【初心者向け解説】メモリが8GBのパソコンでPythonは動くか?

ながみえ
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Pythonをこれから学びたいと考えているときに、今使っている8GBメモリのパソコンで本当に大丈夫なのか、不安になりますよね。

「python 8gb 動く って検索すると、“余裕”って書いてある記事もあれば、“最低16GB必須”と書いてある記事もあって、どれを信じればいいの?」と迷っている方も多いと思います。

特に、

  • すでに8GBメモリのノートパソコンを持っているけれど、Pythonを始めるために買い替えるべきか悩んでいる人
  • これからプログラミング用にPCを買う予定だけれど、8GBと16GBどちらにするか迷っている学生・社会人
  • 「Python学習 パソコン スペック」を調べていて、最低ラインを知りたいエンジニア志望の方

こんな方に向けて、この記事では「8GBメモリのPCでPythonはどこまでできるのか?」を、できるだけ分かりやすく整理してお伝えしていきます。

先にお伝えしておくと、Python自体は8GBでも “動きます” 。

現に、このサイト「Python関連学習館」の運営者である私が教材用のPythonコードを書く時に、8GBのノートパソコンを多く使用しました。

ただし、「どんな勉強をしたいか」「どんなツールを同時に動かしたいか」によって、快適さは大きく変わります。

この記事では、

  • 8GBメモリでできるPython学習・開発の範囲
  • どんな場面から8GBが苦しくなってくるのか
  • 今の8GBパソコンを少しでも快適に使う工夫
  • これからPCを買う人が、8GBと16GBどちらを選ぶべきかの判断軸

などを、順番に解説していきます。

なお、「Python向けのパソコンを総合的にどう選べばいいか(CPU・ストレージ・おすすめ機種など)」については、別記事で詳しくまとめています。

ここではあくまで「8GBメモリのパソコンでPythonは動くのか?」という一点に絞って見ていきましょう。

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8GBのPCでPythonは「動く」が、用途次第で限界あり

まずは一番気になる「結論」からお伝えします。

8GBメモリのパソコンでも、Pythonはちゃんと動きますし、「Pythonの入門学習」や「簡単な自動化スクリプト」程度であれば、大きな問題なく取り組むことができます。

当サイトには Pythonの完全無料テキスト が揃っていますが、ここで勉強できる範囲は全て8GBでも十分でしょう。

ただし、すべてのPython学習や開発に対して「8GBで十分です!」とは言えません。

扱うジャンルやツールの組み合わせによって、8GBメモリは次のようなイメージになります。

8GBメモリPCで「だいたい問題なくこなせる」範囲

ここでは、Python初心者の方が最初に取り組みやすい範囲について、「8GBでも大丈夫だと言えるケース」を整理してみます。

代表的な例としては、次のような学習・開発内容です。

  • Pythonの基本文法学習(if文・for文・関数・クラスなど)
  • 標準ライブラリを使った簡単なスクリプト作成
  • ファイル操作や、ちょっとした自動化ツールの作成(フォルダ整理、簡易スクレイピング、Excel操作など)
  • 軽めのWebアプリ入門(FlaskやFastAPIで小さなサービスを動かしてみるレベル)
  • 競技プログラミングの初級〜中級(AtCoderの入門レベルなど)

このあたりは、テキストエディタ(またはVS Code)+ブラウザ+Python実行環境が動いていれば十分なので、「8GBメモリでも、使い方に気をつければ問題なくこなせる範囲」です。

「Python 8GB 動く?」という不安を抱えている方にとっては、まずここまでできると知っておくだけでも、かなり安心できるのではないでしょうか。

8GBメモリだと「厳しくなりやすい」用途

一方で、8GBメモリではどうしても厳しくなってくる用途もあります。

ここを知らないまま進めてしまうと、「フリーズが増えて学習どころじゃない…」という状態になってしまうこともあるので注意が必要です。

8GBでは特に苦しくなりやすいのは、次のような場面です。

  • データ分析・機械学習で、そこそこ大きなCSVや画像データを扱うとき
  • Jupyter Notebookでグラフや可視化処理を多用し、ブラウザタブも大量に開いているとき
  • Dockerや仮想環境を複数立ち上げて開発するような環境構築を行うとき
  • VS CodeやPyCharmに拡張機能をたくさん入れて、さらにブラウザ・チャットツール・音楽アプリなどを同時に起動しているとき

