Python 開発環境の構築で初心者にAnacondaはおすすめしない理由

※この記事は、2025年時点の学習環境と実務経験をもとに内容を整理しています。

こんにちは、皆さん。
今日はPythonの実行環境構築についてお話しします。

Python の環境構築って、本当に大変ですよね。
Python をこれから始めようと思ったとき、最初の壁になるのが 「環境構築」 だと思います。

• どのインストーラを入れればいいの？
• よく聞く “Anaconda” は本当に必要？
• インストールしたのに動かない…
• 重たい、わかりにくい、アンインストールも面倒…

そんな声をたくさん聞きます。

そこで今回は、初心者が直面しがちなアナコンダの問題点（落とし穴）とその解決策、さらにおすすめの代替環境構築方法について詳しくお伝えします。

この記事では、私が多くの初心者の方をサポートしてきた経験から「なぜ Anaconda をおすすめしないのか」
そして「もっとシンプルで軽くて失敗しない環境の作り方」をお伝えします。

なぜ Anaconda をおすすめしないのか？

インストールが重い・時間がかかる

Python 初心者の環境構築なのに、数GBの巨大パッケージを入れる必要はありません。

パッケージが“自動で大量に入る”ため把握が難しい

初心者の方ほど「何が入っているか分からない」状態になり、後からトラブルの原因が追いにくくなります。

アンインストールが大変

“いざ消したい”と思っても、フォルダがあちこちに散らばりがちです。

「学習には不要な機能」が多い

Jupyter やデータ分析系のライブラリは便利ですが…
最初は扱う必要がありません。

解決策：「公式 Python」＋「仮想環境（venv）」で十分

実際、私は
企業サポート・在庫管理システム開発・ロボット制作
すべてこの構成で進めています。

✔ 軽い

インストールは数十秒で完了。
最初の一歩がとてもスムーズになります。

✔ シンプル

必要になったライブラリだけを追加する方式なので、
「何が入っているか分からない」状態になりません。

✔ トラブルが少ない

“Pythonをまだ使い慣れていない人ほど” この恩恵が大きいです。
無駄がなく、環境が壊れにくいため、作業に集中できます。じゃあ、どうすればいいの？って思いますよね。アナコンダに代わるシンプルな環境構築方法を紹介します。これなら初心者でも簡単に設定できて、Pythonの学習をスムーズに進めることができます。

公式Python + venv構成のシンプル構造図

Anaconda と公式 Python の違いをシンプルに比較

どちらが良い悪いではなく、「初心者にとって扱いやすいのはどちらか」 という視点で比較します。

Pythonの基礎を学びたい／自動化をしたい／Web開発をしたい
こういう用途であれば、公式 Python のほうがスムーズに成長できます。

「目的別」どの環境を選べば良いか？

読者の目的によって、最適な選択は少し変わります。

初心者の方が “なんとなく” で Anaconda を選ぶ必要はありません。
まずは軽い環境で十分です。

シンプルな環境構築の手順（最短で迷わない）

公式 Python をインストール

まず、Pythonの公式サイトから最新のインストーラーをダウンロードしましょう。
この方法は非常に簡単で、初心者でも迷わずに設定できますよ。
Windows の方は「Add Python to PATH」にチェックを忘れずに。

プロジェクト用のディレクトリを作成し、そこに移動します。

mkdir myproject
cd myproject

mkdir myproject
cd myproject

仮想環境（venv）を作成する

Pythonの標準ライブラリである`venv`を使って仮想環境を作成します。これにより、プロジェクトごとに依存関係を分離し、パッケージの競合を防ぐことができます。

