ChatGPTとPythonで夢を形に: 今すぐ始められるAIプログラミング

ChatGPTとPythonでサクッとAI作れるって本当？

ChatGPTの登場で、AIプログラミングを取り巻く環境は大きく変わりました。

特にPythonと組み合わせることで、未経験者でも短時間でAIの基本を学び、独自のプロジェクトを開始することが可能になりました。

しかし、一体どのように始めれば良いのか、どんな知識が必要なのか、そして具体的にどのようなことができるのか。

これらの疑問を持つ方々へ、この記事はあなたの一助となるでしょう。

この記事の想定読者は、AIプログラミングに興味があるものの、どのように始めて良いかわからない方、またはChatGPTとPythonについて具体的な知識を深めたいあなたです。

あなたが知りたいと思う「ChatGPTとPythonを使用したAIプログラミングの始め方」、「基本的な知識とスキル」、「具体的な応用例」について、明確で実践的なガイドを提供します。

ここで、わたし自身の紹介をさせていただきますと、わたしは会計系の管理職サラリーマンで、日々のちょっとしためんどくさい業務をPythonやExcel VBAで効率化しています。

簡単なチャットボットなどのツール開発経験もありますが、正直コーディングが面倒でした。

ただ、現在では、ChatGPT・Bard・Bingといった生成系AIに触れ、簡単にAIツールができることに非常に驚いています。

この記事を読むことで、ChatGPTとPythonを使ったAIプログラミングの基本的なフレームワークを理解し、自分自身のAIプロジェクトをスタートするための初歩的なスキルを習得できます。

さらに、具体的な応用例を通じて、これらのツールがどのように現実の問題を解決するのか、具体的なビジョンを描く手助けとなります。

ここで得た知識とスキルを活用し、AIの可能性を最大限に引き出し、あなたの夢を現実にしましょう。

必要なツールとリソース: ChatGPTとPythonでAIプログラミングを始めるための準備

AIプログラミングを始めるためには、特定のツールとリソースが必要となります。

ここでは、PythonとChatGPTを使用してAIプログラミングを行うために必要なものを詳しく紹介します。

まず第一に、Pythonが必要となります。

Pythonは、その易しさと強力なライブラリの数々により、AIや機械学習の世界で広く使用されているプログラミング言語です。

Pythonを始めて学ぶ場合、公式ドキュメンテーションやPythonのチュートリアルサイトなどが役立つでしょう。

Pythonの使い方については、こちらの記事が参考になりますよ。

https://www.javadrive.jp/python/

次に、OpenAIのChatGPT APIが必要です。

このAPIを使用することで、PythonからChatGPTを利用することが可能となります。

APIの使用には、OpenAIのウェブサイトでアカウントを作成し、APIキーを取得する必要があります。

そして、このAPIキーをプログラムに組み込むことで、ChatGPTの各種機能を利用できるようになります。

ChatGPTのAPIについては、こちらの記事が参考になりますよ。

https://www.strategit.jp/column/chatgpt-api/

PythonでChatGPTを使う: 基本的な手順とコードの例

それでは、具体的にPythonでChatGPTを使用する基本的な手順とコードの例について説明します。

１：OpenAI APIのインストール:
まず、Pythonの環境にOpenAI APIをインストールします。
これはPythonのパッケージ管理ツールであるpipを使用して行います。ターミナルやコマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを入力します。

pip install openai

2：APIキーの設定:
次に、取得したAPIキーを設定します。
これは、環境変数または直接コード内にAPIキーを設定することで行います。
以下のようにPythonコード内にAPIキーを設定することも可能ですが、セキュリティの観点から環境変数への設定が推奨されます。

import openai

openai.api_key = 'your-api-key'

３：ChatGPTへのリクエスト:
それではChatGPTを呼び出しましょう。
PythonでChatGPTにリクエストを送るには、openai.ChatCompletion.create()メソッドを使用します。
引数にはモデル名（例えば'gpt-3.5-turbo'など）とメッセージを指定します。
以下は一例です。

import openai

openai.api_key = 'your-api-key'

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
  ]
)

print(response['choices'][0]['message']['content'])

