ChatGPTで彼氏GPTを作った

2023年12月09日 07時00分更新

文● 高桑蘭佳（らんらん）　編集● ASCII

　メンヘラテクノロジーの高桑蘭佳です。2023年11月6日にOpenAI社の「OpenAI Dev Day 2023」が開催され、たくさんの発表がありました。その中でも特に話題になっているGPTsですが、こんなの出されたら私は彼氏GPTを作らざるをえないでないか……。

　GPT-2やGPT-3は話題でしたが、まだChatGPTが世に出されていなかった頃、彼氏とのLINEのトーク履歴をもとにしりとりbotを作ったりしていました。

▼LINEのトーク履歴から24時間付き合ってくれる彼氏BOTを作ってみた

▼24時間付き合ってくれる彼氏Botが完成！満足できる仕上がりに

　OpenAI Dev Day 2023発表内容のわかりやすいまとめ記事はたくさんあると思いますが、簡単な紹介のために、GPTsについてのOpenAI社の公式ブログの内容を抜粋してGoogle翻訳しました。

●GPTsは日常生活、特定のタスク、職場、家庭でより役立つようにカスタマイズされたバージョンの ChatGPT を誰でも作成し、その作成物を他の人と共有できる新しい方法
●コーディングは必要なく、誰でも簡単に独自の GPT を構築できる
●作成は、会話を開始し、指示や追加の知識を与え、Web 検索、画像の作成、データ分析などの機能を選択するのと同じくらい簡単である

　というわけで、実際に彼氏GPTを作っていきます。

GPT Builderで、会話形式で彼氏GPTをつくっていく

　GPTsの編集画面にアクセスすると、GPT Builderが何を作りたいか聞いてきます。「Create」では会話形式で、「Configure」では自分で前提条件やプロンプトを追加して、どのようにカスタマイズするかを設定していきます。右側の「Preview」でカスタマイズの状況を確認することができます。

「作成（Create）」画面

「設定（Configure）」画面

　GPT Builderと会話形式でカスタマイズを進めていきます。記事化している段階では、GPT Builderは英語でしか話してくれなくて、うまく指示すれば日本語でも話してくれるらしいですが、今回は私の雑翻訳と共にお届けできればと思います。ちなみに、ユーザーからの入力は日本語でも問題ないらしく、ちょっと不思議な感じですが、英語対日本語で会話を進めていきます。

　GPT Builderから何を作りたいのかを聞かれたので、「私の彼氏を再現したチャットボット」と答えると、「彼氏の性格とコミュニケーションスタイル真似したチャットボット作ってみるね〜、名前は”Virtual Boyfriend”とかどう？」的なリアクションが返ってきます。GPT Builderの提案を却下し「私の彼氏と同じ名前の"冬威"にします」と指示すると、「great choice」だと褒めてくれます。GPT Builderやさしい！

　次のステップはプロフィール画像だそうですが……ちょっと謎画像を生成してくれたので、彼氏の写真を送信して使ってもらいます。

　「Preview」にも彼氏の写真が反映されていきます。

　続いて、「冬威のどんな性格や行動を真似して欲しい？」と聞かれます。

　今回つくる彼氏GPTの目標は普段のLINEでの会話の再現なので、ここで一旦LINEのトーク履歴データの分析作業を挟みます。

LINEのトーク履歴データの分析して、会話の雰囲気を設定

　彼氏GPTに性格や行動を真似してもらうために、LINEのトーク履歴データから以下の情報の分析を試みました。

-使用頻度の高い語尾（上位20件）
-使用頻度の高い絵文字（上位20件）
-メッセージ1件あたりの平均文字数
-メッセージ1件あたりの最大文字数

　以下のようにPythonで実装して分析しました。



import re
import spacy
from collections import Counter
import emoji

# ストップワードを読み込む関数
def load_stopwords(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        return set([line.strip() for line in file if line.strip()])

# GiNZAをロード
nlp = spacy.load('ja_ginza')

# ストップワードファイルのパス
stopwords_file_path = 'stopword.txt'
stopwords = load_stopwords(stopwords_file_path)

# 語尾、絵文字を抽出する関数
def analyze_text(text):
    endings = []
    emojis_list = []

    doc = nlp(text)
    for sent in doc.sents:
        for i, token in enumerate(sent):
            if i >= len(sent) - 2 and (token.pos_ == 'AUX' or token.pos_ == 'PART'):
                endings.append(token.text)
    emojis_list.extend([e['emoji'] for e in emoji.emoji_list(text)])

    return endings, emojis_list

# 前処理：特定の文字列とストップワードを削除
def preprocess_text(text):
    text = re.sub(r'\[写真\]|☎|http[s]?://\S+', '', text)
    text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stopwords])
    return text

# メッセージの長さを計算
def calculate_message_lengths(messages):
    lengths = [len(preprocess_text(message)) for message in messages]
    return max(lengths), sum(lengths) / len(lengths)

# ファイルからtouiのメッセージを抽出して分析する
def analyze_messages_from_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        file_content = file.read()

    toui_messages = [re.sub(r'^\d{2}:\d{2}\ttoui\t', '', line)
                      for line in file_content.split('\n') if '\ttoui\t' in line]

    processed_content = '\n'.join([preprocess_text(message) for message in toui_messages])
    endings, emojis = analyze_text(processed_content)

    # 各品詞の頻度を計算
    endings_count = Counter(endings).most_common(20)
    emojis_count = Counter(emojis).most_common(20)

    # 文字数の統計を計算
    max_length, avg_length = calculate_message_lengths(toui_messages)

    return endings_count, emojis_count, max_length, avg_length

# ファイルパス
file_path = 'linetalk_data.txt'

# 結果を取得して表示
print("使用頻度の高い語尾：", ', '.join([ending for ending, _ in endings_count[:20]]))
print("使用頻度の高い絵文字：", ', '.join([emoji for emoji, _ in emojis_count[:20]]))
print("メッセージ1件あたりの最大文字数:", max_length)
print("メッセージ1件あたりの平均文字数:", avg_length)

分析の結果は以下となりました。

-使用頻度の高い語尾：ね, た, の, よ, ない, ん, や, か, なさい, とる, な, する, いい, たい, てる, なあ, もん, そう, っけ, なぁ
-使用頻度の高い絵文字： 😢, 🤔, 😠, 🚃, 🐬, 🐟, 😡, 🐕‍🦺, 🐓, 😀, 🐭, 🐁, 🐀, 🦔, 🐹, 🦮, 🐩, 🐈, 🐕, 🍣
-メッセージ1件あたりの最大文字数: 98
-メッセージ1件あたりの平均文字数: 7.986086650228954

　分析の結果をGPT Builderに入力します。