こういったケースでは、Python自体よりも「周りのツールを含めた合計メモリ使用量」が大きくなり、8GBだと一気に余裕がなくなります。

動かせないわけではありませんが、

  • 動作が全体的にもっさりする
  • 実行中にフリーズしてしまう
  • ちょっと重い処理を走らせると、他のアプリがほとんど操作できなくなる

といったストレスが溜まりやすく、「学習の継続」という観点では大きなマイナスになりがちです。

8GBと16GBのざっくりした位置づけ

ここまでを踏まえて、Python学習でよく話題になる「8GB」と「16GB」のイメージを、ざっくり整理しておきます。

  1. 8GBメモリのPC
    • Pythonの入門学習や、軽い自動化スクリプト、簡単なWebアプリの勉強までは対応可能
    • ただし、データ分析・機械学習・Dockerを使った開発など、少し重めのことをやろうとすると、すぐに限界が見えやすい
  2. 16GBメモリのPC
    • 入門〜中級レベルのPython学習はもちろん、データ分析やWeb開発、Dockerを使った開発などにも現実的に対応しやすい
    • 「Pythonをしっかり続けていきたい」「エンジニア転職や副業も視野に入れている」という場合の、実質的な最低ライン

    このように、「python メモリ どれくらい必要?」という問いに対しては、“今どんなことをしたいのか” と “将来どこまでやりたいのか” の2つで決まる、と考えるのがおすすめです。

    今すぐ買い替えたほうがいい人・まだ様子を見てよい人

    最後に、第1章のまとめとして、「今の8GB PCをすぐに買い替えるべきかどうか」のざっくりした目安をお伝えします。

    もちろん最終的には予算や環境にもよりますが、判断の参考にしてみてください。

    1. すぐに買い替えを検討したほうがよいケース
      • すでにデータ分析・機械学習を本格的に学び始めていて、8GBでは明らかにフリーズが多い
      • Dockerや複数の開発環境を同時に起動して作業する予定がある
      • 今使っているPCがHDDで、起動やアプリの立ち上がりも非常に遅い
    2. まだ8GBのまま様子を見てもよいケース
      • これからPythonを始める「完全初心者」で、まずは基本文法から学ぶ段階
      • 軽めの自動化スクリプトや、入門レベルのWebアプリ開発を少し試してみたい程度
      • すぐには予算が用意できないが、将来的な買い替えは視野に入れている

      次の章では、「そもそもPCのメモリはPython学習中に何に使われているのか?」という点を、もう少し具体的に見ていきます。

      メモリの役割がイメージできると、「自分の使い方なら8GBでも大丈夫かも」「これは16GBあった方が安全だな」と、より判断しやすくなります。

      Python学習でPCメモリは何に使われているのか?

      「python メモリ どれくらい必要なんだろう?」と考えるとき、そもそもメモリが何をしているのかが分かっていないと、判断しづらいですよね。

      この章では、Python学習中にPCメモリがどのように使われているのかを、なるべくイメージしやすい形で整理していきます。

      メモリは「その場で広げられる作業スペース」のようなもの

      メモリは、よく「机の広さ」にたとえられますが、ここではもう少し踏み込んでイメージしてみましょう。

      あなたが勉強するときの状況を思い浮かべてください。

      • ノートPC(本体)は「勉強部屋」
      • メモリは「今広げている教科書・ノート・参考書を置いておける机のスペース」
      • ストレージ(SSD/HDD)は「本棚や引き出しにしまってある教材」

      こんなイメージです。

      Pythonのプログラムを実行するとき、必要なコードやデータは「本棚(ストレージ)」から「机の上(メモリ)」に一時的に広げられて、そこで計算や処理が行われます。

      机(メモリ)が狭い=8GBしかない状態だと、同時に広げられる教材の量が限られてしまうので、

      • たくさんのアプリを同時に起動する
      • 大きなデータを一度に扱う

      といったことが苦手になります。

      逆に、机が広い(メモリが16GB以上ある)と、複数のツールや大きめのデータを同時に広げても、まだ余裕を持って作業できる、というわけですね。

      Python学習中によく使うソフトとメモリの関係

      では実際に、Pythonを勉強しているとき、どんなソフトがメモリを使っているのでしょうか。

      ざっくりイメージをつかむために、代表的なものを整理してみます。

      まず、多くの方が同時に起動しているのは、次のようなソフトです。

      • コードを書くためのエディタやIDE(VS Code、PyCharm など)
      • 調べ物をするためのWebブラウザ(Chrome、Edge など)
      • Python本体とライブラリ(仮想環境も含む)
      • チャットツール(Discord、Slack)やオンライン会議ソフト(Zoom など)

      たとえば、「VS Code+ブラウザ+Python環境+チャットツール」を同時に動かしていると、それぞれが少しずつメモリを使っていきます。

      個別に見ると「そんなに重くない」ソフトでも、積み重なると8GBメモリでは意外とギリギリになることが多いです。

      さらに、ブラウザは開いているタブの数が増えるほどメモリを食いやすく、VS Codeも拡張機能をたくさん入れていると徐々に重くなっていきます。

      そのうえで、Pythonで大きめのデータを読み込んだり、Jupyter Notebookでグラフをたくさん描画したりすると、残っているメモリはどんどん減っていきます。

      この「合計」の結果として、8GBメモリだと、

      • いつの間にか動作が重くなっている
      • アプリを切り替えるときにワンテンポ遅れる
      • 最悪の場合、固まってしまう

      といった現象が起こりやすくなる、という仕組みです。

      ノートパソコンの前で頭を抱えて悩んでいる男性。デスクにはキーボード、スマートフォン、書類などが置かれており、背景には本棚や観葉植物が見える。

      8GBメモリPCでPython学習はどこまでできる?

