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title: #73 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
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author: [猫のタロー](https://convert.docswell.com/user/Cat_Taro)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 『#56 分析環境再構築/コラボのPythonバージョンアップ』でも、述べましたが、GoogleコラボのPythonのバージョンアップにより、GoogleコラボでPyCaretは動かなくなります。  https://tutorial4datascience.blogspot.com/2025/09/56.html  ★現在の状況 (2026年1月〜2月時点) 　→ デフォルトバージョン: Python 3.12 にアップデートされています。 　→ サポート終了の目安: Python 3.10環境は2026年2月23日〜8月頃にかけて、順次利用できなくなっています。 　 → Pycaretは、Python 3.10までしかサポートされていません。  そこで、『Dockerコンテナ』を使って、PyCaretを動かしてみようと思います！  『Dockerコンテナ』は、アプリケーションのコード、ライブラリ、設定ファイルなどをパッケージ化し、ホストOS上で分離された軽量な仮想環境として実行する技術です。  今回は、『Docker Desktop』という自分のPC（ローカル環境）で、手軽にDockerコンテナを動かしたり管理したりするためのオールインワン・ツールを使って、『Dockerコンテナ』を作成します。  手順は以下のとおりです。  １. 公式サイトで、ユーザー登録 ２. Docker Desktopをダウンロード・インストール 3. 初回起動 ４. DockerイメージのPull（ダウンロード） ５. ホルダー作成 ６. コンテナ作成 ７. ブラウザー起動 ８. Jupyterノートブックでコードを書く ９. Docker Desktop終了 10. 再現
published: February 26, 26
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4th STEP 機械学習
Section 28
【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
データサイエンス チュートリアル
1


# Page. 2

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『#56 分析環境再構築/コラボのPythonバージョンアップ』でも、述べましたが、
GoogleコラボのPythonのバージョンアップにより、PyCaretは動かなくなりま
す。
https://tutorial4datascience.blogspot.com/2025/09/56.html
★現在の状況 (2026年1月〜2月時点)
→ デフォルトバージョン: Python 3.12 にアップデートされています。
→ サポート終了の目安: Python 3.10環境は2026年2月23日〜8月
頃にかけて、順次利用できなくなっています。
→ Pycaretは、Python 3.10までしかサポートされていません。
そこで、『Dockerコンテナ』を使って、PyCaretを動かしてみようと思います！
『Dockerコンテナ』は、アプリケーションのコード、ライブラリ、設定ファイルなどを
パッケージ化し、ホストOS上で分離された軽量な仮想環境として実行する技
術です。
今回は、『Docker Desktop』という自分のPC（ローカル環境）で、手軽に
Dockerコンテナを動かしたり管理したりするためのオールインワン・ツールを使って、
『Dockerコンテナ』を作成します。
データサイエンス チュートリアル


# Page. 3

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１. 公式サイトで、ユーザー登録
https://www.docker.com/ja-jp/products/docker-desktop/
データサイエンス チュートリアル


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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
１. 公式サイトで、ユーザー登録（１）
① 下記のDocker Desktop公式ダウンロードページを開く。 ② $0の『今すぐ始める』をクリック。
https://www.docker.com/ja-jp/products/docker-desktop/
https://www.docker.com/ja-jp /products/docker-desktop /
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 5

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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
１. 公式サイトで、ユーザー登録（２）
③
『Personal』タブを開き、Email、Username、
Passwordを記入し、『Sign up』をクリック。
④
Emailに送信された６桁のコードを記入し、『Verify』を
クリック。
データサイエンス チュートリアル
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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
１. 公式サイトで、ユーザー登録（３）
⑤
『Verification successful』と表示されますので、
『Proceed to sign in』をクリック。
⑥
『Enter Your Password』が現れますので、
Passwordを記入し、『Continue』をクリック。
データサイエンス チュートリアル
6


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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
１. 公式サイトで、ユーザー登録（４）
⑦ Docker Homeにたどり着きました！
データサイエンス チュートリアル
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２. Docker Desktopを
ダウンロード・インストール
参考資料
●Windows 11にDocker Desktopを入れる手順（令和７年最新版）
https://zenn.dev/upgradetech/articles/8e8b82e9d5c494
●Windows に Docker Desktop をインストール
（Docker ドキュメント_日本語版）
https://docs.docker.jp/desktop /install/windows-install.html
データサイエンス チュートリアル


