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🤖 【実践ガイド】ChatGPT APIで業務効率化！Pythonを使ったタスク自動化システムの構築術 🤖

Posted at 2025-03-25

👨‍💻 はじめに

Googleでシニアソフトウェアエンジニアを務める山田です。今回の「実践テクニック＆チュートリアル」シリーズでは、ChatGPT APIを活用したタスク自動化システムの構築方法を、実際のコード例を交えて詳しく解説します。

特に、メール自動返信やデータ分析レポート生成など、日常業務で役立つ具体的なユースケースを想定し、Pythonを使った実装方法をステップバイステップで紹介します。

📌 この記事で学べること:

ChatGPT APIの効率的な呼び出し方法
Pythonを使ったタスク自動化スクリプトの作成
エラー処理とログ管理のベストプラクティス

🚀 1. ChatGPT APIの基本設定

✓ APIキーの取得と設定:

import openai

# APIキーの設定
openai.api_key = "your-api-key"

def call_chatgpt(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.7,
        max_tokens=1000
    )
    return response.choices[0].message.content

✓ プロンプト設計のコツ:

具体的な指示を出す
出力形式を指定する（例: JSON, Markdown）

💡 2. 実践的な自動化スクリプト例

✓ メール自動返信システム:

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def auto_reply_email(subject, body):
    prompt = f"""
    以下のメールに対して、丁寧な返信を日本語で作成してください。
    件名: {subject}
    本文: {body}
    """
    reply = call_chatgpt(prompt)
    
    msg = MIMEText(reply)
    msg['Subject'] = f"Re: {subject}"
    msg['From'] = "your-email@example.com"
    msg['To'] = "client@example.com"
    
    with smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587) as server:
        server.starttls()
        server.login("your-email@example.com", "your-password")
        server.send_message(msg)

✓ データ分析レポート生成:

import pandas as pd

def generate_report(csv_path):
    data = pd.read_csv(csv_path)
    summary = data.describe().to_markdown()
    
    prompt = f"""
    以下のデータの概要をもとに、ビジネス向けの分析レポートをMarkdown形式で作成してください。
    データ概要:
    {summary}
    """
    report = call_chatgpt(prompt)
    with open("report.md", "w") as f:
        f.write(report)

🔧 3. エラー処理とログ管理

✓ リトライメカニズムの実装:

import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10))
def safe_call_chatgpt(prompt):
    try:
        return call_chatgpt(prompt)
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")
        raise

✓ ログ管理の設定:

import logging

logging.basicConfig(
    filename='chatgpt_automation.log',
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

logging.info("Automation script started")

🎯 4. さらに活用するためのヒント

✓ テンプレートの活用:

TEMPLATES = {
    "meeting_minutes": """
    以下の会話の議事録を作成してください:
    {content}
    フォーマット:
    - 日時:
    - 参加者:
    - 決定事項:
    - アクションアイテム:
    """
}

minutes = call_chatgpt(TEMPLATES["meeting_minutes"].format(content=meeting_text))

✓ コスト管理の方法:

トークン使用量のモニタリング
キャッシュの活用

📌 まとめ：今日から始める3つのステップ

APIキーを取得して基本設定を行う
具体的なユースケースに沿ってスクリプトを作成
エラー処理とログ管理を実装して信頼性を向上

💬 皆さんが自動化したいタスクがあれば、コメントで教えてください！
次回は「Docker Composeで最速開発環境を構築する方法」を解説予定です。

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