## TypeScriptのフレームワーク選びに悩む人は多い

**TypeScriptは、JavaScriptなどフロントエンドやシステム開発に使用されるプログラミング言語ですが、より開発を効率的にしてくれるフレームワークも多く提供されています。**

しかし、たくさんあるフレームワークの中でどれを選べば良いか迷ってしまう方も多いでしょう。そこで今回は、フレームワークの種類とそれぞれの特徴などを紹介します。

TypeScript入門編として利用する際に覚えておくポイント

## TypeScriptの特徴を知った上でフレームワークを選ぼう

TypeScriptのフレームワークの特徴はそれぞれ異なるため、どのような機能の開発をするのかによって使うべきフレームワークも変わります。

**また初心者向きのものと、ReactをはじめとしたTypeScript以外の知識が必要なフレームワークがありますので、スキルによっても選ぶべきフレームワークが変わります。**

後述では、各フレームワークの特徴などを解説していますので、そちらも参考にしつつ自分に合ったフレームワークを探しましょう。

フレームワークとは？プログラミング言語ごとに代表的なものを解説

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TypeScriptをこれから勉強し、今後エンジニアへの転職を検討している方もいると思います。エンジニアの中でも、特にTypeScriptなどのプログラミング言語の知識が必要となる職種は、システムエンジニアが挙げられます。

**そこでここからは、TypeScriptの基礎知識や、システムエンジニアについて紹介します。**これからTypeScriptを学習して転職したいと考えている方は、ぜひ参考にしてください。

そもそもTypeScriptとは一体何かを説明します。*TypeScriptは、簡単に説明するとJavaScriptの機能を拡張したプログラミング言語です。*

TypeScriptはエラーを防ぐための設計がなされており、JavaScriptよりも安全に開発ができる点がメリットと言えます。

また、TypeScriptはJavaScript同様にシステム開発やWebサービスの開発の場面で頻繁に使用されています。

【参考】：[TypeScript公式](https://www.typescriptlang.org/)

TypeScriptとは？JavaScriptとの違いも解説！

*システムエンジニアは、システムやアプリケーションの設計や開発を行う職種です。*クライアントの希望を理解した上で、要望に沿った機能を設計し、開発メンバーと一緒にアプリケーションなどを作ります。

システムエンジニアの仕事内容とは何か？わかりやすく解説！

ではここからは、システムエンジニアの年収を紹介します。これからプログラミングを習得し、システムエンジニアとして活躍したい方はぜひ参考にしてください。

システムエンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は431万円（※2023年7月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のエンジニアを参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、システムエンジニアは一般平均年収と比較すると、年収に幅があることが分かります。

この理由としては、システムエンジニアとしての経験やスキルが高い方は、年収も高くなる傾向にあるからです。*未経験から転職をされる場合は、就職後に継続してスキルを磨き続けることで年収が上がる可能性があります。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## TypeScriptのフレームワークの種類6選

ここからは、TypeScriptのフレームワークについて6つ解説します。**それぞれのフレームワークに特徴がありますので、自分の好みに合ったフレームワークを選びましょう。**

*Next.jsはReactの機能を拡張したフレームワークで、Reactのサーバーコンポーネントやクライアントコンポーネントを利用することができます。*

Next.jsを利用する際は、Reactの基本的な考え方を理解しておく必要があります。そのため、すでにReactを使ったことがある方には、非常におすすめのフレームワークです。

【参考】：[Next.js公式](https://nextjs.org/)

Reactの将来性はVue超え？できることやメリット・デメリットも解説

NestJSはNode.jsを利用したフレームワークです。*NestJSでは、ExpressやFastifyと呼ばれるHTTPのサーバーフレームワークを利用することができます。*

NestJSでは、アプリケーションのアーキテクチャが充実しているため、アプリ開発が非常に効率的に行えます。ただし、NestJSのドキュメントは英語で提供されていますので、英語が苦手な方はGoogle翻訳などを利用しましょう。

【参考】：[NestJS公式](https://nestjs.com/)

Node.jsとは？JavaScriptとの違いや使い所を解説

*NuxtはVue.jsを基にしたフレームワークです。*そのため、これまでVue.jsを利用していた方に非常におすすめのフレームワークです。

ちなみにNuxtは執筆時点（2023年7月時点）では、Nuxt3.6が最新版として公開されており、このバージョンがTypeScriptに対応しています。利用する場合は、最新版のNuxt3.6をインストールすることをおすすめします。

