[Clinical AI Coding 100 : C30.2] Jupyter Notebook入門 ― 思考を記録する「デジタルの実験ノート」

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C30.1では、医療AIの世界でなぜPythonが「共通言語」になったのか、その全体像を掴みました。Pythonという強力な言語と、それを取り巻く道具箱（エコシステム）の存在が鍵でしたね。

さて、今回からはいよいよ、その道具箱の中でも最も重要で、研究・開発の「作業台」となるJupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）の使い方を学びます。

医療AIの開発は、臨床研究や基礎研究と非常によく似ています。最初から完璧な答えがわかっていることは稀で、大半は「データを眺め、仮説を立て、試しに分析し、結果を見て、また考える」という地道な試行錯誤の繰り返しです。

この「試行錯誤のプロセス」を、驚くほど強力にサポートしてくれるのがJupyter Notebookなんです。これは単なるツールではなく、私たちの「思考のカルテ」あるいは「デジタルの実験ノート」そのものになります。

しかし、多くの初学者がこのツールの「本当の力」を理解しないまま使ってしまい、後で再現できなくなる「動かないコード」の山を築いてしまう…という失敗に陥りがちです。この回では、Jupyter Notebookを「科学的な実験ノート」として正しく使いこなすための、最も重要な習慣を身につけていきましょう。

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最初のステップ：JupyterLabを使えるようにする（環境構築）

Jupyter Notebook（より正確には、その後継であるJupyterLab）を使うには、まずご自身のPCにPythonと関連ライブラリをインストールする「環境構築」が必要です。

プログラミングの環境構築には様々な方法がありますが、特に医療AIのように複雑な科学技術計算ライブラリ（今後学ぶPyTorchやTensorFlowなど）を扱う場合、「Conda（コンダ）」というパッケージ管理システムを使うのが最も安定的で、世界的な標準となっています。これはC30.5で詳しく学びますが、ここではまず「動かす」ための手順を紹介します。

Condaは、Python本体、JupyterLab、その他の分析ツール（Pandasなど）を、プロジェクトごとに独立した「部屋（仮想環境）」にまとめてインストールしてくれる便利なツールです。ここでは、軽量版である「Miniconda」の導入を例に進めます。

1. Minicondaのインストール

まず、お使いのOS（Windows, macOS, Linux）に合わせて、Minicondaのインストラーをダウンロードします。Anacondaの公式サイト（https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html）から、最新のPython 3系のインストーラーを選んでください。

2. OS別セットアップ手順

ダウンロードしたインストーラーを使って、Minicondaをインストールします。

• Windowsの場合:
  1. ダウンロードした.exeファイルを実行します。
  2. 基本的にはすべてデフォルト設定のまま「Next」をクリックして進めます。「Install for:」は「Just Me」を推奨します。
  3. 「Advanced Options」では、「Register Anaconda as my default Python」にチェックを入れておくと便利です。
  4. インストール後、「スタートメニュー」から「Anaconda Prompt (Miniconda3)」という黒い画面（ターミナル）を起動します。
• macOSの場合:
  1. ダウンロードした.pkgファイル（または.shファイル）を実行します。.pkgファイルであれば、画面の指示に従ってインストールを進めてください。
  2. .shファイルの場合は、「ターミナル」アプリ（/Applications/Utilities/内にあります）を開き、以下のコマンドを実行します（ファイル名はダウンロードしたものに合わせてください）。 bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh （Apple Silicon (M1/M2/M3) の場合は arm64 版をお使いください）
  3. インストール後、一度ターミナルを完全に終了し、再起動してください。
• Linux (Ubuntuなど) の場合:
  1. 「ターミナル」を開きます。
  2. wgetコマンドなどで.shファイルをダウンロードします。
  3. 以下のコマンドでインストールを実行します（ファイル名は適宜変更してください）。 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
  4. インストール後、一度ターミナルを完全に終了し、再起動してください。

3. 仮想環境の作成とJupyterLabのインストール

ここからは、先ほど起動した「Anaconda Prompt」（Windows）または「ターミナル」（Mac/Linux）上で、OS共通のコマンドを実行します。以下のコマンドを1行ずつコピー＆ペーストして実行してください。

