2023年2月に、*あらゆる情報の一元管理ができるオールインワンツールとして人気のNotionに、「Notion AI」が登場しました。*このNotion AIを利用することで何ができるのでしょうか。

当記事ではNotion AIの概要、メリット・デメリット、使い方や料金プラン、使用例などについて紹介します。Notionが初めての方、Notion AIに興味がある方、業務に活用してみたい方など、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[Notion (ノーション)  AI｜Notion](https://www.notion.so/ja-jp/product/ai)

Notionとは？基本的な使い方やEvernoteとの違いを解説

【図解】Notionの使い方7ステップ！活用事例や料金も紹介

**Notion AIは、さまざまなビジネス情報を一元管理できるNotionに搭載された、AIアシスタントサービスです。**2022年11月より招待制でテストリリースされ、2023年2月から正式リリースされました。Notion AIはNotionのワークスペース上で利用できるため、Notionユーザにとって利用しやすい機能が搭載されています。

Notionを利用するには、Webブラウザやデスクトップアプリ、モバイルアプリからアクセスできます。

Webブラウザ版ではデバイスを選ばずに利用でき、デスクトップアプリはWindows・Macの両方で扱えます。スマホアプリ版もiOS・Android共に利用できるため、インターネット環境さえあればいつでも作業可能です。

Notion AIとは？その便利な機能とChatGPTとの違いも解説

Notion AIの機能としては、**文章作成や校正、要約、翻訳、ブレインストーミングの支援などがあります。**自然言語処理を得意としており、人間のアシスタントの手助けを受けているような感覚で利用できます。ブログの原稿作成、小説の執筆などChatGPTと同様のことが可能です。

ちなみにNotion AIに「Notion AIの概要について説明して」と質問したところ、以下の回答が返ってきました。かなり読みやすい自然な表現になっています。以下のようにNotion AIはポップアップ表示されるため、他の作業と並行しながら活用できます。

~~【図】：Notion AIの回答実例（Notion AIの概要）　~~

**Notion AIを利用するためには、Notionのアカウントが必要です。**Notionのアカウントを登録していない方は先にユーザ登録を行いましょう。アカウント登録は以下のサイトから行います。

【参考】：[Notion（ノーション） – すべてのチームをひとつのワークスペースで｜Notion](https://www.notion.so/ja-jp/product)

サイトにアクセスしたら、【Notionを無料で入手→】をクリックし、指示に従ってアカウントを登録します。

~~【図】：Notion 公式サイト　~~

Notion AIを活用する1番のメリットは、**作業効率の向上です。**前述の通り、Notion AIによって文章作成や文字起こし、要約などを行なってくれるため、そこにかけるリソースを節約できます。

また、Notion AIはNotionの機能と組み合わせて利用できるため、ページ内の情報を分析したり、議事録から重要な情報を抽出したりなど、あらゆるNotionの作業をサポートします。

Notion AIは、アイデア次第でさまざまな業務での活用が可能です。ここでは、Notion AIの活用例をいくつか紹介します。

*Notion AIはNotionのToDoリストの作成や議事録のまとめなどを簡単に行うことができます。*「〇〇のToDoリストを作成して」や「〇月〇日に行なった会議の議事録をまとめて」など、簡単なプロンプトで内容に沿ったタスクを処理します。

シンプルで直感的なインターフェースによって、Notionを初めて触る人でも簡単にプロジェクト管理を行うことができます。

Notionでプロジェクトを管理しよう！テンプレートの活用法を解説！

Notion AIは、プログラミングの下書きを作成したい場合にも活用できます。*利用したいプログラミング言語と内容を指示することで、短時間でプログラミングの下書きが完成します。*また、スペルチェックや文法修正もできるため、Notion AIで作成したコードにエラーがないかを確認することもできます。

