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高校情報I/II対応PC｜Python実習・データサイエンス
自作.com編集部··更新: 2026年5月10日
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公開: 2026/5/10
更新: 2026/5/10
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2023年度から高校の学習指導要領において必修科目となった「情報」科目は、情報I、情報IIと段階的に学習内容が深まります。情報Iではプログラミング的思考を養うため、Pythonを用いたプログラミングの基礎を学ぶことが中心です。情報IIでは、データサイエンスの入門、情報社会における倫理、セキュリティなど、より高度な内容を扱います。これらの科目を円滑に進めるためには、適切なPC環境が不可欠です。
しかし、高校生や教員が個別にPC環境を構築・維持するのは容易ではありません。特に、Pythonの実行環境構築、Jupyter Notebookの導入、データ分析に必要なライブラリのインストールなどは、情報技術に詳しくない教員にとっては大きな負担となり得ます。また、生徒の自宅環境にPCがない、あるいはスペックが低いといった問題も考慮が必要です。
2026年現在、Pythonプログラミング教育市場は急速に拡大しており、2024年には国内だけでも約300億円規模に達すると予測されています。この状況下で、高校の情報科教育を成功させるためには、学習内容に対応したPC構成の提案と、無料のクラウド環境の活用が重要になります。本記事では、情報I/IIの学習に対応できるPC構成を複数提案し、Python学習環境の比較、クラウド環境であるGoogle Colaboratoryとの使い分け、そして導入コストについて詳細に解説します。Lenovo ThinkBook 14 G6 (Ryzen 7 7730U, 16GB RAM, 512GB SSD) や Dell Inspiron 14 7440 (Core i5-1335U, 16GB RAM, 512GB SSD) を中心に、具体的なスペックと価格を提示しながら、最適な学習環境の構築をサポートします。
高校情報科のカリキュラムは、2022年度から導入された「情報I」と2023年度から導入された「情報II」によって大きく変化しました。特に「情報I」では、プログラミング的思考を養うためにPythonが主要な言語として採用されています。「情報II」では、データサイエンスの基礎を学び、実際にデータを分析する実践的な演習が重視されます。これらの科目を円滑に進めるためには、適切なPC環境の整備が不可欠です。単に動くというだけでなく、学習効果を最大化し、将来的な進路選択にも繋がるようなPC構成を検討する必要があります。
従来のPC教室のような、一律のスペックで統一された環境ではなく、生徒の個性や学習進度、将来の目標に合わせて柔軟に対応できる環境が理想的です。クラウド環境の活用も有効な選択肢の一つですが、ネットワーク環境への依存度が高くなることや、セキュリティ上の懸念も考慮する必要があります。本稿では、高校情報I/IIの学習内容を網羅し、Pythonによるプログラミング実習からデータサイエンス入門、Jupyter Notebookやmatplotlibによる可視化までを快適に実行できるPC構成について、具体的な製品名やスペックを交えながら解説します。ここでは、主にWindows 11を搭載したPCを前提としますが、Chromebookなど他のOSの選択肢についても言及します。
データサイエンスの学習においては、単にプログラミング言語を習得するだけでなく、データの収集、前処理、分析、可視化といった一連のプロセスを理解することが重要です。Jupyter Notebookは、これらのプロセスを効率的に実行するための強力なツールであり、PythonだけでなくRやJuliaなどの言語もサポートしています。matplotlibやseabornといった可視化ライブラリを活用することで、データの傾向やパターンを視覚的に捉え、より深い洞察を得ることができます。これらのツールを最大限に活用するためには、PCの処理能力だけでなく、メモリ容量やストレージ容量も十分に確保する必要があります。
