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@hyeon

【macOS M4対応】AI感情分析Webアプリ「SafeTalk」の開発環境構築手順

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概要

日本のAI新卒採用を目指すポートフォリオとして、SafeTalkというAI駆動型感情分析プラットフォームを開発しています。本記事では、macOS M4環境での開発環境構築の詳細手順を共有します。

開発するアプリケーション

SafeTalk - サイバーいじめ検知・メンタルケア支援プラットフォーム

技術構成

  • バックエンド: FastAPI + PostgreSQL + Redis
  • AI/ML: OpenAI GPT-4 + 日本語BERT + MeCab
  • フロントエンド: Next.js 14 + TypeScript
  • インフラ: Docker + GitHub Actions

主要機能

  • リアルタイム感情分析（日本語特化）
  • GPTベースチャットボット
  • LINE API連携

環境構築手順

前提条件

  • macOS（Apple Silicon M4）
  • インターネット接続環境

1. 基本ツールのインストール

Homebrew + 基本パッケージ

# Homebrew インストール
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# PATH設定（M4用）
echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

# 必須パッケージインストール
brew install node python@3.11 git

Docker Desktop インストール

# Docker Desktop（Apple Silicon版）
brew install --cask docker

# 起動確認
docker --version
docker-compose --version

2. プロジェクトセットアップ

リポジトリクローン

# プロジェクト取得
git clone https://github.com/hyeon-marina/SafeTalk.git
cd SafeTalk

# 環境変数設定
cp .env.example .env

環境変数設定（.env）

# Database
DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost:5432/safetalk
REDIS_URL=redis://localhost:6379

# OpenAI API
OPENAI_API_KEY=sk-proj-your_api_key_here

# LINE API
LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN=your_token
LINE_CHANNEL_SECRET=your_secret

# Security
SECRET_KEY=your_32_char_secret_key_here
DEBUG=true
LOG_LEVEL=debug

3. データベース環境構築

Docker Compose設定

# docker-compose.yml (M4最適化)
version: '3.8'
services:
  postgres:
    image: postgres:15
    platform: linux/arm64/v8  # M4対応
    environment:
      POSTGRES_DB: safetalk
      POSTGRES_USER: user
      POSTGRES_PASSWORD: password
    ports:
      - "5432:5432"
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

  redis:
    image: redis:7-alpine
    platform: linux/arm64/v8  # M4対応
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - redis_data:/data

volumes:
  postgres_data:
  redis_data:

サービス起動

# バックグラウンド起動
docker-compose up -d

# 状態確認
docker-compose ps

# 接続テスト
docker exec -it safetalk-postgres-1 psql -U user -d safetalk -c "SELECT version();"
docker exec -it safetalk-redis-1 redis-cli ping

4. バックエンド環境構築

Python仮想環境セットアップ

cd backend

# 仮想環境作成（M4最適化）
python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 依存関係インストール
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

requirements.txt（主要パッケージ）

# Web Framework
fastapi==0.104.1
uvicorn[standard]==0.24.0

# Database
sqlalchemy==2.0.23
asyncpg==0.29.0
redis==5.0.1

# AI/ML
openai==1.3.7
transformers==4.35.2
torch==2.1.1

# Japanese NLP
mecab-python3==1.0.6

# Configuration
pydantic==2.5.0
pydantic-settings==2.0.3
python-dotenv==1.0.0

# Security
python-jose[cryptography]==3.3.0
bcrypt==4.0.1

FastAPI基本構造作成

# ディレクトリ構造作成
mkdir -p app/{api/v1,core,models,schemas,services,utils}
touch app/__init__.py app/api/__init__.py app/api/v1/__init__.py
touch app/core/__init__.py app/models/__init__.py app/schemas/__init__.py
touch app/services/__init__.py app/utils/__init__.py

メインアプリケーション（app/main.py）

"""
SafeTalk FastAPI メインアプリケーション
"""

from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from datetime import datetime

# FastAPI アプリ作成
app = FastAPI(
    title="SafeTalk API",
    description="AI駆動型デジタルケア・対応プラットフォーム",
    version="1.0.0",
    docs_url="/docs",
    redoc_url="/redoc"
)

# CORS設定
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["http://localhost:3000"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

# ルート定義
@app.get("/")
async def root():
    """APIルート - ヘルスチェック"""
    return {
        "message": "🛡️ SafeTalk API サーバー稼働中",
        "version": "1.0.0",
        "timestamp": datetime.now().isoformat(),
        "status": "healthy"
    }

@app.get("/health")
async def health_check():
    """ヘルスチェックエンドポイント"""
    return {
        "status": "healthy",
        "service": "SafeTalk API",
        "timestamp": datetime.now().isoformat()
    }

@app.get("/api/v1/analyze")
async def analyze_emotion():
    """感情分析API（仮実装）"""
    return {
        "message": "感情分析API - 開発中",
        "features": [
            "日本語BERT感情分析",
            "リアルタイム処理",
            "多段階感情分類"
        ],
        "status": "実装予定"
    }

