OSS探訪概要
Jupyter Notebookは、コードセル、Markdownによる説明、実行結果、グラフなどを1つのNotebook文書にまとめ、Webブラウザ上で対話的に実行する環境です。言語別kernelを使うことでPython以外も扱えます。現在のNotebook v7はJupyterLabのフロントエンド部品とJupyter Serverを基盤にしており、Classic Notebook v6から大きく構成が変わっています。
特徴と向いている用途
公式資料に基づく紹介・実機未検証 · 内容確認日：
コードと説明と結果を同じNotebookに残す
コードセルを順に実行しながら、Markdown、表、グラフ、計算結果を隣接して保存できます。試行錯誤の経緯を文書として共有しやすくなります。
出典：[2]
kernelを切り替えて複数言語を扱う
Notebook自体は言語非依存で、Pythonなど各言語のkernelと組み合わせて対話実行します。分析、研究、教育用の共通UIとして利用できます。
出典：[2]
データ分析・教育・実験を再現可能な形で共有したい場合に
コードだけでなく背景説明や出力も一緒に残せるため、分析手順、チュートリアル、研究ノート、検証結果を他の人が追いやすい形にできます。
Notebook v7ではClassic向けextensionの互換性を確認する
READMEではNotebook v7はJupyterLab componentsとJupyter Serverを基盤とし、Notebook v5やClassic Notebook v6向けextensionはv7と互換ではないと案内しています。既存環境を上げる場合は拡張機能を棚卸ししてください。
出典：[2]
参考にした公式資料
- [1]jupyter/notebook repository(2026-09-20)
- [2]Jupyter Notebook README(2026-09-20)
- [3]Jupyter Notebook BSD-3-Clause license(2026-09-20)
- [4]Jupyter Notebook documentation(2026-09-20)
編集部からの補足
コード、実行結果、説明を同じ文書へ残せるため、分析・教育・検証の再現性を高めやすい環境です。Notebook v7はv5/v6と拡張機構が異なるため、Classic Notebook向けextensionを使っている場合は移行確認が必要です。
3ステップで試す
- 1
Jupyter Notebookを導入
仮想環境へ現在のNotebookパッケージを導入します。
python -m pip install notebook - 2
Notebook serverを起動
ブラウザ上のNotebook画面を起動し、新しいNotebookを作成します。
jupyter notebook - 3
コード・Markdown・出力を1文書に残す
簡単なPythonコードを実行し、結果の横にMarkdownで説明を書いてNotebookの基本体験を確認します。
Create code cell → run → add Markdown cell
成長
成長の推移 · 直近30日
13,348 Stars
推移データを蓄積中です。
開発アクティビティ
直近90日・週次
- Commit（直近30日）
- 9
- Open PR
- 38
- Issue登録
- 9
- Issue解決
- 28
- PR登録
- 76
- PRマージ
- 51
Issues
9 / 28
Pull Requests
76 / 51
メンテナンス状況
- Issue初回応答中央値
- 13分
- Issue応答率
- 42.9% (3/7)
直近90日に外部から作成されたIssue（新しい順に最大100件）が対象です。OWNER・MEMBER・COLLABORATORによる最初のコメントを応答とし、全コメントを確認できないIssueは集計から除外します。中央値と応答率は週次更新です。
Built with
カテゴリとタグ
GitHubデータ
GitHubのデータGitHubの詳細データを見る
GitHub Topics
- closember
- jupyter
- jupyter-notebook
- notebook
- Stars
- 13,348
- Forks
- 5,767
- Watchers
- 322
- Open Issues
- 1,858
- Contributors
- 371
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- ライセンス
- BSD-3-Clause
- リポジトリ最終更新
- 2026/09/17
関連情報
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