こみつクリエイティブ　おらが町ブログ

コンテンツ制作支援プログラム

AIとPythonを利用してスプレッドシートなどのコンテンツのトレンド分析、ネタのランキング、そして脚本をスプレッドシートやドキュメントに出力するコードですね。以下に、その実現方法と具体的なコード例を示します。

1. 全体的な構成

このシステムは、大きく以下の3つの部分から構成されます。

  • トレンド分析 & ネタランキング (Python)
    • Google Trends API, Twitter API, YouTube Data API などを使って、キーワードの検索ボリュームや関連トピック、急上昇ワードなどを取得します。
    • 取得したデータを分析し、トレンドのキーワードやトピックを抽出します。
    • ネタのランキングをスコアリングし、上位のネタを選定します。
  • 脚本生成 (Python / AI)
    • OpenAIのGPT-3やGPT-4などの大規模言語モデル (LLM) を利用し、ランキング上位のネタを基に脚本を生成します。
    • プロンプトエンジニアリングにより、脚本のスタイル（コメディ、ドラマ、ホラーなど）、登場人物、大まかなプロットなどを指定します。
    • 生成された脚本を整形します。
  • 出力 (Python)
    • 生成された脚本を、Google スプレッドシートや Google ドキュメントに出力します。
    • トレンド分析の結果やネタランキングも、必要に応じてスプレッドシートに出力します。

2. 必要なライブラリ/API

  • トレンド分析 & ネタランキング
    • pytrends (Google Trends API)
    • tweepy (Twitter API)
    • google-api-python-client (YouTube Data API, Google Sheets API, Google Docs API)
    • requests (汎用的なHTTPリクエスト)
    • beautifulsoup4 (HTML解析)
    • pandas (データ分析)
    • numpy (数値計算)
  • 脚本生成
    • openai (OpenAI API)
  • 出力
    • gspread (Google Sheets API のラッパー)
    • google-auth (Google API 認証)

3. コード例 (簡略版)

以下は、各部分のコード例を簡略化したものです。実際には、APIキーの取得、エラーハンドリング、詳細なデータ処理などが必要になります。

Python

import pytrends
from pytrends.request import TrendReq
import tweepy
import openai
import gspread
from google.oauth2.service_account import Credentials
import pandas as pd
import datetime
from datetime import date, timedelta

# --- (1) トレンド分析 & ネタランキング ---

# Google Trends
def get_google_trends(keywords, timeframe='today 3-m'):
    pytrends = TrendReq(hl='ja-JP', tz=360)  # 日本語、タイムゾーン設定
    pytrends.build_payload(keywords, cat=0, timeframe=timeframe, geo='JP', gprop='')
    return pytrends.interest_over_time()

# Twitter (要APIキー設定)
def get_twitter_trends(consumer_key, consumer_secret, access_token, access_token_secret):
     # Tweepy OAuth handler object
    auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
    auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
    api = tweepy.API(auth)
    # WOEID of Japan
    trends = api.get_place_trends(id=23424856)
    return [trend['name'] for trend in trends[0]['trends']]


# 例: Google Trends と Twitter Trends を組み合わせてキーワードをスコアリング
def rank_keywords(google_keywords, twitter_keywords):
    google_trends_df = get_google_trends(google_keywords)

    # スコア計算 (例: Google Trends の検索ボリュームと、Twitterでの言及数を組み合わせる)
    keyword_scores = {}
    for keyword in google_keywords:
        # 過去3ヶ月での最大検索ボリュームを合計
        try:
            keyword_scores[keyword] = google_trends_df[keyword].max()
        except KeyError:  # キーワードが存在しない場合
            keyword_scores[keyword] = 0

    #twitterでトレンド入りしているワードはスコアを加算する
    for tw_keyword in twitter_keywords:
        for g_keyword in google_keywords:
            if tw_keyword in g_keyword:
                keyword_scores[g_keyword] += 10 #Twitterトレンドの重みづけは要調整


    # スコアで降順ソート
    ranked_keywords = sorted(keyword_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return ranked_keywords

# --- (2) 脚本生成 (OpenAI API) ---
def generate_script(prompt, openai_api_key):
    openai.api_key = openai_api_key

    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",  # または、より高性能なモデル (例: gpt-4)
        prompt=prompt,
        max_tokens=1500,  # 生成するトークン数の上限
        n=1,  # 生成する脚本の数
        stop=None,  # 停止トークン (例: "\n\n")
        temperature=0.7,  # 生成の多様性 (0.0 ~ 1.0)
    )
    return response.choices[0].text.strip()


# --- (3) 出力 (Google スプレッドシート) ---

def output_to_spreadsheet(data, spreadsheet_id, credentials_path, sheet_name="Sheet1"):
    # 認証情報
    scopes = [
        'https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets',
        'https://www.googleapis.com/auth/drive'
    ]
    credentials = Credentials.from_service_account_file(credentials_path, scopes=scopes)
    gc = gspread.service_account(filename=credentials_path)

    # スプレッドシートを開く
    sh = gc.open_by_key(spreadsheet_id)
    worksheet = sh.worksheet(sheet_name)

     #既存のシートのデータ数を取得
    existing_data = worksheet.get_all_values()
    start_row = len(existing_data) + 1