Notionでプログラミングノートを作ろう！図解で作成方法を解説

*Notion AIでは表の作成も簡単に行え、効率的な情報の整理が可能です。*例えば、タスク管理やプロジェクト進行状況の追跡、顧客情報・製品在庫の管理など、さまざまな用途に対応できます。

表を作成するには、「〇〇を表にして」などのシンプルなプロンプトの文章で作成できます。タスク管理の表を作成したい場合は、「プロジェクト名、担当者、締切日、進捗状況を表にして」と指示するだけで、これらの項目をカラムとして持つ表を自動で作成します。

Notion AIはさまざまな情報を自動で収集し、カテゴリ別に分類して整理できます。また、*集めたデータを基に分析したり、レポートにまとめたりすることができます。*データセットをアップロードしてどういったレポートを作成したいかを指示するだけで、最適なレポート作成が可能です。

また、Notion AIはNotion上で操作できるため、作成したレポートや分析結果をチームメンバーと共有することもできるため、フィードバックを得やすく、質の高いレポートを効率的に作成できます。

Notion AIで議事録作成が楽になる？作り方を図解入りで解説

**Notion AIには無料プランがありますので、まずはお試しで使ってみましょう。**Notionのアカウントを取得している方は以下のNotion AIのサイトにログインし、画面右下のNotion AIのアイコンをクリックします。

【参考】：[Notion  (ノーション)  AI](https://www.notion.so/ja-jp/product/ai)

~~【図】：Notion AI 公式サイト　~~

前述の通りNotion AIを利用する際はポップアップ表示されますが、画面が小さいため広い画面で使用したい場合は、Notion AIのポップアップ画面右上の「…」をクリックし、「フルページでチャットする」を選択すると全画面表示されます。

~~【図】：Notion AI フルページ表示 ①~~

ここに「下書きを作成する」「コード記述をサポート」「会議のアジェンダのドラフトを作成」など、あらかじめ主要なメニューがいくつか表示されています。ここから作業したい項目を選び、この中に欲しい項目がなければプロンプトを入力して指示を出しましょう。

~~【図】：Notion AI フルページ表示 ②~~

今回は、「ドラフト」の中にある「メールを作成」を選択し、取引先に対する営業メールの作成をNotion  AIに依頼します。

~~【図】：「ドラフト」から「メールを作成」を選択~~

Notion AIから「どのようなメールを作成したいですか？下書きのお手伝いをします。」というメッセージが表示されます。ここでは「A取引先の担当者に当社が得意とするヘルプデスクの利用を勧める」と入力してみます。

~~【図】：Notion AI 営業メール作成選択　~~

「次について営業メールを作成：」というテキストボックスが表示されたら、誰宛に、どのような営業メールを送りたいのか、アウトラインを入力します。ここでは「A取引先の担当者に当社が得意とするヘルプデスクの利用を勧める」と入力してみます。

~~【図】：Notion AI 営業メール作成指示　~~

数秒ほどで、以下のような営業メールのアウトラインが自動的に作成されました。この内容で良ければ「ページを保存」をクリックしましょう。この文書がNotion AI内でプライベート文書として保存されますので、必要に応じて修正して利用したり、チームで共有したりできます。

~~【図】：Notion AI 営業メール 作成例　~~

**Notion AIの無料での利用には、20回までの制限があります。**そのため、お試しで使っていると早々に無料分を使い切ってしまい、「無料のAI応答をすべて使い切りました。Notion AIアドオンを入手いただくと、質問に無制限にお答えできます。」というメッセージが表示され、サービスが使えなくなります。

引き続き使いたい場合は、このメッセージの右側に表示された［無制限のAIを入手］のリンクをクリックします。

~~【図】：Notion AI 無料回数超過　~~

続いて「無制限のNotion AIを利用する」という画面に遷移し、支払いに関する情報入力を求められます。有料プランの料金は月払いだと1,650円ですが、年払いでは20％オフされるため1,350円/月で済みます。支払いに関する情報を入力したら、［今すぐアップグレード］ボタンをクリックします。

