14.1 Google Colaboratory

　R の言語仕様など基礎的な学習フェーズでは環境構築の手間がかからないクラウド型の Google Colaboratory（以降、Google Colab）の利用をおすゝめします。Google Colab では Jupyter Notebook というデータ分析用のツールが使えます。ただし、デフォルトの状態で R を使うのは少し不便なので、以下の手順でファイルを準備します。
　

ブラウザで Google アカウントにログインする
Google Colab を開く
R 用のテンプレートファイルをアップロードする
R のコードが実行できることを確認する
アップロードしたファイルを Google ドライブに保存する

14.1.1 Login Google

　Google Colab は名前通り Google が提供しているサービスですので Google のアカウントを持っていることが前提になります。また、Chrome 系（含む Chromium 系）のブラウザで利用することをおすゝめします。
　まず、ブラウザで Google のページを開きます。ページの右上に［ログイン］と表示されている場合は［ログイン］をクリックしてログインしておきます。

14.1.2 Open Google Colab

　Google で Google Colab を検索して Colaboratory - Google Colab のリンクをくと以下のような画面が表示されまます。
　

Fig 14.1: Google Colab, Theme: dark

　画面テーマは右上の歯車ボタンから変更できます。

14.1.3 Upload Template

　Google Colab が立ち上がりましたら上部にあるメニュー［ファイル］-［ノートブックをアップロード…］を実行します。
　

Fig 14.2: Upload notebook file

　アップロード用のダイアログが開きますので［GitHub］タブをクリックし、上段のライン（画像の青線部分）に下記の URL を入力します。入力後、右端にある虫眼鏡アイコンをクリックします。

https://gist.github.com/k-metrics/464ffbbd4d00e328560cd55966e7d4b8
　

Fig 14.3: Upload from GitHub

　テンプレートがアップロードされ表示されます。

14.1.4 Run R code

　テンプレートがアップロードできましたらテンプレートファイルの記述にしたがってコードを実行してみます。その際に下記のようなダイアログが表示されますが認証情報などを読み取ることはありませんので［このまま実行］をクリックしてください。

Fig 14.4: Warning dialog

　サーバ（ホスト型ランタイム）との接続するため実行までに多少時間がかかります。

14.1.5 Save File

　コードの実行が確認できましたらメニューの［ファイル］-［ドライブにコピーを保存…］を実行してコピーを Google Drive に保存します。以降、この保存したファイルを利用してください。