2026年におけるJupyter Notebookの代替ツールベスト9（無料・有料）

Jupyter Notebookは、今でも分析を作成する際のデフォルトの場所です。無料で、ローカルで動作し、ほぼすべてのPythonチュートリアルがこれを前提としています。しかし、まさにその理由から、人々は他の選択肢を探し始めるのです。

その理由はいくつかのパターンに分類されます。ノートブックはレビューやマージが困難です。コラボレーションをするにはファイルを送り合わなければなりません。出力結果は、チーム外の人間が快適に開くことができないドキュメントになってしまいます。そして、マシン間で環境が壊れてしまうこともあります。

このリストでは、これらの不満の少なくとも1つを解決する9つのツールを紹介します。コラボレーション機能を改善したノートブックもあれば、ノートブックをまったく別のインターフェースに置き換えたものもあります。価格は、2026年9月15日時点で各ベンダーが自社の価格設定ページに表示していたものです。

このリストの作成方法

14個の候補を評価し、5個を除外、最終的に9個をリストアップしました。

選定基準は意図的に厳しく設定しました。執筆時点で、自社サイトにわかりやすい価格設定を公開しているツールのみを対象としました。つまり、問い合わせフォームではなく、米ドル表記で具体的なプラン（ティア）が明示されている必要があります。このルールによって優れたソフトウェアがいくつか除外されましたが、どのソフトウェアがなぜ除外されたのかを説明しておく価値はあるでしょう。

Databricksはユーザー数（シート）ごとではなくDBU単位で課金されるため、価格設定ページにこのリストの他のツールと比較できるようなプランが提示されていません。JetBrains Dataloreは、調査当日に価格設定ページのプランが読み取れませんでした。Google Colabは、有料プランがサインインしないと見られないようになっています。marimoはオープンソースであり、サイトに価格設定ページを公開していません。CoCalcは現在、元のドメインから新しいドメインにリダイレクトされるようになっており、ツールを推奨する前に確認しておくべき変更点と言えます。

リストそのものよりも重要な、手法に関する2つの注意点があります。

第一に、検証結果には有効期限があります。6ヶ月前に明確なプランを公開していたツールが、今日そうであるとは限りません。また、当時は基準を満たさなかったツールが、現在は満たしていることもあります。このリストを作成する際にも、その両方が発生しました。古い情報を再利用するよりも、改めてチェックし直す方が信頼性は高くなります。

第二に、価格設定ページには、目的の製品以外の価格も掲載されている場合があります。Anacondaのページには、いくつかの製品が並べて掲載されています。以下に引用する数値は、ここで取り上げている製品に関連するものであり、ページ上の最も高い金額ではありません。

もう一つ、はっきりと述べておくべきことがあります。これは公開価格の基準を満たしたツールのリストであり、スコア順ではなく読みやすさを考慮して並べられています。あるツールが別のツールより上に掲載されているからといって、それがあなたのチームにとって優れていることを意味するわけではありません。終盤にある「最適な用途」セクションが、その疑問に答えるために用意されています。

クイック比較

ツール	初期費用（エントリー価格）	有料プラン開始価格	最適な用途
Powerdrill Bloom	無料	$199.00/年	コードを書かない分析
Deepnote	無料	$39/エディター/月	スケジュール実行可能なチーム向けノートブック
Hex	無料	$36/エディター/月	SQLとPythonを組み合わせたデータアプリ
Observable	無料	$22/月	公開可能なインタラクティブ・ビジュアル
Count	無料	$49/エディター/月	キャンバス形式の探索的分析
Anaconda	無料	$15/ユーザー/月	ガバナンスの効いたPython環境
Posit Cloud	無料	$25/月	ブラウザ上のRおよびRStudio
Saturn Cloud	時間課金	$0.09/時間	GPUおよび重い計算処理
Nextjournal	無料	$299/月	再現可能な研究

1. Powerdrill Bloom

Powerdrill Bloomは、まったく異なるアプローチでこの問題に対処します。ノートブックを共有しやすくするのではなく、ワークフローからノートブックそのものを排除します。ファイルを投入し、自然言語でリクエストを入力するだけで、エージェントが分析結果をチャート、ドキュメント、またはプレゼンテーションスライドとして返してくれます。