Nuxt3.6ではモジュールの型サポートや、レンダリングされたサーバーコンポーネントを別ファイルに保存するなどの機能が用意されています。

【参考】：[Nuxt3.6公式](https://nuxt.com/blog/v3-6)

*Angularは、開発において必要となる機能などを一通り揃えた、フルスタックフレームワークとして有名です。*そのため、アプリケーション開発をする際に、ツールなどを追加せずに開発ができる非常に便利なフレームワークです。

【参考】：[Angular公式](https://angular.jp/)

*Vue.jsはHTML、CSS、JacvaScriptをコンパイルして使うフレームワークのため、Webサービスの開発などで利用されます。*Vue.jsでは、Vueファイルというものが用意されており、その中にTypeScriptを記述してコンパイルする形で開発します。

また、このVue.jsは他のフレームワークのようにReactなど他の知識が必要ありませんので、初心者の方でも比較的学習しやすいフレームワークと言えるでしょう。

【参考】：[Vue.js公式](https://ja.vuejs.org/)
【参考】：[Vue.js ドキュメントTypeScript で Vue を使用する](https://ja.vuejs.org/guide/typescript/overview.html)

Vue.jsとは？すぐに分かる概要から特長・使い方まで解説！

*Marble.jsは、Node.js、TypeScript、RxJSを基に作られたサーバーサイドのフレームワークです。*また、このMarble.jsはHTTPプロトコルだけでなく、WebSocketなどでも利用できます。サーバーサイドの開発にチャレンジしたい方はこちらのフレームワークを利用してみるのもおすすめです。

ちなみにMarble.jsを利用したい場合は、Nodeのv8.0が必要となります。インストールをする際は、自分のパソコンの環境を確認しましょう。

【参考】：[Marble.js 公式](https://docs.marblejs.com/)
【参考】：[Marble.js 公式 インストール](https://docs.marblejs.com/getting-started/installation)

**ここからはTypeScriptの学習方法について解説します。**フレームワークによっては、以下の学習に加えて他の知識を学ぶ必要があるかもしれませんが、今回はどのフレームワークにも共通して使える学習方法をご紹介します。

これからTypeScriptを学習したい方は、ぜひ参考にしてください。

まずは、基本的な知識を習得しましょう。*TypeScriptはJavaScriptを基にしているプログラミング言語のため、フレームワークによってはJavaScriptの知識が必要です。*

また、コマンドラインの操作なども必要になりますので、そのような知識が曖昧な方はこちらも学習されることをおすすめします。

TypeScriptのおすすめ本をレベル別に紹介！学習方法も解説

基本的な知識を習得したら、次は簡単な機能を持ったアプリを設計、開発してみましょう。*この学習では単純にフレームワークの使い方を学べるだけでなく、環境構築やコマンドラインの操作などさまざまな知識が身につきます。*

また、アプリを作成する途中で、経験者の方にアドバイスをもらうのもおすすめです。なぜなら、自分の設計やコードに無駄がないか確認できるからです。

ちなみに、研修期間を設けている企業を選べば、自分のスキルを磨きながら働くことも可能でしょう。そのような研修を手厚く行なってくれる企業を選ぶ際は、IT業界に詳しい転職エージェントを利用してみましょう。

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### 公式サイトの情報を参考にする

*フレームワークのサイトの中には、ガイドやチュートリアルを掲載している場合もあります。*その場合は、公式サイトの情報を参考にしつつ学習を進めることをおすすめします。

理由としては、他のサイトや学習サイトでもフレームワークの勉強はできますが、公式サイトの情報を参考にした方がより正確で最新の情報を得られるからです。

1度自分の学習したいフレームワークのサイトを閲覧してみて、チュートリアルなどの解説がないか確認してみましょう。

【参考】：[TypeScript公式 ドキュメント](https://www.typescriptlang.org/docs/)

## TypeScriptのフレームワークを習得しエンジニアとして働く

今回は、TypeScriptのフレームワークについて紹介しました。**自分がどういったシステムを開発したいかによって、フレームワークの選択基準は変わってきます。**本記事で紹介したフレームワークの特徴などを参考にしつつ、フレームワークを選びましょう。

