピター・ラボ」という読み方のデータ分析ツールです。*ブラウザ上で動作するプログラムの対話型実行環境として利用されています。

基本的には、あるプログラムを実行する場合、すべてのコードを記述し、その後出力してから実行するという流れを取ります。対話型実行環境では、コードを1行ずつ書いて逐次実行し、その結果をすぐに確認できる点が特徴です。初心者でもすぐに始められるというメリットがあります。

**JupyterLabでは「ノートブック」と呼ばれるファイルにPythonなどのプログラム言語でコードを記述します。**ノートブックには「コード」「実行結果」「コードのメモ」などがまとめられています。

それらは、ノートブックの中の「セル」と呼ばれるものに格納され、セル単位で対話的に処理の実行が可能です。実行直後にすぐ表示される結果を逐次確認しながらデータ分析を進めることができます。

【参考】：[Jupyter Project公式サイト](http://jupyter.org/)

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JupyterLabでは「TensorFlow（テンソルフロー）」などの機械学習や、ディープラーニング用のライブラリなど様々なライブラリを動作させることができます。

また、複雑なデータ分析の結果を3Dグラフなど視覚的に分かりやすく表現し、内容を確認可能です。

さらに、軽量なマークアップ言語の1つである「Markdown（マークダウン）」で文章を記述できるため、コードや実行結果も含めた技術的なドキュメントの作成や共有に役立てる点も特徴の1つです。

JupyterLabは、オープンソースソフトウェア・サービスを開発目的とする非営利団体「Project Jupyter」が開発したツールです。Project Jupyterでは、数十種類にも及ぶ言語の実行環境をサポートしてきました。**JupyterLabはオープンソースで提供されているため、無料で利用できます。**また、コミュニティ活動も活発で頻繁に機能アップデートが実施されています。

JupyterLabは2018年、同プロジェクトから「JupyterNotebook」の後継製品として正式発表されました。JupyterNotebookは、以前は「IPythonNotebook」という名称で、Python専用環境でした。Pythonは科学計算やデータ分析用のプログラミング言語として、過去20年以上にわたり多くのデータサイエンティストの人気を獲得しています。

その後、JupyterNotebookは、PythonだけでなくRuby・R・Goなど、40以上の言語をサポートするようになりました。後継であるJupyterLabは、JupyterNotebookの基本機能やコンセプトに大きな変更はなく、より便利な機能が搭載されています。

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*ブラウザ上で動作する対話型実行環境であるJupyterLabは、主に統計のモデリングや機械学習などデータ分析での利用が想定されており、グラフや画像の描画、テキストの形式設定など、データの視覚化やレポート作成などの作業に役立つ機能を備えています。*

また、視覚的に操作しやすいGUIベースであるため、初心者でも使いやすい点も特徴の1つです。コードで記述した内容をその場で確認できるため、実際のアプリケーションを作る前の動作確認にも利用できます。

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一般的なデータ分析では、CSV形式の表データを取り込んで俯瞰したり、その分布や時系列変化をグラフなどに可視化したりして、データの傾向を調べることが中心です。

また、機械学習に活用する前には、データの誤記や未入力・重複などの不備を修正して、その正確性を高める「データクレンジング」作業をすることもあります。

さらに、分析処理では必要なファイルを作成して実行し、その出力結果であるグラフイメージを取り込み、内容の確認、デバックなどの工程が実施されます。こうした作業を何回も繰り返し実行し続けることは、データ分析をする上で非常に面倒で手間のかかることです。

そうしたデータ分析処理において、JupyterLabを活用するとどのようなメリットがあるのでしょうか。

JupyterLabでは、**まず「.ipynb」形式ファイルをツール上で開いてさまざまなライブラリと組み合わせながら、プログラム記述領域である「セル」欄に必要なコードを書いて、セルの実行を指示するだけで済みます。**

実行直後にすぐインタラクティブに表示される結果を逐次確認しながら、データ分析をより迅速に進めることが可能です。

### データのセキュリティ面でも安全

JupyterLabでは、サーバ上でWebアプリケーションとして起動させ、ブラウザからアクセスできます。そのため、クライアント端末（ホスト）からサーバやストレージへのマウントをする必要がなく、サーバ上のデータにアクセスするため、サーバ内で分析処理を完結できます。

多くの計算リソースを消費することが多いデータ分析では、パブリッククラウドやサーバ上で処理することもあり、重要な内容が含まれたデータをホスト側にダウンロードしたり、残すことを避けたい処理が実施されることもあります。JupyterLabを活用すると、そうしたセキュリティ面に配慮した処理も可能です。