最適な用途

ボトルネックがPythonのスキルではなく作業時間（ターンアラウンドタイム）であるアナリストやチーム、そしてノートブックファイルではなく、読みやすい出力結果を必要とする相手に報告を行うすべての人に最適です。また、コードを書く人と書かない人が混在しているものの、全員が同じソースファイルに基づいて作業する必要がある混成チームにも適しています。

主な機能

アップロード可能なファイルはExcel、CSV、PDF、および一般的なドキュメントに対応しており、公開データソースを横断する検索機能も組み込まれています。アップロードされたファイルから、エージェントがインサイト、チャート、要約を作成し、スライド、Officeドキュメント、スプレッドシート、画像などの完成された成果物を生成できます。エージェントスキルによって反復的なルーティンを処理でき、スケジュールタスク機能により分析を自動で再実行できます。上位プランでは、複数ステップの作業に対応するClaude CodeやCodexレベルのエージェントタスクが追加されます。

価格設定

Freeプランは$0.00で、毎日更新される1,000クレジットと1つのスケジュールタスクが含まれます。Proは年額$199.00で、毎月5,000クレジット、より深い分析、カスタムエージェントスキル、20のスケジュールタスクが追加されます。Plusは年額$399.00で、毎月11,000クレジットが提供されます。Premiumは年額$1,990.00で、大量の作業向けに毎月60,000クレジットが提供されます。Teamプランはユーザー数（シート）ごとの課金で、チーム共有クレジットが利用できます。

メリット

他の人が開けるフォーマットで出力されるため、エクスポートの手間が完全に省けます。自然言語で操作できるため、Pythonを書かないアナリストも作業を妨げられません。スケジュールタスク機能により、追加のツールを使わずに単発の分析を定期実行タスクに変換できます。接続されたデータウェアハウスではなくファイルをインプットとするため、最初の質問を投げかける前のセットアップフェーズが不要です。

デメリット

Freeプランにはスケジュールタスクが1つしか含まれていないため、定期的な作業を行うには実質的に有料プランが必要です。計算時間ではなくクレジットが消費単位となります。これは、本リストの他のツールとは異なる考え方です。ヘビーユーザーは月々の利用枠に注意する必要があります。また、Pythonコードを書いて保存すること自体が目的である場合には適していません。

ファイルファーストのエージェントが、あなたのデータでどこまでできるか試してみませんか？Powerdrill Bloomをお試しください。

2. Deepnote

Deepnoteは、このリストの中で「コラボレーションが機能するJupyter Notebook」に最も近い存在です。ノートブックというメタファーはそのまま残されています。変わるのは、複数の人が同時に同じノートブックに入ることができ、誰も監視していなくてもノートブックを実行できる点です。

最適な用途

ノートブックを書き続けたいけれど、.ipynbファイルをやり取りするのに疲れたデータチームに最適です。このリストの中で最も移行のハードルが低い選択肢です。すでにJupyter Notebookを使う習慣があるチームなら、移行のために誰も再トレーニングする必要はありません。

同ジャンル内でのDeepnoteの比較について詳しく知りたい場合は、こちらのDeepnoteの代替ツールの分析をご覧ください。

主な機能

リアルタイムの共同編集が中心機能です。その周囲を、スケジュール実行、バックグラウンド実行、30日間の変更履歴が支えています。有料プランでは、AIクレジット、CPU、GPUの月間利用枠が個別に課金されるのではなくパッケージ化されており、より強力なマシンが追加されます。

価格設定

無料プランがあります。Teamプランは年払いでエディター1人あたり月額$39です。これには毎月$39分のAIクレジット、$280分のCPU、$50分のGPUが含まれます。Enterpriseプランは個別見積もりとなります。無料アカウントの非アクティブタイムアウトは15分ですが、TeamおよびEnterpriseプランでは24時間となります。

メリット

すでにJupyter Notebookファイルを作成している人にとって、移行コストはほぼゼロです。スケジュール実行とバックグラウンド実行により、多くのチームがローカルのJupyter Notebookから離れる原因となっていた自動化のギャップが解消されます。パッケージ化された計算リソース枠により、月々の支出が予測しやすくなります。