しかし、フレームワークの使い方を学び、TypeScriptについて理解を深めるだけでエンジニアになることは難しいです。特に未経験の場合は自分の実績をアピールすることが難しいため、転職の面接時に困ってしまうことも考えられます。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

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アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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TypeScriptのフレームワークをこれから学習したい人の中には、どんなフレームワークを利用すれば良いか悩んでいる方も多いのではないでしょうか？本記事では、TypeScriptのフレームワークの種類と、それぞれの特徴などを詳しく紹介します。

TypeScriptは、JavaScriptを基にしたプログラミング言語で、フレームワークも数多く公開されています

TypeScriptのフレームワークの中には、Reactなど他の知識が必要となる場合もあります

TypeScriptのフレームワークを学習する方法が分かります

TypeScriptのフレームワークとは？おすすめ6選も紹介

世界的なクラウドサービスのAmazonが提供する「AWS CDK」は『Cloud Development Kit 』の略称であり、主要なプログラミング言語を用いてクラウドインフラをコードで定義し、「AWS CloudFormation」（AWSリソースの構築サービス）によってデプロイできる開発フレームワークのことです。

**AWS CDKを利用することで「AWS CloudFormation」の簡便化が図れ、またAWSの様々なクラウドサービスを直接プログラムから操作することが可能になるなど、クラウド環境開発の効率化が期待されます。**

この記事では、AWS CDKをテーマに、その特徴や類似サービスとの違い、利用料金や利用手順などについて解説します。

【参考】：[アマゾン ウェブ サービス（AWS クラウド）](https://aws.amazon.com/jp/)
【参考】：[オープンソースの開発フレームワーク - AWS クラウド開発キット | AWS](https://aws.amazon.com/jp/cdk/)
【参考】：[AWS CloudFormation（テンプレートを使ったリソースのモデル化と管理）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/cloudformation/)

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AWSにはリソースのモデル化やセットアップを支援するサービスとして、AWS CloudFormationがあります。*一言で表せば、AWS CDKはAWS CloudFormationのテンプレート生成ツールです。*

このAWS CloudFormationを利用することで、リソースの管理に掛かる作業や時間を軽減し、AWSでのアプリケーションの実行にさらに注力できますが、AWS CloudFormationはテンプレートファイルの作成や修正をJSON/YAMLというテキスト形式で行うため、記述方式を覚える必要があります。

一方のAWS CDKは使い慣れたプログラミング言語を用いて、少ないステップ数でテンプレートを作成します。

AWS CDKと語句が似ているサービスに「AWS SDK」があります。AWS SDKは『Software Development Kit』の略語で、AWS環境で提供されている各種プログラム言語や開発環境に合わせたソフトウエア開発に関わるツールです。

C++やGo、Java、JavaScript、Pythonなど、よく使われる言語の多くが利用できます。*一方のAWS CDKはクラウド環境の開発フレームワークであり、クラウドインフラを対象としている点が大きく異なります。*

【参考】：[AWS での構築のための SDK とプログラミングツールキット｜ AWS](https://aws.amazon.com/jp/developer/tools/)

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ここまでAWS CDKの概要について紹介しました。ここからは、AWS CDKの主な特徴やメリットについて確認していきます。

AWS CDKは以下のように、AWS Cloudformationとの連携機能、多様なプログラミング言語対応、CLIやIDEとの連携が行えるといった特徴があります。以下、それぞれの特徴について解説します。 

*■AWS CloudFormationとの連携*
プログラムコードを用いてAWSのリソースを定義したり、AWS CloudFormationと連携させたりしてサービスを利用できます。スタックの動作状況のモニタリングなど、AWS CloudFormationの利点も享受できます。

*■多様なプログラミング言語に対応*
AWS CDKは、TypeScript・Python・Javaや.NETに対応しています。これら利用頻度の高い言語に対応した既存のテストツールやIDなどの開発環境を利用して開発を行えます。

*■CLIとの連携機能*
AWS CDKではAWS CLI（コマンドラインインタフェース）から、テンプレートを合成したり、実行中のスタックとの違いを表示したり、様々な操作が可能です。

