この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。
こんにちは、アノテーション テクニカルサポートの Shimizu です。
昨今の OpenAI ブームに乗り、私も何かを始めてみたくなりました。
そこで、ちょうど勉強中だったフロントエンド開発環境（Next.js + Tailwind CSS + Docker）と OpenAI API を利用して、AI が質問に答えてくれるだけのシンプルな入門アプリを、実作業 30 分ほどで作ってみました。
完成品イメージ
ここでは筆者の備忘も兼ねて、一連の手順を記事にしてみました。
以下のような方の参考になれば幸いです。
- OpenAI API で最小限の動くアプリを作り、仕組みを理解したい
- Next.js(React)や Tailwind CSS などフロントエンドの流行りのフレームワークに触れてみたい
それでは、いってみましょう！
step1. 事前準備
まず、事前に下記を用意しましょう。
(1) OpenAI のアカウント登録、API シークレットキーの取得
筆者は下記のサイトを参考にさせていただきました。
OpenAI | APIキーを取得する方法 | ONE NOTES
※ なお API キーの取得は無料ですが、API の使用は有料です。
アカウント登録時に $18 分のクレジットが付与されるため、その範囲内なら無料で使用できますが、それを超えると課金対象となることに注意しましょう。
(2) PC 上で Docker コマンドを実行できる環境
筆者の場合は Windows の WSL2（Ubuntu）上で Docker を動かしています。
詳しい手順は下記の記事を参考にしてください。
Rancher Desktopをインストールしてみた | DevelopersIO
上記(1)(2)の用意ができたら、次のステップに進みましょう。
step2. Docker コンテナを起動し Next.js のプロジェクトを作成する
まずは作業PCのターミナルから下記のコマンドを実行し、Alpine Linux のコンテナを起動します。
# コンテナを起動
docker run --name nextjs-test -p 3000:3000 -itd alpine /bin/sh
# 起動したコンテナのIDを確認し、コンテナ内にログインする
docker ps -a
docker exec -it コンテナ ID /bin/shここから先はコンテナ内で node.js をインストールし、Next.js のプロジェクトを作成していきます。
※そのままターミナルで操作してもよいですが、すでに VSCode を導入済みの場合は下記リンクを参考に、VSCodeからコンテナに接続してターミナルで操作すると便利です。
既存のDocker開発環境をVS CodeのRemote Developmentで開発できるようにしてみた | DevelopersIO
いずれかの方法でコンテナ内にログインし、下記を実行します。
# 作業ディレクトリ /app を作成して移動する
mkdir /app
cd /app
# node.js と npm をインストールし、バージョン確認する
#（本記事の執筆時点では nodejs v18.14.2 / npm 9.1.2）
apk add --no-cache nodejs
apk add --update nodejs npm
node -v
npm -v
# Next.js プロジェクトの作成
npx create-next-appNext.js プロジェクトの作成時にオプションの入力を促されますが、筆者は下記のように設定しました。
特に変更の必要がなければ、同じ設定にして進みましょう。
✔ What is your project named? … my-nextjs-pj01
✔ Would you like to use TypeScript with this project? … No
✔ Would you like to use ESLint with this project? … No
✔ Would you like to use `src/` directory with this project? … Yes
✔ Would you like to use experimental `app/` directory with this project? … No
? What import alias would you like configured? › 入力せずに進むNext.js プロジェクトの作成が完了したら、下記を実施します。
# 作成したプロジェクトのディレクトリに移動
cd my-nextjs-pj01
# js から API 通信を行うためのパッケージをインストール
npm install axios
# 開発サーバーの起動
npm run devしばらく待って開発サーバーが起動したら、ブラウザで http://localhost:3000 にアクセスしてみましょう。 下記のような Next.js プロジェクトの初期ページが表示されるはずです。
それでは次のステップでは Next.js プロジェクトの初期ページを編集して、実際に OpenAI に接続するアプリを作成していきます。
step3. OpenAI アプリの作成と動作確認（サンプルコードあり）
Next.js の初期ページはプロジェクトフォルダ内の「src > pages > index.js」になります。
下記のサンプルコード1を丸ごとコピーして index.js に貼り付け、12行目の const API_KEY = の部分のみ実際に取得した OpenAPI のシークレットキーに置き換えましょう。
※注意：OpenAI の API シークレットキーは、外部に公開しないようにしましょう！
今回はローカル環境でのテストのみのためコードに直接キーを記述していますが、作成したアプリを外部公開したり Git にコードを push する場合は必ず API キーを削除して環境変数へ格納するなどの実装をしましょう。
サンプルコード1: index.js の内容
import { useState } from "react";
import Head from 'next/head'
import axios from "axios";
export default function Form() {
const [prompt, setPrompt] = useState("");
const [model, setModel] = useState("text-davinci-002");
const [response, setResponse] = useState("");
const handleSubmit = async (e) => {
e.preventDefault();
const API_KEY = '前準備で取得した OpenAI の APIキー';
const URL = "https://api.openai.com/v1/engines/" + model + "/completions";
try {