デメリット

エディターごとの課金であるため、コストは使用量ではなく人数に応じてスケールします。定期的にコードを書く人が数人しかいない大規模なチームでは、割高になる可能性があります。無料プランの15分という非アクティブタイムアウトは、探索的な作業を行うには短すぎます。パッケージ化されたクレジットはAI、CPU、GPUで個別に設定されているため、1つではなく3つの利用枠を管理する必要があります。

3. Hex

Hexは、ノートブックをより大きな成果物へのインプットの1つとして扱います。セルにSQLとPythonを記述し、その結果をインタラクティブなアプリとして公開します。フィルターや入力フォームを配置することで、技術的な知識のない同僚でも利用できるようになります。

最適な用途

分析結果をドキュメントではなく、共有可能なアプリとして仕上げる必要があるチームや、Pythonと同等以上にSQLが重要となるチームに最適です。異なるパラメータで同じ質問を繰り返し受けるような分析業務に適しています。

同ジャンルのツールと比較したHexの位置づけについては、こちらのHexの代替ツールの分析をご覧ください。

主な機能

同じプロジェクト内でSQLとPythonのセルを並べて配置できます。アプリビルダー機能により、完成した分析をインタラクティブなインターフェースに変換できます。計算リソースは、小規模なプロファイルからGPU搭載マシンまで、プロジェクトごとに選択可能です。

価格設定

Communityプランは無料です。Professionalはエディター1人あたり月額$36です。Teamはエディター1人あたり月額$75です。計算リソースは、使用時間（分単位）に応じて別途請求されます。Extra SmallからMediumプロファイルまでは無料です。Largeは1時間あたり$0.32、Extra Largeは$0.65、2XLは$1.29、4XLは$2.58です。GPUプロファイルは、L4が$2.93、A10Gが$4.06となっています。

メリット

公開アプリとして出力できるため、「誰もノートブックを読んでくれない」という問題を直接解決できます。小規模なプロファイルであれば計算リソースが無料であるため、探索的な作業を低コストに抑えられます。SQLをメインに使うユーザーが軽視されることもありません。

デメリット

計算リソースはエディターごとのシート料金に上乗せして請求されるため、月々の合計金額は2つの要素を合算したものになります。年間の支出を予測するには、人数だけでなく使用量も予測する必要があります。大規模なプロファイルやGPUを使用する作業は、分単位の課金によってすぐにコストが膨らみます。アプリ構築レイヤーが価値の大部分を占めているため、単に優れたノートブックが欲しいだけの場合、Hexはオーバースペックになります。

4. Observable

Observableは、ビジュアライゼーションの側面からノートブックにアプローチしています。公開することを前提に構築されており、ドキュメントに貼り付けられた静的な画像ではなく、デフォルトでインタラクティブな結果が得られます。

最適な用途

読者が数値を自由に操作できるようにしたい、一般公開向けのデータ記事の執筆に自然にフィットします。また、成果物をダウンロードするのではなく、サイトやWikiに埋め込みたいチームにも最適です。

主な機能

ノートブックにはデータベース接続機能とファイル添付機能が備わっています。埋め込みオプションを使用すれば、結果を他の場所に表示できます。組み込みのエージェントには、プランに応じてスケールする日々のトークン枠が用意されています。Teamプランでは、共有ワークスペースとプライベート閲覧者（ビューワー）シートが追加されます。

価格設定

無料プランがあります。Proは年払いで月額$22、または月払いで月額$25です。Teamは年払いでエディター1人あたり月額$40、または月払いで月額$45で、近日公開予定となっています。Enterpriseはカスタム料金です。Teamプランのプライベート閲覧者は1人あたり月額$10です。有料の個人プランでは、ファイル添付は月間1 GB、計算リソースは月間50分に制限されています。

メリット

インタラクティブで埋め込み可能な出力は、チャート形式の成果物においてこのリストの中で最も強力です。個人のProプランは、このリストの中で最も安価な有料エントリープランです。有料プランではデータベース接続が標準装備されています。

デメリット

月間50分の計算リソースは、ビジュアライゼーション以外の作業を行うには非常に厳しい制限です。データが到着する前に、重いデータ変換処理を済めておくことが前提となります。1 GBの添付ファイル制限により、大規模なローカルデータセットは除外されます。Teamプランは近日公開予定とされているため、現時点では共同利用が完全にはサポートされていません。