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*■ IDEとの連携機能 *
VSCodeをAWS上で利用できる「AWS Toolkit for Visual Studio Code」の1つの機能として、「AWS CDK Explorer」があります。このAWS CDK Explorerを用いて、プロジェクト内でのスタック、リソースやプロパティなどを容易に確認できます。

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AWS CDKの特徴が分かったところで、AWS CDKを利用することでどのようなメリットが得られるのか見ていきましょう。

*■ 簡潔に記述できる*
CloudFormationのテンプレート作成を手で行う場合は、関数の利用や論理名の紐付けなど面倒な作業がありますが、AWS CDKではプログラム言語の柔軟性を利用して、より簡潔かつ効率的にコードの記述が行えます。

*■ タイプミスや論理ミスが減る*
テンプレート作成でエディタの補完機能が利用できるため、リソース名やパラメータ名のタイプミスをなくすことができます。またプログラム入力やコンパイル時にエラーチェックが行われるため、論理ミスをなくすことができます。

*■ コンソール感覚で作業ができる*
AWS CLIでリソースの作成を行った場合、バックグラウンドで必要となるパラメータ設定や権限付与、必要リソースの作成などが行われ、それらの記述を省略できるため、まさにコンソール感覚で作業をシンプルに行うことができます。

*CDK WorkshopはAWS CDKに関する公式チュートリアルサイトで、無料でAWSのサービスをハンズオン形式で学ぶことができます。*ただし、使用言語が英語であるため、翻訳しながら利用することになります。

AWS CDKはJavaScript・TypeScript・Python・Java・.NETをサポートしていますが、CDK WorkshopではTypeScriptとPythonのみ説明があります。

【参考】：[TypeScript ワークショップ | AWS CDK Workshop｜ AWS](https://cdkworkshop.com/ja/20-typescript.html)

2021年12月にAWS CDK v2が登場しました。v2の主な変更点は以下の通りで、*既にAWS CDKを利用中の方にとっては、v2移行のメリットを感じられるバージョンアップです。*

▪AWS Construct Libraryが1パッケージになった
▪v1で非推奨のプロパティやメソッドが完全削除された
▪v2ではすべてのFeature flagsが有効になった

ちなみにv1は2023年6月1日にサポートが終了しており、現状多くのユーザがv2に移行しています。v2のより詳細な内容は以下のリンクより確認しましょう。

【参考】：[AWS CDKv2 への移行 - AWS Cloud Development Kit （AWS CDK） v2｜ AWS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cdk/v2/guide/migrating-v2.html)

AWS CDKを実際に利用する前に、料金と利用手順について確認しておきましょう。

AWS CDKは GitHubのApache ライセンスv 2.0の下で配布されます。**AWS CDK自体の利用料金は無料ですが、CDKによってデプロイされるAWSのリソース（Amazon EC2インスタンス、 Elastic Load Balancing：負荷分散など） には手動で作成した場合と同様に従量制の料金が掛かります。**

【参照】：[AWS 料金見積りツール](https://calculator.aws/#/)
【参照】：[aws-cdk/LICENSE at v1-main · aws/aws-cdk ·GitHub](https://github.com/aws/aws-cdk/blob/v1-main/LICENSE)

AWSの費用は？主要サービスの料金体系や計算ツールも紹介

AWS CDKを利用するためにはあらかじめ必要なものがあり、さらに環境構築が必要です。ここでは、CDKを利用するための環境構築手順について解説します。

AWS CDKを利用するには、以下の2つの条件を満たすことが前提です。

①LinuxOSにNode.jsがインストールされている必要がある（Node.js：JavaScriptを利用するためのプラットフォーム）
②AWSアカウントを有しており、サービスアカウントのIAMユーザの作成ができること

　【参照】：[AWS CDK の開始方法 - AWS Cloud Development Kit （AWS CDK） v2](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cdk/v2/guide/getting_started.html)

*■ AWS CLIのインストールと初期設定*

AWS CLI（コマンドラインインターフェイス ）はAWSのクラウドサービスを管理するための統合管理ツールです。AWS CDKのアプリ操作の主要なツールです。

AWS CLIをインストールするコマンドは以下の通りです。

curl https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip -o awscliv2.zip

【参照】：[Installing or updating the latest version of the AWS CLI - AWS Command Line Interface](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)

