見出し画像
Photo by hanamarue8787

ふるさとの方言をチャットボットで未来へ残す--Claude Code のプランモードでバージョンアップ計画を立てた

堀川圭一

Claude Code のプランモードでバージョンアップ計画を立てた

前回の記事では、方言チャットボットのリニューアルをスタートすると宣言しました。

今回は、その第一歩として バージョンアップの計画を立てる ところから始めました。相棒は Claude Code。プランモードという機能を使って、対話しながら計画を練り上げていきました。

Claude Code のプランモードとは

Claude Code には「プランモード」という機能があります。コードをいきなり書かせるのではなく、まず計画を立てる段階に特化したモードです。

「何をどう作るか」を対話しながら詰めていくことができるので、実装に入る前の設計フェーズにとても向いています。私もこのモードで何度かやりとりして、今回のバージョンアップの方針を固めました。

やりとりの流れとしては、「何を改善したいか」を伝えるところから始まり、Claude に提案してもらいながら内容を絞り込んでいく、という進め方でした。

決まったバージョンアップの内容

やりとりの結果、以下の 3 点に絞り込みました。

① OpenAI API を最新仕様に更新する

1 年半前に作ったアプリは、当時の API を使っています。OpenAI の API もこの間にずいぶん変わりました。今回は最新の Responses API に対応し、コードも一緒に整理します。

② 翻訳モードと会話モードの 2 モードを搭載する

これまでのアプリは「方言で話しかけてくれる」だけでした。今回は、

  • 会話モード ：方言で会話する（従来どおり）

  • 翻訳モード ：「この方言、標準語でどういう意味？」と聞ける

の 2 モードを選べるようにします。翻訳モードは、辞書の精度確認にも使えると考えています。

③ 方言辞書の書式を見直す

前回の辞書は、構造としてあまり工夫されていませんでした。今回は辞書の書式（フォーマット）を精度アップを意識したものに刷新します。

さらに、辞書の効果を 実験できる仕組み も組み込む予定です。辞書を指定した場合と指定しない場合で、どれだけ精度が変わるのか——そこも確認しながら進めていきます。

やりとりの中で気づいたこと

計画のやりとりは概ねスムーズでしたが、ひとつ気になる場面がありました。

最初に API の提案をしてもらったとき、Claude が提案してきたのは 旧仕様の Assistants API でした。

「あれ、これ古くない？」と思い、OpenAI の最新ドキュメントを読ませて確認させたところ——やはり古い仕様でした。最新の Responses API に修正してもらい、そちらで進めることにしました。

進化の激しい API の世界では、AI モデルが学習したタイミングによって「知識が古い」ということが起きます。最新情報は自分で確認する、という姿勢はやはり大事だと実感しました。

辞書の実験でやってみたいこと

もうひとつ、辞書まわりで試してみたいことがあります。

辞書を指定した場合と指定しない場合で、出力にどんな差が出るのかを比較実験したいと思っています。辞書なしで自由に生成させると、前回の記事で触れたように Gemini のリストアップと同様、私の知らない方言が混じってくる可能性があります。「どのくらい混じるのか」「どんな言葉が出てくるのか」——その実態を確認することが、辞書の必要性を測る上でも大事だと考えています。

このあたりを実験しながら、辞書の構造とモデルに指示するプロンプトを磨いていく予定です。

計画が固まったので、次回からいよいよ実装に入ります。まずは辞書の整備から。どんな結果になるか、ぜひお付き合いください。

補足：Claude Code が立案したバージョンアップ計画

以下が、プランモードで Claude Code が出力した計画のマークダウンです。修正せず、そのまま掲載します。

# 方言チャットボット改修プラン（最終版）

## Context

妙高市方言チャットボットの精度・機能向上を目的とした改修。
現状は `gpt-4o-mini` + Chat Completions API による単一チャットモードのみ。
自前APIで一般公開するためトークン消費の最小化が必須要件。
辞書書式変更前後の翻訳精度とトークン数を定量比較する実験も実施する。