5. Count

Countは、直線的なノートブックをキャンバスに置き換えます。セルは空間的に配置できるノードとなり、それらの間の接続関係が可視化されたままになります。これにより、上から下へスクロールするよりも、分析の流れを追いやすくなります。

最適な用途

分岐していく探索的分析や、関係者に結果だけでなくその推論プロセスも理解してもらう必要があるチームに最適です。数値が何であるかではなく、その数値にどのように到達したかが問われるレビューの場などで威力を発揮します。

主な機能

共有キャンバス上のPythonおよびSQLセル、どちらも書かない人のためのノーコード・ビジュアライゼーション、バージョン履歴、ドメインホワイトリスト、およびMCPサポート。すべてのプランに閲覧者（ビューワー）シートが含まれています。

価格設定

Freeプランは、小規模チームや個人プロジェクト向けに$0 for small teams and personal projects. Pro is $49 per editor per month. Scale is $69 per editor per month and adds more capacity for larger organizations. Count states that viewer seats are included in every tier with no base fees.

メリット

キャンバスを使用することで、上から下への直線的なスクロールでは曖昧になりがちな、分岐する分析プロセスを明確に表現できます。すべてのプランで閲覧者シートが無料であるため、共有コストをゼロに抑えられます。ノーコード・ビジュアライゼーションにより、貢献できるメンバーの幅が広がります。

デメリット

エディターシートの1人あたりの初期費用は、このリストのノートブック型ツールの中で最も高価です。キャンバスモデルは、Jupyter Notebookから直接移行する人にとって、習慣を大きく変える必要があります。無料プランは本番業務ではなく、小規模チームや個人プロジェクトを想定して設計されています。

6. Anaconda

Anacondaはノートブックではありません。その下にあるレイヤーです。Jupyter Notebookをやめる理由が「マシン間で環境が壊れること」であるなら、スタックのこの部分に注目すべきです。

最適な用途

再現性、パッケージの出所、ポリシーなど、Python環境そのものが課題となっている組織に最適です。ビルドの失敗や未検証のパッケージが実質的な損失につながる環境で最も重要となります。

主な機能

開発者に届く前に、すべてのパッケージが検証、署名、ポリシーチェックされるパッケージ管理機能。厳選されたデータサイエンス、機械学習、AIパッケージに加え、コード作成を支援するAnaconda Assistantが提供されます。有料プランでは、共有可能で再現性のあるチーム環境、ワークスペース管理、本番利用向けのガバナンス機能が追加されます。

価格設定

Anaconda Coreは、学習や個人プロジェクト向けに$0で無料で提供されています。Starterは、共有可能で再現性のあるチーム環境向けにユーザー1人あたり月額$15です。Businessは、本番環境でのガバナンスが効いた安全なパッケージング向けにユーザー1人あたり月額$50です。Anacondaの価格設定ページには、独自のプランを持つ別製品も掲載されていますが、それらはCoreの一部ではないことに注意してください。

メリット

環境のズレ（環境ドリフト）の問題を、回避策をとるのではなく根本から解決します。検証および署名済みのパッケージは、規制の厳しい環境で重要となります。無料プランは個人作業に十分に活用できます。

デメリット

Anacondaはノートブックインターフェースを提供するのではなく、その下で動作するため、このリストの他のツールの代替ではなく、それらを補完するものです。環境問題に直面していない個人のユーザーにとっては、その価値がほとんど見えません。価格設定ページに複数の製品が混在しているため、Coreプランの料金を誤解しやすくなっています。

7. Posit Cloud

Posit Cloudは、RStudioの世界のホスト型バージョンです。分析をRで行う場合、これがリストの中で最も直接的な答えになります。教室で学生に教える場合も同様です。

最適な用途

Rユーザー、および全員がまったく同じように動作する環境を必要とするクラスで分析を教える人に最適です。セットアップの問題がすべての学生に対して一瞬で解決するため、教育用途において最も強力な選択肢となります。

主な機能

共有スペース、データ接続、プロジェクトテンプレートを備えたブラウザベース of RStudio projects with shared spaces, data connections, and project templates. Compute is metered in hours with defined RAM, CPU, and execution ceilings per tier. Dedicated Instructor and Student plans exist for teaching. Account owners can enable Posit Assistant, an AI coding assistant for RStudio projects.

