LinuxのDockerでJupyter Notebookを動かす入門｜AIデータ分析環境をWSL2に1コマンドで構築する方法

この記事のポイント

・docker run 1コマンドでJupyter Notebookを起動できる
・pandas・numpy・matplotlibが最初からインストール済みで使える
・-vオプションでNotebookファイルをホスト側に永続保存できる
・トークンURLをブラウザに貼るだけで操作できる

$ docker --version
Docker version 27.3.1, build ce12230

$ docker ps
CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND   CREATED   STATUS    PORTS     NAMES

# Jupyter（datascience-notebook）コンテナを起動する
# pandas・numpy・matplotlib・scikit-learn が最初からインストール済み
$ docker run --rm -p 8888:8888 quay.io/jupyter/datascience-notebook

[I 2026-08-02 09:15:21.034 ServerApp] jupyter_lsp | extension was successfully loaded.
[I 2026-08-02 09:15:21.401 ServerApp] jupyter_server_terminals | extension was successfully loaded.
[I 2026-08-02 09:15:22.718 ServerApp] jupyterlab | extension was successfully loaded.
[I 2026-08-02 09:15:22.719 ServerApp] Serving notebooks from local directory: /home/jovyan
[I 2026-08-02 09:15:22.719 ServerApp] Jupyter Server 2.14.1 is running at:
[I 2026-08-02 09:15:22.719 ServerApp] http://localhost:8888/lab?token=a3f9c1d8e2b4567890abcdef1234567890abcdef12345678
[I 2026-08-02 09:15:22.719 ServerApp]     http://127.0.0.1:8888/lab?token=a3f9c1d8e2b4567890abcdef1234567890abcdef12345678
[I 2026-08-02 09:15:22.719 ServerApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).

# ~/notebooks ディレクトリを作成する
$ mkdir -p ~/notebooks

# ボリュームマウント付きで起動する（ファイルが ~/notebooks に保存される）
$ docker run --rm -p 8888:8888     -v "$HOME/notebooks":/home/jovyan/work     quay.io/jupyter/datascience-notebook

# セルに入力して Shift+Enter で実行する
print("Hello, Linux!")
import sys
print(f"Python version: {sys.version}")

Hello, Linux!
Python version: 3.11.9 (main, Apr 19 2024, 11:42:16) [GCC 11.4.0]

import pandas as pd
import numpy as np

# サンプルのデータフレームを作成する
data = {
    'month': ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月'],
    'sales': [120, 135, 98, 167, 143]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
print(f"平均売上: {df['sales'].mean():.1f}")

  month  sales
0    1月    120
1    2月    135
2    3月     98
3    4月    167
4    5月    143
平均売上: 132.6

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.bar(df['month'], df['sales'], color='steelblue')
plt.title('Monthly Sales')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.tight_layout()
plt.show()

# バックグラウンドで起動する
$ docker run -d --name jupyter -p 8888:8888     -v "$HOME/notebooks":/home/jovyan/work     quay.io/jupyter/datascience-notebook

# コンテナIDが表示される
7f3a2c1b9d8e5f4a6c3b2d1e9f8a7c6b5d4e3f2a1b9c8d7

# 起動ログからトークンURLを確認する
$ docker logs jupyter 2>&1 | grep token

# コンテナを停止する
$ docker stop jupyter

# コンテナを削除する
$ docker rm jupyter

# ポートを8889に変更して起動する
$ docker run --rm -p 8889:8888 quay.io/jupyter/datascience-notebook

# Notebookのセル内でpip installを実行する（!で始めるとシェルコマンドを実行できる）
!pip install seaborn