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ChatGPTを活用したチャットボットの作り方をわかりやすく解説!

この記事のポイント

  • この記事は、ChatGPTを用いたチャットボットの作成方法について解説しています。
  • ChatGPT APIを活用し、プログラミング初心者でも手軽にチャットボットを作成・公開できるようにわかりやすく説明しています。
  • ChatGPTを活用したチャットボットの応用例や、より高度な機能の実装方法についても触れ、読者のスキルアップを促します。
坂本 将磨

監修者プロフィール

坂本 将磨

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Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。

近年、ChatGPTの普及により、BtoB、BtoC問わずチャットボットの需要が高まっており、カスタマーサポートや社内ヘルプデスク、マーケティング支援など幅広い分野で導入されています。
実際にチャットボットを導入した企業では、問い合わせ対応の削減や社内システムの効率化など、様々な面でその成果が出ています。

そこでこの記事では、ChatGPTを使ってチャットボットを作成する手順とその実装方法、導入時の注意点などを説をわかりやすく解説していきます!

ChatGPTチャットボットを使えば、ウェブサイトやアプリの自動応答システムを容易に構築できます。特にマニュアル作業での対応コストも大幅に削減できるでしょう。

**2025年に登場したOpenAIの最新モデル「GPT-5」**は、史上最も賢く、最速で、最も役立つモデルとして、これまでのチャットボット開発に革命をもたらしています。統合されたシステムにより、質問の性質に応じて即時回答と専門的な深い回答を自動で切り替えることができます。

2025年12月12日に発表された最新モデル、「GPT-5.2(ChatGPT 5.2)」については、以下の記事で詳しく解説しています。
▶︎GPT-5.2(ChatGPT 5.2)とは?その性能や使い方、料金体系を徹底解説!

chatbot
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ChatGPTでチャットボットを作成する方法

ChatGPTを使ったチャットボット作成の前に、ChatGPT APIの基本的な使い方を覚える必要があります。
ここでは、ChatGPT APIのアカウント登録方法と、簡単な使い方を説明します。

事前準備:ChatGPT(APIアカウント)の作成

ChatGPT APIを使うには、まずOpenAIの開発者アカウントを登録する必要があります。

  1. OpenAIのサイトから開発者アカウントを登録します。

  2. アカウントが承認されると、APIキーが発行されます。このキーがChatGPT APIを呼び出すために必要になります。

  3. PlaygroundからChatGPTと対話を試すことができます。会話の例を見ながらAPIの使い方を学ぶことができます。

  4. ドキュメントを読んで、ChatGPT APIの仕様を確認しましょう。


【関連記事】
➡️ChatGPTの始め方・ログイン方法をわかりやすく解説!

APIキーの取得と設定

ChatGPT APIを使うには、APIキーが必要です。ここではキーの取得方法と、コード中での利用方法を解説します。

APIキー取得手順

APIキーは以下の手順で取得できます。

  1. OpenAIアカウントにログインし、API keys ページを開く

  2. "Create new secret key" をクリックして新しいキーを作成

  3. キーをコピーし、コード中で利用できるようにする


より詳しい手順や支払い方法、注意点については、こちらの記事で詳しく解説しています。
➡️ChatGPT(OpenAI)のAPIキー発行・取得手順を解説!支払い方法も紹介

APIキーの設定

アカウントの作成とAPIキーの取得が完了したら、いよいよChatGPT APIを使ってみましょう。APIへのリクエストは、プログラミング言語を使って行います。

Python、JavaScript、Rubyなど、多くのプログラミング言語でChatGPT APIを利用できます。

import openai 

# APIキーを設定
openai.api_key = "sk-..."



APIキーを設定することで、OpenAIのサーバーに安全にアクセスできるようになります。
今回の例ではapi key をそのままコードに貼り付けていますが、セキュリティの理由上、env ファイルは環境関数を使うのがおすすめです。