価格設定

Freeは永久に$0で、25プロジェクト、月間25計算時間、1 GB RAM、1時間の実行制限が含まれます。Basicは月額$25で、150時間、8 GB RAM、無制限のプロジェクトが含まれます。Standardは月額$75で、500時間、32 GB RAM、8 CPU、SAMLによるSSOが含まれます。対象となる教育者および学生向けに、Instructorは月額$15で300時間、Studentは月額$5で75時間提供されます。有料プランでの追加時間は1時間あたり10¢です。

メリット

このリストの中で最も明確な計算リソースの会計処理：時間、RAM、CPU、実行制限がプランごとに明記されています。教育向け価格は、個別交渉ではなく公開プランとして用意されています。無料プランは実際の講義で十分に活用できます。

デメリット

RとRStudioが中心であるため、Pythonをメインとするチームには適合しにくいです。無料プランの1 GB RAMと1時間の実行制限では、大規模なジョブは実行できません。SSOはStandardプラン以上でのみ利用可能です。

8. Saturn Cloud

Saturn Cloudは、「ノートPCのスペックが足りない」という特定の不満に答えます。最大8つのGPUノードを搭載したマシンに接続されたホスト型ノートブックを提供し、ユーザー数（シート）ごとではなく時間単位で課金します。

最適な用途

トレーニング、ファインチューニング、およびコラボレーションではなくハードウェアが制約となっているあらゆるワークロードに最適です。ノートブック自体には不満がなく、その下にあるマシンのスペックに問題がある場合に最適な答えとなります。

主な機能

CPU専用インスタンスからNVIDIA H100およびH200ノードまで、公開されているマシンタイプのカタログ上で動作するホスト環境。マシンはワークロードごとに選択され、時間単位で課金されます。ストレージ料金は別途発生します。

価格設定

料金はユーザーごとではなく、マシンごとの時間課金です。CPUインスタンスは、16 GB、4-vCPUのLargeが1時間あたり$0.09から始まり、192 GB、96-vCPUのc5.metalの$6.12まであります。GPUオプションは、T4搭載のg4dn.xlargeが1時間あたり$0.15から始まり、8基のH100またはH200ノードの$23.6に達します。ストレージは1 GBあたり月額$0.20です。Saturn Cloudは、Proプランにおいてこれらの料金が$10単位で請求されると注記しています。

メリット

インフラプロジェクトを別途立ち上げることなく、本格的なGPU作業にスケールできる唯一の選択肢です。時間課金制であるため、稼働していないチームがシート料金を支払う必要はありません。マシンカタログが完全に公開されているため、契約前にコストを見積もることができます。

デメリット

Saturn Cloudの公開価格は、ユーザーごとではなくマシンごとの時間課金です。そのため、予算管理はこのリストの他のツールとはまったく異なり、上限を設定するのが難しくなります。コストは完全に利用状況に依存するため、マシンのシャットダウンを忘れると手痛い出費になります。コラボレーション機能は重視されていないため、共有を理由にJupyterから移行しようとしているチームにとっては解決策になりません。

9. Nextjournal

Nextjournalは再現性を重視して構築されています。ノートブックが実行された環境がノートブックと一緒にキャプチャされるため、数ヶ月後に作業を再実行しても、エラーにならずに同じ結果が得られます。

最適な用途

研究グループや、1年後でも分析を実行できるようにしておく必要がある人に最適です。規制対象の業務や学術研究ではこの要件が明示的に求められますが、ほとんどのツールでは後回しにされています。

主な機能

データおよびシークレット管理、バージョン管理された環境、カスタムシャットダウンタイムアウト、スケジュール自動実行を備えた、無制限のプライベートノートブック。Teamプランには月間の計算クレジットが含まれており、追加の計算リソースは使用量に応じて課金されます。Enterpriseプランでは、ホスト型またはオンプレミスでのデプロイ、および社内公開機能が追加されます。