    # データを出力 (例: リストをそのまま出力)
    if isinstance(data, list):
        if isinstance(data[0], tuple):  # (キーワード, スコア) のタプルのリスト
           # 日付をヘッダーに追加
            today = date.today()
            formatted_date = today.strftime('%Y-%m-%d')
            worksheet.update_cell(start_row, 1, formatted_date)
            start_row += 1
            worksheet.append_row(["Rank", "Keyword", "Score"])  # ヘッダー行
            for i, (keyword, score) in enumerate(data):
                worksheet.append_row([i+1, keyword, score])

        elif isinstance(data[0], list):#二次元配列
             worksheet.update('A' + str(start_row) ,data)
        else: #一次元配列
             worksheet.update('A'+ str(start_row), [[item] for item in data])

    elif isinstance(data, str):#文字列
         # 既存のコンテンツを取得
        existing_content = worksheet.get('A1')
        if existing_content:
            updated_content = existing_content[0][0] + "\n\n" + data if existing_content[0][0] else data
        else:
            updated_content = data

        # セルA1に追記
        worksheet.update_cell(1, 1, updated_content)

    else:
        print("Error: Unsupported data type for spreadsheet output.")

# --- メイン処理 (例) ---

if __name__ == "__main__":
    # --- 1. トレンド分析 ---
    # Google Trends 用のキーワードリスト
    google_keywords = ["AI", "メタバース", "ブロックチェーン", "SDGs","ChatGPT"]

    # Twitter API のキー (各自で取得・設定)
    consumer_key = "YOUR_CONSUMER_KEY"
    consumer_secret = "YOUR_CONSUMER_SECRET"
    access_token = "YOUR_ACCESS_TOKEN"
    access_token_secret = "YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET"

    twitter_trends = get_twitter_trends(consumer_key, consumer_secret, access_token, access_token_secret)
    # キーワードランキング
    ranked_keywords = rank_keywords(google_keywords, twitter_trends)
    print("Ranked Keywords:", ranked_keywords)

    # --- ２.脚本生成 ---
    # OpenAI APIキー (各自で取得・設定)
    openai_api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

    # 脚本生成のプロンプト (ランキング上位のキーワードを使用)
    top_keyword = ranked_keywords[0][0]  # 最もランキングの高いキーワード
    prompt = f"""
    以下の情報を元に、日本語でコントの脚本を作成してください。

    *   テーマ: {top_keyword}
    *   登場人物: 2人 (AとB)
    *   設定: 未来のカフェ
    *   スタイル: 面白おかしく、{top_keyword}の現状と課題を風刺する

    脚本:
    """
    script = generate_script(prompt, openai_api_key)
    print("Generated Script:\n", script)

    # --- 3. スプレッドシート出力 ---
    spreadsheet_id = "YOUR_SPREADSHEET_ID"  # スプレッドシートID
    credentials_path = "path/to/your/credentials.json"  # 認証情報JSONファイルへのパス

    # ランキング結果をスプレッドシートに出力 (シート名: Trend Ranking)
    output_to_spreadsheet(ranked_keywords, spreadsheet_id, credentials_path, sheet_name="Trend_Ranking")

    # 生成された脚本をスプレッドシートに出力 (シート名: Scripts, 既存の内容に追記)
    output_to_spreadsheet(script, spreadsheet_id, credentials_path, sheet_name="Scripts")

    #twitterトレンドをスプレッドシートに出力（シート名: Twitter Trends, 既存の内容に追記）
    output_to_spreadsheet(twitter_trends, spreadsheet_id, credentials_path, sheet_name="Twitter_Trends")

4. 重要なポイントと改善案

  • APIキーの管理: APIキーは、コード内に直接書き込まず、環境変数や設定ファイルから読み込むようにしましょう。
  • エラーハンドリング: APIリクエストの失敗、データの欠損、予期せぬ形式のデータなど、さまざまなエラーに対処するコードが必要です。
  • データ処理の効率化: 大量のデータを扱う場合は、pandasやnumpyの機能を活用して処理を効率化しましょう。
  • プロンプトエンジニアリング: LLMから高品質な脚本を生成するためには、プロンプトの設計が非常に重要です。様々なプロンプトを試して、最適なものを見つけましょう。
  • モデルの選択: OpenAI APIのモデルは、text-davinci-003以外にも、gpt-3.5-turbo (チャット形式に最適化) や gpt-4 (より高性能) などがあります。目的に応じて使い分けましょう。
  • Google ドキュメントへの出力: Google Docs API を使えば、スプレッドシートだけでなく、ドキュメントにも直接出力できます。書式設定なども可能です。
  • 定期実行: このシステムを定期的に実行 (例: 毎日、毎週) することで、常に最新のトレンドに基づいたコンテンツ生成が可能になります。cron (Linux) や タスクスケジューラ (Windows) を利用しましょう。
  • 著作権、利用規約の遵守: 各種APIの利用規約、生成されたコンテンツの著作権に十分注意してください。特に商用利用の場合は注意が必要です。

このコードと解説が、あなたのコンテンツ制作の自動化に役立つことを願っています。

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komitsu690327@gmail.com

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