AWS CLIがインストールできたら、続いて下記の公式サイトに従ってAWS CLIの初期設定を行います。

【参照】：[AWS CLI の設定 ｜ AWS Command Line Interface](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cli/latest/userguide/cli-chap-configure.html)

*■ CDKのインストール&初期設定*

AWS CLIの初期設定が完了したら、AWS CDKをインストールします。インストールコマンドは以下の通りです。

CDKが正しくインストールされたことを確認するには、以下のコマンドを用います。

【参照】：[AWS CDK の開始方法 - AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) v2](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cdk/v2/guide/getting_started.html)

CDKがインストールできたら、続いてブートストラップの初期設定を行います。共有アカウントで既にブートストラップを行っている場合は不要です。ブートストラップを行うには以下のコマンドを使います。まず先にブートストラップの設定情報を確認します。

    Arn: arn:aws:iam::ACCOUNT-NUMBER:user/ユーザ名

上記の「ACCOUNT-NUMBER」の部分をブートストラップで使用します。

cdk bootstrap aws://ACCOUNT-NUMBER/REGION

REGIONは実際に利用するリージョン（ap-northeast-1など）を設定します。以上でCDKのインストールと初期設定は終了です。

【参照】：[ブートストラッピング - AWS Cloud Development Kit （AWS CDK） v2](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cdk/v2/guide/bootstrapping.html)

*■ CDKによるライブラリー構築*

構成ライブラリ開発では、peerDependenciesdevDependenciesとセクションを組み合わせて依存関係を指定する必要があります。CDKの設計上、依存関係のインストール、更新の際には十分にテストしましょう。

AWS CDK（Cloud Development Kit）は、普段利用しているプログラミング言語でクラウドのリソースをモデル化して、効率的なプロビジョニングができる環境開発フレームワークです。ここでは、CDKを利用してAWSを効率的に利用する方法を紹介します。

AWS CDKは、一言で表すとAWS CloudFormationのテンプレート生成ツールである

AWS CDKは使い慣れたプログラミング言語を用いて効率的にリソース環境構築を行える

AWS CDKを活用することで、利用者はソフトウェアの開発などに注力できる

AWS CDKとは？クラウドインフラを定義できるフレームワークを紹介！

アンドエンジニアのYouTube版[『アンドエンジニアチャンネル』](https://www.youtube.com/@andengineer)では、**AI時代で生き残ることができるエンジニア**について対談動画を公開しています。興味のある方はぜひ下記よりご覧ください！

AI時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

LangChain「読み方：ラングチェーン」は、*ChatGPTなどで使われているLLM（大規模言語モデル）を利用してアプリケーション作成を効率的に行えるように作られたフレームワークです。*

開発元はChatGPTと同じOpenAI社と誤解されがちですが、Harrison Chase氏が立ち上げたオープンソースプロジェクトで、GitHub上の数百人の開発者によって作られました。

ChatGPTでは、最新の情報に対応していない、長文入力ができない、複雑な計算問題が苦手といった課題が残されていますが、LangChainを利用することで、こうした課題に対処することが可能になります。

この記事では、LangChainの使い方や機能、Pythonを用いたインストール方法、LangChainを用いたChat APIの機能拡張方法について紹介します。LangChainのDocumentは次のリンクを参照してください。

【参考】：[Introduction |  Langchain](https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.html)
【参考】：[ChatGPT｜OpenAI](https://openai.com/chatgpt)

ChatGPTとは？今話題のAIチャットボットの概要や仕組みを解説！

 **LangChainが対応するプログラミング言語は、PythonとTypeScriptの2種類です。**（2023年8月時点）そこで、この記事ではPythonプログラムでLangChainを利用する方法を中心に解説します。

【参考】：[プログラミング言語 Python 総合情報サイト - python.jp](https://www.python.jp/)
【参考】：[TypeScript：型の構文を持つJavaScript](https://www.typescriptlang.org/)

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

LlamaIndexは、専門知識やデータなどの外部データをGPTに簡単に組み込むことができるライブラリです。 **LlamaIndex単体でも、LangChainを介さずに簡単なQ&Aはできますが、以下紹介するようにLangChainの方が多機能なライブラリと言えます。**