# 1. 'clinical-ai' という名前の仮想環境を作成します
# (Pythonのバージョンは3.10を指定。-y は確認プロンプトを自動でYesにするオプション)
# この「仮想環境」についてはC30.4, C30.5で詳しく学びます
conda create -n clinical-ai python=3.10 -y

# 2. 作成した 'clinical-ai' 環境を有効化（アクティベート）します
# これ以降のコマンドは、この専用環境の中で実行されます
conda activate clinical-ai

# 3-A. Condaで主要ライブラリをインストールします
# jupyterlab: JupyterLab本体
# pandas: データ分析の必須ツール (McKinney, 2010)
# matplotlib: グラフ描画 (Hunter, 2007)
# -c conda-forge: 高品質なパッケージ配布元 (conda-forgeチャネル) を指定
conda install jupyterlab pandas matplotlib -c conda-forge -y

# 3-B. pipで日本語化ライブラリをインストールします
# (Condaチャンネルで見つからない場合があるため、pipを使います)
pip install japanize-matplotlib

4. JupyterLabの起動

インストールが完了したら、同じターミナル画面で以下のコマンドを実行します。

# カレントディレクトリで JupyterLab を起動します
jupyter lab

自動的にデフォルトのWebブラウザが起動し、以下のようなJupyterLabの画面（左側にファイル一覧が表示されるダッシュボード）が表示されれば、環境構築は成功です。

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🚀 コラム：マジでPythonする5秒前「Google Colab」

「黒い画面（ターミナル）での設定エラーが解決できない」「職場のPCはセキュリティ制限でソフトを勝手にインストールできない」……。

環境構築は、プログラミング学習における最大の「挫折ポイント」です。しかし、現代にはそれを一瞬で飛び越える強力なクラウドサービスが存在します。それが、Google Colaboratory（通称：Colab）です。

🌐 Google Colabとは？

一言で言えば、「Googleが所有する高性能なコンピュータを、ブラウザ経由で無料で貸してもらえるサービス」です (Bisong, 2019)。

本来なら数時間かかる環境構築が不要で、Googleアカウントさえあれば、URLをクリックした5秒後にはPythonコードを書き始めることができます。

✅ 医療AI学習における3つのメリット

• 環境構築ゼロ：Jupyter Notebook環境がすでに用意されており、pandasやmatplotlib、さらには深層学習フレームワーク（PyTorch, TensorFlow）までもが最初からインストールされています。
• GPUが無料：通常、数十万円するような高性能GPU（画像解析などのAI計算に必要な部品）を、なんと無料で利用可能です（※制限あり）。
• 共有が容易：Googleドキュメントと同じ感覚で、URLを送るだけでコードを共同研究者と共有できます。

⚠️ 【最重要】医療データの取り扱いに関する鉄則

Colabは非常に便利ですが、医療従事者として必ず認識しておくべき「致命的なリスク」があります。それはデータの保存場所です。

Colab上で読み込んだデータは、一時的にGoogleのクラウドサーバー（仮想マシン）上にアップロードされます。無料版のColabは、米国の医療保険の携行性と責任に関する法律（HIPAA）に準拠する契約（BAA）の対象外であり、日本の個人情報保護法における「第三者提供」や「委託」の観点からも、十分な法的保護措置をとることが困難です (Carneiro et al., 2020; 厚生労働省, 2024)。

【鉄則】
本物の患者データ（個人情報・要配慮個人情報）は、絶対にGoogle Colab（特に無料版）にアップロードしてはいけません。

本講座で使用するような「学習用の架空データ（ダミーデータ）」や「公開データセット（MIMIC-IVのデモ版など）」であれば、Colabを使っても全く問題ありません。まずはColabでPythonの操作に慣れ、機密データを扱う段階になったら、記事前半で解説した「ローカル環境（オフライン）」へ移行するという使い分けを推奨します。

Google Colab を開いてみる ↗

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Jupyter Notebookとは？ ― 「思考」と「実行」の融合

