Pythonプログラミング記事まとめ【GeminiやGPTのWebアプリを作ろう】
前書き
フリーでDjango開発、技術ブログ執筆などしているベナオと申します。
最近はLLMの発展がすさまじく、個人での中規模Webアプリケーションの開発もかなり楽になりました。仕様書をそのままChatGPTなりGeminiなりに投げてたたき台を作り、CSSやエラー箇所をCursorで直して画面をスクショしてレビュー貰い、大丈夫そうなら（この時点で４，５割の作業は終わっている）本実装してテストしてデプロイ、のような形で設計段階から大幅に工数削減ができます。
何より大きいのはバックエンドエンジニアにとってはフロントのCSS、Javascriptを任せることができ、フロントエンドエンジニアにとってはバックエンドのデータベース管理や処理を任せることができるという大谷翔平ばりのフルスタック性ではないでしょうか。
たたき台作りはChatGPT・Geminiを、細かい修正はCursorをという使い分けが今のところ筆者の好みです。皆さんはどうでしょうか？ 「こんなサービスがあるよ」という声がありましたらコメントお待ちしております。
今回のnoteではAxrossさんの方で書かせてもらってるPythonプログラミング記事が溜まってきたのでそれをまとめるコーナー第３弾になります。
Axrossをまだご存知ない方向けに説明すると、ソフトバンクの社内起業制度から生まれたAI系のオンライン学習プラットホームです。現場でAI活用しているエンジニアが多く記事を投稿されていて、多くのコンテンツが無料で閲覧できます。
本サービスは「学んだが活用できない人を減らしたい」というコンセプトを掲げていて、AIを実際のビジネスシーンなどで応用するためのノウハウが集められています。本職のエンジニアの方は勿論、あらゆるビジネス現場でPythonをつかって問題解決したいという方向けのサービスです。
作業中にエラーなどでつまった際には、執筆者または運営の方がチャットでサポートに入るので安心です。またサイト内で自由に質問できるAIチャットボットも提供されています。
記事まとめ
PythonのStreamlitでチャットボットWebアプリケーションをお手軽に作るレシピ
Webフレームワーク系の記事はどうしても有料のものが多いのですが、こちらは無料となっております。最初のお試しに最適です。
このレシピでは、PythonのStreamlitフレームワークを使って、簡単にチャットボットWebアプリを作成する方法を紹介しています。Streamlitはブラウザベースで動作するアプリケーションを手軽に構築でき、HTMLやCSSの知識がなくてもPythonだけで完結できる便利なツールです。Streamlit Sharingを利用すれば、デプロイも簡単に行えます。
おすすめポイント ブラウザで手軽にWebアプリを作りたい方にぴったりの内容。初心者でも理解しやすい解説が魅力です。他のAIモデル、APIを組み込んだアプリの開発にも応用可能です。
世界196ヵ国の人口比較データをもとにアニメーション棒グラフを作成するレシピ
1960年から2018年までの世界各国の人口推移データを基に、Pythonのpandas_aliveライブラリを使ってアニメーション付きの棒グラフを作成する方法を紹介しています。視覚的にわかりやすいデータ分析の例として、世界人口の変化をアニメーションで表示する点がユニークです。
こちらは特に非エンジニアの方でプレゼンテーション用の資料であったり、動画制作といった場面でご利用いただけます。
GitHubに公開されているデータをプログラムが読み込むのに適した形に成型する過程も解説しています。そもそも信憑性のある正しいデータにたどりつくためにチェックするべき指標は何か、作成したグラフを観察してそこから読み取れることは何か、といった疑問に答えていく内容になっています。
おすすめポイント データ分析を視覚化する際に役立つ内容で、COVID-19の感染者数推移やWebサービス利用者数の推移など、他のデータにも応用できます。
ChatGPTと同じNLPモデルであるGPT3.5系と話せるDjangoアプリをデプロイするレシピ
