# 【サンプルコード付き】Pythonを使ったチャットボットの作り方を解説！ > 当サイト【スタビジ】の本記事では、Pythonを使ったチャットボットの作り方をコードによる実装も含めて解説していきます！ChatGPTにより、高度な回答が可能なチャットボットが簡単に作れるようになりました。本記事を読んで自分なりのチャットボットを作っていきましょう！ - URL: https://toukei-lab.com/chatbot_python - 公開: 2024.02.01 / 更新: 2026.10.28 - サイト: スタビジ（https://toukei-lab.com） :::talk{who="umatan"} 当サイト【スタビジ】の本記事では、Pythonを使ったチャットボットの作り方をコードによる実装も含めて解説していきます！ChatGPTにより、高度な回答が可能なチャットボットが簡単に作れるようになりました。本記事を読んで自分なりのチャットボットを作っていきましょう！ ::: こんにちは！スタビジ編集部です！ 近年[ChatGPT](/gpt)の登場によりチャットボットへの注目度が高くなっています。 今回はそんなチャットボットをPythonで作る方法を解説していきます！ ちなみに、Pythonで色んなチャットボットを作る方法を知りたい方は以下のUdemyコースで僕が講師として教えていますので参考にしてみてください！ :::box **【初心者向け】Pythonで感情分析AIや大規模言語モデル（LLM）を使った様々な種類のチャットボットを作ろう！** [![Udemy_チャットボット](/wp-content/uploads/2024/09/c5f92e2fe6bed19825e480da025c3d9e.jpg)](https://www.udemy.com/course/python-chatbot/?referralCode=16AFD92422F1BC24FF0B)
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Pythonでチャットボットを作ってみよう！ ではPythonでチャットボットを作っていきましょう。 ### ルールベースのあいさつチャットボット ここではルールベースモデルで条件に当てはまったら定義した応答を返すチャットボットを作っていきます。 開発環境には[Google Colaboratory](/google-colaboratory)を使っていきます。 まず必要なライブラリをインストールします。 ```python !pip install janome ``` 「[janome](https://mocobeta.github.io/janome/)」はPythonで利用できるオープンソースの形態素解析ツールです。 テキストデータのトークン化や解析、単語の分類など、多くの自然言語処理タスクで利用されていて、日本語に対応しているのが特徴です。 では最初に応答のルールを作成していきます ```python from janome.tokenizer import Tokenizer # Janomeのインスタンスを作成 tokenizer = Tokenizer() # ユーザー入力の処理 def get_response(user_input): greetings=["こんにちは","おはよう","こんばんは"] #メッセージをトークンに分割 tokens = tokenizer.tokenize(user_input) # トークンごとにルールをチェック for token in tokens: if token.surface in greetings:# 定義した挨拶用語が含まれる場合は同じ言葉を返すルール return token.surface elif token.part_of_speech.split(",")[1] == "固有名詞":# 固有名詞が含まれる場合はその固有名詞を質問するルール return f"{token.surface}はどういう意味ですか？" return "わかりませんでした。もう一度お願いします。" ``` 今回は簡単に形態素解析を活かしたルールにしました、形態素解析にはjanomeのtokenize関数を使っています。 文章を単語単位で分割し、単語ごとにルールと照らし合わせて、当てはまったら回答を返すというやり方です。 続いてチャットボットと会話をする部分を作成します。 ```python # メインの対話ループ while True: user_input = input("ユーザー: ") if user_input.lower() == "終了": print("チャットを終了します。") break response = get_response(user_input) print(f"ボット: {response}") ``` 作ったチャットボットの結果を見ていきます。 ![chatbot](/wp-content/uploads/2024/01/chatbot1-min.jpg) すこしかみ合わない所はありますが、チャットボットとやり取りが出来ていますね。 ルールの部分を追加・修正していくことで、自分の期待するチャットボットを構築することが出来ます。 Pythonで利用できる自然言語処理のオープンソースライブラリに「[NLTK（Natural Language Toolkit）](https://www.nltk.org/)」もあります。 NLTKは主に英語対応ですが、自然言語の解析や処理を簡単に行えるように様々な機能やデータセット、学習済みのモデルを提供していてかなり便利なので参考にしてみて下さい。 :::talk{who="umatan"} ルールに応じた回答をするチャットボット！ルールの工夫次第で面白いものが作れそう！ ::: ### AIとルールを組み合わせた”応援チャットボット” 次に機械学習を組み合わせてユーザーがネガティブな発言をしたら、応援してくれるチャットボットを作ってみます。 