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@kaizen_nagoya(Dr. Kiyoshi Ogawa)

Claude と Google Colabの連携

Posted at

大規模言語モデル講座 基礎編 2025 Autumn　敗因を勝因に
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/34ffd2b0c47a5f3665d9

Claude と Google Colabの連携して使ったことがない。

ChatGPT

Claude と Google Colabの連携方法を教えてください。
ChatGPT:
なるほど、Claude（AnthropicのAI）とGoogle Colabを連携させたいということですね。以下に整理して手順と方法を示します。

  1. 前提条件
    Claudeを利用できるアカウント（AnthropicのAPIアクセス）
    Google Colabアカウント
    Pythonの基本操作が可能
  2. APIキーの取得
    Claudeは通常 Anthropic API を通して利用できます。
    Anthropicの公式サイトでアカウント作成
    ダッシュボードで APIキー を取得
    例: sk-xxxxxx
  3. Python環境での設定（Colab）
    Google Colab上でClaude APIを呼び出す場合、PythonでHTTPリクエストを送るか、専用のSDKを使います。
    (A) HTTPリクエストを使う方法
    import requests

API_KEY = "sk-xxxxxx"
API_URL = "https://api.anthropic.com/v1/complete"

headers = {
"x-api-key": API_KEY,
"Content-Type": "application/json"
}

data = {
"model": "claude-v1",
"prompt": "日本語で自己紹介してください。",
"max_tokens_to_sample": 200
}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(result["completion"])
ポイント:
model は使用するClaudeのバージョンに応じて変更可能
prompt に入力したテキストがAIへの指示になります
(B) Anthropic公式Pythonライブラリを使う方法
Colabでインストール
!pip install anthropic
コード例
from anthropic import Anthropic, HUMAN_PROMPT, AI_PROMPT

client = Anthropic(api_key="sk-xxxxxx")

response = client.completions.create(
model="claude-v1",
prompt=f"{HUMAN_PROMPT} 日本語で自己紹介してください。{AI_PROMPT}",
max_tokens_to_sample=200
)

print(response.completion)
ポイント:
HUMAN_PROMPT と AI_PROMPT を使うことで対話形式に自然に組み込めます
max_tokens_to_sample は出力長の調整
4. Colabとの便利な連携ポイント
Notebook上で直接Claudeを呼び出せる
データ分析や文章生成、レポート作成と連携可能
pandas や numpy と組み合わせてデータ解析 → AIに文章化も可能
Google Driveと連携すれば生成内容の保存も簡単
5. 注意点
Claude APIには利用制限・料金がある
APIキーは絶対に公開しない
大量リクエストや長文生成には max_tokens の調整が必要
💡 補足
Google ColabはPython環境なので、Claude APIとの接続はほぼPythonで完結します。対話形式のノートブックを作ると、AIをデータ処理・文章生成・翻訳などにシームレスに活用できます。
もし希望なら、Google Colab上でClaudeを簡単に試せる最小構成サンプルノートブック を作って示すこともできます。
作りますか？

あなた:
はい。
ChatGPT:
了解です。では、Claude APIをGoogle Colabで簡単に試せる最小構成のサンプルノートブック例を示します。
🔹 Colabサンプルノートブック（Claude連携）

1. ライブラリインストール

!pip install anthropic

2. 必要ライブラリ読み込み

from anthropic import Anthropic, HUMAN_PROMPT, AI_PROMPT

3. APIキー設定（ご自身のClaude APIキーに置き換えてください）

API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxx"

client = Anthropic(api_key=API_KEY)

4. 入力プロンプト設定

user_input = "今日の天気について日本語で短く教えてください。"

prompt = f"{HUMAN_PROMPT} {user_input} {AI_PROMPT}"

5. Claudeに問い合わせ

response = client.completions.create(
model="claude-v1",
prompt=prompt,
max_tokens_to_sample=200
)