@app.get("/api/v1/chat")
async def chat_support():
    """メンタルケアチャットAPI（仮実装）"""
    return {
        "message": "GPTベースチャットボット - 開発中",
        "features": [
            "24時間対応",
            "匿名相談",
            "文化的配慮"
        ],
        "status": "実装予定"
    }

設定管理（app/config.py）

"""
設定管理モジュール
"""

from pydantic_settings import BaseSettings
from pydantic import Field

class Settings(BaseSettings):
    """アプリケーション設定"""
    
    # 基本設定
    app_name: str = "SafeTalk API"
    debug: bool = Field(default=False, env="DEBUG")
    log_level: str = Field(default="info", env="LOG_LEVEL")
    
    # データベース
    database_url: str = Field(env="DATABASE_URL")
    redis_url: str = Field(env="REDIS_URL")
    
    # AI API
    openai_api_key: str = Field(env="OPENAI_API_KEY")
    
    # LINE API
    line_channel_access_token: str = Field(default="", env="LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN")
    line_channel_secret: str = Field(default="", env="LINE_CHANNEL_SECRET")
    
    # セキュリティ
    secret_key: str = Field(env="SECRET_KEY")
    
    class Config:
        env_file = ".env"
        case_sensitive = False

# グローバル設定インスタンス
settings = Settings()

サーバー起動

# FastAPIサーバー実行
uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

# ブラウザで確認
# http://localhost:8000        - API ルート
# http://localhost:8000/docs   - Swagger UI
# http://localhost:8000/redoc  - ReDoc

5. 日本語NLP環境構築

MeCab（形態素解析）セットアップ

# MeCab本体 + 辞書インストール
brew install mecab mecab-ipadic

# Python バインディング
pip install mecab-python3

# 動作確認
python3 -c "
import MeCab
tagger = MeCab.Tagger()
result = tagger.parse('今日はいい天気ですね')
print(result)
"

PyTorch + Transformers セットアップ

# PyTorch（M4最適化版）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# Transformers
pip install transformers datasets tokenizers

# MPS対応確認
python3 -c "
import torch
print(f'PyTorch Version: {torch.__version__}')
print(f'MPS Available: {torch.backends.mps.is_available()}')
print(f'MPS Built: {torch.backends.mps.is_built()}')
"

6. 開発ワークフロー

開発開始コマンド

# プロジェクトディレクトリに移動
cd ~/Developer/SafeTalk

# Docker サービス起動
docker-compose up -d

# バックエンドサーバー起動（新ターミナル）
cd backend
source venv/bin/activate
uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

開発終了コマンド

# サービス停止
docker-compose stop

# または完全終了
docker-compose down

7. M4最適化設定

環境変数最適化

# ~/.zshrc に追加
cat >> ~/.zshrc << 'EOF'
# Node.js M4最適化
export NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=8192"

# Python M4最適化
export ARCHFLAGS="-arch arm64"
export CPPFLAGS="-I/opt/homebrew/include"
export LDFLAGS="-L/opt/homebrew/lib"

# Homebrew PATH
eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"
EOF

source ~/.zshrc

Docker M4最適化

  • platform: linux/arm64/v8 を各サービスに設定
  • Rosetta設定を無効化
  • メモリ・CPU割り当てを最適化

動作確認

API エンドポイントテスト

# ヘルスチェック
curl http://localhost:8000/health

# 感情分析API（仮）
curl http://localhost:8000/api/v1/analyze

# チャットAPI（仮）
curl http://localhost:8000/api/v1/chat

期待されるレスポンス

{
  "status": "healthy",
  "service": "SafeTalk API",
  "timestamp": "2025-07-29T12:00:00.000000"
}

トラブルシューティング

よくある問題

1. Docker起動エラー

# Docker Desktop起動確認
docker info

# ポート競合チェック
lsof -i :5432 :6379 :8000

2. Python依存関係エラー

# Xcode Command Line Tools
xcode-select --install

# 仮想環境再構築
rm -rf venv
python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

3. MeCabインストールエラー

# Homebrew更新
brew update && brew upgrade

# MeCab再インストール
brew reinstall mecab mecab-ipadic
pip install --force-reinstall mecab-python3

パフォーマンス最適化

M4専用チューニング

# CPU使用率確認
top -pid $(pgrep -f uvicorn)

# メモリ使用量確認
ps aux | grep python

# Docker統計
docker stats

開発効率化

# エイリアス設定（~/.zshrc）
alias safetalk-start='cd ~/Developer/SafeTalk && docker-compose up -d'
alias safetalk-backend='cd ~/Developer/SafeTalk/backend && source venv/bin/activate && uvicorn app.main:app --reload'
alias safetalk-stop='cd ~/Developer/SafeTalk && docker-compose stop'

次のステップ

  1. 感情分析機能実装

    • 日本語BERTモデル統合
    • リアルタイム分析API

  2. GPTチャットボット開発

    • OpenAI API統合
    • 対話履歴管理

  3. フロントエンド構築

    • Next.js 14セットアップ
    • UI/UXデザイン

  4. LINE API連携

    • Webhook実装
    • メッセージ処理

まとめ

macOS M4環境でのSafeTalk開発環境構築手順を詳しく解説しました。

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