~~【図】：Notion AI 有料プランへのアップグレード　~~

Notionは有料と無料のどちらのプランを選ぶ？機能や違いも紹介

**Notion AIはChatGPTと何が違うのか気になるところです。**「ChatGPTとNotion AIの違いについて箇条書きで簡潔に説明してください」とそれぞれのAIに指示をしてみたところ、以下のような回答が返ってきました。

~~【図】：Notion AI とChatGPT 比較　（ChatGPTの回答）~~

ChatGPTは各項目ごとに分かりやすくまとめられており、どういった相違点があるのかが瞬時に理解できます。

~~【図】：Notion AI とChatGPT 比較　（Notion AIの回答）~~

Notion AIはそれぞれ特化している特徴がまとめられており、文書としての体裁も整っています。ChatGPTは汎用的、NotionAIはビジネス向きであることが分かります。

## Notion AIとChatGPTのどっちを選ぶ？

Notion AIとChatGPTのどちらを選べばいいのか悩みどころですが、最適な方を判断するのは簡単ではありません。利用目的や利用方法、予算によって異なるでしょう。

Notion AIは基本的にNotion内部でしか利用できないため、利用範囲が限定されます。一方、ChatGPTはAPIを利用して、さまざまなアプリやシステムから利用可能です。有料プランではChatGPTは月額20ドル、Notion AIは月額1,650円（約10ドル）と料金差があります。

これらの点を考慮した上で、どちらを利用するのかを判断しましょう。

【参考】：[ChatGPT価格設定 | OpenAI](https://openai.com/ja-JP/chatgpt/pricing/)
【参考】：[AIの料金と使用制限｜Notion ヘルプセンター](https://www.notion.so/ja-jp/help/ai-pricing-and-usage)

NotionでChatGPTの会話を保存するには？手順を図解！

2023年2月にNotion上で利用できるAIアシスタントサービスの「Notion AI」が正式リリースされ、注目されています。この記事ではNotion AIとは何か、メリットやデメリット、ChatGPTとの違いなどを紹介し、使い方を実際の操作画面を見ながら解説します。

Notion AIは、人工知能技術を活用したNotion上の文書作成支援ツールである

Notion AIはNotion上で業務の効率化や作業の自動化を実現できる

Notion AIは無料での利用枠に制限があり、業務で利用する場合は有料プランの利用がおすすめ

Notion AIの使い方とは？手順や活用例、注意点も解説 

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「AWS AMI」のAMIは（AWS Amazon Machine Image）の略で、読み方はエーエムアイですが、アミと読んでも間違いではありません。**AWS AMIは一言で表すと、AWS EC2インスタンス内に仮想マシンを作成するために必要な情報がまとめられた起動テンプレートです。**

このテンプレートにはOSやOSのバージョン、ブロックデバイスマッピング、AWSアカウント権限などの情報がまとめられています。当記事ではAWS AMIの概要、AWS AMIの4つの種類、AMIの作成方法や料金などについて、わかりやすく図解を交えて紹介します。

【参考】：[Amazon マシンイメージ （AMI） ｜ Amazon Elastic Compute Cloud](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/AMIs.html)
【参考】：[Amazon EC2 とは ｜ Amazon Elastic Compute Cloud](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/concepts.html)


AWS Amazon EC2のインスタンスとは？インスタンスの起動・確認方法を合わせて解説！

AWS AMIはEC2インスタンス起動に用いる仮想マシンのイメージです。複数のインスタンスを同じ設定で立ち上げる場合にAMIを利用すると手間が省けます。インスタンスは異なる設定のAMIからでも起動することも可能です。

**AWS AMIには以下のようなインスタンスの作成に必要な情報が含まれています。**

▪AWS EBSのスナップショット、 Instance Store-Backed（物理ホストのローカルディスク）、インスタンスのルートボリュームのテンプレ（OS、アプリケーションサーバー、アプリ情報など）
▪ブロックデバイスマッピング（EC2に紐づけるEBS・インスタンスストアに関する設定）
▪AWSアカウントのAMI使用によるインスタンス起動許可情報など

