ChatGPTに聞いてみた：Python未経験者向け教育ステップ

user:

Pythonを知らない人が、Azure OpenAI とPythonを使ったアプリを作れるようになるまで教育する時の、教育プランを提案してください。詳細かつ厳密にお願いします。

assistant:

Python未経験者を対象に、Azure OpenAIとPythonを使ったアプリケーション開発が可能となるレベルまで教育するための教育プランを、段階的・体系的に提案します。

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🎓 教育目標（ゴール）

最終目標：受講者が「Azure OpenAI APIを活用した簡単なPythonアプリケーション（例：チャットボットや文章生成アプリ）」を設計・開発・デプロイできるようになること。

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🗓️ 教育期間の想定

段階	期間	内容
ステージ0	1日（導入）	オリエンテーション、全体像理解
ステージ1	2週間	Python基礎習得
ステージ2	1週間	APIとJSONの基礎、HTTP通信の理解
ステージ3	2週間	Azure OpenAIの基礎とAPI利用
ステージ4	2週間	アプリ開発基礎（Web or CLI）
ステージ5	1週間	デプロイと運用（Azure上）
ステージ6	1週間	修了プロジェクト（最終課題）

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🪜 ステージごとの詳細カリキュラム

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🔰 ステージ0：オリエンテーション（1日）

内容：

• プロジェクトの全体像とゴールの共有
• PythonやAzure OpenAIの活用事例紹介
• 必要なソフトウェアのセットアップ（VSCode, Python, Git, Azure CLI など）

成果物：

• 開発環境構築完了
• 教材・リソースの案内（Google Colab、VSCode Dev Container、Notionなど）

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🐍 ステージ1：Python入門・基礎文法（2週間）

内容：

1. 変数、データ型、演算子
2. 制御構文（if, for, while）
3. 関数とモジュール
4. リスト、辞書、集合、タプル
5. 例外処理
6. ファイル操作
7. 簡単なクラスとオブジェクト指向の考え方

教材例：

• Python公式チュートリアル（日本語）
• Progate や PyQ、paizaラーニングなどの初心者向け教材
• 演習問題集（AtCoder Beginner、LeetCode Easy など）

成果物：

• 簡単な計算アプリ、テキストファイル読み書きスクリプト

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🌐 ステージ2：API & HTTP通信の理解（1週間）

内容：

1. HTTPリクエストとレスポンスの構造
2. JSON形式の理解と扱い（jsonモジュール）
3. requestsライブラリの使い方
4. 公開APIを使ったサンプルアプリ（天気予報・Wikipedia検索など）

成果物：

• REST APIにリクエストしてデータを取得するPythonスクリプト

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🤖 ステージ3：Azure OpenAIの利用（2週間）

内容：

1. Azureポータルの操作（OpenAIリソース作成）
2. APIキーとエンドポイントの取得
3. openaiライブラリによるリクエストの送信
4. Chat Completions APIの利用方法
5. プロンプト設計の基本
6. トークン管理とコスト意識
7. Pythonと組み合わせたアプリ設計

成果物：

• テキスト生成チャットボット（CLI or Web）
• 質問応答アプリのサンプル

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🛠 ステージ4：アプリ開発基礎（2週間）

選択制：

• CLIアプリ（argparse、typer）
• Webアプリ（Flask or FastAPI or Streamlit）

内容：

1. Pythonアプリの構造（モジュール、main関数）
2. Webアプリのルーティング、テンプレート（Jinja2）
3. フロントとバックエンドの基本
4. エラーハンドリング、ロギング
5. 状態管理（セッションやキャッシュ）

成果物：

• Azure OpenAI APIを使った簡易チャットUI
• 入力→OpenAI応答→表示 までの一連の流れ

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☁️ ステージ5：Azure上での運用・デプロイ（1週間）

内容：

1. Azure App Service / Azure Functionsの基礎
2. Webアプリのパッケージ化（requirements.txt, gunicorn, Procfile）
3. GitHub ActionsによるCI/CDの導入
4. Azureでのセキュアなキー管理（Key Vault）
5. コスト管理と監視（Application Insights）

成果物：

• Azure上にデプロイされたWebチャットアプリ
• 独自のAPIエンドポイントを公開

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🎓 ステージ6：最終プロジェクト（1週間）

内容：

• 自分でテーマを決めて、アプリを設計・開発・発表
• コードレビュー、UIレビュー
• GitHubでコード公開

例：

• 商品説明自動生成アプリ
• 学習支援チャットボット
• 要約・翻訳支援ツール

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💡 サポート体制と補足

• 週1のメンタリング or Q&Aセッション
• SlackやDiscordでの質問対応
• コードレビュー（Pull Requestベース）
• Notionでの進捗・教材管理