価格設定

Freeプランは$0で、フェアユースポリシーのもと、無制限のプライベートノートブックとエントリーレベルの計算リソースが提供されます。Teamは5人のエディターを含み月額$299から始まります。追加のエディターは1人あたり月額$99です。このプランには、毎月およそ$240分の計算クレジットが含まれています。Enterpriseは5人のエディターを含み月額$499から始まり、追加のエディターは1人あたり月額$125で、およそ$400分のクレジットが含まれています。Nextjournalは、学術、非営利、教員向けの割引料金についても言及しています。

メリット

再現性が後付けではなく、最初から設計に組み込まれているという、珍しいツールです。多くの競合ツールが制限しているプライベートノートブックを、無料プランで無制限に作成できます。パッケージ化された計算クレジットは、プラン料金に対してかなり寛大です。

デメリット

月額$299という最低料金は、小規模なチームにとってこのリストの中で最も高価なエントリー価格です。5人のエディターを前提とした価格設定であるため、2人のグループであっても5人分の料金を支払うことになります。含まれているクレジットを超える計算リソースは、基本料金に上乗せして使用量に応じて請求されます。

最適な用途：本当に必要なもので選ぶ

このリストは、「現在のセットアップの何が問題なのか？」という1つの疑問によって明確に分類されます。

コラボレーションが問題である場合は、まずDeepnoteを検討してください。ノートブックの形式を維持したまま、共有の問題を解決します。分析が分岐し、それを可視化したい場合は、Countが代替案となります。

報告相手（オーディエンス）が問題である場合は、HexとObservableのどちらも、同僚が利用できる成果物を作成できます。Hexは入力フォームやフィルターを備えたアプリを生成します。Observableは、インタラクティブで埋め込み可能なビジュアルを生成します。

そもそもコードを書くこと自体が問題である場合は、その要件を排除するPowerdrill Bloomが選択肢となります。ファイルと自然言語のリクエストを投入するだけで、分析結果と完成したドキュメントが出力されます。

マシンが問題である場合は、Saturn Cloudです。公開されている時間料金で最大8基のGPUノードにアクセスできる、このリストで唯一のツールです。

環境が問題である場合は、Anacondaです。どのノートブックを使い続けるにしても、その下層で動作します。

言語が問題である場合は、R向けのPosit Cloudです。InstructorプランとStudentプランが個別交渉ではなく公開されているため、最高の教育向けオプションでもあります。

古い作業が実行できなくなることが問題である場合は、月額$299の予算が確保できるのであれば、Nextjournalが適しています。

移行前に確認すべきこと

移行が定着するかどうかを左右する4つの要素がありますが、そのいずれも価格設定ページには記載されていません。

データが実際にどこにあるか。 このリストのツールは、データウェアハウスに接続するものと、アップロードされたファイルを受け取るものの2つに分かれます。Hex、Count、Observableはデータベース接続を前提としています。Powerdrill Bloomはアップロードされたファイルから動作します。データが誰かのノートPCのスプレッドシートにある場合、ウェアハウス接続を前提とするツールは、価値を生み出す前に新たなプロジェクト（インフラ整備）を増やすことになります。

誰が結果を読む必要があるか。 ノートブックを決して開かない同僚が対象である場合は、アプリやドキュメントを公開できるツールを優先してください。編集体験を向上させても、その読者には何のメリットもありません。

計算リソースの課金方法。 ここでは3つのモデルが示されています。ユーザー数（シート）ベースの価格設定は予測可能で、人数に応じてスケールします。時間単位の計算リソース課金は、誰かがマシンのシャットダウンを忘れずに実行する場合にのみ予測可能です。クレジット枠はその中間に位置します。自社の財務プロセスで実際に追跡可能なモデルを選択してください。

コードを保持するかどうか。 ここで紹介するいくつかのツールは、移行後もPythonやSQLが残ることを前提としています。1つのツールは、コードが残らないケースを想定して構築されています。これはこのリストにおける最大の分岐点であり、価格を比較する前に答えを出しておく価値があります。

最後に実用的な注意点として、エクスポートについてです。契約する前に、支払いをやめた場合にツールから何を持ち出せるかを確認してください。ノートブック型のツールは、一般的にノートブックを持ち出すことができます。キャンバス型やアプリ型のツールは、ツールによって大きく異なります。