【参考】：[ブロックデバイスマッピング ｜ Amazon Elastic Compute Cloud](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/block-device-mapping-concepts.html)

~~【図】： AWS AMI イメージ図　~~

### AWS AMIとスナップショットの違い

AWS AMIは仮想マシンの起動に必要なあらゆる情報が網羅されていますが、スナップショットはその一部です。EC2インスタンスではEBSボリュームを使用します。**このEBSボリュームのバックアップをスナップショットと言いますが、ハードディスクのコピーと同じようなイメージです。**

AMIイメージそのものに料金は掛かりませんが、EBSのスナップショットはS3に格納するため、スナップショットに対してはS3の所定の料金がかかります。

【参考】：[Amazon EBS スナップショット ｜ Amazon Elastic Compute Cloud](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSSnapshots.html)
【参考】：[Amazon S3 とは - Amazon Simple Storage Service](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html)

AWSスナップショットとバックアップの違いは？料金や仕組みも解説

新たにEC2インスタンスを作成する場合には、4種類のAMIの中から目的や条件に合致するものから選択します。ここでは、4種類のAMIについて、それぞれの特徴を解説しますので、選択する際の参考にしてください。

クイックスタートAMIは、AWSが用意しているOSの中から選択ができる無料のAMIです。EC2インスタンスを作成する際にはOSなどの選択ができます。OSはWindows、Linux、MacOSをカバーしています。

*▪Windows*
*▪Amazon Linux*
*▪Ubuntu*
*▪Red Hat*
*▪SUSE Linux*
*▪Debian*
*▪macOS*

さらにクイックスタートAMIはEC2インスタンスのコンソールから、次のようにフィルタを利用して絞り込みができます。

~~【図】： EC2コンソールからクイックスタートAMIを検索　~~

**カスタムAMIはユーザーが独自に作成したAMIです。**このAMIは既存のEC2インスタンスから作成し、複数のインスタンスを作成したい時に利用すると効率的です。またカスタムAMIはEC2AutoScalingで使用することができます。

【参考】：[カスタム Windows AMI を作成する｜ Amazon Elastic Compute Cloud](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/WindowsGuide/Creating_EBSbacked_WinAMI.html)
【参考】：[Amazon EC2 Auto Scaling（需要に合わせてコンピューティング性能を拡張）｜ AWS](https://aws.amazon.com/jp/ec2/autoscaling/)

**他の開発者達が、誰もが簡単に利用できるように作成したAMIのことです。**SQLサーバーやWordPressなどがインストールされており、AMIからすぐに環境構築が行えます。ただし、開発者に対する使用料金が発生しますので注意が必要です。

下記の例では、EC2コンソールのナビゲーションペイン（左メニュー）から［イメージ］→［AMI］とクリックし、検索窓にWindowsと入力して、Windows系のカスタムAMIを表示しました。表示されたリストから選択して利用することができます。

【参考】：[有料 AMI - Amazon Elastic Compute Cloud](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/paid-amis.html)

~~【図】： EC2コンソールからカスタムAMIを選択　~~

SQL Serverとは？基礎情報から構築までの手順を解説！

**コミュニティAMIは他のユーザーが作成したAMIのことです。**AMIの共有設定を有効にすると表示されます。コミュニティAMIはAWSの審査を受けておらず、利用は自己責任です。本番環境などで安易に利用することがないよう注意が必要です。

【参考】：[AMI の公開 ｜ Amazon Elastic Compute Cloud](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/sharingamis-intro.html)

