Jupyter Notebookの特徴

AI開発で使われるPythonやJupyter Notebookに関する説明として、最も適切なものを1つ選べ。

正解と解説を見る

解説

正解A

ポイント

Jupyter Notebookは、コード・実行結果・説明を1つの文書にまとめて試行錯誤できる環境です。ただし、セルの実行順には注意が要ります。

選択肢ごとの解説

A

適切 ◯ 正解

コードを少しずつ実行し、結果やグラフをすぐに確かめられるため、データの探索やモデルの試作に向いています。説明の文章も同じ文書に書けるので、分析の過程を他の人と共有しやすくなります。
B

不適切

セルは任意の順番で実行でき、変数の値は実行した順に残ります。そのため、順番を入れ替えて得た結果を、上から実行し直すと再現できないことがあります。共有の前には、上から通して実行して確かめます。
C

不適切

Pythonには、数値計算のNumPy、データ処理のpandas、機械学習のscikit-learn、深層学習のPyTorchやTensorFlowなど、豊富なライブラリがあります。そのため、AI開発で広く使われている言語です。
D

不適切

Jupyterでは、コードを実行する仕組みをカーネルと呼び、言語ごとに用意されています。Pythonのほかにも、RやJuliaなど多くの言語のカーネルがあり、切り替えて使えます。

試験での狙われ方

Python、Jupyter Notebook、Dockerなど開発環境の用語を、それぞれの役割の説明と結び付ける形で問われやすい論点です。

関連用語

Jupyter Notebook、Python

参考

G検定試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版（技術分野項目35 AIプロジェクトの進め方） 2026年10月30日閲覧
Project Jupyter Documentation 2026年10月30日閲覧
Project Jupyter Documentation, Kernels (Programming Languages) 2026年10月30日閲覧
Pimentel et al., A Large-scale Study about Quality and Reproducibility of Jupyter Notebooks (MSR 2019) 2026年10月30日閲覧

オリジナル問題（過去問ではありません） AIで作成人による確認：未誤りを報告

出典と作成について

作成：ウカトレ編集部（AIで作成し、別のAIが一次資料と照合。手順は編集方針）

公開日：2026年10月30日最終更新日：2026年10月30日最終確認日：2026年10月30日

シラバス第1.4版技術35「AIプロジェクトの進め方」の問題です。