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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
２. Docker Desktopをダウンロード／インストール（１）
⑧
Docker Homeの『docker desktop』の『Go
to download』をクリック。
⑨ 『Docker Desktop for Windows』をクリック。
データサイエンス チュートリアル
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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
２. Docker Desktopをダウンロード／インストール（２）
⑩
『Docker Desktop for Windows-x86_64』
をクリック。
⑪
『Docker Desktop installer』をクリックして、
インストールを開始。
データサイエンス チュートリアル
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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
２. Docker Desktopをダウンロード／インストール（２）
⑫
『Add shortcut to desktop』のチェックを確認
して『OK』をクリックすると、インストールが始まります。
⑬ インストールが終わるまで待ちましょう。
インストールが終了しました。画面を
閉じます。
データサイエンス チュートリアル
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3. 初回起動
データサイエンス チュートリアル


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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
3. 初回起動（１）
⑭
デスクトップに、Docker Desktopのショートカット
ができていますから、クリックしてdocker desktop
を起動させます。
⑮
途中で、使用契約を確認するウィンドウが出てき
ますから、『Accept』をクリックします。
データサイエンス チュートリアル
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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
3. 初回起動（２）
⑯
『Welcome to Docker』のウィンドウが出てきま
すので、タブ『Personal』をクリックして、Emailを記
入し、『Continue』をクリック。
⑰
ブラウザーが開いて、ウィンドウが出てきますから、
『Docker Desktopを開く』をクリックします。
データサイエンス チュートリアル
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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
3. 初回起動（３）
⑱ 『Docker Desktop』が起動しました。
データサイエンス チュートリアル
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４. Dockerイメージの
Pull（ダウンロード）
データサイエンス チュートリアル


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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
４. DockerイメージのPull（１）
⑲ 『docker desktop』のタブ『Docker Hub』を開き（a）、『PyCaret/full』をクリック（b→c）。
b.
『PyCaret』を検索
c. 『PyCaret/full』をクリック
a.
メニュー（タブ）を
『Docker Hab』を選択
データサイエンス チュートリアル
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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
４. DockerイメージのPull（２）
⑳
下記のような画面が現れますので、『pull』をクリックして、しばらく待ちます。
→PullはDockerイメージのダウンロードを意味します。
『Pull』をクリック
→ Dockerイメージがダウンロードされます
データサイエンス チュートリアル
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５. ホルダー作成
データサイエンス チュートリアル


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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
５. ホルダー作成
⑳
Dockerイメージ『PyCaret/full』がpull（ダウンロード）出来たら、それからコンテナを作成する前に、コンテナを保存す
るフォルダーを作っておきます。
jovyan
Docker Hubにある多くのデータサイエンス系イメージ（PyCaretや
Jupyter公式など）は、jovyan というユーザー名で動作するように設計さ
れているので、Cドライブの直下に『jovyan』というホルダーを作成します。
●Windows側のフォルダ名は必ずしも『jovyan』である必要はありません。例えば、
Windows側のフォルダ名を my_pycaret_project としても、Dockerの設定で
Container path を /home/jovyan/work に紐付ければ、問題なく動作します。
●フォルダー『jovyan』を置く場所は、Windows上のどこの場所（パス）であっても問題
ありません。
work
『jovyan』の中に「work」というフォルダーを作っておきます。
データサイエンス チュートリアル
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６. コンテナ作成
データサイエンス チュートリアル


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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
６. コンテナ作成（１）
㉑ 『Docker Desktop』のタブ『Images』に移り、三角の作成ボタンをクリック。
ボタンをクリック
データサイエンス チュートリアル
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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
６. コンテナ作成（２）
㉒ 『Optional coutainer』を設定するウィンドウが現れますから、下記のように設定し、『Run』ボタンをクリック。
適当な名称を記入
『8888（半角）』を記入
先ほど作成したフォルダー『jovyan』を指定
『/home/ jovyan/work』と記入
データサイエンス チュートリアル
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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
６. コンテナ作成（３）
㉒ タブ『Containers』で、コンテナが作成されていきます。
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 25

