Stable DiffusionがGoogle Colabで使えない？エラーの原因と最新の対策

• 「あれ、エラーが出る……」
• 「警告が出てStable Diffusionが動かなくなってしまった」

最近、Google Colabで画像生成AIの「Stable Diffusion」を使おうとして、こんな風に困っている方が急増しています。これまで無料で手軽に使えていた方法が急に使えなくなると、正直かなり焦りますよね。

実は、Google側の規約変更や利用制限の厳格化によって、特に無料プランでの利用は「ほぼ不可能」に近い状態になっているのが現状なんです。

この記事では、なぜ今Google ColabでStable Diffusionが使えなくなっているのか、その理由と解決策、そしてこれから画像生成を本格的にやっていきたい人がどうすべきかを、優しく噛み砕いてお話しします。

この記事を読むと以下のことがわかります。

• Google ColabでStable Diffusionがエラーになる本当の理由
• 無料版と有料版（Colab Pro）の現在の利用状況
• Google Colab以外でStable Diffusionを快適に使う方法
• エラーとの戦いを卒業して「稼げるクリエイター」になるための近道

---

Google ColabでStable Diffusionが「使えない」と言われる理由と現状

まず最初に、なぜ今まであんなに便利だったGoogle Colabが、急にStable Diffusionに対して厳しくなったのかを見ていきましょう。

結論から言うと、「あまりにもみんなが使いすぎたから」なんです。

Google Colabでの利用禁止とエラーの正体

以前は、Google Colabの無料枠を使って「Stable Diffusion webui（AUTOMATIC1111）」を動かすのが定番でした。しかし、これがGoogleのサーバーにものすごい負荷をかけてしまったんですね。

その結果、Googleは対策に乗り出しました。現在、無料版のアカウントでStable Diffusion WebUIを起動しようとすると、「許可されていないコードが実行されました」といった警告が出たり、強制的に接続を切断されたりします。

これは一時的なエラーではなく、Googleによる意図的な制限です。

「コンピューティングリソースの乱用」と見なされてしまうため、何度も繰り返すとアカウント自体がBAN（停止）されるリスクさえあるので、無理やり動かそうとするのはあまりおすすめできません。

無料版と料金プランによる最新の違い

「じゃあ、お金を払えば使えるの？」

ここが気になるところですよね。

現在のStable Diffusion Google Colab 最新事情としては、有料プランである「Colab Pro」や「Pro+」であれば、まだ利用できるケースが多いです。ただ、ここにも落とし穴があります。

プラン	利用状況	注意点
無料版	ほぼ不可	警告が出る・すぐ切断される・BANリスクあり
Colab Pro	可	「コンピューティングユニット」を消費する
Colab Pro+	可	優先的にGPUが使えるが、使い放題ではない

有料版でも「コンピューティングユニット」というスタミナのようなものを消費します。画像生成はGPUをフル回転させるので、月額料金（約1,179円〜）を払っても、高画質な画像を何枚も作っているとあっという間にユニットが枯渇して使えなくなってしまうんです。

つまり、コストパフォーマンスがあまり良くない状態になりつつあるんですね。

インストールやモデル追加のハードル

それでも「どうしてもColabでやりたい」という場合、インストール方法も以前より複雑になっています。

かつてはワンクリックで環境構築できるノートブック（TheLastBenなどが有名でした）がありましたが、これらもGoogleの仕様変更に合わせて頻繁に修正が必要です。「昨日は動いたのに今日は動かない」なんてこともしょっちゅうです。

また、Stable Diffusion Google Colab モデル 追加も手間がかかります。Google Driveにモデルデータ（数GB〜数十GB）を保存する必要がありますが、無料のGoogle Driveは15GBしかありません。

