Azure OpenAI と Python を組み合わせることで、高性能なチャットボットを作ることができます。特に Azure OpenAI は、OpenAI API と同じモデルを使いながら、企業向けのセキュリティやアクセス制御、データが学習に使われない保証、プライベートネットワーク対応など、商用利用に必要な機能がそろっている点が強みです。この記事では、PythonとAzure OpenAIを使ってシンプルなチャットボットを作る方法を紹介します。
Azure OpenAIリソースの作成
まだ Azureアカウント を持っていない場合は、Azure公式サイト から無料アカウントを作成します。登録が完了したら、Azureポータル にログインして、ダッシュボードからリソースを作成できる状態にしておきましょう。
リソースを作成した後、Azure OpenAIリソースの「Explore Foundry Portal」をクリックし、Azure OpenAIのデプロイメントや各種設定を行います。
左メニューの「モデルのデプロイ (Deployments)」を開きます。「+ 追加 (Create new deployment)」をクリック。サンプルとして、「gpt-4o」モデルを選択します。
デプロイを実行すると、処理が完了した後にデプロイ一覧から状態を確認できます。
デプロイメント名は「gpt-4o」となります。また、APIの利用にはデプロイメントURLとキーも必要です。これらの情報は、デプロイメント名をクリックすることで詳細画面からEndpointを確認できます。
シンプルチャットボットの実装
上記で取得したデプロイメント名、エンドポイントURL、APIキーを.envファイルに保存します。
AZURE_OPENAI_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxx
DEPLOYMENT_NAME=gpt-4o
ソースコード
AI機能を使うについては、Azure OpenAIの公式ドキュメントを参照しながら進めます。
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
client = AzureOpenAI(
api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
azure_endpoint=os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
api_version=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_VERSION")
)
conversation配列でチャット履歴を保存し、ユーザーから質問があった際にその履歴をAIに一緒に送信することで、会話内容を記憶させる仕組みを作ります。
{"role": "system", "content": "あなたは親切なAIアシスタントです。"}
]
あと、ユーザーの入力とAIチャットボットの応答を順番に表示するための簡単なループ処理も実装しましょう。
user_input = input("You: ")
if user_input.lower() in ["exit", "quit"]:
break
# ユーザー発言を履歴に追加
conversation.append({"role": "user", "content": user_input})
# messagesパラメターに全部の履歴を渡す
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=conversation
)
reply = response.choices[0].message.content
print("Bot:", reply)
# 応答も履歴に追加（文脈維持のため）
conversation.append({"role": "assistant", "content": reply})
完成したソースコードは以下の通りです
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
client = AzureOpenAI(
api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
azure_endpoint=os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
api_version=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_VERSION")
)
while True:
user_input = input("You: ")
if user_input.lower() in ["exit", "quit"]:
break
# ユーザー発言を履歴に追加
conversation.append({"role": "user", "content": user_input})
# messagesパラメターに全部の履歴を渡す
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=conversation
)
reply = response.choices[0].message.content
print("Bot:", reply)
# 応答も履歴に追加（文脈維持のため）
conversation.append({"role": "assistant", "content": reply})
以上でプログラムの実行準備が整い、実際にチャットボットの動作を確認できます。会話内容は自由ですが、チャット履歴を保持していることを示すため、下記の会話例で動作を検証しています。
まとめ
今回は、Azure OpenAIとPythonを活用して、シンプルなチャットボットを構築する手順をご紹介しました。わずか数十行のコードで、基本的な機能を実装できます。今後さらなる発展を目指す場合は、プロンプト調整によるボットの応答スタイル最適化（例：カスタマーサポートや学習支援向けのカスタマイズ）などの機能追加も有効です。ぜひ、ご自身のアイデアをもとにAIチャットボット開発に挑戦し、より利便性の高いアプリケーション開発に役立ててみてください。