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🧑‍💻 受講に必要な前提知識・スキル

• キーボードタイピングができる
• Webサービスの利用経験がある（Google, LINEなど）
• 学ぶ意欲がある！

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✅ 成果基準（ルーブリック）

観点	評価基準
Python理解	基本的な構文・構造が使える
API活用	API設計・通信の基本を理解し、活用できる
Azure OpenAI理解	モデルの挙動・制限・適切な使い方を理解している
アプリ設計	ユーザー目線でシンプルなUXを考えられる
開発ツール	Git, VSCode, Azure CLI などの基本操作ができる

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このプランをベースに、業務ニーズや対象者のITリテラシーに応じてカスタマイズすることも可能です。必要なら、各ステージごとに教材リストや演習課題集も作成できます！

ご希望あれば、それも続けて提案しますか？

user:

ありがとうございます。では、各ステージごとに教材リストを作成してください。

assistant:

もちろんです！以下に、各ステージに対応した具体的な教材・学習リソースのリストを体系的にまとめました。できるだけ無料・初心者向け・日本語対応のものを中心に選定しています。

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📚 ステージ0：オリエンテーション

🎯 目的：

開発環境を構築し、学習の全体像を把握する。

🔧 教材リスト：

• ✅ VS Codeの公式日本語ガイド
• ✅ Pythonのインストール手順（Qiita）
• ✅ Azure CLI のインストールと基本操作（公式）
• ✅ GitとGitHubの基本（Progate・初級コース）
• 📄 簡易用語集（学習用語：プロンプト、API、モデルなど）

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🐍 ステージ1：Python入門・基礎文法

🎯 目的：

Pythonの基本文法と制御構文、データ型、関数、ファイル操作などを習得する。

📘 教材リスト：

• ✅ Python公式チュートリアル（日本語）
• ✅ PyQ（Python特化型学習プラットフォーム）
• ✅ Progate Python入門コース（初級〜中級）
• ✅ paizaラーニング Python入門講座（無料あり）
• ✅ 書籍：『スッキリわかるPython入門』（インプレス）
• 📄 演習問題：
  • AtCoder Beginner Contest（ABC）
  • LeetCode Easy（Python選択）

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🌐 ステージ2：API & HTTP通信の理解

🎯 目的：

HTTPの基本構造、JSONフォーマット、PythonでのREST API利用方法を理解する。

📘 教材リスト：

• ✅ Postman チュートリアル（APIテストツール）
• ✅ 「requests」ライブラリ公式ドキュメント（日本語訳）
• ✅ Qiita：PythonでAPIを使ってみよう
• ✅ サンプルAPI一覧（使いやすい）：
  • OpenWeatherMap
  • Wikipedia API
• 📄 演習：APIを使った天気予報アプリ、Wikipedia検索CLI

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🤖 ステージ3：Azure OpenAIの利用

🎯 目的：

Azure上でOpenAIリソースを構築し、API経由でPythonから利用できるようにする。

📘 教材リスト：

• ✅ Azure OpenAI Service 入門（Microsoft Learn）
• ✅ OpenAI Pythonライブラリ公式リファレンス
• ✅ Azure OpenAIでChatGPTを使うサンプル（Qiita）
• ✅ APIドキュメント：Chat Completions API
• 📄 チュートリアル例：
  • Pythonでチャットボットを作る（CLI版）
  • 入力文に対する要約アプリ

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🛠 ステージ4：アプリ開発基礎（CLI or Web）

🎯 目的：

CLIまたはWebベースでOpenAIと連携するPythonアプリケーションを作る。

📘 教材リスト：

CLI開発向け：

• ✅ Pythonのargparseチュートリアル（日本語）
• ✅ Typer入門（公式）
• ✅ CLIチャットボットサンプル

Web開発向け：

• ✅ Flask公式チュートリアル（日本語翻訳）
• ✅ Streamlit公式ドキュメント（日本語訳あり）
• ✅ FastAPI入門（ZennやQiita）

