※最終更新日：2025年10月27日（初掲載：2021年8月）
Pythonとライブラリのバージョンを確認する方法
こんにちは、SHOUです。Colabの実験をしていて思わぬエラーに出会うと、「環境が違っているのかな？」と不安になりますよね。実際に私も、ライブラリのバージョンが合わずにコードが動かない経験をしました。そこでこの記事では、Colab上で主要ライブラリのバージョンを確認して、安心して実験を進める方法を紹介します。
今回は、Google Colab 上で Python や主要ライブラリ（TensorFlow、Keras、pandas、NumPy）のバージョンを確認する方法をご紹介します。
Colab環境は頻繁にアップデートされているため、使用しているライブラリのバージョンを把握しておくことは、エラー回避や動作確認において非常に重要です。
Google Colabとは？初心者が5分で使えるノートブック環境
「Pythonをちょっと試したい」「機械学習を勉強したい」と思ったとき、面倒な環境構築は避けたいですよね。
Google Colaboratory（略してColab）は、インストール不要でブラウザ上でコードが書ける非常に便利なツールです。
この記事では、初めてColabを使う人がつまずかないように、基本的な使い方や便利なTipsを紹介します。
Google Colabの主な特徴
- インストール不要：ローカルに環境構築することなく、すぐにPythonコードを実行可能。
- 無料：GPUやTPUなどの高性能な計算資源が無償で使えます。
- コラボレーション対応：ノートブックを簡単に共有し、複数人での同時編集が可能。
- 主要ライブラリをプリインストール：TensorFlow、Keras、PyTorchなどが最初から使えます。
- 豊富なチュートリアル：初心者向けの機械学習やデータ分析チュートリアルが揃っています。
Google Colabの主な用途
- 機械学習：ニューラルネットワークの構築、訓練、評価
- データ分析：データの読み込み、前処理、可視化
- 教育：PythonやAI関連の学習教材として
- プロトタイピング：アイデアの検証や試作開発に
実際のバージョン確認結果
🔢 Pythonのバージョン
確認用コード：
!python --version
実行結果：
Python 3.12.12
🧠 TensorFlowのバージョン
確認用コード：
import tensorflow as tf print(tf.__version__)
実行結果：
2.19.0
🧱 Kerasのバージョン
確認用コード：
import keras print(keras.__version__)
実行結果：
3.10.0
📊 pandasのバージョン
確認用コード：
import pandas as pd print(pd.__version__)
実行結果：
2.2.2
🔢 NumPyのバージョン
確認用コード：
import numpy as np print(np.__version__)
実行結果：
2.0.2
バージョン確認後に注意すべきポイント
- 互換性確認：公式ドキュメントや互換性一覧を確認してバージョンが一致しているか要チェック。
- 環境差異の把握：ローカルPCや他のColabセッションとバージョンが異なることも。
- 逐次確認の習慣化：「ノート再接続後」や「別プロジェクト開始前」には必ずバージョンチェックする癖をつけましょう。
【SHOU TAKEの経験に基づく】バージョン管理のベストプラクティス
Colabでは、PythonやTensorFlowがプリインストールされていますが、特定の実験を行う際には、**バージョン競合**によるエラーが頻繁に発生します。
よくあるトラブル：
TensorFlow 2.x系と古いバージョンのKerasやNumPyを組み合わせた場合、互換性が崩れて意図しないエラーが発生します。これは、**依存関係が厳密に管理されていない**ために起こります。
安定性を確保するための推奨バージョンペア（2025年10月現在）
| 用途 | 推奨TensorFlowバージョン | 推奨Pythonバージョン |
|---|---|---|
| 標準的な画像分類・CNN | 2.15.x (LTS) | Python 3.10 または 3.11 |
| 最新のTransformerモデル | 最新版 | Python 3.12 |
これらの推奨ペアを参考に、エラーが発生した場合は**インストールコードにバージョンを明示**（例：!pip install tensorflow==2.15.0）することが、**時間の節約につながる最高のコツ**です。
よくあるトラブル＆対処法
Q: バージョン確認でModuleNotFoundErrorが出た
A: Web環境の不具合やセッションエラーの可能性があります。ランタイムを"再起動してすぐ実行"してみてください。
✅ まとめ
現在、Google Colab で確認できたライブラリのバージョンは以下の通りです：
- Python：3.12.12
- TensorFlow：2.19.0
- Keras：3.10.0
- pandas：2.2.2
- NumPy：2.0.2
Google Colabは日々アップデートされているため、この記事と実際のバージョンに差異がある可能性があります。環境ごとにバージョンを確認しながら作業を進めることをおすすめします。
この記事が参考になれば幸いです！
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