# APIキーを設定
OPENAI_API_KEY = "sk-..."
import openai 
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()

openai.api_key = os.environ.get(OPENAI_API_KEY)

チャットボットの作成

APIへのリクエストには、APIキーに加えて、「ChatGPTに入力するテキスト」や、「応答の設定」などを含めます。これらの情報をもとに、ChatGPTは入力に対する応答を生成し、APIを通じて返してくれます。

2025年登場のGPT-5を使用することで、より高精度で自然な会話が可能なチャットボットを作成できます。 GPT-5は統合されたシステムとして、質問の複雑さに応じて自動的に最適な応答モードを選択し、コーディング、文章作成、ヘルスケアなど、あらゆる分野で最先端の性能を発揮します。

例えば、Pythonを使ってChatGPT APIにリクエストを送信する場合、以下のようなコードを書くことができます。

import openai

# APIキーを設定
client = OpenAI(api_key="sk-...")

# GPT-5を使用してテキストを生成する
completion = client.chat.completions.create(
          model="gpt-5",  # 最新のGPT-5モデルを指定
          messages=[
              {"role": "user", "content": 'Hello!'}
          ]
      )

# 生成結果を取得
text = completion.choices[0].message.content
print(text)
Hello! How can I assist you today?


  • promptに対話のリクエストを指定します。ChatGPTはこれに自然な会話で応答してくれます。

  • max_tokensで生成するテキストの最大トークン数を制限できます。


この基本的な流れを理解しておくと、後ほどチャットボットを作成するときに役立ちます。

公開とデブロイ

作成したチャットボットを実際にWeb上で公開するには、「Heroku」や「Azure」などのクラウドサービスを利用するのが便利です。

特にHerokuは、GitHubリポジトリと連携して自動的にデプロイできる機能を提供しているため、非常に簡単にチャットボットを公開できます。Herokuの無料プランでも、小規模なチャットボットであれば十分に運用できるでしょう。

まずは無料プランで試してみることをおすすめします。チャットボットの動作を確認し、必要に応じて機能を追加・改善していくことで、徐々に本格的な運用に移行していくことができます。


ChatGPTでチャットボットを作成する際の応用設定

ChatGPT APIを使ったチャットボットには、さまざまなカスタマイズが可能です。ここでは、応用的な設定方法を紹介します。

オプトアウト設定

ChatGPTには、入力データをモデルの学習に使用させない「オプトアウト」機能があります。 APIリクエスト時に指定することで、特定の応答を防ぐことができます。

response = openai.Completion.create(
   prompt="...",
   max_tokens=100,
   opt_out=["harmful","unethical"] 
)

このようにopt_outパラメータを使うことで、有害や非倫理的な内容を生成しないようChatGPTに指示できます。

【関連記事】
➡️ChatGPTのオプトアウトとは?入力データを学習させない為の設定方法


ChatGPT(OpenAI) APIで利用可能なモデルと料金

ChatGPTには複数のAPIがあり、用途や予算に応じて使い分けることができます。ここでは、現在利用可能なバージョンと料金について紹介します。

GPT-5(最新モデル)

GPT-5は2025年にリリースされた史上最も賢く、最速で、最も役立つモデルです。統合されたシステムにより、質問の性質に応じて即時回答と専門的な深い回答を自動で切り替えます。チャットボット開発において、以下の優位性があります:

  • 高精度なコーディング能力: 複雑なフロントエンドの生成や大規模リポジトリのデバッグに優れている
  • 自然な文章作成: 文学的な深みとリズムを備えた魅力的な文章生成
  • ヘルスケア対応: 医療・健康分野で最先端の性能を発揮
  • ハルシネーション低減: 事実誤認を含む回答の確率が約45%低下

GPT-4

GPT-4は、幅広い一般知識と専門知識を持ち、自然言語による複雑な指示に従いながら、困難な問題を正確に解決することができます。

Model Input Output
gpt-4 $30.00 / 1M tokens $60.00 / 1M tokens
gpt-4-32k $60.00 / 1M tokens $120.00 / 1M tokens