UIライブラリ（必要に応じて）：

• ✅ Bootstrapの基本
• ✅ Tailwind CSS（Streamlitには不必要）

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☁️ ステージ5：Azure上での運用・デプロイ

🎯 目的：

PythonアプリをAzureへデプロイし、Web経由で利用できる状態にする。

📘 教材リスト：

• ✅ Azure App Service チュートリアル（Python）
• ✅ Azure CLI を用いたデプロイ手順
• ✅ GitHub Actions 入門（Qiita）
• ✅ Azure Key Vault + Python 連携

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🎓 ステージ6：修了プロジェクト

🎯 目的：

学習の総まとめとして、オリジナルのAIアプリケーションを構築・発表する。

📘 支援教材：

• ✅ Miro（アイデアのブレストボード）
• ✅ GitHub リポジトリ作成・公開手順
• ✅ README の書き方ガイド
• ✅ [NotionまたはGoogleスライドで発表資料作成]

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各教材は、受講者の進捗やレベルに応じて補助教材や選択課題も用意するとより効果的です。

ご希望があれば、ステージごとの演習課題例やプロジェクトテーマ集も用意可能です。いかがでしょうか？

user:

ありがとうございます。では、各ステージごとに演習課題集を作ってください。

assistant:

承知しました！以下に、各ステージごとに対応した演習課題集を作成しました。Python未経験者でも段階的にスキルアップできるよう、難易度をステップごとに分けて設計しています。

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🐣 ステージ0：オリエンテーション

✅ 演習課題

課題名	内容
環境構築チェック	Python, VSCode, Azure CLI, Gitが動作することを確認
GitHub初体験	GitHubにリポジトリを作成し、README.mdをpush
Hello World出力	Pythonで「Hello, world!」を出力するスクリプトを実行

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🐍 ステージ1：Python入門・基礎文法

✅ 演習課題（基礎）

課題名	内容
四則演算アプリ	2つの数字を入力し、四則演算の結果を表示
偶数・奇数判定	数字を入力し、偶数か奇数かを表示する
FizzBuzz	1～100までの数字にFizzBuzzを適用して出力
リストの平均	数値リストから平均値を計算する関数を作成
ファイル読書き	テキストファイルから読み込んで内容を大文字変換して保存
単語カウント	文章内の単語数をカウントして辞書で出力（split, dict活用）

✅ 演習課題（やや応用）

課題名	内容
簡易電卓	input()とeval()を使って式を評価する電卓アプリ
成績管理	生徒名と点数を辞書で管理し、平均点と合否を出力
ログファイル解析	特定のキーワードを含む行だけを抽出し別ファイルに出力

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🌐 ステージ2：API & HTTP通信の理解

✅ 演習課題

課題名	内容
天気予報アプリ	OpenWeatherMap APIで指定都市の天気を取得して表示
Wikipedia検索	キーワードを入力すると、Wikipediaの概要を表示
為替レート取得	為替APIからUSD→JPYの現在レートを取得して表示
JSONの整形表示	入力されたJSON文字列を整形（pretty print）して出力
HTTPステータス確認ツール	任意のURLにリクエストを送り、ステータスコードを表示

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🤖 ステージ3：Azure OpenAIの利用

✅ 演習課題

課題名	内容
Chat API体験	入力に対してChatGPTが応答するシンプルなCLIスクリプト
要約アプリ	任意の長文を入力し、短く要約して返すアプリ
翻訳ツール	日本語 ↔ 英語の双方向翻訳アプリ
ロール設定実験	systemプロンプトを変化させ、応答の違いを観察
トークンカウント	入力と出力のトークン数を表示するスクリプトを作成

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🛠 ステージ4：アプリ開発基礎（CLI or Web）

✅ CLI向け課題（argparseまたはtyper）

課題名	内容
コマンドラインチャット	python app.py --prompt "こんにちは" でOpenAIの返答を出力
JSONログ付きチャット	会話履歴をJSONで保存・読み込みするCLIアプリ

✅ Web向け課題（Flask / Streamlit）

課題名	内容
Webチャットボット	入力欄にテキストを入力すると、OpenAIからの返答が表示されるWebアプリ
要約ページ	テキストを貼り付けると要約が表示されるページを作成
翻訳ページ	入力欄に日本語、出力欄に英語（または逆）を表示する

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☁️ ステージ5：Azure上での運用・デプロイ

✅ 演習課題

課題名	内容
requirements.txt作成	必要ライブラリを洗い出してファイルを作成
FlaskアプリのAzureデプロイ	Azure App ServiceでWebアプリを公開
GitHub Actionsで自動デプロイ	Push時にアプリを自動デプロイ
Key VaultからAPIキー取得	セキュアにOpenAIキーをAzureで管理し、取得して使う

