Jupyter Notebookは、ブラウザ上でコードと文章、実行結果を同じドキュメントにまとめられる対話型の開発環境です。セル単位でPythonなどを実行でき、途中経過を確認しながら分析や検証を進められます。Markdownで説明を添えられるので、分析の意図や前提と結果を一緒に共有しやすいでしょう。
一方でノートブックは実行順序が自由なぶん、上から順に動かしたときだけ再現できる状態になりがちです。再現性を担保するには、入力データの場所と版、依存ライブラリのバージョン、乱数シードを明示して固定します。外部APIキーや個人情報をノートブックに直書きすると漏えいリスクが高まるため、シークレット管理と権限設計が前提になります。変更履歴の差分が見えにくい点もあるので、重要な処理は関数化して.pyに切り出し、ノートブックは検証と可視化に寄せると運用が安定しやすいです。
データ基盤の開発では、ノートブックで素早く仮説検証し、固まった処理はCI/CDやワークフローに載せて定常運用へ移す流れが現実的でしょう。ノートブック自体もレビュー対象にするなら、実行結果をクリアしてからコミットし、実行ログやパラメータは別途記録しておくと追跡が楽になります。