高校情報I/IIの学習環境としてPCを選ぶ際の判断軸は、主に以下の4点です。①処理性能、②メモリ容量、③ストレージ容量、④携帯性です。処理性能は、CPUのコア数とクロック周波数、GPUの性能によって決まります。Pythonのコード実行やデータ分析においては、CPUの性能が重要ですが、matplotlibによる複雑なグラフの描画や機械学習モデルの学習においては、GPUの性能も無視できません。CPUとしては、Intel Core i5-1440P (1.7GHz-4.7GHz, 12コア, 18MBキャッシュ)やAMD Ryzen 5 7530U (2.0GHz-4.5GHz, 6コア, 16MBキャッシュ)がおすすめです。GPUとしては、NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU (4GB GDDR6)やAMD Radeon Graphics 780Mが十分な性能を発揮します。
メモリ容量は、PythonのインタプリタやJupyter Notebook、データ分析ライブラリ（pandas, NumPy, scikit-learnなど）を同時に起動しても、動作が遅延しないように、最低でも16GB、理想的には32GBを搭載することをおすすめします。メモリの速度も重要であり、DDR5-4800MHz以上の規格を採用することで、より快適な動作を実現できます。ストレージ容量は、OS、プログラミング環境、データセット、作成したプログラムなどを保存するために、最低でも512GB、理想的には1TB以上のSSDを搭載することをおすすめします。SSDのインターフェースは、NVMe PCIe Gen4 x4が最も高速であり、データの読み書き時間を大幅に短縮できます。
携帯性は、PCを学校に持ち運んだり、自宅で学習したりする際に重要です。PCの重量やサイズ、バッテリー駆動時間などを考慮し、自分の学習スタイルに合ったモデルを選びましょう。Lenovo ThinkBook 14 G6 (Ryzen 5 7530U, 16GB, 512GB SSD, 14インチ, 1.4kg)やDell Inspiron 14 7440 (Core i5-1335U, 16GB, 512GB SSD, 14インチ, 1.6kg)は、バランスの取れた性能と携帯性を兼ね備えたモデルとしておすすめです。Chromebookの場合、ASUS Chromebook Flip CX5 (Core i5-1235U, 8GB, 256GB SSD, 14インチ, 1.7kg)などが選択肢となります。
| 製品名 | CPU | メモリ | ストレージ | 画面サイズ | 重量 | 価格 (円) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Lenovo ThinkBook 14 G6 | Ryzen 5 7530U | 16GB | 512GB SSD | 14インチ | 1.4kg | 98,000 |
| Dell Inspiron 14 7440 | Core i5-1335U | 16GB | 512GB SSD | 14インチ | 1.6kg | 105,000 |
| ASUS Chromebook Flip CX5 | Core i5-1235U | 8GB | 256GB SSD | 14インチ | 1.7kg | 75,000 |
| HP Pavilion 15-eg2000 | Ryzen 7 5700U | 16GB | 512GB SSD | 15.6インチ | 1.7kg | 85,000 |
| Apple MacBook Air M2 (2022) | Apple M2 | 16GB | 512GB SSD | 13.6インチ | 1.24kg | 140,000 |
Pythonによるプログラミング実習やデータサイエンスの学習において、PC環境でよく遭遇するハマりどころや実装の落とし穴はいくつか存在します。まず、ライブラリのインストールです。Anacondaは、Pythonのディストリビューションであり、データサイエンスに必要なライブラリをまとめてインストールできる便利なツールですが、バージョン管理に注意が必要です。異なるプロジェクトで異なるバージョンのライブラリを使用する場合、仮想環境を構築して、プロジェクトごとにライブラリを分離することをおすすめします。venvやcondaといった仮想環境管理ツールを活用することで、ライブラリの競合を防ぎ、安定した開発環境を構築できます。
次に、Jupyter Notebookの動作速度です。Jupyter Notebookは、ブラウザ上でコードを実行するため、PCの処理能力が低いと、コードの実行に時間がかかったり、画面表示が遅延したりすることがあります。特に、大量のデータを扱う場合や、複雑な計算を行う場合には、PCのスペックが重要になります。Jupyter Notebookのパフォーマンスを向上させるためには、不要な拡張機能を無効にしたり、キャッシュをクリアしたり、カーネルを再起動したりするなどの対策が有効です。また、Google Colabなどのクラウド環境を利用することも、パフォーマンス改善の有効な手段です。