const response = await axios.post(
URL,
{
prompt: prompt,
max_tokens: 200
},
{
headers: {
"Content-Type": "application/json",
Authorization: `Bearer ${API_KEY}`,
},
}
);
setResponse(response.data.choices[0].text);
} catch (error) {
console.log(error);
}
};
return (
<div>
<Head>
<title>Next.js で作る初めての OpenAI アプリ</title>
<meta name="description" content="AI がどんな質問にも答えます" />
</Head>
<h1>Next.js で作る初めての OpenAI アプリ</h1>
<h2>質問：</h2>
<form onSubmit={handleSubmit}>
<p>Prompt:</p>
<textarea
placeholder="質問してください"
value={prompt}
onChange={(e) => setPrompt(e.target.value)}
/>
<p>Model:</p>
<select value={model} onChange={(e) => setModel(e.target.value)}>
<option value="text-davinci-002">Davinci</option>
<option value="text-davinci-001">Davinci-codex</option>
<option value="text-curie-001">Curie</option>
<option value="text-babbage-001">Babbage</option>
<option value="text-ada-001">Ada</option>
</select>
<br />
<button type="submit">質問する</button>
</form>
<h2>答え：</h2>
<p>{response}</p>
</div>
);
}index.js に上記の内容を貼り付けて保存すると自動でブラウザのリロードがかかり、表示された Next.js の初期ページが切り替わるはずです。
（自動で切り替わらない場合は、F5 キー等で手動リロードを試行しましょう）
実はこれだけで、OpenAI に接続する準備は完了です。
「Prompt」の欄に質問文を入れて「質問する」ボタンをクリックし、「答え：」の欄に AI からの回答が返ってくることを確認しましょう。
（うまく動作しない場合は、しばらく待って再試行するか、API キーの間違い等を確認してみてください）
なお「Model」は、AI の人格のようなものです。
同じ質問でも Model を変更して再度質問することで、回答が変わることを確認してみましょう。
これで、OpenAI API を利用した最小限のアプリが作れました！
なおここでは詳しく触れませんが、OpenAI API にはモデル選択の他にも、AI 回答の精度や方向性を定義するさまざまなパラメータが存在します。 コードを少し追加すれば、これらのパラメータを細かく調整して AI からの回答を得ることもできます。
もし興味があれば、下記の記事でどのようなパラメータがあるか確認してみてください。
OpenAI Playground を試してみた | DevelopersIO
それでは次のステップでは、Next.js にCSSフレームワーク「Tailwind CSS」を導入して、よりアプリらしい見た目に整えてみます。
step4. Tailwind CSS を利用して見栄えをよくする（サンプルコードあり）
まずターミナルで ctrl + c キーを押して開発サーバーを停止し、Next.js に Tailwind CSS のプラグインを導入します。 下記の公式ドキュメントの通りに進めます。
Install Tailwind CSS with Next.js - Tailwind CSS
# ターミナルで下記のコマンドを実行
npm install -D tailwindcss postcss autoprefixer
npx tailwindcss init -p上記コマンドを実行すると、Next.js プロジェクトフォルダの直下に tailwind.config.js ファイルが生成されるので、下記の内容で上書きします。
tailwind.config.js の内容：
/** @type {import('tailwindcss').Config} */
module.exports = {
content: [
"./app/**/*.{js,ts,jsx,tsx}",
"./pages/**/*.{js,ts,jsx,tsx}",
"./components/**/*.{js,ts,jsx,tsx}",
// Or if using `src` directory:
"./src/**/*.{js,ts,jsx,tsx}",
],
theme: {
extend: {},
},
plugins: [],
}併せて、globals.css ファイル（デフォルト設定なら src > styles フォルダの配下にあります）の先頭に、下記の 3 行を追記します。
globals.css の先頭に追記：
@tailwind base;
@tailwind components;
@tailwind utilities;以上で Tailwind CSS を使用するための準備は完了です。
それでは先ほど作成したアプリに Tailwind CSS を適用して、見栄えを良くしてみます。
下記のサイトに Tailwind CSS でスタイリングされたフォームのUIが用意されているので、そこから必要なパーツを持ってきます。
Form Layouts - Official Tailwind CSS UI Components
下記の画面のように「Code : React」を選択すると、React 用のコードが取得できます。
Tailwind CSS の特徴であるクラス名の記述（className="" の部分）が呪文のように長いため、最初はどこをどのように変えればよいか分かりにくいと思います。
今回は筆者が見栄えを整えたサンプルコードを記載しますので、そのままコピーして先ほどの index.js に貼り付けてみてください。
（先ほどと同様、const API_KEY = の部分は実際の API キーに置き換えます）
サンプルコード2: index.js の内容（Tailwind CSS 適用）
import { useState } from "react";
import Head from 'next/head'
import axios from "axios";
export default function Form() {
const [prompt, setPrompt] = useState("");
const [model, setModel] = useState("text-davinci-002");