6. 結果表示

print(response.completion)
🔹 使い方
上記コードをColabにコピー
API_KEY を自身のClaude APIキーに置き換え
user_input に質問や指示を入力
実行するとClaudeが回答を返す
🔹 拡張ポイント
Google Drive連携して、生成したテキストを自動保存
pandas や numpy と組み合わせてデータ解析 → 自動レポート生成
Chat形式のUIを作って複数回のやり取りも可能
希望であれば、Colab上で簡易チャット形式でClaudeと会話できるノートブックのサンプルも作れます。作りますか？
あなた:
はい。
ChatGPT:
了解です。それでは、Google Colab上で 簡易チャット形式でClaudeと会話できるノートブック のサンプルを示します。これを使えば、複数回のやり取りを対話形式で行えます。
🔹 ColabでClaudeチャットサンプル

1. ライブラリインストール

!pip install anthropic

2. 必要ライブラリ読み込み

from anthropic import Anthropic, HUMAN_PROMPT, AI_PROMPT

3. APIキー設定（自身のClaude APIキーに置き換えてください）

API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxx"
client = Anthropic(api_key=API_KEY)

4. チャット履歴管理用リスト

chat_history = []

5. チャット関数

def chat_with_claude(user_input):
# 履歴を組み込んだプロンプト作成
history_text = ""
for h in chat_history:
history_text += f"{HUMAN_PROMPT} {h['user']} {AI_PROMPT} {h['ai']}"

prompt = f"{history_text}{HUMAN_PROMPT} {user_input} {AI_PROMPT}"

response = client.completions.create(
    model="claude-v1",
    prompt=prompt,
    max_tokens_to_sample=200
)

ai_reply = response.completion.strip()

# 履歴に保存
chat_history.append({"user": user_input, "ai": ai_reply})

return ai_reply

6. 実際の会話例

user_input = "こんにちは、今日の天気はどうですか？"
reply = chat_with_claude(user_input)
print("Claude:", reply)

7. さらに質問して続けられます

user_input2 = "明日の天気も教えてください。"
reply2 = chat_with_claude(user_input2)
print("Claude:", reply2)
🔹 使い方
Colabにコードをコピー
API_KEY を自分のClaude APIキーに変更
user_input に質問や指示を入力して実行
chat_history に過去の会話が自動で蓄積されるので、連続した会話が可能
新しい質問を追加して chat_with_claude("質問") を呼び出すだけで対話継続
💡 拡張例
StreamlitやGradioを使って簡易UI化してボタンや入力欄からやり取り
Google Driveに履歴を保存して後で分析
複数人でのチャット履歴管理も可能
必要であれば、このコードを Gradio UI付きでリアルタイム対話できるColab版 に変換するサンプルも作れます。作りますか？
あなた:
はい。
ChatGPT:
了解です！では、Google Colab上で Gradio UI付きでリアルタイムにClaudeと対話できるサンプル を作成します。これを使うと、ブラウザ上でチャットアプリのように入力・出力ができます。
🔹 Colab + GradioでClaudeチャット

1. ライブラリインストール

!pip install anthropic gradio --quiet

2. 必要ライブラリ読み込み

from anthropic import Anthropic, HUMAN_PROMPT, AI_PROMPT
import gradio as gr

3. APIキー設定（自身のClaude APIキーに置き換えてください）

API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxx"
client = Anthropic(api_key=API_KEY)

4. チャット履歴管理

chat_history = []

5. チャット関数

def chat_with_claude(user_input):
# 履歴を組み込んだプロンプト作成
history_text = ""
for h in chat_history:
history_text += f"{HUMAN_PROMPT} {h['user']} {AI_PROMPT} {h['ai']}"

prompt = f"{history_text}{HUMAN_PROMPT} {user_input} {AI_PROMPT}"

response = client.completions.create(
    model="claude-v1",
    prompt=prompt,
    max_tokens_to_sample=300
)

ai_reply = response.completion.strip()
# 履歴に保存
chat_history.append({"user": user_input, "ai": ai_reply})

return ai_reply

6. Gradio UI作成

with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("## Claude Chat (Gradio + Colab)")
chatbox = gr.Chatbot()
msg = gr.Textbox(placeholder="質問を入力してください")
clear_btn = gr.Button("クリア")

def respond(user_message, chat_history_ui):
    reply = chat_with_claude(user_message)
    chat_history_ui.append((user_message, reply))
    return chat_history_ui, ""

msg.submit(respond, [msg, chatbox], [chatbox, msg])
clear_btn.click(lambda: [], None, chatbox)