最新のGPT価格表(2025年版)

以下は、2025年の最新価格となります:

GPT-5シリーズ(推奨)

チャットボット開発に最適化された最新モデル

Model Input Cached input Output 特徴
gpt-5 $1.25 $0.125 $10.00 統合システム、自動推論切替
gpt-5-mini $0.25 $0.025 $2.00 高速処理、コストパフォーマンス重視
gpt-5-nano $0.05 $0.005 $0.40 軽量版、大量処理向け

GPT-4シリーズ

Model Input Cached input Output
gpt-4.1 $2.00 $0.50 $8.00
gpt-4.1-mini $0.40 $0.10 $1.60
gpt-4.1-nano $0.10 $0.025 $0.40
gpt-4o $2.50 $1.25 $10.00
gpt-4o-mini $0.15 $0.075 $0.60

高度推論モデル

Model Input Cached input Output
o3-pro $20.00 - $80.00
o3 $2.00 $0.50 $8.00
o3-mini $1.10 $0.55 $4.40
o1 $15.00 $7.50 $60.00
o1-pro $150.00 - $600.00
o1-mini $1.10 $0.55 $4.40

Legacy models (GPT-3.5系)

Model Input Output
gpt-3.5-turbo $0.50 $1.50
gpt-3.5-turbo-0125 $0.50 $1.50
gpt-3.5-turbo-1106 $1.00 $2.00
gpt-3.5-turbo-0613 $1.50 $2.00
gpt-3.5-turbo-instruct $1.50 $2.00

DALL・E

DALL·Eは画像を生成するのに長けています。高品質で低コストの画像を生成したい場合はこちらのAPIがおすすめです。

Model Quality Resolution Price
DALL·E 3 Standard 1024×1024 $0.040 / image
Standard 1024×1792, 1792×1024 $0.080 / image
DALL·E 3 HD 1024×1024 $0.080 / image
HD 1024×1792, 1792×1024 $0.120 / image
DALL·E 2 1024×1024 $0.020 / image
512×512 $0.018 / image
256×256 $0.016 / image

どのAPIを使うかで大きく料金が変わるため、用途に応じて使い分けることをおすすめします。

以下の記事では、モデルごとの性能比較や、最もコストパフォーマンスの良いモデルを解説しています。ぜひ合わせてお読みください。

【関連記事】
➡️ChatGPT APIの料金は?モデル別の比較や費用を抑えるコツを解説

AI駆動開発


まとめ

この記事では、ChatGPTを活用したチャットボット開発の基礎から応用までを解説しました。

2025年に登場したGPT-5は、チャットボット開発において革命的な進歩をもたらしています。

統合されたシステムにより、質問の複雑さに応じて自動的に最適な応答モードを選択し、従来モデルと比較してハルシネーション(誤情報生成)を45%低減し、より自然で人間らしい会話を実現します。

特に以下の分野で顕著な改善が見られます:

  • コーディング支援: 複雑なフロントエンド生成や大規模リポジトリのデバッグ
  • 文章作成: 文学的な深みとリズムを備えた魅力的な応答
  • ヘルスケア: 医療・健康分野での安全で有用な情報提供

この記事を参考に、自分だけのチャットボットを作成してみてください。特にGPT-5を活用することで、これまで以上に高品質で実用的なチャットボットを開発できるでしょう。ChatGPTを使ったチャットボット開発は、プログラミングスキルだけでなく、ビジネスの効率化や顧客満足度の向上にも貢献できる実用的なスキルを身につける機会となります。

AI総合研究所では、企業向けにAI導入支援やDX推進サービスを提供しています。チャットボットの導入を検討している方は、ぜひ一度ご相談ください。

監修者
坂本 将磨

坂本 将磨

Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。

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