## AWS AMIのメリットとデメリット

AWS AMI を利用するメリット、デメリットを確認しておきましょう。それらを確認することで、さらにAWS AMIへの理解を深めることができます。

**AWS AMI を利用することによって、主に次のようなメリットを得ることができます。**

*■ EC2インスタンスのバックアップが簡単に取れる*
AMIの使用により、EC2インスタンスのバックアップが取れ、障害発生時などにはバックアップから復帰させることもできます。また、AMIを他のアカウントで共有したり、他のリージョンへのコピーをしたりできるためDR（ディザスタリカバリ）が行えます。

*■ EC2インスタンスの作成に関わる工数削減*
あらかじめ用意されているAMIの使用により、EC2インスタンスを作成する際の工数やコストを削減することができます。

*■ EC2インスタンスのランニングコスト削減*
例えば年に1回だけ稼働させるようなEC2インスタンスはAMIを取得し、そのインスタンス自体を削除しておけば、余分なコストの発生を防ぐことができ、ランニングコストを抑制することができます。

AMIだけであれば、特に料金がかからないためです。ただし、AMIに含まれるEBSのスナップショットは課金対象のため注意してください。

【参考】：[Amazon EC2 インスタンスからの AMI の作成｜ AWS Toolkit for Visual Studio](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/toolkit-for-visual-studio/latest/user-guide/tkv-create-ami-from-instance.html)

AWS AMI自体の保存には料金はかかりませんが、AMI作成時に同時に作成されるスナップショットはS3に保存され、S3の料金が発生します。それは、AMIがEBSストレージに保存されたデータからインスタンスを起動し、AMIの作成によってEBSスナップショットが自動的に作成されるからです。

しかも、AMIを削除してもスナップショットは自動では消えてくれません。**AMIを消す場合にはスナップショットも消さないと課金額が溜まっていきますので、後で思わぬ高額の支払いが発生する原因になります。**この点がAMS AMIの主なデメリットです。

AWS AMI はAWS EC2インスタンスの作成の際に必ず利用します。AMIをどのように使うのか、AMIの利用料金はいくら掛かるのかについて見ていきましょう。

AWSアカウントでAWSにログインし、EC2インスタンスの作成準備をします。

*① EC2コンソール※を開きます。*
*② 左下の「インスタンスを起動」を選択し、クリックします。*

【参考】：[※EC2コンソール](https://console.aws.amazon.com/ec2/)
【参考】：[インスタンスの起動 - Amazon Elastic Compute Cloud ](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/LaunchingAndUsingInstances.html)

~~【図】： EC2インスタンスの作成準備　~~

### EC2インスタンスのキーペアを作成する

EC2インスタンスの作成では、キーペアの作成を求められます。デフォルトは「新しいキーペアの作成」です。セキュリティを高めるには、キーペアを作成しておくことをおすすめします。

**キーペアはAWSでセキュリティ認証に使用されます。** 新規でキーペアを作成した際に、EC2側では秘密鍵が作られます｡ログインの際、ユーザー自身が持つ公開鍵を元にログイン情報が暗号化され、サーバー側では秘密鍵を用いて復号化することで、正規ユーザーのアクセスであることを確認します。

【参考】：[キーペアを作成する - Amazon Elastic Compute Cloud](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/create-key-pairs.html)

~~【図】：EC2インスタンス　キーペアの作成　~~

「Name abd Tags」欄にはインスタンスの名称、例えばWeb Test Serverなどと入力し、クイックスタート欄からOSを選択します。ここではWindowsを選択しました。

続いて画面を下にスクロールしながら「ネットワーク設定」「ストレージ設定」「高度な詳細設定」などを確認し、最後に［インスタンスを起動］をクリックします。

少し間を置いて、インスタンスが実行中になれば完了です。**今回はAWS標準のAMIを選択しましたが、1度利用したAMIをカスタマイズしてカスタムAMIとして利用することもできます。**

~~【図】：EC2インスタンスを起動する　~~

AWSインスタンスの作成から削除までを無料で体験してみよう

AWS AMIの利用料金に関しては随所で解説していますが、改めて整理しておきましょう。

**AMI自体の料金は基本的に無料ですが、保管料はAWS EBSのスナップショット料金として請求されます。**公式サイトによるとEBSスナップショットはAWS S3に保存され、その料金は1GBあたり0.055USDです。仮に30GBのデータを保存すると1.65ドル/月となります。

