Google ColabでPythonバージョンを確認する方法【2025年7月版】

※最終更新日：2025年7月31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 3.11.13

🧠 TensorFlowのバージョン

確認用コード：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

実行結果：

2.18.0

🧱 Kerasのバージョン

確認用コード：

import keras
print(keras.__version__)

実行結果：

3.8.0

📊 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。

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：3.11.13
• TensorFlow：2.18.0
• Keras：3.8.0
• 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！