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７. ブラウザー起動
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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
７. ブラウザー起動（１）
㉓ ブラウザーを立ち上げて、URLに『http://localhost8888』を入力、エンターキーを押し、コンテナを立ち上げます。
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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
７. ブラウザー起動（２）
㉔
すると、下記のような画面が立ち上がります。赤枠の部分には、password、もしくはtokenを入力す量に要求されま
す。
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 28

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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
７. ブラウザー起動（３）
㉕
Docker Desktopに戻り、タブ『Containers』の『log』から、『token=〇△□』を探し、コピーします。＝（イコール）
の右側の文字がtokenです。
データサイエンス チュートリアル
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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
７. ブラウザー起動（４）
㉖
ブラウザーに戻り、tokenをペーストします。すると、右下のようなタブが現れます。これが、Webブラウザ上で動作する
データ分析・開発環境であるJupyterLab（ジュピターラボ）です。
データサイエンス チュートリアル
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８. Jupyterノートブックで
コードを書く
参考資料
●JupyterLabによるPython学習のはじめかた
https://www.jstage.jst.go.jp/article/bplus/15/4/15_333/_pdf
データサイエンス チュートリアル


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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
８. Jupyterノートブックでコードを書く（１）
㉗ JupyterLabの右側にあるLauncher（ランチャー）のアイコン『pycaret_full』をクリック。
メニューバー
ランチャー
サイドバー
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 32

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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
８. Jupyterノートブックでコードを書く（２）
㉘
右側が、ノートブックに変わります。ほぼ、Googleコラボです。『Binary Classification』でやった最初のコードを記入
し、結果を確かめてみましょう。
ノートブック
セル
セルに書いたコードや結果を
保存できます。
ノートブックの名前変更は、
このバーをクリックすると結果
右クリックでメニューを呼び出 を非表示にできます。
し、『Rename』を選択して、
反転した部分に変更する名
称を記入
データサイエンス チュートリアル
右側が、ノートブックに変わります。
#48 〜 #72で体験したコードを書い
て確認していきましょう！
Googleコラボは、GoogleがJupyter
ノートブックをベースに、クラウドで手軽に
使えるよう独自カスタマイズしたものです。
今までコラボで体験してきた方々は、
JupyterLabのノートブックも難なく使え
ることでしょう。
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# Page. 33

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９. Docker Desktop 終了
データサイエンス チュートリアル


# Page. 34

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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
９. Docker Desktop 終了（１）
㉙ 『Binary Classification』と名称変更したJupyterノートブックを保存し、ブラブザーの『JupyterLab』タブを閉じます。
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 35

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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
９. Docker Desktop 終了（２）
㉙
ブラウザーのタブを閉じても、Docker Desktopは作動しています。
この状態では、メモリーが消費され続けています。そこで、 Docker
Desktopを終了させます。
Windowsのタスクバー（画面の一番下）へ移動。
アイコンを右クリックしてメニューを表示
させ、『Quit Docker Desktop』を
クリック。これで、終了します。
システムトレイの『^』をクリックし、Dockerのアイコンを探す。
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 36

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10. 再 現
データサイエンス チュートリアル


# Page. 37

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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
10. 再 現（１）
㉙
Docker Desktopを起動して、タブ『Containers』を開き、Actionの
し、port(s)の『8888.8888』をクリックします。
データサイエンス チュートリアル
をクリックして、
に変更したことを確認
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# Page. 38

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4th STEP 機械学習 Section 28 【解決編】 PythonとPyCaretのバージョン問題
10. 再 現（２）
㉙
ブラウザーが開き、 JupyterLabLauncher（ランチャー）が開きますので、
サイドバーの『Binary Classification.ipynb』をダブルクリックして、タブ『Binary Classification.ipynb』を表示させます。
データサイエンス チュートリアル
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# Page. 39

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これで、PythonとPyCaretのバージョンが合致しなくても、コードを書く
ことができ、しっかりと結果が出ます。
是非、今まで機械学習編（#45〜#72）で体験したコードを試して
みてください！
ただし、『evaluate_model』関数は使えませんが、これは
『plot_model』で代用できます。
データサイエンスのみならず、実務で、インフラなどのシステム構築、巨大
なWEB構築を行う際には、Dockerコンテナを使うことが多いので、あて
はまる方は、Dockerコンテナを学んでみてくださいね。
データサイエンス チュートリアル