【参考】：[LlamaIndex ｜ Data Framework for LLM Applications](https://www.llamaindex.ai/)

LangChainには、言語モデルをさらに利用しやすくするための様々な機能を備えています。以下、LangChainで何ができるのかについて一覧で解説をします。

*▪Models*：Modelsは、様々なモデル（大規模言語モデル、チャットモデル、Embeddingsモデル）を組み合わせて使用できる機能です
*▪Prompt*：Promptは、プロンプトの管理や最適化やシリアル化を行うための機能です。
*▪Indexes*：PDFやExcel、CSVなどの外部データを用いて回答を生成できるようにする機能です。
*▪Chains*：複数のプロンプトをチェーンのように繋げて、処理を連続して実行可能にする機能です。
*▪Agents*：プロンプトの内容に基づいて、どのツールを組み合わせ、どのようなアクションを行うかを判断する機能です。
*▪Memory*：LLMを利用したユーザとの対話履歴を記録し、必要に応じ再利用できる機能です。

【参考】：[Modules | Langchain](https://python.langchain.com/docs/modules/)

プロンプトエンジニアリングとは？具体例や応用手法も徹底解説

## LangChainとOpenAIをインストールする

ここでは、*Pythonを用いてLang Chainをインストールする方法、およびOpenAIのライブラリをインストールする方法について紹介します。*

開発環境としては、Windows 11 ProにPython 3.11.5がインストールされている前提で進めていきます。Pythonをまだインストールしていない方は、次のPython公式サイトを参考に、Pythonのダウンロードとインストールを済ませておいてください。

【参考】：[Windows版Pythonのインストール: Python環境構築ガイド - python.jp](https://www.python.jp/install/windows/install.html)

Pythonがインストールできたら、**Pythonコマンドを用いてOpenAIのライブラリをインストールします。**コマンドプロンプトを起動し、以下のコマンドを入力します。

OpenAIのライブラリーインストールが終了すると以下のメッセージが表示されます。

Successfully installed aiohttp-3.8.5 aiosignal-1.3.1 async-timeout-4.0.3 attrs-23.1.0 certifi-2023.7.22 charset-normalizer-3.2.0 colorama-0.4.6 frozenlist-1.4.0 idna-3.4 multidict-6.0.4 openai-0.27.9 requests-2.31.0 tqdm-4.66.1 urllib3-2.0.4 yarl-1.9.2

コマンドプロンプトとは？できることや使い方をわかりやすく解説！

OpenAIのインストールと同様に、コマンドプロンプトからPython コマンドを用いて、LangChainをインストールします。

Lang Chainのライブラリーインストールが終了すると以下のメッセージが表示されます。

Successfully installed PyYAML-6.0.1 SQLAlchemy-2.0.20 annotated-types-0.5.0 dataclasses-json-0.5.14 greenlet-2.0.2 langchain-0.0.275 langsmith-0.0.27 marshmallow-3.20.1 mypy-extensions-1.0.0 numexpr-2.8.5 numpy-1.25.2 packaging-23.1 pydantic-2.3.0 pydantic-core-2.6.3 tenacity-8.2.3 typing-extensions-4.7.1 typing-inspect-0.9.0

以上で、OpenAIとLang Chainのライブラリインストールは終了です。次に、OpenAIのAPIキーを取得します。

LangChain APIキーの取得を行う前に、OpenAIのアカウントを取得する必要がありますが、すでにOpenAIのアカウントを取得している方は、そのアカウントでOpenAIのサイトにログインします。**ChatGPTを利用している方は、ChatGPTのアカウントでもログインできます。**

【参考】：[OpenAI Platform](https://platform.openai.com/account/api-keys)

~~【図】：　OpenAI のログイン画面　~~

APIを利用する際に、APIキーが必ず必要になってきます。APIキーとは、APIにログインするための固有の識別子のことです。

 APIキーがあることによって、開発者やユーザはサービスの利用が可能になり、同時にAPI側ではその利用状況をモニターすることで悪用を検知できます。**OpenAIのWebサイトでユーザ登録を済ませていれば、次のページから簡単にAPIキーの生成ができます。**

