【コピペで動く】ChatGPT API Python実装ガイド｜初心者向けに解説

こんにちは。 AIソリューションアーキテクトの黒川悠斗です。

「自分のPythonアプリに、ChatGPTの賢さを組み込んでみたい！」 「APIってよく聞くけど、何から手をつければいいんだろう？」

そんな風に考えている開発者の皆さん、お待たせしました。 今日は、ChatGPT APIをPythonで動かすための「最初の一歩」を、どこよりも分かりやすく解説します。

AIソリューションアーキテクトとして、私が普段から最も重視している「AIの性能を最大限に引き出すコツ」も盛り込んでいます。 この記事を読み終える頃には、あなたも自分の手でAIを動かせるようになっているはずです。

ChatGPT API Python 実装とは

ChatGPT API Python 実装とは、OpenAIが提供する公式のopenaiライブラリを使い、PythonプログラムからChatGPTの強力な言語モデル機能を呼び出して利用することです。 これにより、自作のアプリケーションに対話機能や文章生成機能を簡単に追加できます。

なぜPythonなのか？

数あるプログラミング言語の中で、なぜPythonが特にAI開発で選ばれるのでしょうか。

• 公式ライブラリの存在: OpenAIが公式にopenaiという非常に使いやすいライブラリを提供しています。
• 豊富なエコシステム: データ分析のpandas、WebフレームワークのFlaskやDjango、UI作成のStreamlitなど、AIと連携させるためのライブラリが充実しています。
• コミュニティと情報量: 世界中の開発者がPythonでAI開発を行っているため、サンプルコードや解説記事が豊富に見つかります。

まさに、AIを動かすための最高の環境が整っているのです。

【5分で完了】ChatGPT APIをPythonで動かす全手順

それでは、早速手を動かしていきましょう。 以下の5つのステップで、あなたのPC上でChatGPTが動き出します。

ステップ1：OpenAIのAPIキーを取得する

まずは、OpenAIの公式サイトへアクセスし、アカウントを登録します。 登録後、API keysメニューから「Create new secret key」をクリックすれば、APIキーが発行されます。

注意！ このキーは、あなたの家の鍵と同じくらい重要です。 絶対に他人に教えたり、GitHubのパブリックな場所にアップロードしたりしないでください。

ステップ2：Pythonライブラリをインストールする

次に、お使いのPCのターミナル（コマンドプロンプト）で、以下のコマンドを実行します。

pip install openai

これだけで、必要なライブラリのインストールは完了です。

ステップ3：APIキーを環境変数に設定する

APIキーをコードに直接書き込むのは、セキュリティ上非常に危険です。 そこで、「環境変数」という仕組みを使って、PCにキーを覚えてもらいます。

Mac/Linuxの場合

export OPENAI_API_KEY='あなたのAPIキー'

Windowsの場合

$Env:OPENAI_API_KEY = 'あなたのAPIキー'

ステップ4：Pythonコードを書いてみよう【コピペOK】

いよいよコーディングです。 以下のコードを、chat.pyなどの名前で保存してください。

import os
from openai import OpenAI

# 環境変数からAPIキーを読み込む
# もし環境変数に設定していない場合は、client = OpenAI(api_key="あなたのAPIキー") のように直接指定も可能
client = OpenAI()

# AIへの指示を組み立てる
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "あなたは優秀なアシスタントです。"
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "日本の首都について教えてください。"
    }
]

# ChatGPT APIを呼び出す
try:
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",  # 使用するモデルを選択
        messages=messages
    )

    # 応答メッセージを表示する
    print(response.choices[0].message.content)

except Exception as e:
    print(f"エラーが発生しました: {e}")

ステップ5：実行！

ターミナルで、先ほど保存したファイルを実行します。

python chat.py

「日本の首都は東京です。」といった応答が返ってきたら、大成功です！

AIの性能を引き出す「messages」設計のコツ

先ほどのコードのmessagesの部分が、AIの応答品質を左右する最も重要な心臓部です。

• systemロール: AIの「役割」や「性格」を定義します。 「あなたは関西弁を話す猫です」のように、ユニークな設定も可能です。
• userロール: あなた（ユーザー）からの質問や指示です。
• assistantロール: 過去のAI自身の応答です。

会話を続ける場合は、過去のuserとassistantのやり取りをmessagesリストに追加していくことで、AIが文脈を理解した応答を返してくれるようになります。 これが、ChatGPTが賢く見える秘密なのです。

よくある質問（FAQ）

Q1: PythonでChatGPT APIを使うには、まず何をすればいいですか？ A1: OpenAIのサイトで無料アカウント登録をしてAPIキーを取得し、次にpip install openaiというコマンドでPythonライブラリをインストールすることから始めてください。

Q2: APIの利用は無料ですか？料金はどのくらいかかりますか？ A2: 少量の無料枠がありますが、基本的には使った分だけ料金がかかる従量課金制です。 日本語の場合、gpt-3.5-turboなら10万文字程度のやり取りで数百円が目安です。

Q3: APIを使えば、自分のアプリをChatGPTのように賢くできますか？ A3: はい、可能です。 APIに会話の文脈を適切に渡すことで、人間と話しているような自然な対話を実現できます。 例えば、社内文書を検索して回答するチャットボットなどが作れます。

まとめ

今回は、PythonでChatGPT APIを実装する基本の「キ」を、サンプルコード付きで解説しました。

• APIキーは大切に保管する。
• openaiライブラリを使えば、実装は驚くほど簡単。
• AIの賢さはmessagesパラメータの設計で決まる。

今日動かしたこの小さなプログラムが、あなたのアイデア次第で、世界を変えるアプリケーションになるかもしれません。 ぜひ、systemロールやuserの質問を変えてみて、AIとの対話を楽しんでみてください。

ここから広がるAI開発の世界へ、ようこそ！