さらに、matplotlibによるグラフの表示設定です。matplotlibは、グラフのカスタマイズ性が高い反面、設定項目が多く、思った通りのグラフを表示させるのが難しい場合があります。グラフの軸ラベル、タイトル、凡例、色、フォントなどを適切に設定することで、見やすく分かりやすいグラフを作成できます。また、グラフの保存形式や解像度も、データの可視化において重要な要素です。
高校情報I/IIの学習環境としてPCを導入するにあたり、パフォーマンス、コスト、運用を最適化することは非常に重要です。パフォーマンスを最大化するためには、PCのスペックだけでなく、ソフトウェアの設定も最適化する必要があります。例えば、Windows 11の設定で、視覚効果をオフにしたり、スタートアッププログラムを削減したりすることで、PCの起動時間や動作速度を向上させることができます。また、セキュリティソフトの設定を見直したり、不要なバックグラウンドプロセスを停止したりすることも、パフォーマンス改善に繋がります。
コストを抑えるためには、新品のPCだけでなく、中古PCや再生PCも検討する価値があります。中古PCや再生PCは、新品に比べて価格が安く、予算を抑えることができます。ただし、中古PCや再生PCの場合、保証期間が短い場合や、バッテリーの劣化が進んでいる場合があるため、注意が必要です。また、Chromebookは、Windows 11搭載PCに比べて価格が安く、セキュリティも高いため、予算を抑えたい場合に有効な選択肢となります。Chromebookは、Google Workspace for Educationなどのクラウドサービスとの連携も容易であり、教育機関での利用に適しています。
運用を効率化するためには、PCの管理ツールを活用することが重要です。Microsoft IntuneやJamf ProなどのMDM（モバイルデバイス管理）ツールを使用することで、PCのセキュリティ設定を一元管理したり、ソフトウェアのアップデートを自動化したり、リモートサポートを提供したりすることができます。また、PCのバックアップ体制を整えることも、重要な運用タスクの一つです。OneDriveやGoogle Driveなどのクラウドストレージサービスを利用することで、PCのデータを自動的にバックアップし、万が一の故障や紛失に備えることができます。
高校情報科の授業、特に情報I・IIにおけるPythonの実習やデータサイエンスの入門は、生徒の論理的思考力と問題解決能力を育成する上で非常に重要です。そのため、適切なPC環境の整備は不可欠と言えるでしょう。本セクションでは、2026年現在の高校情報科での利用に適したPCの主要製品と選択肢を、価格、スペック、用途、性能、互換性などの観点から徹底的に比較します。予算、学習内容、生徒のスキルレベルに合わせて最適な一台を選定できるよう、詳細な情報を提供します。
近年、クラウドベースの学習環境であるGoogle Colaboratory（Colab）の利用が広がっていますが、オフラインでの作業や、より高度なデータ分析、ローカル環境での開発を希望する場合、PCのスペックは重要な要素となります。また、情報I/IIの学習内容によっては、映像編集やプログラミング以外の作業も想定されるため、総合的なパフォーマンスも考慮する必要があります。以下に、主要製品の比較表を提示します。
| 製品名 | CPU | メモリ | ストレージ | ディスプレイ | 価格（円） |
|---|---|---|---|---|---|
| Lenovo ThinkBook 14 G6 | Intel Core Ultra 7 155H (16コア) | 16GB LPDDR5X 7467MHz | 512GB NVMe PCIe Gen4 SSD | 14.0インチ WUXGA (1920x1200) IPS液晶 | 130,000 |
| Dell Inspiron 14 7440 | Intel Core Ultra 5 125H (10コア) | 8GB DDR5 5200MHz | 256GB NVMe PCIe Gen4 SSD | 14.0インチ FHD (1920x1080) IPS液晶 | 95,000 |
| HP Pavilion 14 | AMD Ryzen 7 8840HS (8コア) | 16GB DDR5 5600MHz | 512GB NVMe PCIe Gen4 SSD | 14.0インチ FHD (1920x1080) IPS液晶 | 110,000 |
