【GAS】スプレッドシート上でChatGPTを再現する（OpenAIのAPI使用）

こんにちは、もり(moripro3)です。

この記事では、GoogleスプレッドシートでChatGPT風のやりとりができるツールの作り方を紹介します。
ツールのポイントは、一問一答ではなく「会話履歴を保持したチャットができる」ことです。また、ChatGPTと同じ言語モデルである「GPT3.5」を使用するので、応答の内容もChatGPTと同様です。

ツールのイメージは以下の画像のとおりです。

①GPTに与える役割を入力
②A列に質問を入力してGAS実行
③B列に応答が返ってくる
→②③の繰り返しで、スプレッドシート上で会話が続けられます。

それでは、ツールの作り方を紹介していきます。

Contents

【事前準備】OpenAIのAPIキーの取得
会話履歴を保持できる「Chat」モデルを使う
- Chatモデルの会話の流れ
スプレッドシート上でChatGPTライクな会話を実現する

【事前準備】OpenAIのAPIキーの取得

事前準備として、ChatGPTの開発元であるOpenAIのAPIキーを取得する必要があります。まだ取得していない場合は、手順がわかりやすく記載されている以下のサイトを参照してAPIキーを取得してください。

【2023年版】OpenAIのAPIキー発行手順！ChatGPTや文章生成AI、画像生成AIを利用可能

会話履歴を保持できる「Chat」モデルを使う

スプレッドシート上でChatGPTライクな会話をするためには、OpenAIのAPIの「Chat」モデルを使用します。

Chatモデルは、会話形式のメッセージに基づいて新たな応答を返します。一問一答形式ではなく、会話履歴を保持しながら応答してくれる、まさにChatGPT風なやりとりが可能なモデルです。

公式ドキュメント：
https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat
https://platform.openai.com/docs/guides/chat

Chatモデルの会話の流れ

Chatモデルで会話をするためには、APIリクエストのプログラムの書き方に工夫が必要です。Chatモデルが自動的に会話履歴を保持してくれるわけではなく、ユーザー自身が「これまでの会話履歴を付けたうえで、新しい質問を送る」という仕組みです。

具体的には、以下のようなリクエスト＆レスポンスの流れを実装します。

【1往復目】
「役割」+「質問1」を送信する
→「応答1」が返ってくる

【2往復目】
「役割」+「質問1」+「応答1」に加えて「質問2」を送信する
→送信された会話履歴をもとに「応答2」が返ってくる

【3往復目】
「役割」+「質問1」+「応答1」+「質問2」+「応答2」に加えて「質問3」を送信する
→送信された会話履歴をもとに「応答3」が返ってくる

Chatモデルは、メッセージにroleプロパティがあります。roleには以下の3つの値があります。

system：GPTの役割を指定（例：あなたは一流のシェフです）
user：ユーザーの質問
assistant：GPTの応答

APIリクエスト時のデータのメッセージの作り方の説明です。まず1回目のリクエストでは、オブジェクトの中身に「役割」と「1回目の質問」を設定します。

[ 
  { role: 'system', content: 'あなたは一流のシェフです。' }, //役割（固定）
  { role: 'user', content: '30分以内で作れる夕食のメニューを考えて。' } //1回目の質問
]

[

{ role: 'system', content: 'あなたは一流のシェフです。' }, //役割（固定）

{ role: 'user', content: '30分以内で作れる夕食のメニューを考えて。' } //1回目の質問

]

2回目以降のリクエストでは、「役割」は固定で、これまでの会話履歴をオブジェクトに追加していきます。
具体的には、「1回目の質問」で返ってきた応答文をオブジェクトに追加したうえで「2回目の質問」をmessagesの末尾に加えます。

[ 
  { role: 'system', content: 'あなたは一流のシェフです。' }, //役割（固定）
  { role: 'user', content: '30分以内で作れる夕食のメニューを考えて。' }, //1回目の質問
  { role: 'assistant',
    content: 'はい、30分以内で作れる夕食のメニューを以下に提案します。（省略）' }, //1回目の質問の応答
  { role: 'user',
    content: '提案メニューの中の「鮭の白ワイン蒸し」の作り方を詳しく教えて。' } //2回目の質問
]

[

{ role: 'system', content: 'あなたは一流のシェフです。' }, //役割（固定）

{ role: 'user', content: '30分以内で作れる夕食のメニューを考えて。' }, //1回目の質問

{ role: 'assistant',

content: 'はい、30分以内で作れる夕食のメニューを以下に提案します。（省略）' }, //1回目の質問の応答

{ role: 'user',

content: '提案メニューの中の「鮭の白ワイン蒸し」の作り方を詳しく教えて。' } //2回目の質問

]