この例では、ChatGPTに'Who won the world series in 2020?'という質問を送り、結果を出力しています。

なお、APIの詳細やChatGPTの使用方法については、OpenAIの公式ドキュメンテーションを参照することをお勧めします。

参考：https://zenn.dev/acebet/articles/0486d3d538c1d5

PythonとChatGPTを活用したプロジェクト: 具体的な応用例と実践ガイド

PythonとChatGPTを用いて、さまざまなAIプロジェクトを実現することができます。

ここでは、具体的なプロジェクトの一例として、AIによる記事作成ツールとAIチャットボットの制作を取り上げ、それぞれの実践方法について詳しく解説します。

AIによる記事作成ツール

AIによる記事作成は、ChatGPTの能力を最大限に引き出す一例と言えます。

PythonとChatGPTを用いて、指定したトピックに基づいた記事を自動生成するツールを作成することが可能です。

１：モジュールのインポート:
まず、必要なモジュールをインポートします。

import openai

２：APIキーの設定:
取得したAPIキーを設定します。

openai.api_key = 'your-api-key'

３：記事作成関数の定義:
次に、記事を作成するための関数を定義します。

def generate_article(topic):
    prompt = f"Write a blog post about {topic}"

    response = openai.Completion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        prompt=prompt,
        temperature=0.5,
        max_tokens=500
    )
    
    return response.choices[0].text.strip()

この関数は指定されたトピックについての記事を生成します。

promptには記事のテーマを指定し、temperatureパラメータは出力のランダム性を調整します（低い値はより決定的なテキストを、高い値はよりランダムなテキストを生成します）。

max_tokensパラメータは出力の長さを制御します。

４：記事の生成:
最後に、上記の関数を使用して記事を生成します。

article = generate_article("the future of AI")
print(article)

これで、指定したトピックについての記事をAIが自動的に作成することができます。

特定のドメインに特化したAIチャットボット

特定のドメインに特化したチャットボットを作ることで、その領域に関する詳細な情報を提供し、ユーザーの具体的な質問に対する的確な答えを提供することができます。

今回は、料理レシピに特化したチャットボットを作成してみましょう。

１：モジュールのインポートとAPIキーの設定:
上と同様に、必要なモジュールをインポートし、APIキーを設定します。

２：チャットボット関数の定義:
次に、ユーザーのメッセージに対してレスポンスを生成する関数を定義します。
ただし、今回は「システム」のメッセージで、このボットが料理レシピについての情報を提供するという設定を初めに行います。

def recipe_chat_bot(user_message):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a knowledgeable assistant that knows a lot about cooking and recipes."},
            {"role": "user", "content": user_message},
        ]
    )

    return response.choices[0].message['content']

４：チャットボットの実行:
最後に、ユーザーからの入力に基づいてチャットボットを実行します。
これにより、ユーザーが料理レシピに関する質問をしたときに、それに対する詳細な答えを提供することができます。

while True:
    user_message = input("You: ")
    bot_message = recipe_chat_bot(user_message)
    print("Bot: ", bot_message)

このようにして、特定のドメインに特化したAIチャットボットを作成することができます。

ボットが特定の領域について深く学習しているという設定を行うことで、その領域に関する具体的な質問に対する的確な回答を提供することが可能になります。

まとめ: PythonとChatGPTでAIの未来を創る

いかがでしたでしょうか？

この記事では、AIプログラミングの新しい風潮とも言えるChatGPTとPythonを用いた開発について、その基本的な手順から応用例までを詳しく解説してきました。

この記事を最後まで読んでくださったあなたに心から感謝します。

あなたのAI開発への情熱と探求心に敬意を表します。

さらに高度なAI開発に進むためには、常に新しい技術の学習と実践を続けることが重要です。

次のステップとして、異なる種類のAIプロジェクトにChatGPTとPythonを応用してみることをお勧めします。たとえば、以下のようなプロジェクト開発が考えられます。

PythonとChatGPTを用いたAIプログラミングは、まさに新しい時代の先端を行くスキルです。

あなたの次なるAIプロジェクトが成功することを心から願っています。

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