Civitaiなどからハイクオリティなモデルをいくつかダウンロードするだけで、すぐに容量がいっぱいになってしまうでしょう。

頻発するエラーと対処の限界

「RuntimeError」や「Disconnected」など、Colabを使っていると様々なエラーに遭遇します。

これらは、Pythonのバージョン不整合や、割り当てられたGPUのメモリ不足（VRAM不足）が原因であることが多いです。

以前なら再起動すれば直ることもありましたが、現在はGoogle側からの制限による切断も多いため、「ユーザー側で直せるエラー」と「どうしようもない制限」の区別がつきにくくなっています。

正直なところ、エラー対応だけで1日が終わってしまうことも珍しくありません。「絵を作りたいだけなのに、なんでプログラムの修正ばかりしているんだろう……」と疲れてしまっては本末転倒ですよね。

あわせて読みたい

グラボ買い替えはまだ早い！Stable DiffusionでVRAMが足りない時の乗り切り方まとめ Stable Diffusionで「VRAMが足りない」エラーにお悩みですか？8GBなどの低スペックでも快適に画像生成するための設定や、xformersなどのメモリ節約術を徹底解説。PCを買い替える前に、まずはこの対処法を試してみてください。初心者にも分かりやすく解説します。

あわせて読みたい

Stable Diffusionで顔が崩れるなら試して！プロも愛用する修正テクニック Stable Diffusionで生成した画像の顔が崩れる・目が溶ける原因と直し方を徹底解説！Hires. Fixの適正値や神機能「ADetailer」の使い方、目を綺麗にするLoRA設定まで。全身イラストでも顔面崩壊を防ぐプロの修正テクニックを初心者向けに紹介します。

あわせて読みたい

Stable Diffusionで暗い部屋（室内）を描く方法！光と影を操るプロンプト術 Stable Diffusionで「暗い部屋」がきれいに生成できない原因と対策を解説。真っ暗な表現を可能にするOffset Noiseや、光と影を操るプロンプト術を公開。思い通りの陰影を作るコツが分かります。

「Stable Diffusionが使えない」状態から脱却する具体的な解決策

Google Colabでの運用が厳しくなった今、私たちはどうすればいいのでしょうか？

ここでは、Colabにこだわらない、より快適で賢い選択肢をいくつか紹介します。

Colab以外のクラウドサービスを検討する

Google ColabだけがクラウドGPUではありません。Stable Diffusion Colab 以外の選択肢として、最近人気なのが以下のサービスです。

• Paperspace: 比較的手頃な価格で、Colabよりも制限が緩いことが多いです。
• RunPod / Vast.ai: 1時間単位で高性能なGPUをレンタルできるサービス。使った分だけ払う方式なので、無駄がありません。

これらは最初こそ設定に少し英語力や知識が必要ですが、一度設定してしまえばColabのような「突然のBAN」に怯えることなく利用できます。

自宅PCにローカル環境を構築する

もし、あなたがこれからも長く画像生成AIを楽しみたいなら、思い切ってゲーミングPC（ハイスペックPC）を購入して「ローカル環境」を作るのが一番の解決策です。

• メリット: 月額料金がかからない、BANされない、好きなだけ画像を作り放題、ネット回線が遅くても関係ない。
• デメリット: 初期のPC購入費用（15万〜30万円程度）がかかる。

「NVIDIA GeForce RTX 3060」以上のグラフィックボードを搭載したPCがあれば、自分のパソコンの中でStable Diffusionがサクサク動きます。

長い目で見れば、毎月クラウド代を払うより安上がりになることが多いですよ。

「バイテック生成AIスクール」で実務スキルを身につける

「PCを買うのは高いし、設定も難しそう……」

「エラー対応じゃなくて、もっと作品のクオリティを上げることに時間を使いたい」

そう感じているなら、独学での環境構築に時間を費やすのをやめて、プロの環境で「稼ぐスキル」として学ぶという選択肢もあります。

例えば、「バイテック生成AIスクール」のような専門スクールでは、単なる遊びではなく「実務で使える生成AI」を学ぶことができます。

Stable Diffusionの環境構築でつまずくよりも、以下のようなスキルを身につける方が、クリエイターとしての価値はずっと高まります。

• ControlNetを使った思い通りの構図作成（これができると仕事になります）
• Midjourneyを使った高品質なクリエイティブ
• ChatGPTと組み合わせた業務効率化