もし、あなたが臨床研究のデータを分析する場面を想像してみてください。おそらく、Excelや統計ソフトでデータを読み込み、グラフを作り、その結果をWordやPowerPointに貼り付け、そこにあなたの「考察」を書き込む…といった作業をしているのではないでしょうか。

Jupyter Notebookは、これら一連の作業を「一つの文書」で完結させるためのツールです。

最大の特徴は、文書が「セル」というブロックの集まりでできていること。そして、このセルには2つの主要な種類があります。

1. コードセル (Code Cell): Pythonのコード（指示）を書き込み、実行する場所。
2. マークダウンセル (Markdown Cell): 文章や見出し、数式、考察などを書き留める場所。

これが何を意味するのか？

つまり、「コード（実験操作）」と「実行結果（データやグラフ）」、そして「あなたの考察（なぜそれをしたか）」を、すべて一つの時系列に沿った文書として記録できるのです。

これは、科学的プロセスにおいて革命的でした。従来の「コードは.pyファイルに、結果はWordに、考察は頭の中に…」というバラバラの状態を防ぎ、分析のプロセス全体を一つの物語として保存できるようになったのです (Kluyver et al., 2016)。

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JupyterLab：あなたの「デジタル研究室デスク」

先ほど起動したのは「JupyterLab（ジュピター・ラボ）」という画面でした。Jupyter Notebookとはどう違うのでしょうか？

• Jupyter Notebook (Classic):
  • 例えるなら: 「一冊のノート」を開くためのシンプルなビューア。
  • 特徴: 一度に一つのノートブックファイル（.ipynb）を開いて編集することに特化しています。
• JupyterLab:
  • 例えるなら: 「研究室のデスク全体」。
  • 特徴: ノートブックだけでなく、データファイル（CSVなど）、ターミナル（コマンド操作画面）、テキストエディタなどを、ブラウザのタブや画面分割で同時に開いて作業できる「統合開発環境」です。

現在（2025年時点）では、JupyterLabが標準的なインターフェースとなっており、機能も豊富です。私たちは基本的にJupyterLabを「作業デスク」として使い、その中で「実験ノート（Notebookファイル）」を開いていくイメージを持つと良いでしょう。

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EDA：データと「対話」するための最強の道具

Jupyter Notebookが最も輝く瞬間、それはEDA（Exploratory Data Analysis：探索的データ解析）を行うときです。

EDAとは、統計学者のジョン・テューキーが提唱した概念で、一言でいえば「データが何を語っているか、まずはいろいろな角度から眺めてみること」です (Tukey, 1977)。これは、私たちが患者を初めて診察するとき、まずバイタルサインや視診・触診で全体像を把握しようとする行為に似ています。

JupyterLabの画面で、左上の「＋」ボタンから「Python 3 (ipykernel)」を選択して新しいノートブックを作成し、以下の「対話」を試してみましょう。

【実行前の準備】先ほどの環境構築ステップで、必要なライブラリ (pandas, matplotlib, japanize-matplotlib) はインストール済みです。以下のコードをセルにコピー＆ペーストし、セルの左側にある「▶」（実行）ボタンを押すか、Shift + Enterキーを押して実行してください。

# --- 0. 必要なライブラリのインポート ---

# 乱数シードを固定 (いつでも同じ架空データが作られるようにするため)
import numpy as np
np.random.seed(42)

# データ分析ライブラリ pandas を 'pd' という短い名前でインポート
import pandas as pd

# グラフ描画ライブラリ matplotlib の pyplot モジュールを 'plt' という名前でインポート
import matplotlib.pyplot as plt

# グラフの日本語表示対応ライブラリをインポート (これだけで日本語が使えるようになります)
import japanize_matplotlib

# --- 1. 架空の医療データの作成 ---
# (実際にはここで pd.read_csv('your_data.csv') のように外部データを読み込みます)

# 100人分の架空の患者データを作成します
data = {
    '年齢': np.random.randint(20, 80, 100),
    '性別': np.random.choice(['男性', '女性'], 100),
    'HbA1c': np.random.normal(6.5, 1.0, 100).round(1), # 平均6.5, 標準偏差1.0の正規分布
    'BMI': np.random.normal(23, 3.0, 100).round(1)  # 平均23.0, 標準偏差3.0の正規分布
}