python -m venv myenv   # myenv の部分は自分の好きな名前でOKです。

python -m venv myenv   # myenv の部分は自分の好きな名前でOKです。

仮想環境を有効化する

＃ Windows
myenv\Scripts\activate

＃ Mac/Linux
source myenv/bin/activate

＃ Windows
myenv\Scripts\activate

＃ Mac/Linux
source myenv/bin/activate

必要なライブラリだけインストール

pip install requests
pip install flask

pip install requests
pip install flask

本当に必要なものだけ入るので環境が汚れにくいです。
必要なライブラリをインストールする場合、仮想環境をアクティブにした状態でpipコマンドを使います。

パッケージ確認はこちら

pip list

pip list

VSCode を使うと、初心者でも Python コードを快適に書くことができます。

VSCode を使うと、初心者でも Python コードを快適に書くことができます。

• 仮想環境を自動で認識
• エラーが分かりやすい
• 補完が強力
• 無料で導入が簡単

1. VSCode をインストール
2. 「Python」拡張機能を追加
3. ターミナルから仮想環境を有効化して作業

これだけで快適な学習環境が整います。

＼ここまでのまとめ／
Anaconda は便利だけれど、初心者には少し重い。
だからまずは “公式Python＋venv” の軽い構成が最適。

Python環境づくりで「あると安心なアイテム」

やさしく学べるPython入門書

環境構築から基本文法まで、順番に丁寧に解説してくれる1冊です。
「まず何から勉強すればいいか分からない…」という方は、この本があると安心です。

タイピングしやすい静音キーボード

インデントを多用するPythonでは、キーボードの打ちやすさがかなり大事です。
長時間の学習でも指が疲れにくく、マンションでも使いやすい静音タイプです。

長いコードでも楽にスクロールできるマウス

私も2016年からずっと使っていますが、長いコードをスクロールする時のストレスがゼロになります。

道具を少し整えるだけで、Python学習のストレスがぐっと減ります。
ここから先の VSCode の設定や学習も、よりスムーズになりますよ。

すでに Anaconda を入れてしまった場合の対処法

「もう入れちゃったんだけど…」
という方も心配いりません。移行は可能です。

不要な環境やパッケージを削除

まず、アナコンダ環境を整理し、不要なパッケージや環境を削除しましょう。

conda env remove -n 環境名
conda remove --name 環境名 --all

conda env remove -n 環境名
conda remove --name 環境名 --all

Anaconda をアンインストール

次に、アナコンダ自体をアンインストールします。

Windowsの場合

コントロールパネルから削除

Mac：

rm -rf ~/anaconda3

rm -rf ~/anaconda3

公式 Python で環境を再構築

前述の手順でやり直せばOKです。

プログラムのコードはAIが助けてくれますが、環境構築は難しい

最近では、プログラムのコードを書く際にAIのサポートを受けることができます。例えば、ChatGPTのようなツールを使えば、プログラミングに関する疑問を解決したり、コードの例を提供してもらったりすることができます。しかし、Pythonの実行環境を構築するという作業は、依然として手作業が必要であり、初心者にとっては大きな壁となることが多いんです。

環境構築は、システムの設定やパッケージのインストール、依存関係の管理など、多くのステップを踏む必要があります。これらのステップは、一見すると単純そうに見えますが、実際には多くのトラブルシューティングが必要となる場合があり、初心者が自力で解決するのは難しいことが多いです。

実際の活用例（環境構築後にできること）

Web スクレイピング

仮想環境を作成し必要なパッケージを入れてデータ収集ができます。

データ解析

pandas と matplotlib を入れるだけで、グラフ化やデータ分析が可能になります。

どちらも、複雑な Anaconda を使う必要はありません。

よくある質問

Q1. なぜアナコンダを避けるべき？

重くて複雑で、「今どこで何が起きているのか分からなくなりやすい」のが理由です。

Q2. 仮想環境のメリットは？

プロジェクトごとに設定を分離でき、失敗しても影響範囲を小さくできます。

Q3. VSCode の良いところは？

軽くて分かりやすく、初心者が最初につまずきにくい設計です。

ここで一度、環境選びを整理してから進むと、この先で迷いにくくなります。

Anacondaを使わない、という判断ができたあと、次に迷うのは「じゃあ、何を選べばいいのか」だと思います。
私自身がいくつか試して、ここで一度落ち着こうと決めたPython環境を別の記事にまとめました。
→ Anacondaで迷った人が、次に選ぶべきPython環境はこちらです。

まとめ：はじめての人でも安心して環境構築できます

Anaconda は多機能ですが、初心者には少し重く、遠回りになりがちです。
まずは 公式 Python ＋ venv という軽くてシンプルな構成を試してみてください。

環境が整えば、Python の学習は一気に楽しくなります。
焦らず、自分のペースで進めていきましょう。

頑張りましょう！

※ 補足：もし「一人で進めるのが不安な場合」

ここまで読んで、「考え方は分かったけれど、やはり一人では不安」と感じる方もいると思います。

そういう場合は、環境構築や学習の順序をサポートしてくれるプログラミングスクールを使うのも一つの選択肢です。

私自身は独学を選びましたが、

• 期限がないと続かない
• 質問できる相手が欲しい
• 一人で調べ続けるのがつらい

という人には、スクールの方が合うこともあります。

DMM WEBCAMP 学習コース（Pythonコース）