最終的な結論

共有が苦痛であるという理由でローカルのJupyter Notebookから移行するほとんどのチームにとって、Deepnoteが最短の道です。ノートブックはそのままに、摩擦が解消されます。エディター1人あたり月額$39という価格は、このリストの中では中価格帯に位置します。

ノートブック自体が成果物として不適切であることが本当の課題であるチームにとって、選択肢はHex、Observable、Powerdrill Bloomのいずれかになります。HexとObservableはコードを維持したまま、出力インターフェースを変更します。一方、Powerdrill Bloomは入力インターフェースを変更し、ファイルと自然言語のリクエストを受け取って、分析結果とドキュメントの両方を返します。この3つのうちどれが適しているかは、チームがコードを書き続けたいか、それともやめたいかによって決まります。

9つのツールのうち8つに無料プランが用意されているため、確認にかかるコストは契約書ではなく、半日の作業時間だけです。

よくある質問

Jupyter Notebookの最適な無料の代替ツールは何ですか？

ここで紹介する9つのツールのうち8つに無料プランがあるため、答えは制約条件によって異なります。Nextjournalの無料プランでは、無制限のプライベートノートブックを作成できます。Posit Cloudは、月間25計算時間を無料で提供します。Anaconda Coreは個人作業向けに無料で提供されています。Deepnote、Hex、Observable、Count、Powerdrill Bloomはすべて、使用制限付きの無料プランを用意しています。

なぜ人々はJupyter Notebookから移行するのですか？

一般的な4つの理由は、コラボレーション、レビュー、出力、環境です。Jupyter Notebookファイルは同時編集が難しく、バージョン管理での差分（diff）確認も困難です。技術的な知識のない読者に渡すには不向きです。また、マシンごとに異なるローカル環境に依存します。このリストの各ツールは、これらのうち少なくとも1つをターゲットにしています。4つすべてをターゲットにしているものはほとんどないため、チーム内でどの不満が最も大きいかによって選択肢が決まります。

Pythonを知らなくても、Jupyterの代替ツールを使用できますか？

はい、ただしツールによってその対応範囲は異なります。Countは、PythonおよびSQLセルと並んでノーコード・ビジュアライゼーションを提供しています。Powerdrill Bloomは、コードではなく、アップロードされたファイルに対する自然言語のリクエストを中心に構築されています。その他のツールは、PythonまたはSQLのいずれかを記述することを前提としています。チームにコードを書く人が一人もいない場合、選択肢は非常に限られます。

Jupyter Notebookの代替ツールの費用はどのくらいですか？

このリストの有料エントリープランは、Anaconda Starterのユーザー1人あたり月額$15から、Nextjournal Teamの月額$299まで幅があります。ほとんどのノートブック型ツールは、エディター1人あたり月額$22から$49の間です。Saturn Cloudは例外で、1時間あたり$0.09からの時間課金制となっています。

チームに最適なJupyterの代替ツールはどれですか？

チーム利用を前提に設計されているのはDeepnoteとHexの2つで、それぞれエディター1人あたり月額$39と$75です。Countはすべてのプランに閲覧者シートが含まれているため、閲覧のみを行うメンバーとの共有コストを抑えられます。ObservableのTeamプランは近日公開予定となっています。メンバーの大部分が分析を作成するのではなく閲覧するだけであるチームにとっては、エディター料金よりも閲覧者シートのポリシーの方が重要になります。

結論

Jupyter Notebookがなくなるわけではありませんし、これらのツールのいずれもそれを主張していません。何を行っているかというと、ローカルのノートブックでは扱いにくい1つの要素を選び出し、それを適切に解決することです。

まずは、Jupyter Notebookに対する実際の不満を明確にすることから始めましょう。共有が問題ならDeepnote。成果物が問題ならHexまたはObservable。計算リソースが問題ならSaturn Cloud。環境が問題ならAnaconda。Rが問題ならPosit Cloud。再現性が問題ならNextjournal。そして、正直なところコードを書くこと自体がボトルネックになっているのであれば、Powerdrill Bloomを検討してください。そのステップを高速化するのではなく、排除してくれます。

Saturn Cloudを除くすべての選択肢に無料プランが用意されています。料金を支払う前に、実際のファイルと実際の締め切りを使ってテストしてみてください。