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🎓 ステージ6：修了プロジェクト

✅ 課題（自由テーマ）

以下の中から選ぶ、または独自テーマを企画：

プロジェクト例	概要
AI面接練習ボット	ユーザーの質問に対して模擬面接官として応答
商品説明自動生成	商品名と特徴を入力すると魅力的な説明文を出力
勉強サポートツール	質問に答えるだけでなく、ヒントを段階的に提示
ChatGPTメモ帳	入力と出力を時系列で保存する学習ログアプリ
書類チェックAI	文書を貼り付けると、誤字・曖昧表現などを指摘する

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それぞれの課題は、「課題シート＋参考コード＋解説スライド」といった教材形式にもできます。

必要であれば、個別課題のテンプレートコードや、GitHub Classroom形式での配布案などもご提案できます。どうしましょうか？

user:

ありがとうございます。個別課題のテンプレートコードを作成お願いできますか？

assistant:

もちろんです！以下に、各ステージの代表的な演習課題のテンプレートコードをまとめました。Python未経験者でも取り組みやすいように、シンプル・コメント付き・サンプル実行例ありの形式にしています。

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🐍 ステージ1：Python入門・基礎文法

📘 課題：「偶数・奇数判定アプリ」

# 偶数・奇数を判定するプログラム

def is_even(number):
    # 偶数かどうかを判定する関数
    return number % 2 == 0

def main():
    try:
        user_input = input("整数を入力してください: ")
        num = int(user_input)

        if is_even(num):
            print(f"{num} は偶数です。")
        else:
            print(f"{num} は奇数です。")

    except ValueError:
        print("エラー: 整数を入力してください。")

if __name__ == "__main__":
    main()

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🌐 ステージ2：API & HTTP通信の理解

📘 課題：「天気予報アプリ（OpenWeatherMap API）」

import requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY_HERE"  # OpenWeatherMapのAPIキーをここに入力
BASE_URL = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"

def get_weather(city_name):
    params = {
        "q": city_name,
        "appid": API_KEY,
        "units": "metric",
        "lang": "ja"
    }
    response = requests.get(BASE_URL, params=params)
    
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        print(f"{city_name}の天気: {data['weather'][0]['description']}")
        print(f"気温: {data['main']['temp']} ℃")
    else:
        print("天気情報の取得に失敗しました。")

if __name__ == "__main__":
    city = input("都市名を入力してください: ")
    get_weather(city)

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🤖 ステージ3：Azure OpenAIの利用

📘 課題：「ChatGPTとの対話（CLIアプリ）」

import openai
import os

# Azure OpenAI 用
openai.api_type = "azure"
openai.api_base = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/"
openai.api_version = "2023-05-15"
openai.api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_KEY")

def chat_with_gpt(prompt):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        engine="gpt-35-turbo",  # 自分のデプロイ名を指定
        messages=[
            {"role": "system", "content": "あなたは親切なアシスタントです。"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
    )
    return response.choices[0].message["content"]

if __name__ == "__main__":
    user_input = input("質問をどうぞ: ")
    reply = chat_with_gpt(user_input)
    print("AIの返答:", reply)

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🛠 ステージ4：Webアプリ開発（Streamlit）

📘 課題：「要約アプリ（Streamlit）」

import streamlit as st
import openai
import os

openai.api_type = "azure"
openai.api_base = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/"
openai.api_version = "2023-05-15"
openai.api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_KEY")

def summarize(text):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        engine="gpt-35-turbo",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "以下の文章を簡潔に要約してください。"},
            {"role": "user", "content": text}
        ]
    )
    return response.choices[0].message["content"]

st.title("要約アプリ")
user_text = st.text_area("要約したい文章を入力してください:")

if st.button("要約する"):
    if user_text:
        summary = summarize(user_text)
        st.subheader("要約結果:")
        st.write(summary)
    else:
        st.warning("文章を入力してください。")

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☁️ ステージ5：Azureへのデプロイ対応

📘 必須ファイル例（requirements.txt）

streamlit
openai
requests

📘 デプロイ準備用 startup.txt（Flask等の場合）

gunicorn app:app --bind=0.0.0.0 --timeout 600

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🎓 ステージ6：プロジェクト用テンプレート構成例

project-folder/
├── app.py               # メインアプリ
├── utils.py             # 補助関数
├── requirements.txt     # 依存ライブラリ
├── .env                 # 環境変数（APIキー等）
├── README.md            # プロジェクト概要
└── assets/              # 画像やサンプルデータなど