const [response, setResponse] = useState("");
const handleSubmit = async (e) => {
e.preventDefault();
const API_KEY = '前準備で取得した OpenAI の APIキー';
const URL = "https://api.openai.com/v1/engines/" + model + "/completions";
try {
const response = await axios.post(
URL,
{
prompt: prompt,
max_tokens: 200
},
{
headers: {
"Content-Type": "application/json",
Authorization: `Bearer ${API_KEY}`,
},
}
);
setResponse(response.data.choices[0].text);
} catch (error) {
console.log(error);
}
};
return (
<div>
<Head>
<title>Next.js で作る初めての OpenAI アプリ</title>
<meta name="description" content="AI がどんな質問にも答えます" />
</Head>
<h1 className="text-3xl font-bold leading-3 text-gray-900 m-5">Next.js で作る初めての OpenAI アプリ</h1>
<div className="md:grid md:grid-cols-3 md:gap-6">
<div className="mt-5 p-4 md:col-span-2 md:mt-0">
<form onSubmit={handleSubmit}>
<div className="shadow sm:overflow-hidden sm:rounded-md">
<div className="space-y-6 bg-white px-4 py-5 sm:p-6">
<div>
<label htmlFor="Prompt" className="block text-sm font-medium leading-6 text-gray-900">
質問文
</label>
<div className="mt-2">
<textarea
rows={3}
className="mt-1 px-2 block w-full rounded-md border-0 text-gray-900 shadow-sm ring-1 ring-inset ring-gray-300 placeholder:text-gray-400 focus:ring-2 focus:ring-inset focus:ring-indigo-600 sm:py-1.5 sm:text-sm sm:leading-6"
placeholder="ここに質問を入れてください"
value={prompt}
onChange={(e) => setPrompt(e.target.value)}
/>
</div>
</div>
<div className="col-span-6 sm:col-span-3">
<label htmlFor="model" className="block text-sm font-medium leading-6 text-gray-900">
モデルを選ぶ
</label>
<select
className="mt-2 block w-full rounded-md border-0 bg-white py-1.5 text-gray-900 shadow-sm ring-1 ring-inset ring-gray-300 focus:ring-2 focus:ring-inset focus:ring-indigo-600 sm:text-sm sm:leading-6"
value={model}
onChange={(e) => setModel(e.target.value)}
>
<option value="text-davinci-002">Davinci</option>
<option value="text-davinci-001">Davinci-codex</option>
<option value="text-curie-001">Curie</option>
<option value="text-babbage-001">Babbage</option>
<option value="text-ada-001">Ada</option>
</select>
</div>
</div>
<div className="bg-gray-50 px-4 py-3 sm:px-6">
<button
type="submit"
className="inline-flex justify-center rounded-md bg-indigo-600 py-2 px-3 text-sm font-semibold text-white shadow-sm hover:bg-indigo-500 focus-visible:outline focus-visible:outline-2 focus-visible:outline-offset-2 focus-visible:outline-indigo-500"
>
質問する
</button>
</div>
</div>
</form>
</div>
<div className="mt-4 mr-4 shadow sm:overflow-hidden sm:rounded-md">
<div className="bg-white px-4 py-5 sm:p-6">
<h2 className="text-base font-semibold leading-6 text-gray-900">質問の答え</h2>
<p className="mt-1 text-sm text-gray-600">{response}</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
);
}index.js を上記の内容に置き換えたら、再度ターミナルから npm run dev を実行して開発サーバーを起動し、ブラウザで http://localhost:3000 にアクセスしてみましょう。
すると、先ほどと同じアプリですがより見栄えが洗練され、アプリらしくなったことが確認できます。
これで、Next.js を使った最初の OpenAI アプリが完成しました。
お疲れさまでした！
さいごに
いかがでしたでしょうか。
今回は最短で OpenAI API の仕組みを理解するためのシンプルなアプリですが、アイデア次第で色々と面白いものが作れそうです。
筆者も今後さらに高度で実用的なアプリ作りにチャレンジし、また機会があれば記事にしたいと思います。
この記事が皆様の OpenAI アプリ開発を始める一助となれば幸いです！
14
