| 私はだいたい3年ほどGoogle Colabの大ファンで、正直に言って驚くほどすごいことができます。 たとえば、Fiverrのクライアントが「3500枚の画像」を送ってきて、そのすべての背景を削除してほしいと言ってきました。彼は、私がいくら請求するか知りたくて、私は$200だと見積もりました。 彼は追加の質問をすることなく、すぐに注文を入れました。私は作業は24時間以内に完了し、画像の品質は損なわないと伝え、彼はそれに同意しました。 注文を納品したとき、彼は本当に感心して、「どうやってそんなに早く終わらせたの?それにチームはいるの?」と聞き始めました。私は「それが、8年の経験がどう見えるかということです」と話しました。 実際には、無料版のChatGPTを使ってPythonスクリプトを作り、それをGoogle Colabで実行しただけです。タスク全体はだいたい3時間で完了しました。誰かが使いたい場合のスクリプトはこちらです: https://github.com/mhamzahashim/bulk-bg-remover これは単なる一例です。Google Colabでは数えきれないほどのことができるので、まだ多くの人がその本当の強力さを過小評価していると思います。 そして今、Claude CodeやCodexでGoogle ColabのMCPを接続して、やりたいことを何でもできます。 [リンク] [コメント] |
誰も語らないGoogle Colabは、日常の基本作業ならほぼ無料で使えてすごい
Reddit r/artificial / 2026/5/6
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
要点
- 著者は、Google Colabが低コストで日常的な作業を高い精度でこなせるのに、あまり注目されていないと主張している。
- 具体例として、Fiverrで3,500枚の画像の背景を除去する依頼を、Colab上で実行することで約3時間で完了したとしている。
- 解決策は、無料版のChatGPTでPythonスクリプトを作り、それをGoogle Colabで動かしただけで、専任チームは不要だったと述べている。
- さらに、Google ColabのMCPをClaude CodeやCodexなどと連携させれば、できることが広がるとも紹介している。
- 結論として、Colabは「ほぼ無料」で使えるにもかかわらず、その実用面での強さを多くの人が過小評価していると強調している。