      ここまでで、「メモリってそもそも何をしているのか」「8GBだと何が苦しくなるのか」のイメージはだいぶつかめてきたと思います。

      この章では、もう一歩踏み込んで「8GBメモリのPCで、Python学習は具体的にどこまでできるのか?」を、学習内容ごとに整理していきます。

      8GBで「問題なくこなせる」学習・開発レベル

      まずは、8GBメモリのノートパソコンでも、比較的安心して取り組めるPython学習の範囲から見ていきます。

      ここで挙げるレベルであれば、「PCスペックが原因で学習が止まる」ということは、ほとんどないはずです。

      代表的な内容としては、次のようなものがあります。

      • Pythonの基本文法の学習(変数、if文、for文、関数、クラスなど)
      • 標準ライブラリや軽めの外部ライブラリを使った簡単なスクリプト
      • ファイル操作や簡易的な自動化(フォルダ整理、ログ処理、ちょっとしたスクレイピングなど)
      • ExcelやCSVを少し扱うレベルの業務自動化(行数がそこまで多くないデータ)
      • FlaskやFastAPIなどを使った「入門レベルの小さなWebアプリ」
      • AtCoderなどの競技プログラミングの初級〜中級問題

      このあたりは、CPUが極端に古くなく、ストレージがSSDであれば、8GBメモリでも「プログラミング pc 8gb で十分スタートできる」領域です。

      この「Python関連学習館」のテキストを使って学習する場合、Pythonの基礎Excel業務の自動化 などは問題なく動きます。

      ゲーム開発Flaskを用いたWebアプリ開発 は、本格的にやるには8GBでは難しいですが、このサイトで学習できる基礎部分だけなら大丈夫でしょう。

      この段階では、PCスペックよりも、学習時間の確保や教材選びのほうが圧倒的に重要です。

      すでに8GBメモリのPCを持っているのなら、ひとまずはそのPCで学習を始めましょう。

      やりながら「ちょっと物足りないな」と感じてから、16GB以上のPCを検討しても決して遅くはありません。

      8GBだと「厳しくなりやすい」ケース

      一方で、同じPythonといっても、「8GBメモリだとかなり厳しくなる場面」もあります。

      ここに当てはまりそうな方は、最初から16GB以上のPCやクラウド環境の併用を検討したほうが、ストレスが少なく済むかもしれません。

      具体的には、次のようなケースです。

      • データ分析・機械学習で、大きめのデータを扱う場合
      • Jupyter Notebookを使いながら、ブラウザでタブを大量に開く場合
      • Dockerや仮想マシンを使って開発環境を構築する場合
      • VS CodeやPyCharmにたくさんの拡張機能を入れ、周辺ツールも同時に動かしたい場合

      これらのケースでは「動かせない」わけではないが、「動くけれど常にギリギリ」「学習効率がかなり落ちる」という状態になりがちです。

      せっかくPython学習へのやる気があっても、PCが重すぎて毎回イライラしてしまうと、モチベーションを保つのが難しくなってしまいます。

      「将来的にデータ分析や機械学習、Dockerを使った開発を本格的にやりたい」と思っている方は、新たにPCを購入するのなら初めから16GB以上のものにしましょう。

      その場合の選び方は、↓↓の記事を参考にしてください。

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      よくある質問(FAQ)

      ここまで読んでみて、「だいたいイメージはつかめたけど、自分のケースだとどうなんだろう?」と感じている方もいると思います。

      この章では、「python 8gb 動く」「python メモリ どれくらい」といったキーワードでよく見かける疑問を、Q&A形式でまとめておきます。

      Q1. 8GBでもVS CodeとPythonだけなら大丈夫?

      まず、とてもよくあるのがこの質問です。

      結論から言うと、使い方を少し工夫すれば、8GBでもVS Code+Pythonでの学習は十分可能です。

      具体的には、次のような点を意識しておくと安心です。

      • VS Codeの拡張機能は、必要最低限のものだけに絞る
      • 大きすぎるプロジェクトフォルダを丸ごと開かないようにする
      • ほかの重いアプリ(Zoom、音楽アプリなど)は、学習中はできるだけ閉じておく

      ブラウザを開く場合も、

      • タブを大量に開きっぱなしにしない
      • 調べ終わったページはこまめに閉じる

      といった工夫をすると、8GBメモリの中でも余裕を作りやすいです。

      Pythonの入門レベル(基本文法・軽い自動化・小さなWebアプリ)であれば、8GB+VS Codeの組み合わせで十分学習を進められます。

      「プログラミング pc 8gb だから無理かも…」と心配しすぎず、まずは実際に手を動かしてみるのがおすすめです。

      Q2. ChromebookやタブレットでもPythonは学べる?