このEBSスナップショットの保管料金以外に、AWS Marketplaceで販売されている有料のAMIがあります。有料AMIを利用してEC2インスタンスを立ち上げるとAMIの料金とインスタンスの時間料金が別途かかります。

【参考】：[ Amazon EBS の料金 – Amazon Web Services ](https://aws.amazon.com/jp/ebs/pricing/)
【参考】：[有料 AMI ｜ Amazon Elastic Compute Cloud ](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/paid-amis.html)

## AWS AMIでインスタンス構築の効率化を

**ここまで、AWS AMIの概要、利用するメリット・デメリット、その使い方と料金などについて解説しました。**AWS AMIがEC2インスタンス起動用の管理情報を含んだ仮想マシンのイメージデータであること、インスタンスの作成や管理を効率的に行えることなどを理解頂けたと思います。

AWSは誰でも無料で1年間試すことができます。この記事を参考に、AWSのアカウントを取得し、AWS EC2やAWS AMIを試してみることをおすすめします。

AWSのサーバー提供サービスであるAmazon EC2とは？活用方法や料金体系等を解説！

一般提供開始のAmazon EC2 Hpc6aインスタンスを解説

AWS AMI（Amazon マシンイメージ）とはEC2インスタンスの作成に必要な情報がまとめられた起動テンプレートのことです。本記事ではAMIの概要を図解によって、初心者にも分かりやすく解説していきます。EC2を利用される予定の方はぜひ参考にしてください。

AWS AMIはAWS EC2インスタンス内に仮想マシンを作成するための起動テンプレートのこと

新たにEC2インスタンスを作成する場合、4種類のAMIから選択する

AWS AMIによってEC2インスタンスのバックアップが取れ、またインスタンス作成や管理のコスト削減になる

【図解】AWS AMIとは？初心者向けにその概要や利用方法、料金などをわかりやすく解説！

JupyterLabとは？特徴やインストール、起動手順を解説！

**Pythonの実行環境は数多くありますが、JupyterLabがその代表的な開発実行環境です。**Pythonは、データ分析や科学技術計算に最も使用されているプログラミング言語ですので、JupyterLabを覚えておいて損はありません。ここではJupyterLabを実際に使用して、その操作方法を学んでいきます。

*JupyterLabとは、Project Jupyterが提供するコード・テキストなどのドキュメント作成およびコード実行のユーザーインターフェースを指します。*従来提供されていた、Jupyter Notebookと JupyterLabの違いとしては、リッチな操作性にあります。

JupyterLabは、Jupyter Notebookの機能を備えながら、より多機能なユーザーインターフェースが提供される点に特徴があります。

【参考】：[jupyter](https://jupyter.org/)
【参考】：[JupyterLab](https://github.com/jupyterlab/jupyterlab)

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

*JupyterLabは、ウェブ利用型とデスクトップ型が提供されています。*JupyterLab Desktopとはデスクトップ型のJupyterLabを指します。Linux、macOS、Windowsでサポートされます。

ウェブ利用型はpip（Python Package Index）やAnacondaを用いて導入し、デスクトップ型はインストーラによりインストール作業を行います。

【参考】：[JupyterLab Desktop](https://github.com/jupyterlab/jupyterlab-desktop)
【参考】：[Installing Jupyter](https://jupyter.org/install)

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

*JupyterLabの使い方ですが、簡単に試すだけであれば実はインストールせずに操作することができます。*Jupyter公式サイトに表示されている、JupyterLabの「Try it in your browser」をクリックすると、次の通りお試しサイトが表示されます（①②）。