# Pythonの辞書(data)からPandasのDataFrame(データフレーム)という表形式のデータを作成
df = pd.DataFrame(data)

# --- 2. データの確認 (最初の5行) ---
# .head() メソッドでデータの先頭部分を表示し、全体像を掴みます
# print() を使うとJupyter Notebook上で綺麗に表示されます
print("--- データの先頭5行 ---")
print(df.head())

【実行結果】

　

--- データの先頭5行 ---
   年齢  性別  HbA1c   BMI
0  78  男性    6.4  20.4
1  58  男性    6.2  22.7
2  40  男性    5.3  23.2
3  70  女性    7.6  23.1
4.  38  女性    6.0  21.3

# --- 3. データの要約統計量 ---
# .describe() メソッドで数値データ（年齢, HbA1c, BMI）の
# 基本統計量（件数, 平均, 標準偏差, 最小値, 四分位数, 最大値）を計算
print("\n--- データの要約統計量 ---")
print(df.describe())

【実行結果】

--- データの要約統計量 ---
                 年齢       HbA1c         BMI
count  100.000000  100.000000  100.000000
mean    49.610000    6.541000   23.081000
std     17.026779    1.002018    2.993716
min     20.000000    4.100000   16.000000
25%     38.000000    5.900000   20.975000
50%     50.000000    6.600000   23.200000
75%     62.250000    7.225000   25.300000
max     79.000000    9.400000   30.800000

# --- 4. データの可視化 (ヒストグラム) ---
# 年齢の分布をヒストグラムで可視化します

plt.figure(figsize=(8, 5)) # グラフのサイズを指定 (横8インチ, 縦5インチ)
df['年齢'].hist(bins=20, edgecolor='black') # '年齢'列を選び、20本のビン（棒）でヒストグラムを作成
plt.title('患者の年齢分布') # 日本語のタイトル
plt.xlabel('年齢') # 日本語のX軸ラベル
plt.ylabel('人数') # 日本語のY軸ラベル
plt.grid(False) # グリッド線（背景のマス目）を非表示
plt.show() # グラフをこの場に表示

【実行結果】

# --- 5. データの可視化 (散布図) ---
# BMIとHbA1cの関係を散布図で可視化します

plt.figure(figsize=(8, 5)) # グラフのサイズを指定
# X軸に'BMI', Y軸に'HbA1c'をとり、散布図を作成 (alpha=0.6は点の透明度)
plt.scatter(df['BMI'], df['HbA1c'], alpha=0.6) 
plt.title('BMIとHbA1cの関係') # 日本語のタイトル
plt.xlabel('BMI') # 日本語のX軸ラベル
plt.ylabel('HbA1c') # 日本語のY軸ラベル
plt.show() # グラフを表示

【実行結果】

このように、「コードを書き、実行し、結果（表やグラフ）を見て、考察し（Markdownセルに記録し）、次のコードを書く」というサイクルを、ページを移動することなく、猛烈なスピードで回せる。これがJupyter NotebookのEDAにおける圧倒的な強みです。

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「動くSOP」にするための最重要ルール

Jupyter Notebookは非常に自由度が高く便利な反面、深刻な「落とし穴」があります。それは、「実行順序の罠」です。

Jupyterでは、セルを好きな順番で実行できます。例えば、文書の一番下のセルを先に実行し、その次に一番上のセルを実行することも可能です。これが、のちの「再現性の悪夢」に繋がります。

アンチパターン（悪い例）: スパゲッティ・ノートブック

[セル 1] In [2]:
print(x * 2)  <-- これを2番目に実行すると...
---
[出力]
> 20          <-- 10 * 2 = 20 が表示される

[セル 2] In [1]:
x = 10        <-- これを1番目に実行する

このノートブックは、[セル 2] → [セル 1] の順で実行すれば動きます。しかし、数日後にあなたが（あるいは共同研究者が）このノートブックを開き、いつもの習慣で「上から順に実行」したらどうなるでしょう？ [セル 1] を実行した時点で「xが定義されていません」というエラーになります。