| Microsoft Surface Laptop Go 3 | Intel Core i5-1235U (10コア) | 8GB LPDDR5 | 256GB SSD | 12.4インチ PixelSenseディスプレイ | 105,000 |
| Acer Swift 14 | AMD Ryzen 5 7530U (6コア) | 8GB DDR4 | 512GB NVMe PCIe Gen3 SSD | 14.0インチ FHD (1920x1080) IPS液晶 | 85,000 |
| Apple MacBook Air M3 | Apple M3 (8コアCPU, 8コアGPU) | 8GB Unified Memory | 256GB SSD | 13.6インチ Liquid Retinaディスプレイ | 140,000 |
上記の表は、2026年時点での一般的な価格とスペックです。CPUは、IntelのCore UltraシリーズやAMDのRyzenシリーズが主流となっており、性能と消費電力のバランスが優れています。メモリは、Pythonの実行やデータ分析において重要な要素であるため、8GB以上を推奨します。ストレージは、SSDが一般的ですが、容量は学習内容や利用頻度に合わせて選択する必要があります。
| 用途 | 推奨CPU | 推奨メモリ | 推奨ストレージ | その他 |
|---|---|---|---|---|
| 情報I入門（プログラミング基礎） | Intel Core i3/AMD Ryzen 3 | 8GB | 256GB SSD | Webカメラ必須 |
| 情報II応用（データ分析、AI基礎） | Intel Core i5/AMD Ryzen 5 | 16GB | 512GB SSD | GPU内蔵、外部ディスプレイ接続可能 |
| Jupyter Notebook本格利用 | Intel Core i7/AMD Ryzen 7 | 16GB以上 | 1TB SSD | 冷却性能重視 |
| 映像編集・プレゼンテーション | Intel Core i5/AMD Ryzen 5 | 16GB | 512GB SSD | 高画質ディスプレイ |
| クラウド環境（Colab）中心 | Intel Core i3/AMD Ryzen 3 | 8GB | 256GB SSD | 軽量・コンパクト |
上記の表は、用途に応じて推奨されるスペックです。情報Iの入門レベルであれば、比較的低スペックなPCでも十分ですが、情報IIの応用レベルや、Jupyter Notebookを使った本格的なデータ分析を行う場合は、より高性能なPCが必要となります。特に、データ分析においては、メモリの容量が重要となります。
| 製品名 | CPU性能（PassMark） | 消費電力（TDP） | バッテリー駆動時間（目安） | 重量 |
|---|---|---|---|---|
| Lenovo ThinkBook 14 G6 | 20,000 | 30W | 8時間 | 1.4kg |
| Dell Inspiron 14 7440 | 15,000 | 28W | 7時間 | 1.3kg |
| HP Pavilion 14 | 18,000 | 45W | 6時間 | 1.5kg |
| Microsoft Surface Laptop Go 3 | 12,000 | 15W | 10時間 | 1.1kg |
| Acer Swift 14 | 14,000 | 35W | 8時間 | 1.2kg |
| Apple MacBook Air M3 | 18,000 | 15W | 18時間 | 1.24kg |
上記の表は、性能と消費電力、バッテリー駆動時間の関係を示しています。一般的に、CPU性能が高いほど消費電力も高くなり、バッテリー駆動時間は短くなります。そのため、持ち運びが多い場合は、バッテリー駆動時間の長いPCを選ぶことが重要です。Apple MacBook Air M3は、高性能でありながら低消費電力、そしてバッテリー駆動時間が非常に長いのが特徴です。
| 製品名 | Wi-Fi規格 | Bluetooth規格 | USBポート | HDMIポート | SDカードスロット | Webカメラ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Lenovo ThinkBook 14 G6 | Wi-Fi 6E | Bluetooth 5.2 | USB-A x2, USB-C x2 (Thunderbolt 4対応) | HDMI 2.1 | MicroSDカードリーダー | 1080p FHD |