AIモデルを使って文章を判定し、判定結果をルールに基づいて応答するといった流れになります。 入力された文章から感情を予測することを”**センチメント分析**“と呼び、Pythonではtransformerライブラリで感情判定をすることが出来ます。 ```python !pip install transformers !pip install fugashi !pip install unidic_lite ``` 実際に作ったチャットボットはこちらになります。 ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, pipeline import random # 事前学習済みモデルの読み込み def load_sentiment_analysis_model(model_name): model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) sentiment_analysis_pipeline = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer) return sentiment_analysis_pipeline # 感情分析 def detect_negative_sentiment(text, sentiment_analysis_pipeline): result = sentiment_analysis_pipeline(text) sentiment = result[0]["label"] score = result[0]["score"] return sentiment , score # 応答ルール def comfort_bot(input_text, sent_analysis_model): sentiment, score = detect_negative_sentiment(input_text, sent_analysis_model) if sentiment == "negative": return random.choice(encouragement_messages) return "この調子で頑張りましょう！" sentiment_analysis_model_name = "jarvisx17/japanese-sentiment-analysis" sentiment_analysis_model = load_sentiment_analysis_model(sentiment_analysis_model_name) encouragement_messages = [ "よく頑張りました！", "辛い時期もありますが、きっと乗り越えられます！", "自分を信じてください！", "前向きな気持ちでいきましょう！" ] # チャットボットの利用 while True: user_input = input("ユーザー: ") if user_input.lower() == "終了": print("チャットを終了します。") break response = comfort_bot(user_input, sentiment_analysis_model) print(f"ボット: {response}") ``` transformerライブラリで用意されている事前学習済みのモデルを使って感情分析を行いました。 入力された文章がネガティブと判定されたら、励ます言葉が返ってくるという仕組みになってます。 ![](/wp-content/uploads/2024/01/chatbot2-min.jpg) ネガティブな発言に対して励ましの言葉が返ってきてますね！ :::talk{who="umatan"} AIとルールベースを組み合わせるとより高度なチャットボットが作れそう！ ::: 今回使った[Transformer](/transformer)については詳しく知りたい方は、以下の記事をチェックしてください。 ### AIベースモデルの雑談チャットボット 最後にユーザーの入力文に対してAIが自動で考えて回答してくれるチャットボットを作っていきましょう。 今回はOpenAIの”gpt-6-luna”を利用していきます。 ```python !pip install --upgrade openai ``` OpenAIのAPIは各自で取得します、APIを呼び出すたびに数円程度かかるので注意してください。 ```python from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key = "API Key", ) # ChatGPTからレスポンスを取得する def communicate(user_input): user_message = [{"role": "user", "content": user_input}] response = client.responses.create( input = user_message, model = "gpt-6-luna", # 推論（じっくり考える処理）をオフにすると「temperature」を設定できる reasoning = {"effort": "none"}, # 乱雑さ「temperature」を設定 temperature = 0.8 ) bot_response = response.output_text return bot_response #レスポンスの表示 # メインの対話ループ while True: user_input = input("ユーザー: ") if user_input.lower() == "終了": print("チャットを終了します。") break # ユーザーの入力をもとにチャットボットに質問 bot_response = communicate(user_input) print(f"ボット: {bot_response}") ``` 単純にGPTのモデルを呼び出して会話する仕組みになります。 ![chatbot](/wp-content/uploads/2024/02/chatbot3-min.jpg) ルールを設定しなくてもユーザーの入力に対して回答が返ってきました。 :::talk{who="umatan"} APIを活用することでPythonでも雑談が出来るチャットボットが作れるんだね！ ::: ## チャットボット Python まとめ ここまでご覧いただきありがとうございました！ 本記事ではPythonを使ったチャットボットの作り方を見ていきました。 チャットボットには大きく以下の2種類があります。 :::box **・ルールベースモデル**\ **・AIベースモデル** ::: 今回試したようにPythonでは自然言語処理やディープラーニングのライブラリが多く用意されています。 :::talk{who="umatan"} それぞれの特徴を理解して、自分が作りたいチャットボットを作っていこう！ ::: 今回お伝えした内容からもう少し踏み込んだ内容で、Pythonで色んなチャットボットを作る方法を知りたい方は以下のUdemyコースで僕が講師として教えていますので参考にしてみてください！ :::box **【初心者向け】Pythonで感情分析AIや大規模言語モデル（LLM）を使った様々な種類のチャットボットを作ろう！** [![Udemy_チャットボット](/wp-content/uploads/2024/09/c5f92e2fe6bed19825e480da025c3d9e.jpg)](https://www.udemy.com/course/python-chatbot/?referralCode=16AFD92422F1BC24FF0B)
【時間】 3時間
【レベル】 初級
Pythonで色々なチャットボットを作ってみたいならこれ！今なら購入時に「FLSHDGEJURXF」という講師クーポンコードを入れると90%オフ以上の割引価格になりますのでぜひご受講ください！ ::button[このコースを見てみる]{href="https://www.udemy.com/course/python-chatbot/?referralCode=16AFD92422F1BC24FF0B" note="＼30日以内なら返金無料／"} ::: また、LINEといったメッセージアプリとチャットボットの実装を組み合わせることでより便利なサービスを作ることも出来ます。 以下の記事でLINEを使ったアプリの開発を紹介しているのでぜほ参考にしてみて下さい。 さらに、本記事を通してLLMや自然言語処理をもっと勉強したいと思った方は、当メディアが運営する教育サービス[「スタアカ（スタビジアカデミー）」](https://toukei-lab.com/achademy/)の講座をチェックしてみてください。 :::box **[スタアカ「14.大規模言語モデル（LLM）・生成系AIコース」](https://toukei-lab.com/achademy/courses/llm/)**\ **[スタアカ「自然言語処理」](https://toukei-lab.com/achademy/courses/nlp/)** ::: :::box **AIデータサイエンス特化スクール「スタアカ」** ![スタアカ（スタビジアカデミー）のトップページ](/wp-content/uploads/2026/10/achademy-top.jpg) :::
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【オススメ度】
【サポート体制】
【受講形式】 オンライン形式
【学習範囲】 統計学・機械学習・ディープラーニングを網羅的に学ぶ
生成AI（LLM・RAG・プロンプトエンジニアリング）を学ぶ
SQLとPythonを組み合わせて実データを使った様々なワークを行う
実践的なビジネスフレームワークを学ぶ
マーケティングの実行プラン策定
データサイエンティストとしての自分の経験をふまえてエッセンスを詰め込んだのがこちらのスタビジアカデミー、略して「[スタアカ](https://toukei-lab.com/achademy/)」！！ 月額1,280円のライトプランで、統計学から機械学習・生成AIまで全コースが受講し放題です！ プレミアムプランでは、24時間以内の質問対応と現役データサイエンティストとの1on1（30分×4回）を実施します！ カリキュラム自体は、他のスクールと比較して圧倒的に良い自信があるのでぜひ受講してみてください！ 他のスクールのカリキュラムはPythonでの機械学習実装だけに焦点が当たっているものが多く、実務に即した内容になっていないものが多いです。 そんな課題感に対して、実務で使うことの多いSQLや機械学習のビジネス導入プロセスの理解なども合わせて学べるボリューム満点のコースになっています！ Pythonが初めての人でも学べるようなカリキュラムにしておりますので是非チェックしてみてください！ ウォルマートのデータを使って商品の予測分析をしたり、実務で使うことの多いGoogleプロダクトのBigQueryを使って投球分析をしたり、データサイエンティストに必要なビジネス・マーケティングの基礎を学んでマーケティングプランを作ってもらったりする盛りだくさんの内容になってます！ :::box **・BigQuery上でSQL、Google Colab上でPythonを使い野球の投球分析**\ **・世界最大手小売企業のウォルマートの実データを用いた需要予測**\ **・ビジネス・マーケティングの基礎を学んで実際の企業を題材にしたマーケティングプランの策定**\ **・生成AIのAPIを使ってチャットボットやAIエージェントを作る** ::: ::button[スタアカの受講はこちら]{href="https://toukei-lab.com/achademy/" note="＼今すぐ試す／"}