これは、手順書（SOP）が「手順5を先にやらないと手順1が実行できない」と書かれているようなもので、科学的な記録としては失格です。

そこで、私たちは「良い実験ノート」にするために、以下の鉄則を守る必要があります。

鉄則：「カーネルを再起動して、上から順にすべて実行」したときに、エラーなく最後まで通ること。

（※JupyterLabのメニューバーにある「Kernel」→「Restart Kernel and Run All Cells…」で実行できます。これは計算状態をすべてリセットし、白紙の状態からノートブックを最初から最後まで実行する操作です。）

これこそが、あなたの分析が「再現可能である」ことの最低限の保証です。この習慣を身につけることが、C30.2の最大のゴールの一つです (Rule et al., 2019)。

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Jupyterの「限界」：作業台は手術室ではない

最後に、最も重要な「分業」の話をします。

Jupyter Notebookは、あくまで「研究室の作業台（仮説検証の場）」です。ここで試行錯誤し、最良の分析プロトコル（SOP）を見つけ出します。

しかし、このノートブック・ファイル（.ipynb）を、そのまま病院の電子カルテシステムに組み込んだり、Webアプリケーションとして公開したりする（＝本番運用する）のは、非常に危険です。

比喩: あなたが作業台で見つけた素晴らしい術式（ロジック）を、その作業台ごと手術室に持ち込み、患者の手術（本番運用）をしようとしているようなものです。

Jupyter Notebookには以下の限界があります。

• 再現性の脆さ: 少しの実行順序の間違いで動かなくなる。
• バージョン管理の困難さ: コードの変更履歴（差分）がgit（C30.7で学習）で非常に読みにくい。
• 本番運用に不向き: 自動実行やAPIサーバーとしての動作を想定して作られていない。

では、どうすればよいのでしょうか？

答えは、「Jupyterで見つけたロジックを、本番用のコード（Pythonスクリプトファイル）として清書する」です。

この「清書」と「本番システムの構築」を行う場所こそが、次（C30.3）で学ぶVS Codeという「本格的な開発室（手術室）」の役割なのです。

Jupyter Notebookで「何をすべきか（What）」を見つけ出し、VS Codeで「それをいかに安定して動かすか（How）」を実装する。この分業の意識を、必ず持っておいてください。

※本記事は情報提供を目的としたものであり、特定の治療法を推奨するものではありません。健康に関するご懸念やご相談は、必ず専門の医療機関にご相談ください。

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参考文献

• Hunter, J.D. (2007). Matplotlib: A 2D graphics environment. Computing in Science & Engineering, 9(3), pp.90-95.
• Kluyver, T., Ragan-Kelley, B., Pérez, F., Granger, B.E., Bussonnier, M., Frederic, J., Kelley,K., Hamrick, J.B., Grout, J., CorLAY, S. and Ivanov, P. (2016). Jupyter Notebooks–a publishing format for reproducible computational workflows. In: ELPUB 2016, 20th International Conference on Electronic Publishing.
• McKinney, W. (2010). Data structures for statistical computing in Python. In: Proceedings of the 9th Python in Science Conference (SciPy 2010). pp. 56–61.
• Project Jupyter. (2024). JupyterLab. [Online] Available at: https://jupyter.org/ (Accessed: 16 November 2025).
• Rule, A., Birmingham, A., Zuniga, C., Altintas, I. and Voytek, B. (2019). Ten simple rules for writing and sharing computational analyses in Jupyter Notebooks. PLoS Computational Biology, 15(7), e1007007.
• Tukey, J.W. (1977). Exploratory Data Analysis. Reading, MA: Addison-Wesley.
• Anaconda Software Distribution. (2025). Miniconda. [Online] Available at: https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html (Accessed: 16 November 2025).
• Bisong, E. (2019). Google Colaboratory. In: Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform. Apress, Berkeley, CA. pp. 59-64.
• Carneiro, T., Da Nóbrega, R.V.M., Nepomuceno, T., Bian, G.B., De Albuquerque, V.H.C. and Reboucas Filho, P.P. (2018). Performance analysis of Google Colaboratory as a tool for accelerating deep learning applications. IEEE Access, 6, pp.61677-61685.
• 厚生労働省. (2024). 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第6.0版.

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