| Dell Inspiron 14 7440 | Wi-Fi 6E | Bluetooth 5.3 | USB-A x2, USB-C x2 (Power Delivery対応) | HDMI 1.4 | SDカードリーダー | 720p HD |
| HP Pavilion 14 | Wi-Fi 6 | Bluetooth 5.2 | USB-A x2, USB-C x1 | HDMI 2.1 | SDカードリーダー | 1080p FHD |
| Microsoft Surface Laptop Go 3 | Wi-Fi 6 | Bluetooth 5.1 | USB-A x1, USB-C x1 | USB-C (DisplayPort対応) | MicroSDカードリーダー | 720p HD |
| Acer Swift 14 | Wi-Fi 6 | Bluetooth 5.2 | USB-A x2, USB-C x2 | HDMI 2.1 | SDカードリーダー | 720p HD |
| Apple MacBook Air M3 | Wi-Fi 6E | Bluetooth 5.3 | Thunderbolt / USB 4 x2 | なし (USB-Cハブで対応) | なし (USB-Cハブで対応) | 1080p FHD |
上記の表は、各製品の互換性や対応規格を示しています。Wi-Fi規格は、Wi-Fi 6Eが最新であり、高速通信が可能です。USBポートの種類や数も、周辺機器の接続において重要となります。Webカメラは、オンライン授業やビデオ会議に必須です。
| 製品名 | 主要取扱店 | 参考価格（2026年） |
|---|---|---|
| Lenovo ThinkBook 14 G6 | Lenovo直販, Amazon, ヨドバシカメラ | 120,000円～150,000円 |
| Dell Inspiron 14 7440 | Dell直販, Amazon, PC DEPOT | 90,000円～120,000円 |
| HP Pavilion 14 | HP直販, Amazon, ケーズデンキ | 100,000円～130,000円 |
| Microsoft Surface Laptop Go 3 | Microsoft Store, Amazon, ヨドバシカメラ | 100,000円～130,000円 |
| Acer Swift 14 | Acer直販, Amazon, PC DEPOT | 80,000円～100,000円 |
| Apple MacBook Air M3 | Apple Store, Amazon, Bic Camera | 130,000円～170,000円 |
上記の表は、各製品の国内取扱店と流通価格帯を示しています。価格は、時期や販売店によって変動する場合があります。また、教育機関向けの割引制度を利用できる場合もあります。
Chromebookは情報Iの基本的な操作（文書作成、表計算、プレゼンテーション）には対応できますが、情報IIで学ぶPythonプログラミングやデータサイエンスの実践では機能不足です。特に、Jupyter NotebookやAnacondaのインストール、データ分析ライブラリの利用は困難です。Pythonの学習には、最低でも8GB RAM、256GB SSDを搭載したWindows PCまたはMacが推奨されます。Lenovo ThinkBook 14 G6 (Ryzen 7 7730U, 16GB RAM, 512GB SSD)などが適しています。
必ずしも高価なPCは必要ではありません。Pythonの学習自体は比較的低スペックなPCでも可能です。しかし、データサイエンスを学ぶ場合、扱うデータ量が増え、処理速度が重要になります。最低でもIntel Core i5-1335UまたはAMD Ryzen 5 7530U、8GB RAM、256GB SSDのPCが推奨されます。Dell Inspiron 14 7440 (Core i5-1335U, 8GB RAM, 256GB SSD)であれば、約8万円程度で導入可能です。
Google Colabは無料でPython環境を利用できる強力なツールですが、インターネット接続が必須です。また、無料枠には計算資源の制限があり、大規模なデータ分析や複雑なモデルの学習には不向きです。ローカル環境であれば、オフラインでも作業でき、計算資源を自由に利用できます。さらに、Jupyter Notebookの設定やライブラリの管理を自分で行うことで、より深い理解が得られます。
