なぜ機械学習では Ubuntu が選ばれるのか
Ubuntu が機械学習分野で高く支持されているのは、単なる流行や慣例ではなく、技術的な合理性と運用上の利便性が両立しているからです。
以下では、専門的な観点からその主な理由を整理します。
GPU・CUDA まわりのサポートが安定している
ディープラーニングに欠かせない NVIDIA GPU を活用するためには、CUDA や cuDNN といったツール群が必要です。
これらの公式ドキュメントでは、Ubuntu LTS（20.04 や 22.04 など）が主要なサポート対象として明示されています。
そのため、Ubuntu を選べば公式の手順に沿って確実に環境構築できるケースが多く、ドライバやツールの互換性トラブルを回避しやすいという利点があります。
他の OS でも構築は可能ですが、Ubuntu では動作検証が豊富に行われており、最も確実性が高い選択肢といえます。
主要フレームワークが Ubuntu を想定した構成で整備されている
PyTorch や TensorFlow、JAX、ONNX Runtime など、多くの機械学習フレームワークは複数の OS をサポートしていますが、特に GPU を利用する Linux 環境として Ubuntu を想定した手順や検証事例が多いのが実情です。
インストールガイドや Docker イメージ、サンプル環境なども Ubuntu ベースで提供されることが多く、環境構築時の相性問題を減らす上で大きな利点となっています。
トラブルシューティング情報が圧倒的に多い
Ubuntu は機械学習コミュニティで最も広く使われている Linux ディストリビューションのひとつです。
そのため、エラー発生時に検索すれば Stack Overflow や GitHub Issues、Qiita などで多数の解決事例が見つかります。
同じ問題に直面した開発者が多いため、調査・解決のスピードが圧倒的に早いのも Ubuntu を選ぶ実務的な理由の一つです。
クラウドやサーバー環境との親和性が高い
AWS、GCP、Azure など主要クラウドの GPU インスタンスでは、Ubuntu の公式イメージが標準的に提供されています。
これにより、ローカル環境・クラウド環境・本番サーバーを Ubuntu で統一しやすく、OS の差異による動作不整合を最小限に抑えることができます。
特に MLOps や CI/CD を導入する場合、開発と本番で OS を揃えることは再現性確保の要となるため、Ubuntu は運用上の安定性でも優れています。
パッケージ管理と環境再現性に優れている
Ubuntu は apt による安定したパッケージ管理機構を備えており、Python の仮想環境ツール（venv や conda）とも相性が良い構成です。
これにより、複数人や複数サーバーで同一の開発環境を再現することが容易であり、機械学習プロジェクトにおいて重要な「環境の再現性」を高いレベルで実現できます。
Windows や他の Linux でも同様の構築は可能ですが、Ubuntu ではスクリプトや自動構成の手法が豊富に蓄積されています。
Docker・MLOps ツールとの統合がしやすい
Docker、Kubernetes、MLflow、Kubeflow など、機械学習の運用を支える多くのツールで、Ubuntu または Debian ベースの公式コンテナイメージが一般的に利用されています。
このため、Ubuntu を採用することでローカル開発から本番運用までの一貫したコンテナ環境を構築しやすく、チーム開発や継続的デプロイ（CI/CD）との統合もスムーズに行えます。
商用利用を含めて無料で使える
Ubuntu はオープンソースかつ無料で利用でき、商用利用も制限されません。
有償サポートを必要としない限り、ライセンスコストを気にせずサーバーを増設できるため、スタートアップや研究機関でも採用しやすい環境です。
開発用デスクトップとしても実用的
Ubuntu はサーバー用途だけでなく、デスクトップ版としても使いやすい環境が整っています。
GUI（GNOME）の完成度が高く、日本語入力や一般的なアプリケーションも標準で対応しています。
Windows や macOS に比べて操作性はやや簡素ですが、開発用途においては十分実用的です。
WSL2（Windows Subsystem for Linux）との組み合わせが一般的
Windows 上で Ubuntu を利用できる WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）の登場により、Windows ユーザーも手軽に Linux 環境を扱えるようになりました。
Microsoft Store でも Ubuntu は最も人気のあるディストリビューションとして提供されており、多くの開発者が「Windows + WSL2 + Ubuntu」という構成で機械学習環境を構築しています。
コミュニティと実務の両面で“事実上の標準”になっている
研究機関や企業の多くが Ubuntu を採用しており、OSS の README や技術記事でも Ubuntu ベースの構築例が数多く紹介されています。
これにより、「Ubuntu を使えば他者との知見を共有しやすい」というネットワーク効果が生まれ、Ubuntu が機械学習分野における“事実上の標準環境”として定着しています。
他の OS との比較
| OS | 主な強み | 制約・弱点 |
|---|---|---|
| Windows | GUI 操作が豊富、GPU ドライバが扱いやすい | ML チュートリアルや自動化が Linux 前提の場合が多い |
| macOS | UNIX ベースで開発者に人気、Apple Silicon の性能 | NVIDIA GPU 非対応で大規模学習には不向き |
| RHEL 系（CentOS, Rocky など） | 企業サーバー向けに安定 | ML 関連の最新パッケージやサンプルが少ない |
| Ubuntu | 豊富なサポート、公式イメージが多い | 長期運用時は LTS 版の選択・更新管理が重要 |
まとめ
Ubuntu が機械学習で広く使われている背景は、GPU 環境との高い互換性、主要フレームワークの整備状況、クラウドとの親和性、豊富な情報資産などが複合的に作用しているためです。
これらの要素が重なり、結果として Ubuntu は「最も実務的で再現性の高い機械学習環境」として認知されています。
他の OS でも開発は可能ですが、情報量・サポート・運用効率の面で Ubuntu に優位性があるため、多くの研究者やエンジニアがこの環境を選択しています。
以上、機械学習でUbuntuが人気なのはなぜなのかについてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
