【保存版】MacにAnacondaを簡単にインストールする方法｜GUI・コマンドライン両方の手順を徹底解説

Anacondaは、Python本体に加えてパッケージ管理機能や仮想環境管理機能、さらに多数のオープンソースパッケージがひとまとめになったディストリビューションです。SciPy、scikit-learn、Pandas、NumPyといった科学技術計算・データ分析に欠かせないライブラリが最初から含まれているため、データサイエンスや機械学習の分野では特によく使われています。

また、データ分析で人気の高いJupyter Notebookを導入する際の定番の方法でもあります。この記事では、MacにAnacondaをインストールする手順を、グラフィカルインストーラーを使う方法とコマンドラインを使う方法の2通りに分けて、初心者の方にもわかりやすく解説します。

Part 1. グラフィカルインストーラーでMacにAnacondaをインストールする方法

グラフィカルインストーラーを使えば、画面の指示に従ってクリックしていくだけでインストールが完了するため、最も手軽な方法です。以下の手順に沿って進めてください。

1. まずAnacondaの公式サイトにアクセスし、「Python 3.x グラフィカルインストーラー」または「Python 2.x グラフィカルインストーラー」を選択します。特別な理由がない限りは、現在の標準であるPython 3版を選びましょう。
2. ダウンロードしたインストーラーファイルをFinderで探し、ダブルクリックして起動します。
3. ポップアップウィンドウが表示されたら「続ける」を選択します。
4. 画面下部にある「続ける」を再度クリックして先へ進みます。
5. ここで注意したいのは、Anacondaをインストールすると、取得したPythonのバージョン（Anaconda 3 / Anaconda 2）に応じてbashの設定ファイルが自動的に変更されるという点です。この設定は後ほど重要になるため、そのまま「続ける」をタップします。
6. 「続ける」を押すと使用許諾契約（ライセンス契約）が表示されます。内容をよく読んで「同意する」をクリックし、その後「続ける」を押してください。
7. 「インストール」を選択します。
8. パスワードの入力を求められるので、普段Macの起動時に使用しているものと同じパスワードを入力し、「ソフトウェアをインストール」ボタンをクリックします。
9. そのままボタンをクリックして作業を続けます。希望すればMicrosoft Visual Studio Codeも同時にインストールできますが、必須ではありません。Visual Studio Codeはコードの編集や実行に便利な統合開発環境（IDE）です。
10. インストール成功の画面が表示されたら、インストーラーを終了し、不要になったインストーラーファイルはゴミ箱へ移動しておきましょう。

Part 2. コマンドラインでMacにAnacondaをインストールする方法

ターミナル操作に慣れている方には、コマンドラインからのインストールもおすすめです。手順は以下の通りです。

1. ターミナルを起動します。
2. Python 3.7または2.7のいずれかのバージョンのインストーラーを実行します。
3. インストーラーから「セットアップを完了するには、ライセンス契約書をよくお読みください」というメッセージが表示されます。Enterキーを押すとライセンス条項を確認できます。
4. ライセンス条項を確認したら、画面を最後までスクロールし、「yes」と入力します。
5. 次に、Enterキーでインストール先を確認してデフォルト設定のまま進めるか、CTRL-Cでインストールを中止するか、別のインストール先を指定するかを選べます。デフォルト設定をそのまま承認すると確認ダイアログが表示され、セットアップが開始されます。
6. 「Do you wish the installer to initialize Anaconda3 by running conda init?（conda initを実行してAnaconda3を初期化しますか？）」という質問が表示されるので、「yes」と答えましょう。これによりターミナル起動時にcondaが自動的に有効になります。
7. 「Thank you for installing Anaconda!（Anacondaのインストールありがとうございます！）」と表示されればインストール完了です。
8. インストール内容を完全に反映させるには、ターミナルを一度終了して、再度開き直してください。

以上でMacへのAnacondaのインストールは完了です。ターミナルで「conda --version」と入力し、バージョン情報が表示されれば正常にインストールできています。あとはJupyter Notebookや各種ライブラリを活用して、快適なデータ分析環境をぜひ構築してみてください。