Pythonでデータ分析するために必要なPCのスペックはどのくらい？-データ分析プログラミングのススメ-
公開日
2025年2月23日
更新日
2025年2月21日
みなさんこんにちは！和からの数学講師の岡﨑です。
近年、Pythonを使ったデータ分析が広まりつつあります。プログラミング初心者の方から「どんなPCを用意すればいいですか？」という質問をよくいただきます。
そこで今回は、Pythonでデータ分析を行うメリットを解説しながら、開発に適したPCスペックについてお話しします。
この記事の主な内容
１．Pythonでデータ分析を行うメリット
そもそも、なぜ今Pythonでデータ分析を行う方がこれだけ増えているのでしょうか。
データ分析を行う場合、よほどデータ数が少ないなどのことがなければ計算するための道具が必要になります。Excelなど一般に普及している分析ツールの活用は非常に実用的で良いのですが、大量のデータを扱ったり、機械学習やAIを活用した高度な分析を行ったりなど、本格的に分析を行う上ではどうしても限界があります。一方、BIツールをはじめとする市販の分析ツールは高価なものが多く、個人や一部の部署で導入するのは難しいケースが多いです。しかし、Pythonは誰でも無料で利用でき、データの件数や分析手法も制限なく分析を行うことができます。
その他に普及している要因として、Google Colabなどのクラウドでプログラミングを行う環境が充実してきており、自分で作成したプログラムをチームメンバーと共有しやすくなった点も大きなメリットです。さらに、生成AIを活用することで、プログラムを自動生成し、高度なデータ分析を簡単に行うことも可能になったことで、これまでプログラミングを扱ったことがない方も気軽に利用することができるようになりました。
実際、世界的に有名なデータ分析コンペのプラットフォームであるkaggleは、開発者の多くがPython言語を使っていることを示しています。
次の図は、各プログラミング開発環境がデータ分析コンペでどれくらい使われているかを集計したものです。コンペ参加者の実に7割以上がPython言語の開発環境であるJupyter Notebookを利用しており、同じくPython言語の開発環境であるJupyterLab、Pycharmとともに高い使用率です。
２．Pythonを利用するためのPCスペック
では、Pythonでデータ分析を行うにあたって、どの程度のPCスペックが必要なのでしょうか。
一般的な基準として目安は下記のとおりです。
このくらいのスペックがあれば、基本的なデータ分析は快適に行えます。皆さんが普段使っているPCでも十分である場合も多いと思います。
ただし、機械学習やAIの計算は負荷が高いため、ローカル環境（自分のPCに計算を行わせる環境）での実行は厳しくなります。その場合はGoogle Colabなどのクラウド環境を活用するとよいでしょう。
３．ChatGPTにも聞いてみた
最後に、同じ質問をChatGPTにもしてみたので結果を見てみましょう。
概ね同じような回答ですね。ChatGPTが言うから正しいと一概に言えるわけではもちろんありませんが、プログラミングの学習を始めると分からないこともたくさん出てくると思いますので、生成AIもうまく活用していきましょう！
４．まとめ
今回は、Pythonでのデータ分析についてよくいただく質問にお答えしました。
Pythonは無料で使え、データ分析の幅を広げることができる便利な言語です。適切なPCを用意して、ぜひ挑戦してみてください。
和からでは、Pythonを活用したデータ分析を体験できる講座を開講しています。興味のある方はぜひご参加ください！
また、Python言語でデータ分析を行う方法について書籍で勉強したい方は、Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書で分かりやすく解説されていますのでぜひご覧になってみてください(一緒に難解な書籍を読み解く、といった個別授業も行っております)。
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<文/岡﨑 凌>