      最近は「PCの代わりにChromebookやタブレットで学べないかな?」という相談も増えています。

      結論としては、まったく不可能ではありませんが、「本格的な開発」には向かないことが多い、というイメージです。

      ChromebookやタブレットでPythonを触る場合、主なパターンは次のようなものになります。

      • ブラウザ上で動くクラウドIDEや、Google Colabを使う
      • 専用アプリ(エディタ+Python実行環境)があれば、それを利用する

      入門レベルであれば、これらを使って「Pythonの文法に慣れる」「簡単なスクリプトを書いてみる」といった学習は可能です。

      ただし、

      • ライブラリのインストールが制限される
      • ローカル開発環境を整えにくい
      • Webアプリ開発や、複雑なツールとの連携がやりにくい

      などの制約も多いため、エンジニア転職や本格的な開発を視野に入れているなら、やはりWindowsやMacのPCを用意したほうが良いです。

      「とりあえずPythonがどんなものか触ってみたい」という段階ならChromebook等からスタートし、「もっと本格的にやりたい」と思ったタイミングで、16GBメモリのノートPCへ乗り換える、という流れも一つの選択肢です。

      Q3. メモリ増設とPC買い替え、どちらを優先すべき?

      「今使っている8GBメモリのPCに、メモリを足したほうがいいのか? それとも丸ごと買い替えたほうがいいのか?」という悩みもよくあります。

      これはPCの状態や、これからどれくらいPythonを続けたいかによって、ベストな選択が変わってきます。

      判断の目安として、次のポイントをチェックしてみてください。

      • ノートPCで、そもそもメモリ増設ができるモデルかどうか
      • CPUがあまりにも古すぎないか(10年以上前のCPUだと、メモリだけ増やしてもキツい場合があります)
      • ストレージがHDDではなくSSDかどうか

      もし、メモリ増設が可能で、CPUもそこまで古くなく、ストレージもSSDであるのならなら、メモリだけ16GBに増設するのは有力な選択肢です。

      そうでない場合は、無理にメモリだけ増設するより、思い切って新しいPCへの買い替えを検討したほうが結果的に快適になることが多いです。

      長い目で考えるなら、メモリだけでなく、CPU・ストレージ・OSのサポート期間なども含めてトータルで見て判断するのがおすすめです。

      Q4. 機械学習やAIを本格的にやりたい場合、8GBは論外?

      「AIや機械学習に興味があって、いずれは本格的に学びたい」という方も多いと思います。

      その場合、8GBメモリが完全に“論外”というわけではありませんが、かなり厳しい場面が多くなる、と考えておくのが現実的です。

      たとえば、次のようなケースを想像してみてください。

      • 数十万行以上のデータをPandasで読み込んで前処理する
      • 画像データを大量に扱いながらモデルの学習を回す
      • 複数の実験を並行して走らせる

      こういった作業をローカルPCだけでこなそうとすると、8GBメモリではすぐに限界にぶつかります。

      メモリ不足で処理が落ちてしまったり、学習時間が極端に長くなったりして、「勉強する以前に環境との戦いになってしまう」ことも少なくありません。

      特にAIに挑戦するなら16GBでも不安が残ります。できれば32GB欲しいところです。

      「将来的に機械学習エンジニアとしてガッツリやっていきたい」「ローカル環境でも快適に実験を繰り返したい」というレベルを目指すなら、16GB以上のメモリを持つPCを検討する価値はかなり高いです。

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      まとめ|大事なのは「スペックよりも学び始めること」

      ここまで、かなり細かく「python メモリ どれくらい必要か?」という視点でお話してきましたが、最後に一番大事なことをお伝えしておきます。

      それは、「どんなスペックのPCを使っていても、手を動かさなければ上達しない」ということです。

      もし今この記事を読んでいるあなたが、

      • すでに8GBのPCを持っているなら → まずは環境を軽く整えて、小さなPythonスクリプトから動かしてみる
      • これからPCを買うつもりなら → 自分の将来像を一度イメージして、8GBか16GBかを決め、そのうえでPC選びの記事もチェックしてみる

      という一歩を、今日のうちに踏み出してみてください。

      「Pythonを学んでみたい」という気持ちそのものが、すでにとても大きな一歩です。

      あとは、今ある環境でできることから少しずつやっていくだけで、着実に前に進んでいけます。

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