minicondaでJupyter Notebookを使おうとしたら、起動しない／真っ白／Kernelが落ちる…。

これ、初心者あるあるです。

原因は「Jupyterが悪い」よりも、Python環境（conda）とJupyterの紐付けがズレているケースがほとんど。

この記事では、miniconda環境で詰まりやすい原因をTOP7に絞って、最短で直すチェックリストとしてまとめます（Windows/Mac対応）。

Contents
  1. 結論：まずは「どのPythonでJupyterが動いてるか」を揃える
  2. チェック0：今いる環境を確認（ここがズレてると全部ズレる）
  3. 原因TOP7｜miniconda×Jupyterが動かない定番パターン
  4. 30分で切り分ける：復旧チェックリスト（ここだけやればOK）
  5. それでも直らない人へ：最短で解決する方法
  6. よくある質問

結論：まずは「どのPythonでJupyterが動いてるか」を揃える

Jupyterが動かない問題の多くは、

  • Notebookは起動してるけど、Kernelが別のPythonを見ている
  • con​​da環境に入れたはずのライブラリが、Notebookからは見えていない

このズレが原因です。なので、最初にやるべきは「Jupyterを正しいconda環境で起動する」こと。

チェック0：今いる環境を確認（ここがズレてると全部ズレる）

ターミナル（WindowsはAnaconda Prompt推奨）で、次を確認します。

# condaが見えるか
conda -V

# 環境一覧
conda env list

# 使いたい環境に入る
conda activate YOUR_ENV_NAME

# その環境のpythonを確認
python -V
where python   # Windows
which python   # Mac/Linux

Notebookで使いたい環境（例：your_env）に入った状態で、pythonの場所が1本に定まっていること。

原因TOP7｜miniconda×Jupyterが動かない定番パターン

原因1：Jupyterを「base」で入れて、別環境から起動している

baseにjupyterを入れて、作業環境は別（your_env）という状態だとズレやすいです。

対策：使う環境（your_env）にjupyterを入れる。

conda activate YOUR_ENV_NAME
conda install -y jupyter

原因2：ipykernelが入っていない（または別環境のkernelを見ている）

Notebookが起動してもKernelが落ちる/ライブラリがimportできない原因の王道。

対策：作業環境にipykernelを入れて、kernel登録します。

conda activate YOUR_ENV_NAME
conda install -y ipykernel
python -m ipykernel install --user --name YOUR_ENV_NAME --display-name "Python (YOUR_ENV_NAME)"

Notebook上でKernelを選ぶ：Kernel → Change Kernel → Python (YOUR_ENV_NAME)

原因3：pipで入れて、conda側の依存関係が壊れている

pip自体が悪いわけではないですが、conda環境で無計画にpipすると依存が崩れて「起動しない」につながることがあります。

対策：まずはcondaで揃える。pipは最後に最小限。

原因4：Notebookがブラウザで真っ白（キャッシュ/拡張機能/HTTP周り）

対策：別ブラウザ or シークレットで開く。NotebookのURLを貼り直す。拡張機能を一旦OFF。

原因5：ポートが埋まっている（8888が使われてる）

対策：ポート指定で起動。

jupyter notebook --port=8890

原因6：PATHが汚れていて、別のPython/Jupyterを呼んでいる

VSCodeや別Pythonを入れていると起きがち。

対策：「conda activateした後」にjupyterを起動する。起動前にwhich/whereで確認する。

原因7：環境が壊れている（最短は作り直し）

詰まり続けるとき、最速は環境を作り直すことが多いです（特に初心者）。

# 新規環境を作る例
conda create -n clean_env python=3.11 -y
conda activate clean_env
conda install -y jupyter ipykernel
python -m ipykernel install --user --name clean_env --display-name "Python (clean_env)"
jupyter notebook

30分で切り分ける：復旧チェックリスト（ここだけやればOK）

  1. conda activateで作業環境に入る
  2. which/where python でPythonの場所を確認
  3. その環境に jupyter / ipykernel を入れる
  4. ipykernelをkernel登録する
  5. NotebookでKernelをPython(作業環境)に切り替える
  6. ダメなら clean_env を作って再現する（壊れてるか判定）

それでも直らない人へ：最短で解決する方法

ここまでやっても直らない場合、原因はだいたい次のどれかです。

  • PATH/環境変数が複雑に競合している
  • VSCode側のInterpreter設定とKernelがズレている
  • 依存関係が崩れていて「どこから壊れたか追えない」

よくある質問

Q. baseに戻すべき？

A. 基本は「作業環境（YOUR_ENV）で完結」がおすすめです。baseは最小にして、作業は分離した方が事故りません。

Q. Pythonのバージョンは？

A. 迷ったら3.10〜3.11が無難です。使いたいライブラリが対応しているバージョンを優先してください。

Q. NotebookじゃなくてJupyterLabは？

A. 同じ考え方で直せます。慣れてきたらLabの方が快適です。

以上です。まずは「正しいconda環境でJupyterを動かす」だけに集中して、ズレを潰しましょう。