pip install openai

export OPENAI_API_KEY="sk-あなたのAPIキー"

set OPENAI_API_KEY=sk-あなたのAPIキー

from openai import OpenAI

# クライアントを初期化（APIキーは環境変数から自動読み込み）
client = OpenAI()

# ChatGPTにメッセージを送る
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",  # 低コストなモデルを使用
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "こんにちは！AIについて一言で説明してください。"
        }
    ]
)

# 返答を表示する
print(response.choices[0].message.content)

python hello_gpt.py

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

def chat_with_gpt(conversation_history, user_message):
    """会話履歴を維持しながらChatGPTと対話する関数"""

    # ユーザーのメッセージを履歴に追加
    conversation_history.append({
        "role": "user",
        "content": user_message
    })

    # APIリクエスト
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=conversation_history
    )

    # AIの返答を取得して履歴に追加
    assistant_message = response.choices[0].message.content
    conversation_history.append({
        "role": "assistant",
        "content": assistant_message
    })

    return assistant_message

# 会話を開始
history = [
    {"role": "system", "content": "あなたは親切なアシスタントです。日本語で答えてください。"}
]

print("ChatGPTと話してみましょう（終了するには 'exit' と入力）")

while True:
    user_input = input("\nあなた: ")
    if user_input.lower() == "exit":
        break

    reply = chat_with_gpt(history, user_input)
    print(f"\nChatGPT: {reply}")

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

def summarize_file(file_path, max_length=300):
    """テキストファイルを読み込んで要約する関数"""

    # ファイルを読み込む
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()

    print(f"元のテキスト: {len(content)}文字")

    # ChatGPTに要約を依頼
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": f"以下のテキストを{max_length}字以内で要約してください。重要なポイントを3つ箇条書きで示した後、全体の要約を記載してください。"
            },
            {
                "role": "user",
                "content": content
            }
        ]
    )

    return response.choices[0].message.content

# 使用例
result = summarize_file("sample.txt")
print(result)

import csv
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

def analyze_sales_data(csv_file_path):
    """売上CSVデータをAIで分析してコメントを生成する関数"""

    # CSVを読み込んでテキスト形式に変換
    rows = []
    with open(csv_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        reader = csv.reader(f)
        for row in reader:
            rows.append(', '.join(row))

    csv_text = '\n'.join(rows)

    # AIに分析を依頼
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",  # 分析タスクにはより高性能なモデルを使用
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": "あなたはデータアナリストです。売上データを見て、重要な傾向・問題点・改善提案を日本語で報告書形式でまとめてください。"
            },
            {
                "role": "user",
                "content": f"以下の売上データを分析してください:\n\n{csv_text}"
            }
        ]
    )

    return response.choices[0].message.content

# 使用例
analysis = analyze_sales_data("sales_data.csv")
print(analysis)