【もう迷わない】生成AIのを動かすために最適なPython環境構築方法

生成AIをPCで動かすためにはPythonのインストールが必要です。しかし、Pythonといってもインストール方法が４通りもあるため、どれを選べばよいのか迷いますよね。

そこで、今回はそれぞれについての特徴と生成AIを動かすために最も簡単なインストール方法について紹介します。

本記事には４つのPythonのインストール方法へのリンクもまとめていますので、併せてご利用ください。

Pythonインストール方法ごとの特徴

４つのインストール方法について特徴の概要をまとめました。Anaconda以外は個人利用、商用利用ともに無料で使えますが、Anacondaについては商用利用の場合のみ有償となります。

種類	特徴
Python公式	必要なものだけ選りすぐったコンパクトなPython環境を作りたい人向け  Python公式サイトで公開されているインストーラを使ってインストールする。  Pythonの最新版を使いたい場合はこれ一択。  Pythonインタプリタと対話型実行環境（Python Prompt）のみであるため、必要なライブラリ は自分で個別にインストールする必要がある。  仮想環境は用意されているが、Pythonのバージョンはインストール時のバージョンに固定。
Anaconda	すぐにPythonでデータ分析や機械学習を始めたい人向け  Anaconda社が提供するデータサイエンス／機械学習向けのディストリビューション（※）。  Anaconda公式サイトで公開されているインストーラを使ってインストールする。  深層学習や機械学習のライブラリと開発ツールが同梱されており、すぐに始めることが可能。  多数のライブラリと開発ツールが含まれるため、最低でも5GBのディスク容量を消費する。  原則有料であるが、個人使用や教育用途では無料で使える。  協力なパッケージ管理＆仮想環境ツール（Conda）が用意されており、特に仮想環境は 　Pythonの複数バージョンを使い分けられる優れもの。
Miniconda	コンパクトなPython環境、かつ複数のPythonバージョンを使い分けしたい人向け  Anaconda社が提供する軽量版（約500MB）のディストリビューション。  Anaconda公式サイトで公開されているインストーラを使ってインストールする。  Pythonインタプリタと対話型実行環境（miniconda Prompt）のみであるため、必要なライブラ 　リは自分で個別にインストールする必要がある。  誰でも無料で利用できる。  Anacondaと同じパッケージ管理＆仮想環境ツール（Conda）が使える。
WinPython	自分のPC環境を汚すことなく、手軽に複数のPythonバージョンを使い分けたい人向け  WinPython公式サイトからZipファイルをダウンロード＆解凍するだけでインストールできる。  USBに入れてPython環境を持ち運びして使える。  インストールしたPython環境はそれぞれ独立しており、複数バージョンの併用が可能。  フォルダ丸ごとコピーすることで、環境の複製やバックアップが用意。  データサイエンス／機械学習向けのWinPythonと軽量版のWinPythonが配布されている。

（※）ディストリビューションとは、それ単独では実用的でない基盤製品に対して、実用化するために必要なオプションを同梱（パッケージング）して配布する配布形態のこと。Anacondaの場合、Pythonインタプリタに加えて数値計算や機械学習、可視化などのライブラリと複数の開発ツールをパッケージングしている。

４つのPython のインストール方法

それぞれのインストール方法については、下記の記事にスクリーンショット付きで詳しく解説しています。

Python公式	【最初の一歩】Pythonの簡単インストール手順（スクリーンショットで解説）
Anaconda	【最初の一歩】Anacondaの簡単インストール手順（スクリーンショットで解説）
Miniconda	【最初の一歩】Minicondaの簡単インストール手順（スクリーンショットで解説）
WinPython	【最初の一歩】WinPythonの簡単インストール手順（スクリーンショットで解説）

生成AI環境に最適なインストール方法

何が正解というわけではありませんが、複数の生成AIをいくつもインストールしたい場合は Python公式とGitをインストールがお勧めです。一度インストールしておけば後は気にしなくてよいので、手間が多少なりとも省けます。

ただし、インストールに伴い環境変数への登録や意図しないフォルダ（Program Files以外）へのファイル展開が行われることがあり、多少なりとも自分のPC環境に影響を及ぼすかもしれません。

自分PC環境を汚したくない場合や、面倒なインストールは嫌だという場合は、WinPythonの軽量版とポータブル Git を使うのがお勧めです。どちらも指定したフォルダに展開するだけなので、不要になったらゴミ箱にドラッグするだけで削除できます。

多くの生成AIは、インストール時に必要なライブラリを自動でダウンロード＆インストールするようになっているため、Anacondaのような機械学習系のライブラリは必要ありません（あっても利用されません）。

Python公式の代わりにMinicondaをインストールする方法もありますが、 Python公式とMiniconda とでは仮想環境のコマンドが異なっており、多くの生成AIは Python公式のコマンドを利用しているので、うまくいかない可能性が高くなります。

簡易版・生成AI動作環境の作り方(WinPython軽量版＋ポータブル Git)

この章では、WinPython軽量版とポータブル Gitを使って、インストール不要の生成AI動作環境を作る手順をご紹介します。

次の Step１～Step５の手順を実行するだけで、WinPytyon軽量版とポータブルGitを１つのフォルダにまとめることができます。

この方法で一旦環境を作っておけば、あとは動かしたい生成AIの数だけフォルダコピーすることで、独立したPython環境を何個でも増やすことができます。

簡易版・生成AI動作環境の使い方(WinPython軽量版＋ポータブル Git )

先ほど作成した生成AI動作環境のフォルダはテンプレートなので、インストールしたい場所に丸ごとコピーして、生成AIにちなんだ名前に変更しておくことをお勧めします。

生成AIのインストール時

クスプローラーで生成AI動作環境フォルダ（下記の例では Wpy64-310111）にある command.bat をダブルクリックで実行します。

コマンドプロンプトが表示されますが、これはPythonとGitが使える状態になっていますので、ここから生成AIごとに用意されたインストールコマンドを実行していきます。
多くの生成AIのインストールにおいては、ここでGitコマンドを実行します。

例えば Roop という生成AIをインストールする場合、git clone https://github.com/Hillobar/Rope　というコマンドを実行しますが、その結果Ropeといフォルダが生成されます。

多くの生成AIは、Git Cloneコマンドによって作られたフォルダ（上記の場合は Rope）にカレントディレクトリを移動して、続きのコマンドをいくつか実行し、最終的にインストールを完了させます。

生成AIの実行時

生成AIを実行する場合は、インストールと同じ手順で command.bat を実行し、表示された故マントプロンプトから、生成AIごとに決められたコマンドを実行します。

例えばRope の場合は cd rope でカレントディレクトリを移動し、rope.bat を実行することで起動できます。

まとめ

Pythonと一言で言っても、Python公式、Anaconda、Miniconda、WinPythonの４つの種類があります。

多くの生成AIは、他の生成AIの動作の邪魔にならないよう、もしくは他の生成AIの影響を受けないよう、Pythonの仮想環境の配下でインストールを行うようになっています。

その時に使われている仮想環境の管理コマンドは Python公式のもの（Venv）を使うケースが多く、AnacondaやMinicondaよりも、Python公式、もしくはWinPythonの方が相性が良いと言えます。

また、GitやPythonをインストールするのが面倒な場合は、WinPythonとポータブルGitを使った環境構築が一番簡単なので、その具体的な手順についても紹介しました。

どの方法を使うかはご自身のPC環境によって変わってきますので、本記事を参考に最も良い方法をお選びください。