7. UI起動

demo.launch()
🔹 使い方
上記コードをColabにコピー
API_KEY を自身のClaude APIキーに置き換え
実行すると、ブラウザにGradioチャットUIが表示
テキストを入力して送信するとClaudeが応答
「クリア」ボタンでチャット履歴をリセット可能
💡 ポイント
履歴管理により、会話の文脈を維持した対話が可能
max_tokens_to_sample を増やせば長文応答も可能
Colab環境のまま、ブラウザ上でほぼリアルタイム対話ができる
必要なら、さらに Google Drive連携でチャット履歴を自動保存 するバージョンも作れます。作りますか？

はい。

ChatGPT:

Network connection lost. Attempting to reconnect…
了解です！では、先ほどの GradioチャットUI付きClaudeノートブック に、Google Driveへの チャット履歴自動保存機能 を追加するサンプルを示します。これにより、会話内容をあとから振り返ったり分析したりできます。
🔹 Colab + Gradio + Google Driveでチャット履歴保存

# 1. ライブラリインストール
!pip install anthropic gradio --quiet
# 2. Google Driveマウント
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
# 3. 必要ライブラリ読み込み
from anthropic import Anthropic, HUMAN_PROMPT, AI_PROMPT
import gradio as gr
import json
import os
from datetime import datetime
# 4. APIキー設定（自身のClaude APIキーに置き換えてください）
API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxx"
client = Anthropic(api_key=API_KEY)
# 5. 保存先ディレクトリ設定
save_dir = "/content/drive/MyDrive/ClaudeChatLogs"
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
# 6. チャット履歴管理
chat_history = []
# 7. チャット関数
def chat_with_claude(user_input):
    # 履歴を組み込んだプロンプト作成
    history_text = ""
    for h in chat_history:
        history_text += f"{HUMAN_PROMPT} {h['user']} {AI_PROMPT} {h['ai']}"

    prompt = f"{history_text}{HUMAN_PROMPT} {user_input} {AI_PROMPT}"

    response = client.completions.create(
        model="claude-v1",
        prompt=prompt,
        max_tokens_to_sample=300
    )

    ai_reply = response.completion.strip()
    
    # 履歴に保存
    chat_history.append({"user": user_input, "ai": ai_reply})
    
    # Google Driveに保存
    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    save_path = os.path.join(save_dir, f"chat_{timestamp}.json")
    with open(save_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(chat_history, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    
    return ai_reply

# 8. Gradio UI作成
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("## Claude Chat with Google Drive Logging")
    chatbox = gr.Chatbot()
    msg = gr.Textbox(placeholder="質問を入力してください")
    clear_btn = gr.Button("クリア")

    def respond(user_message, chat_history_ui):
        reply = chat_with_claude(user_message)
        chat_history_ui.append((user_message, reply))
        return chat_history_ui, ""
    
    msg.submit(respond, [msg, chatbox], [chatbox, msg])
    clear_btn.click(lambda: [], None, chatbox)

# 9. UI起動
demo.launch()

🔹 特徴
Gradio UIでリアルタイムチャット
Google Drive連携で会話履歴を自動JSON保存
保存フォルダ: MyDrive/ClaudeChatLogs
ファイル名: chat_YYYYMMDD_HHMMSS.json
チャット履歴を残せるので、あとから分析やログ確認が可能
「クリア」ボタンで画面上の履歴だけリセット（Driveには保存済み）
💡 拡張アイデア
保存形式をCSVにしてExcelやPandasで集計可能
ユーザー名やタグを追加して複数人チャット履歴管理
自動で過去ログを読み込み、会話の文脈を維持する機能
希望なら、CSV形式でまとめて保存＆読み込み可能なバージョンも作れます。作りますか？

ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。

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