このスクールの面白いところは、「未経験からの副業・フリーランス化」を徹底サポートしてくれる点です。クラウドソーシングでの案件獲得方法や、ポートフォリオの作り方まで教えてくれるので、「ただ画像が作れる人」から「AIで収入を得られる人」へステップアップできるんです。

Colabのエラーと戦う時間を、こうした「未来への投資」に変えてみるのも賢い方法だと思いませんか？

結局、自分に合った方法はどれ？

最後に、タイプ別のおすすめをまとめておきますね。

1. とにかく無料で試したい人:
   • Google Colab（制限覚悟で粘る）か、SeaArtなどのWebサービス型を利用する。
2. がっつり自分のPCでやり込みたい人:
   • 奮発してゲーミングPCを購入し、ローカル環境を作る。
3. スキルとして習得し、仕事にしたい人:
   • バイテック生成AIスクールなどで、環境構築の泥沼を回避しつつ、最短ルートで「稼げる技術」を学ぶ。

Google Colabが使えなくなったことは、実は「次のステップ」へ進む良いきっかけかもしれません。

いつまでも不安定な環境にしがみつくより、新しい方法に切り替えて、楽しくクリエイティブな時間を過ごしましょう！

AIを使って副業を始めたいけれど、「独学だと挫折しそう」「本当に案件が取れるか不安」という方は、実務と収益化に特化したスクールを検討してみるのも近道です。

＼ ※完全オンライン・スマホで1分で予約完了 ／

実際に、未経験から月5万円の収益化を目指せるバイテック生成AIというスクールについて、評判やカリキュラムの実態を詳しく検証してみました。

▼続きはこちらの記事で解説しています

あわせて読みたい

バイテック生成AIの評判をプロが検証！副業で月5万稼ぐ人がこのスクールを選ぶ理由 バイテック生成AIの評判を徹底検証！副業で月5万稼ぐための料金コスパや、他社との違いを辛口解説。未経験から画像生成×ライティングで案件を獲得する手順まで、スクールの実態を包み隠さず公開します。

まとめ

• Google Colab無料版でのStable Diffusion利用は現在ほぼ不可能
• Googleによる制限強化はサーバー負荷対策のため今後も続く
• 警告を無視して使い続けるとGoogleアカウント停止のリスクがある
• 有料のColab Proでもコンピューティングユニット消費が激しい
• Proプランでも画像生成し放題になるわけではない
• モデルデータの保存にはGoogle Driveの容量制限も壁になる
• エラーの原因はGPUメモリ不足やPython環境の不整合が多い
• 環境構築に時間を浪費するより制作に集中すべきである
• 代替案としてPaperspaceやRunPodなどのクラウドGPUがある
• 長期利用ならNVIDIA搭載PCでのローカル環境構築が最強
• ローカル環境なら月額費不要でBANのリスクもない
• PC購入は初期投資が高いが長い目で見ればコスパが良い
• 環境構築よりもControlNetなどの制御技術習得が重要
• バイテック生成AIスクール等は実務直結のスキルが学べる
• エラー対応より収益化スキルを学ぶ方が建設的である

参考資料・出典

本記事の執筆にあたり、以下の公的機関および公式サイトの情報を参照しています。

• Google Colabの利用制限・FAQ（公式）
  Google Colab よくある質問 – リソースの制限と割り当て
  ※Google Colabにおけるリソースの割り当て制限や、許可されていない操作に関する公式のガイドラインです。
• Google Colab Pro / Pro+ 料金と仕様
  Google Colab: Pro、Pro+、Pay As You Go の詳細
  ※記事内で解説した有料プランの料金体系および「コンピューティングユニット」に関する一次情報です。