前述のとおり、自動で会話履歴を保持してくれるわけではないので、ユーザー自身でオブジェクト形式の会話履歴を作る必要があります。

それでは、実際にスプレッドシート上でツール化していきましょう。

スプレッドシート上でChatGPTライクな会話を実現する

スプレッドシートを用意します。新規作成のスプレッドシートでも、すでに業務等で使っている既存のスプレッドシートでも構いません。

スプレッドシートに入力欄を用意する

スプレッドシートに以下の3種類の入力欄を用意します。

B1セル：この会話でのGPTの役割を設定する（任意）
A列（A4セル以降）：質問を入力する欄
B列（B4セル以降）：応答を出力する欄

GASでChatモデルAPIにリクエストする

OpenAIのChatモデルのAPIにリクエストを送るコードです。変数API_KEYは各自のAPIキーを設定してください。

function chat() {

  const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName("チャット");

  if (sheet.getRange("A4").getValue() == "") {
    Browser.msgBox("質問が入力されていません。A4セルに最初の質問を入力してください。");
    return;
  }

  const headerRow = 3, answerCol = 2;
  //会話履歴の取得
  const lastRow = sheet.getRange(headerRow, 1).getNextDataCell(SpreadsheetApp.Direction.DOWN).getRow();
  const values = sheet.getRange(headerRow + 1, 1, lastRow - headerRow, answerCol).getValues();

  //GPTに与える役割と送信用オブジェクトの作成
  const system = sheet.getRange("B1").getValue(); //役割
  const messages = []; //API送信用
  if (system !== "") {
    messages.push({ role: "system", content: system });
  }

  for (const value of values) {
    messages.push({ role: "user", content: value[0] });
    if (value[1] !== "") {
      messages.push({ role: "assistant", content: value[1] });
    }
  }

  const answer = requestToGPT_(messages);
  sheet.getRange(headerRow + values.length, answerCol).setValue(answer);

}

function requestToGPT_(messages) {

  //Chatモデルのエンドポイント
  const url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";

  const payload = {
    model: "gpt-3.5-turbo",
    messages: messages
  };

  const options = {
    contentType: "application/json",
    headers: { Authorization: "Bearer " + API_KEY },
    payload: JSON.stringify(payload),
    muteHttpExceptions: true
  };

  const response = JSON.parse(UrlFetchApp.fetch(url, options).getContentText());
  const content = response.choices[0].message.content;

  return content;

}

function chat() {

const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getSheetByName("チャット");

if (sheet.getRange("A4").getValue() == "") {

Browser.msgBox("質問が入力されていません。A4セルに最初の質問を入力してください。");

return;

}

const headerRow = 3, answerCol = 2;

//会話履歴の取得

const lastRow = sheet.getRange(headerRow, 1).getNextDataCell(SpreadsheetApp.Direction.DOWN).getRow();

const values = sheet.getRange(headerRow + 1, 1, lastRow - headerRow, answerCol).getValues();

//GPTに与える役割と送信用オブジェクトの作成

const system = sheet.getRange("B1").getValue(); //役割

const messages = []; //API送信用

if (system !== "") {

messages.push({ role: "system", content: system });

}

for (const value of values) {

messages.push({ role: "user", content: value[0] });

if (value[1] !== "") {

messages.push({ role: "assistant", content: value[1] });

}

const answer = requestToGPT_(messages);

sheet.getRange(headerRow + values.length, answerCol).setValue(answer);

}

function requestToGPT_(messages) {

//Chatモデルのエンドポイント

const url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";

const payload = {

model: "gpt-3.5-turbo",

messages: messages

};

const options = {

contentType: "application/json",

headers: { Authorization: "Bearer " + API_KEY },

payload: JSON.stringify(payload),

muteHttpExceptions: true

};

const response = JSON.parse(UrlFetchApp.fetch(url, options).getContentText());

const content = response.choices[0].message.content;

return content;

}

スクリプト使用時の注意点

上記のスクリプトを使用する際は、以下の注意事項をご確認ください。

①エラー処理

この記事で紹介するスクリプトは簡易的なため、エラー処理は最低限しか含めていません。例えば、途中に空行がある（例：A4セルの次にA7セルに質問が入力されている）ような場合は想定していません。必要に応じてコードを書き換えて使用してください。

②会話の文字数制限

使用モデル「gpt-3.5-turbo」のMAX TOKENSは4,096トークンです。日本語はざっくり1文字1トークンなので、ひとつのChatでやりとり可能な文字数は約4,000文字です。

「ひとつのChat」というのは、1往復のやりとりではなく、すべての会話履歴の合計です。例えば、1回の質問が50文字+応答が350文字=計400文字とすると、約10往復のやりとりができる計算になります。
（GPTの応答文字数はランダムなので、あくまで目安にお考えください）

スプレッドシート上で質問を入力してGASを実行する

スプレッドシートのA列に質問を入力し、関数chatを実行すると、B列に応答が返ってきます。スプレッドシート上からスクリプトを実行しやすいよう「カスタムメニュー」を作ったり、図形描画でボタンを作って「スクリプトを割り当て」したりするとよいでしょう。

function onOpen() {

  const myMenu = [
    { name: "実行", functionName: "chat" }
  ];

  SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().addMenu("ChatGPT", myMenu); //メニューを追加

}