### JupyterLabとJupyterNotebookの相違点

JupyterLabとその前身であるJupyterNotebookでは、どのような違いがあるのでしょうか。

まず、挙げられるのが「ユーザーインターフェースの改良」です。JupyterLabでは「.ipynb」「.py」などのテキスト形式ファイルをツール内のタブで展開できるようになりました。2つのタブを並列に開いて作業することが可能です。

また、JupyterNotebookではブラウザの別ページで実施していたフォルダ管理や実行中のノートブックの管理を画面左側のスペースに集約して1本化しています。

さらに、JupyterLabでは「環境設定をより柔軟にカスタマイズできる機能」が数多く搭載されています。たとえば、一般的なエディタのようにコードの行数をセルに割り振ったり、黒や暗い色を基調とした表示方式である「Dark Theme」を簡単に規定したりすることが可能です。

その他にも、「Vim」「Emacs」などのテキストエディタのような独自のキーマップへの変更もより簡単にできるようになりました。

JupyterLabの使い方！初心者向けに操作方法を解説

ここからは、実際にJupyterLabを活用する手順を見ていきましょう。まずは、JupyterLabのインストール方法を紹介します。

JupyterLabのインストールは、主に以下2つの方法があります。

（1）Anaconda（アナコンダ）と一緒にインストールする
（2）JupyterLabだけをインストールする

### Anaconda（アナコンダ）と一緒にインストールする

Anaconda（アナコンダ）とは、データサイエンスに特化したプラットフォームです。データサイエンスに適したライブラリや便利な機能を用意しており、PythonやRなどのデータサイエンスに良く利用される言語のパッケージも含まれている点が特徴的で、無料で利用できます。

まず、公式サイトにアクセスして、利用端末のOSに合わせたインストーラーをダウンロードします。その後、実行ファイルを起動させてインストーラーの指示に従い、インストール作業を進めます。

【参考】：[Anaconda公式サイト](https://www.anaconda.com/)

また、Python環境が既に存在する場合、ターミナル（MacOS）やコマンドプロンプト（Windows）で以下のコマンドを入力することでもインストール可能です。

```conda install -c conda-forge jupyterlab```

【Anaconda】インストール手順とメリット・デメリットを解説 

### JupyterLabだけをインストールする

JupyterLabだけをインストールするには、パッケージ管理ツールなどから実施する方法があります。

インストールの前提として、ローカル環境にPython環境の構築が必要です。Pythonのバージョンには「2.x系列」と「3.x系列」という種類が存在し、一部の機能には互換性がないものも含まれるため、注意してください。

まず、Pythonのパッケージ管理ツール「pip」を利用してインストールする方法をご紹介します。pipはPythonのライブラリ管理ツールとして、Pythonのインストール時に標準で付属されています。

また、Python.orgが推奨するパッケージ管理ツール「pipenv」でインストールする場合は、次のコマンドを入力してください。

その他、Dockerやmamba、JupyterHubなどを活用する場合の手順については、以下の公式サイトを参考にしてください。

【参考】：[JupyterLab公式インストール](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/getting_started/installation.html)

JupyterLabをインストールしても正常に起動しないケースもあるようです。その際は、以下の4点を確認してみてください。

まずは、公式ドキュメントに記載されている「推奨ブラウザ（Firefox／Chrome／Safari）であること、その最新バージョンであること」を確認しましょう。バックグラウンドで起動できているがブラウザが開かない場合は、「アドレスバーに手動で『http\://localhost:8888/lab』と入力して確認してください。

また、ネットワークにおけるセキュリティ制限がかかっている場合も考えられます。導入しているセキュリティソフトの設定で、Pythonによるサーバ動作を禁止しているかを確認してください。

パッケージ管理ツールと組み合わせてAnacondaを導入した場合、欠損ファイルが発生する可能性も考えられます。Anacondaの再インストールを実施してみてください。

### 設定変更で「Tabnine」など便利機能も活用

JupyterLabが起動するとブラウザが立ち上がります。より使いこなせるように設定を変更したい場合は、画面左側に表示される「Settings」タブでカスタマイズ可能です。

より詳細な設定内容を規定したい場合は「Advanced Settings Editor」機能を活用してください。

JupyterLabには便利な拡張機能が数多く提供されています。**変数の中身を表示できる「jupyterlab-variableInspector」や、AIによる入力補完ができる「Tabnine」などの拡張機能を活用して、操作性や生産性を高めることをおすすめします。**

初心者の場合は、JupyterLabの日本語化を設定しておくとより使いやすくなります。ターミナルやコマンドプロンプトを起動し、pip、またはpip3でJupyterLabの日本語化パッケージをインストールしておけば言語選択が可能になり、日本語版を利用できます。

パッケージをインストール後、以下のコマンドを入力してください。

```pip install jupyterlab-language-pack-ja-JP```

```pip3 install jupyterlab-language-pack-ja-JP```

【参考】：[JupyterLab公式ドキュメント](http://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/)

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