標準ガイドの参照や基本操作程度であれば、こちらのサイトを活用できます。

　【図】：お試しサイトでJupyterLabを使う

【参考】：[jupyter](https://jupyter.org/)
【参考】：[JupyterLab Try it in your bowser](https://jupyter.org/try)

JupyterLabがインストール済みであれば、お試しサイトではなく実際に使用可能です。ここではウェブ利用型のJupyterLabを用います。*JupyterLabの起動は、コマンドプロンプトで”jupyter lab”を実行するだけです。*

起動が成功すると、次の図のように表示がされます。

JupyterLabが起動すると、画面には次の様な表示がされています。

```[I 2023-03-01 10:24:16.418 ServerApp] Jupyter Server 2.3.0 is running at:
[I 2023-03-01 10:24:16.418 ServerApp] http://localhost:8888/lab?token=2f9159659942510XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
[I 2023-03-01 10:24:16.418 ServerApp]     http://127.0.0.1:8888/lab?token=2f9159659942510XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
[I 2023-03-01 10:24:16.419 ServerApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[C 2023-03-01 10:24:16.596 ServerApp]
 　
    To access the server, open this file in a browser:
        file:///C:/Users/ユーザー名/AppData/Roaming/jupyter/runtime/jpserver-17352-open.html
    Or copy and paste one of these URLs:
        http://localhost:8888/lab?token=2f9159659942510XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
        http://127.0.0.1:8888/lab?token=2f9159659942510XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX```

図にも記載しましたが、この表示の最後にアクセスで用いるhtmlファイルとURLが表示されています（①②）。この情報をブラウザーに貼り付けて使用します。なお、表示されるトークンは都度更新されますが、”http:\//localhost:8888/lab” をそのまま指定して使用することができます。

JupyterLabは、初期設定の英語表示を日本語に変更したい方も多いでしょう。*日本語化の場合は、日本語化パックを導入することができます。*”python -m pip install jupyterlab-language-pack-ja-jp“などにより、追加導入が可能です。

導入後は次の図のように、「Settings」「Language」に「Japanese (Japan) - 日本語 (日本)」が表示されます（①②③）。

　【図】：日本語化パックを導入する

続いて次の図のように、「Japanese (Japan) - 日本語 (日本)」を選択し「Change and reload」をクリックすると、メニューや関連表示が日本語化されます（①②③）。

　【図】：表示を日本語に変更する

*JupyterLabが起動すると、最初にランチャーが表示されます。*この JupyterLabの表示フォルダーである”http:\//localhost:8888/lab” には、JupyterLabを起動したフォルダーが設定されています。

次の図をご覧ください。左ペインに表示されているファイルは同じですが、URLの表示（①②）とフォルダ位置情報の表示（③④）に違いがあります。

　【図】：起動場所の違いによるフォルダの表示の違い

URLの”http:\//localhost:8888/lab” に紐づけられているのは、”jupyter lab”を起動したフォルダが割り当てられます。

左側が起動したPythonと名付けたフォルダ配下をそのまま表示しているのに対して、右側は1階層上位に移動してから”jupyter lab”を起動し、アプリからフォルダをPythonと名付けたフォルダに移動したものです。

このような表示上の違いもありますので、JupyterLabを起動する場合には決まったフォルダーから実行するのが作業効率の点でも良いでしょう。

*Notebookは、JupyterLabで使用するプログラムコードの開発実行ツールです。*Notebookを使用するには、ランチャーから起動すると良いでしょう。次の図をご覧ください。

ランチャーの「Notebook」のアイコンをクリックすると、Notebookが起動します（①②）。起動したNotebookは新規ファイルとして開くので、”Untitled”というファイル名です。拡張子は”.ipynb”です。

*開いたNotebookは任意のファイル名に変更できます。*変更するには次の図のように、「ファイル」メニューから「Notebookを別名で保存」を選択し、ポップアップメニューから変更します（①②③）。

　【図】：Notebookをファイル名を変更して保存する

続いて次の図のように、任意のファイルを設定し「Save」をクリックすると、Notebookのタブの表示も変更後のファイル名に切り替わります（④⑤⑥）。

　【図】：Notebookをファイル名を変更して保存する（続き）

保存済みのNotebookファイルは、左ペインでダブルクリックするか「ファイル」メニューから開いて利用することができます。

### Notebookでプログラムを実行する

*Notebookで作成したプログラムコードは、簡単に実行することができます。*次の図をご覧ください。

最初にセル（入力フィールド）にコードを記入します（①）。別のNotebookや他のエディターから、コピー・ペーストすることもできます。続いてNotebook上部の再生アイコン、あるいは上部「実行」メニューの「選択したセルを実行」します（②）。実行結果は指定したセルの下に表示されます（③）。

　【図】：Notebookでプログラムを実行する

*Pythonのコードを直接入力する目的で、コンソールが提供されます。*コンソールを使用するには次の図のように、ランチャーに表示されている「コンソール」のアイコンをクリックすると、コンソール画面が表示されます（①②）。

　【図】：コンソールを使用する

表示されているコンソールの下部にセル（入力フィールド）があります。次の図のように実行するコードの入力を終えたら、「実行」メニューの「セルを実行」をクリックすると、結果がコンソールに表示されます（①②③）。

　【図】：コンソールを利用したコードの入力と実行

コードを保存する必要なく、簡単なロジックの確認などを行うには、シンプルで利用する価値はあります。上記の他に、ランチャーの「ターミナル」ではシステムコマンドを実行することもできます。システムの動作を確認しながら、プログラミングすることもできます。

### JupyterLabをシャットダウンする

*JupyterLabの使用が終わったら、JupyterLabのプロセスを停止するために、シャットダウンを行います。*シャットダウンは次の図のように、「ファイル」メニューから「シャットダウン」を選択し、確認メッセージで再度「シャットダウン」をクリックします。

　【図】：JupyterLabをシャットダウンする

メニューから「シャットダウン」ではなく「ログアウト」を選択した場合は、ブラウザーのみ終了となります。バンクエンドプロセスは待機していますので、再度そのままブラウザーからアクセスすることもできます。

シャットダウンは、ブラウザーからのシャットダウン、あるいはコマンドプロンプトから起動中のJupyterLabを「Ctrl」+Cで停止させることもできます。ブラウザーから停止させた場合は、コマンドプロンプトには次のメッセージが表示され、終了します。