*■ 1．OpenAIのサイトにアクセス*
OpenAIのサイトにアクセスしたら、メニュー選択画面から、［API］を選択します。

~~【図】：　OpenAI のログイン後画面　~~

*■ 2． API reference 画面に移動*
「Welcome to the OpenAI platform」の画面が表示されたら、上段のメニューから「API reference」を選択してクリックします。

~~【図】：　OpenAI のメニュー選択画面　~~

*■ 3． 「API Keys」を選択*
次の画面が表示されたら、「Authentication」の見出し下にある「API Keys」をクリックします。

~~【図】：　OpenAI のAPI Keys選択画面　~~

*■ 4． APIキーの作成*
「API Keys」の取得画面が表示されます。［+Create secret key］のボタンをクリックすると、さらに「Create new secret key」と出力画面が表示されますので、［Create secret key］ボタンをクリックします。

~~【図】：　OpenAI の「API Keys」作成画面　~~

*■ 5．APIキーの取得*
「API Keys」が表示されたらキーの右にあるコピーボタンをクリックしてキーをコピーし、メモ帳などに貼り付けて保存してください。APIキーは後ほど、環境変数の登録時に使用します。

~~【図】：　OpenAI のAPIキーの取得画面　~~

### APIキーを環境変数に登録する

**ChatGPTのAPIなどを利用する場合には、OpenAIから取得するAPIキーを利用します。**またOpenAIではAPIのリクエストに応じて課金するため、APIキーの管理は重要です。うっかり、取得したAPIキーを盗まれると、他人に利用される可能性があります。

コマンドを利用して環境変数を登録する方法はありますが、漏洩リスクの低いWindowsのコントロールパネル上の環境変数に登録し、管理する方法を紹介します。

*■ 1．環境変数を開く*
Windowsのスタートメニューを右クリックし、設定を選択します。システム設定の画面が表示されたら、左上の検索窓に環境変数と入力し、表示された選択肢から「環境変数を編集」を選択すると、以下の環境変数設定画面が表示されます。ユーザの環境変数画面の下から［新規(N)..］を選択します。

~~【図】：環境変数編集画面　~~

*■ 2．環境変数を登録する*
新しいユーザ変数を登録する画面が表示されますので、変数名には「OPENAI\_API\_KEY」と入力し、変数値には先ほど取得してコピーしておいたAPIキーを貼り付けてください。正しく入力したことを確認したら、［OK］ボタンをクリックして、環境変数設定画面を閉じ、Windowsを再起動します。

~~【図】：　環境変数の登録画面　~~

実際にLangChainのLLM機能を利用して、*簡単なPythonプログラムを作成してみましょう。*

### LangChainを使用した生成AIプログラムを作る

ここでは、「東京の観光地紹介記事のタイトルをランダムに生成する」というプロンプトを用意しました。プロンプトは日本語で問題ありません。このコードで使用しているtemperatureはChatGPT のパラメータで、回答の精度を指示します。

一般的には0.2〜0.8の範囲で設定すると良いと言われますが、値を変えてファインチューニングを目指してみると良いでしょう。以下のコードをテキストにコピペし、拡張子をpyにして保存します。

import os
import openai
# openai.api_keyにOpenAIのAPIキーを入れる
openai.api_key = os.environ['OPENAI_API_KEY']
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(temperature=0.4)
print(llm(prompt=東京の観光地紹介記事のタイトルを生成してください。))

ここでは値を0.4にし、Pythonプログラム（プログラム名はsample04.py）を実行した結果、次の回答を得ました。プロンプトは自由に変更してみてください。

- 「東京の観光を楽しむ！　有名なスポットをご紹介」
- 「東京のオススメスポット！　観光で楽しく過ごそう」
- 「東京を存分に満喫！　カオスな街の観光地をお届け」
- 「東京をオススメ！　素晴らしいスポットをご紹介」
- 「東京を楽しもう！　季節ごとのランドマークをお届け」

プログラムを実行して次のようなエラーが表示されたら、OpenAIの無料枠を使い切ってしまったということが考えられます。利用料金を支払う必要があるため、OpenAIのサイトにクレジット情報を登録し、料金を支払います。**クレジットで支払いをしてから1時間前後でエラーがでなくなります。**

Retrying langchain.llms.openai.completion_with_retry.<locals>._completion_with_retry in 4.0 seconds as it raised RateLimitError: You exceeded your current quota, please check your plan and billing details..

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