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非エンジニアが、Google Colab×Claude 3×ChatGPTを使いManimコードでアニメーションを作成する方法

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話題が尽きないGPT-4超えのClaude 3ですが、ここ最近XのポストではClaude 3にアニメーションを描かせる動きが流行っています。

Xのポストを見る限り、とても簡単に制作しているように見えます。

投稿している方は、主にエンジニアさんで、ポストのたびに創意工夫が見られます。こうなると、実際に体験しないと気がすまない私は、非エンジニアでも「やってみたい！」気持ちでモヤモヤ・・・

そこで色々調べてみると、Google Colabで実行できることが判明

しかし、そこからが長かった・・・。
色々なサイトや動画を参考に作業を進めてみるものの、ビルドが完了せずエラーの応酬。

普通、エラーが出まくれば、コードが理解できない私は手詰まりです。
ただ、今回はClaude 3やChatGPTがあるので、とにかく聞きまくって何とかビルドにたどり着きました。

さて、前置きが長くなりましたが、本記事では非エンジニアでも無料で使えるGoogle Colabと、コード生成と修正にClaude 3とChatGPTを使ってプレゼンや教育・研修のワンポイントに使えるアニメーションを作成する方法です。

manimのコードのみで作成されるアニメーションは、実際に見てみるととても美しいですよ。

実際に完成したアニメーションはこちら　↓
今回の記事では、こちらのアニメーションを一緒に作っていきます。


📑本題の前に用語の理解

非エンジニア向けに書いていますので、こちらの用語についてインプットしておくと以降の内容が理解しやすくなります。

■Google Colabとは？


Mermaid方式で作成

Google Colaboratory（Google Colab）は、Googleが提供する機械学習の教育や研究用の開発環境です。Googleアカウント、ブラウザ、インターネットがあれば、誰でも簡単に機械学習や深層学習を始めることができます。

Google Geminiより

■manimとは？

Manimは、MITの数学教授であるGrant Sanderson氏が開発したライブラリで、YouTubeチャンネル"3Blue1Brown"の動画制作で使用されています。 Manimは精密なプログラム・アニメーションのを作るためのエンジンで、数学の解説ビデオを作成するために設計されています。

精密なアニメーションが作成できるライブラリ"Manim"について紹介！！

※詳しい説明は以下　↓

■Claude 3とは？

Claude 3は米AmazonやGoogle、Zoomなどが出資するAIベンチャーの米Anthropicが4日にリリースしたモデルだ。「Opus」「Sonnet」「Haiku」の3サイズ（Opusが最大）が存在し、このうちHaiku以外のモデルをWebサイトかAPIで利用できる。2023年8月までのデータでトレーニングしており、日本語での会話も可能。画像やPDFも読み込ませられる。

「GPT-4超え」とうわさのAI「Claude 3」を試す　仕事は任せられる？

それでは実際の手順に移りましょう。

📝Google ColabにManimコードの実行環境を構築する方法を調べる

まず必要なのはGoogleアカウントです。
こちらがあれば、誰でも、無料でGoogle Colabが利用できます。

Manim.communityなど、様々なWebページを参考にしましたが、指示通りライブラリをインストールしても大量のエラーが多発。
本来なら数分で終わる作業でしたが、ここで数時間経過・・・。

Jupyter Notebooksによれば、以下のコードをGoogle ColabのLibraryに追加すればいいだけなのですが、一向にうまくいきません。

!sudo apt update
!sudo apt install libcairo2-dev ffmpeg \
    texlive texlive-latex-extra texlive-fonts-extra \
    texlive-latex-recommended texlive-science \
    tipa libpango1.0-dev
!pip install manim
!pip install IPython --upgrade

こんな時こそChatGPTの出番です。

以下の流れで進めていき、Google Colabにmanimコードの実行環境を構築することができました。

📝ChatGPTにGoogle Colabにmanimコード実行環境を構築する手順を質問

💬ステップ0: ChatGPTに質問

中学生でもわかるように、Google Colabにmanimコード実行環境を構築する手順を示して下さい。

📑ChatGPTのアウトプット

Google ColabにManimコード実行環境を構築する手順を、中学生でもわかるように簡単に説明します。この手順には、ManimとLaTeX関連のパッケージをインストールするステップが含まれます。

ステップ1: 依存関係のインストール

Google Colabでコードを実行する前に、Manimとその動作に必要ないくつかのプログラム（ソフトウェア）をインストールします。

1-1．Manimに必要なプログラムをインストールする: これには、Manimが図やアニメーションを描くのに必要なツールが含まれています。

!apt update
!apt install -qq build-essential python3-dev libcairo2-dev libpango1.0-dev ffmpeg

1-2．LaTeXをインストールする: LaTeXは、数式や文章をきれいに整形するためのプログラムです。Manimで数式を扱う場合に必要です。

!apt install -qq texlive texlive-fonts-extra texlive-latex-extra texlive-science

ステップ2: Manimをインストールする

次に、Manim自体をインストールします。Manimは、図やアニメーションをプログラムで作成するためのツールです。

!pip install manim

ステップ3: サンプルコードを準備する

Manimでアニメーションを作成するためのサンプルコードを書いてGoogle Colabで実行します。
※こちらのコードは私の方で用意し、書き換えています。

%%manim -qm -v WARNING LearningEfficiencyAnimation

from manim import *

class LearningEfficiencyAnimation(Scene):
    def construct(self):
        # Axes
        axes = Axes(
            x_range=[0, 10, 1],
            y_range=[0, 10, 1],
            x_length=6,
            y_length=6,
            axis_config={"color": BLUE},
        ).shift(LEFT*3)

        # Define constants for the exponential decay
        a = 10  # The starting value of the learning efficiency
        b = 0.4  # The decay rate

        # Plot the curve
        curve = axes.plot(lambda x: a * np.exp(-b * x), color=GREEN)
        self.play(Create(axes), Create(curve))
        self.wait()

        # Clean up
        self.play(FadeOut(axes), FadeOut(curve))

これで、Google Colab上でManimを使用してアニメーションを作成し、表示する一連の手順が完了しました。

ここまでの流れでも、できる方はGoogle Colabへの実装が可能です。

一方で、私のような非エンジニアには上記の内容だけではわかりにくい場合がありますので、ここからは実際にGoogle Colabに実装する方法を、スクショを参考に進めていきましょう。

多くの非エンジニアの方にもこの感動を体験もらいたいので、以降の記事は拡散に協力していただくことで無料で読むことができます。
よろしくお願いします！

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