このレシピでは、Djangoフレームワークを使って、GPT-3.5系のモデルを活用した対話型アプリケーションの作成方法を解説しています。OpenAIのAPIの呼び出し方、AIへメッセージを送受信する方法、Django temlpateを使って簡単なＵＩを作る方法を解説しています。
さらに、PythonAnywhereを使ったクラウド上へのデプロイ方法についても詳しく紹介しています。実際に自分のアプリにAI機能を組み込む一歩を踏み出すための実践的なレシピです。
Pythonのプログラムをサーバーにアップロードしてブラウザからアクセスできるようにする方法を学べば、現在流行しているGPT4系のモデルや、Gemini系のモデルを後から組み込むことも自分次第で可能になります。
おすすめポイント DjangoとAIを組み合わせて自分のアプリを作りたい方に最適。PythonAnywhereを使ってデプロイする方法も手軽に試せます。
Streamlitで音声文字起こしアプリを作るレシピ
PythonのStreamlitと音声認識ライブラリSpeechRecognitionを組み合わせて、音声をテキストに変換するアプリを作成する方法を紹介しています。ユーザーが音声ファイルをアップロードし、その内容を自動で文字起こしできるアプリケーションの開発をステップごとに説明しています。
Streamlitに使い慣れてきた方への応用編レシピになります。複数の機能を切り替えて使うことのできるWebアプリの開発方法を学べます。
おすすめポイント 音声認識を活用したアプリに興味がある方におすすめです。簡単に音声を文字データに変換でき、会議録の作成や議事録作成に応用できる点が魅力です。
Stable Diffusion で画像生成するWebアプリをDjangoで作るレシピ
Stable Diffusionを使った画像生成AIをWebアプリケーションとしてDjangoフレームワークで構築する方法を解説しています。Google Colaboratoryでの画像生成は個人で楽しむ用途が多いですが、このレシピでは、画像生成機能に加えて、生成画像のデータベース保存や一覧表示機能も持つ実用的なWebアプリを作ります。
Stable Diffusionの使用にはGPUが推奨されるものの、CPU環境でもある程度の速度で動作させる方法についても説明しています。
おすすめポイント:
画像生成AIに興味がある開発者向けで、個人用ツールから次のステップに進みたい人に最適です。実際のWebサービスに近い形で画像生成機能を実装できる点が大きな魅力です。
GPT4アシスタント付きエディターのCursorを使ってみるレシピ
AIを搭載したエディター「Cursor」の使い方を解説しています。CursorはVScodeから派生したIDEで、GPT-4やClaudeなどのAIを活用したコード生成や自動コード補完、チャット機能が組み込まれています。
この記事では、Cursorのインストール方法から、StreamlitアプリをAIで自動生成するデモ、さらにAIによるアプリの機能追加や自動デバッグの利用方法について詳しく紹介します。
おすすめポイント:
コード補完や生成を効率的に行いたいエンジニア向けです。AIによるサポートを活用しながら、簡単にアプリケーションを作成したい方に特に有益な内容です。
Gemini APIを使って読み込んだPDFについて質問できるStreamlitアプリを作るレシピ
Googleの生成AI「Gemini API」を活用して、PDFファイルを読み込み、その内容に対して質問ができるStreamlitアプリを構築する手順を解説しています。
Gemini APIはテキスト生成だけでなく、画像や音声の入力にも対応し、無料プランでもかなりのリクエスト量を利用可能です。この記事では、Gemini APIの基本的な使い方や申請方法を紹介し、実際にPDFファイルを読み込んで質問に答えるアプリを作成します。
おすすめポイント:
PDFファイルの内容を効率的に抽出し、質問に基づいて自動的に要約や解析を行いたいユーザーにおすすめ。機械学習やAIを活用した実用的なアプリケーション開発に役立ちます。
最後に
今後もLLMを使ったWebアプリ開発のような文章はAxrossで書き、エンジニアとしての経験談や対話形式でDjangoを学ぶシリーズの記事はnoteで更新予定です。
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