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必要であれば、**GitHub Classroom向けの雛形リポジトリやREADMEテンプレート、環境変数の管理方法（dotenvなど）**もご用意できます。
また、上記テンプレートをZIPまたはGitHubリポジトリ形式でお渡しすることも可能です。

ご希望の形式や、特定の課題について詳細テンプレートをご希望であれば、ぜひお知らせください！

user:

ありがとうございます！今回の議論をブログにまとめようと思うのですが、タイトル案を列挙していただけますか？

assistant:

それは素晴らしいアイデアですね！以下に、今回の内容（Python未経験者向けにAzure OpenAIとPythonを活用した教育プラン）をブログ記事として発信するためのタイトル案をカテゴリ別に複数ご提案します。

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🧭 教育ロードマップを強調したタイトル

1. 「未経験からAIアプリ開発者へ：Azure OpenAI × Python 教育ロードマップ」
2. 「ゼロから始める！Azure OpenAI & Pythonで学ぶAIアプリ開発」
3. 「Python初心者がAIアプリを作れるようになるまでの完全ガイド」
4. 「非エンジニアでもできる！段階別・Azure OpenAI実践カリキュラム」
5. 「生成AIを使いこなす力を育てる：Python未経験者向け教育ステップ」

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📘 教材・演習課題にフォーカスしたタイトル

1. 「AIアプリ開発を体験しながら学ぶ！演習付きステップアップ学習法」
2. 「手を動かして身につける！Azure OpenAI×Pythonの課題集付き学習プラン」
3. 「演習で実力UP！AI活用人材を育てるための教育課題テンプレート集」
4. 「教材・テンプレート・API活用法を一挙公開：AI教育の現場から」
5. 「初心者でも楽しく学べる！Python × Azure OpenAIの実践課題集」

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🧠 教育設計・実務応用に寄せたタイトル

1. 「生成AI時代に備える！未経験者を戦力に変えるAI教育設計法」
2. 「AIリテラシーだけじゃない、"作れる力"を育てる教育カリキュラム」
3. 「社内DX・AI推進の第一歩：未経験者から実践者へ育てる育成プラン」
4. 「Python未経験者をAIアプリ開発人材に育てる方法、すべて見せます」
5. 「教育×生成AI：Azure OpenAIを使った実践型AI教育プログラムの設計図」

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💡 カジュアル or キャッチー系タイトル

1. 「えっ、Python知らなくてもAIアプリ作れるの！？実践カリキュラム公開」
2. 「GPTと一緒にアプリ開発デビューしよう！ゼロからの生成AI学習法」
3. 「AI教育ってここまで来た！未経験から実装までの完全ガイド」
4. 「非エンジニアでも大丈夫。AIアプリを自分で作れる教育ステップとは？」
5. 「ChatGPTを"使う側"から"創る側"へ！初心者からのAI開発学習法」

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ご希望があれば、本文の構成案や導入文・締めの文案までサポート可能です。
気に入ったタイトルがあれば教えてくださいし、カスタマイズも可能です！

user:

「ChatGPTに聞いてみた：Python未経験者向け教育ステップ」がよさそうです。

assistant:

いいですね！親しみやすく、読者の興味も引きやすいタイトルですし、「ChatGPTに聞いてみた」っていう導入がブログっぽくてとてもナチュラルです。

ご希望でしたら、このタイトルに沿って以下のような構成案や導入文もお作りできますよ：

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📝 ブログ構成案（例）

1. はじめに

   • 「AIアプリを作ってみたいけど、プログラミング未経験…」という方に向けて
   • 今回はChatGPTに教育ステップを聞いてみました！

2. Python未経験者でも大丈夫？

   • 学習のハードルを取り除く設計思想
   • 実践重視 vs 理論重視のバランス

3. ChatGPTに聞いてみた：教育ステップの全体像

   • ステージ0〜6までをざっくり紹介

4. 各ステージの教材と演習課題一覧

   • 表形式で教材・課題・目的を整理

5. 代表課題のテンプレートコード紹介

   • 実際に手を動かす体験をイメージさせる

6. まとめと次の一歩

   • このステップを元に何を作る？どこへ進む？

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必要であれば、この構成で本文を書き出すこともできますので、気軽に言ってくださいね！