```[I 2023-03-01 10:19:42.719 ServerApp] Shutting down on /api/shutdown request.
[I 2023-03-01 10:19:42.724 ServerApp] Shutting down 6 extensions```

## JupyterLabの使い方はすぐに慣れます

JupyterLabは、インストールから利用までに手をかけずに行うことができます。最初の設定が終われば直観的に操作できますので、高い操作性の恩恵を受けることができます。データ分析を効率的に進めるために、拡張機能を追加することもできます。

**これらのメリットを受けるためにも、実際にJupyterLabの操作を試してみることをおすすめします。**

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

データ分析のニーズが高まっており、Pythonの活用の幅が広がっています。JupyterLabは代表的なPythonの開発実行環境です。ここではJupyterLabを実際に操作し、初期設定や実際のプログラミングまでの流れを解説していきます。

JupyterLabは、プログラミング言語の開発実行環境です

JupyterLabは主にPythonの開発実行環境として用いられ、データ分析に有効な拡張機能を追加可能です

ウェブ利用型とデスクトップ型があり、統合開発環境（IDE）として利用価値が高まっています

JupyterLabの使い方！初心者向けに操作方法を解説

[【関連記事】Windows11の画面録画方法は？標準機能と追加ソフトウェアを解説！](https://and-engineer.com/articles/Y0yy-xEAAHcOmZQ_)

[【関連記事】Windows11は使いにくい？そう言われる理由や使いやすくする方法](https://and-engineer.com/articles/Y37UNBEAAB8A6ww8)

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