Python や機械学習を Google Colab で学ぶ人が増える一方で、実際に使い始めると
「なぜか動かない」「急に切れる」「ファイルが消えた」
などのトラブルに必ず直面します。
私自身、大学の課題から個人開発、インターンの分析業務まで数年ほどColabを使ってきて、
その中で経験した “よくある問題” と “確実に使える対処法” をまとめました。
この記事では、コードほぼ不要で“今日からすぐ解決できる”方法だけを厳選しています！
🔽 1. 「セッションが切れました」問題
原因
1. 長時間放置した
2. メモリを使いすぎた
3. GPU利用が長時間続いたため制限がかかった
解決策
1. こまめにセルを実行する
2. 不要な変数・モデル・データを削除（ランタイム → メモリ管理）
3. ノートブックは Google Drive に保存する
4. 時々ランタイムを再起動してリフレッシュ
※非公式の「自動接続ツール」は規約違反なので禁止。
🔽 2. 「No module named ○」でライブラリが見つからない
原因
1. Python ライブラリがインストールされていない
2. セッション切れで環境が初期化された
解決策
!pip install パッケージ名 で再インストールすればOK。
※ランタイム再起動後は毎回実行が必要。
🔽 3. 「ファイルが見つかりません」問題
原因
1. カレントディレクトリが違う
2. Driveをマウントしていない
3. ファイルの大文字、小文字違い
解決策
1. 左側メニュー「ファイル」でパスを確認
2. 毎回 Drive を再マウント
3. ファイル名のスペルを厳密にチェック（特に大文字）
初心者が最も多くつまずくポイント。
🔽 4. CSV が文字化け、もしくは読み込めない
原因
1. ファイルがShift-JISなどUTF-8以外
2. ヘッダーの形式が潰れている
解決策
読み込み時にencoding="utf-8" または "shift_jis" を切り替える。
Excelで『UTF-8で保存し直す』のも効果的。
🔽 5. Google Drive のファイルが急に読めなくなる
原因
1. Drive の認証が切れた
2. マウントが外れた
解決策
1. drive.mount() を再実行
2. 認証画面で再許可
3. セッションが切れていないか確認
🔽 6. GPU / TPU が使えない
原因
1. 無料版の制限
2. GPUが「割り当て不可」
3. ランタイム設定がCPUのまま
解決策
1. ランタイム → 変更 → GPU/TPU に切替
2. 数時間〜1日待つと復活することが多い
3. CPUでできる作業はCPUへ戻すのも有効
🔽 7. ランタイムが「クラッシュしました」
原因
1. データ量が多すぎる
2. モデルが重すぎる
3. メモリ不足
解決策
1. データを分割して読み込む
2. バッチサイズを小さくする
3. 不要な変数削除＋ランタイム再起動
4. 軽め処理から順に動かして原因切り分け
🔽 8. 実行中のセルが止まらない
原因
1. 無限ループ
2. 実行が重すぎる
解決策
1. 上部の「停止ボタン」
2. ランタイム再起動
3. デバッグ時はprint() で進捗チェック
🔽 9. 「Permission denied」と言われる
原因
1. Drive内のフォルダ権限
2. 読み書きできない場所に保存
3. 日本語・スペース付きのファイル名
解決策
1. Driveの共有範囲を“自分に”設定
2. /content を保存する
3. ファイル名は英数字＋アンダースコアが安全
🔽 10. Notebook が突然消えた（超あるある）
原因
1. Drive に保存していなかった
2. セッション切れで自動保存が間に合わなかった
解決策
1.ファイル → Driveにコピーを保存
2. 編集のたびに保存を確認
3. GitHub 連携も有効（中級者向け）
📌 まとめ
Google Colab は非常に便利ですが、
初心者ほど同じトラブルに遭遇しがちです。
この記事の対処法を覚えておけば、
1. 大学の課題
2. 個人開発
3. データ分析
4. AI/MLの実験
どれでもスムーズに進められます。
困ったときはぜひ本記事をチェックして、Colab 学習のストレスを減らしてください！
📎 おまけ：初心者が覚えるべき “Colab 3原則”
1. Drive に保存すること
2. pip install はセッションごとに必要
3. セッションは必ず切れる
この3つを理解しているだけで、Colabのトラブルの半分は避けられます。