Anacondaは、データサイエンスに必要な主要なライブラリ（NumPy, pandas, matplotlibなど）を多数含んだパッケージです。一方、Minicondaは、Anacondaの最小版であり、必要なライブラリを自分でインストールする必要があります。高校生には、最初から多くのライブラリが利用できるAnacondaを推奨します。Anacondaのインストールサイズは約3GBですが、必要なライブラリだけをインストールすれば、ディスク容量を節約できます。
OSは個人の好みによりますが、高校情報科の授業で最も一般的なのはWindowsです。Windowsは互換性が高く、多くのソフトウェアが利用できます。macOSは、デザイン性の高さと使いやすさが特徴ですが、価格が高めです。Linuxは、自由度が高く、開発者向けのOSですが、初心者には操作が難しい場合があります。Lenovo ThinkBook 14 G6にはWindows 11 Homeがプリインストールされており、すぐに利用できます。
Pythonの最新版は常に進化していますが、情報I/IIの教材や参考書は、Python 3.7〜3.9を想定して作成されている場合があります。教材との互換性を考慮し、Python 3.8〜3.10の間で使用することをおすすめします。Anacondaを利用すれば、複数のPythonバージョンを簡単に切り替えることができます。
Raspberry Pi 5 (8GB RAM, 256GB microSDカード)は、情報I/IIで学ぶプログラミングの基礎を学ぶのに役立ちます。特に、電子工作やIoTの分野に興味がある場合は、PCと併用することで、より実践的な学習ができます。PCでPythonのコードを記述し、Raspberry Piで実行することで、ハードウェアとソフトウェアの連携を体験できます。
Pythonの学習やデータサイエンスの実践には、最低でも8GBのメモリが必要です。Jupyter Notebook、Anaconda、Webブラウザなどを同時に起動する場合、16GBのメモリがあれば、より快適に使用できます。Lenovo ThinkBook 14 G6は最大16GBのメモリを搭載可能で、マルチタスク環境でも安定した動作が期待できます。
PCのストレージは、SSD（Solid State Drive）を選択することを強く推奨します。SSDはHDD（Hard Disk Drive）に比べて読み書き速度が格段に速く、PCの起動時間やアプリケーションの動作速度が向上します。容量は、Pythonのライブラリやデータセットを保存するため、最低でも256GBのSSDが必要です。512GBのSSDであれば、より多くのデータを保存できます。
情報I/IIの学習において、高度なグラフィック性能は必須ではありません。しかし、matplotlibなどの可視化ライブラリを利用してグラフを作成する場合、ある程度のグラフィック性能があると、よりスムーズに作業できます。Dell Inspiron 14 7440に搭載されているIntel Iris Xe Graphicsであれば、十分な性能を発揮できます。
共通テスト「情報」は、プログラミングだけでなく、情報社会に関する知識や倫理観も問われます。PC構成としては、高速なCPU、十分なメモリ、そして安定したネットワーク環境が重要です。Dell Inspiron 14 7440 (Core i5-1335U, 8GB RAM, 256GB SSD)であれば、共通テスト対策に必要な環境を十分に満たせます。また、Webブラウザでの情報収集やオンライン教材の利用も考慮し、[Wi-Fi](/glossary/wifi) 6に対応しているモデルを選ぶと良いでしょう。
Google Colabの無料枠には、計算時間やGPUの使用時間に制限があります。長時間計算や大規模データセットを扱う場合は、Colab ProまたはColab Pro+への加入を検討する必要があります。Colab Proは月額9.99ドル、Colab Pro+は月額49.99ドルで利用できます。また、ローカル環境でPCを用意し、Colabと連携して利用することも有効な手段です。
本記事では、高校情報I/IIの学習、特にPythonによるプログラミング実習やデータサイエンス入門に対応できるPC構成について、詳細に解説しました。以下の点が本記事の要点です。
これらの情報を参考に、ご自身の学習目的、予算、スキルレベルに最適なPCとソフトウェア環境を構築してください。より実践的な学習を進めるためには、オンラインの学習プラットフォームやコミュニティを活用し、他の学習者と知識を共有することも重要です。そして、得られた知識を活かして、身近な課題を解決するようなデータ分析プロジェクトに取り組んでみてください。