---

## 参照ドキュメント

| 目的 | URL |
|------|-----|
| Responses API ガイド（概要・使い方） | https://platform.openai.com/docs/guides/responses |
| Responses API リファレンス（パラメーター詳細） | https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses/create |
| 会話状態の管理（`previous_response_id`） | https://platform.openai.com/docs/guides/conversation-state |
| トークン使用量・コスト管理 | https://platform.openai.com/docs/guides/production-best-practices |
| openai Python SDK（GitHub） | https://github.com/openai/openai-python |

---

## 変更1: モデル変更

**ファイル:** `app.py`

```python
# Before
model="gpt-4o-mini",

# After
model="gpt-5.4-mini",
```

---

## 変更2: Chat Completions → Responses API

### 採用理由

| 観点 | Chat Completions（現状） | Responses API（新） |
|------|------------------------|---------------------|
| 会話履歴の送信 | 全メッセージを毎回送る | `previous_response_id` で参照するだけ |
| 会話が長くなると | 履歴トークンが増え続ける | 増えない |
| 辞書（instructions） | 毎回送る | 毎回送る（同じ） |
| コンテキスト超過 | 自分で管理 | `truncation="auto"` で自動処理 |
| レスポンステキスト取得 | `response.choices[0].message.content` | `response.output_text` |
| OpenAIの推奨 | 旧来 | **現在の推奨** |

### `requirements.txt` の更新

Responses APIはopenai Python SDK **1.66.0以降**で利用可能。

```
openai>=1.66.0
streamlit
```

### チャットモードの実装

```python
# 1回目
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    instructions=system_prompt,        # 辞書入り、毎回送る
    input=user_message,
    truncation="auto"
)
assistant_reply = response.output_text
st.session_state.last_response_id = response.id

# 2回目以降（履歴は送らず、IDで参照するだけ）
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    instructions=system_prompt,        # instructionsは毎回必要
    previous_response_id=st.session_state.last_response_id,
    input=user_message,
    truncation="auto"
)
assistant_reply = response.output_text
st.session_state.last_response_id = response.id
```

### 翻訳モードの実装

毎回独立したリクエスト（`previous_response_id` なし）：

```python
response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    instructions=translation_prompt,   # 辞書入り
    input=user_message,
    max_output_tokens=200
)
translated_text = response.output_text
```

---

## 変更3: 2モード構成

### セッション状態の設計

```python
st.session_state.last_response_id    # チャットモード用（直前の応答ID）
st.session_state.chat_display        # 画面表示用の会話ログ（APIには送らない）
st.session_state.translation_display # 翻訳結果の表示ログ
st.session_state.conversation_count  # チャットモード用カウント
```

**モード切替時:** 上記すべてをリセットする。

### UIレイアウト

サイドバーにラジオボタンでモード切替：

```python
with st.sidebar:
    selected_mode = st.radio(
        "モード選択",
        ["チャットモード", "翻訳モード"],
        key="mode_selector"
    )
```

### チャットモード

- 会話上限10回、入力30文字制限は維持
- `instructions`（辞書付きシステムプロンプト）は毎回送信
- `previous_response_id` で会話を継続
- モード切替時: `last_response_id` をリセット → 会話がリセットされる

### 翻訳モード

- 対訳表示（`st.columns(2)`）:
  ```
  | 標準語          | 方言              |
  |-----------------|-------------------|
  | 今日はいい天気  | 今日はええ天気だねや |
  ```
- 毎回独立リクエスト（前の翻訳履歴は送らない）
- `max_output_tokens=200` で応答長を制限
- 回数制限なし

---

## 変更4: トークン節約まとめ

| 施策 | 対象 | 効果 |
|------|------|------|
| `previous_response_id` で会話継続 | チャットモード | 会話履歴トークンが増えない |
| 翻訳ごとに独立リクエスト | 翻訳モード | 毎回最小限のトークン |
| `max_output_tokens=200` | 翻訳モード | 応答が不必要に長くなるのを防ぐ |
| `truncation="auto"` | チャットモード | コンテキスト超過を自動処理 |
| 辞書（instructions）トークン | 両モード | 固定コスト・削減不可 |

---

## 変更5: 辞書書式変更

**ファイル:** `dialect_dict.txt`（完全書き直し）

**現状の問題:** 単語・文法ルール・会話例が混在 → LLMがルールと例文を区別しにくい

**新書式（3セクション構成）:**

```
## 文法・語法ルール        ← LLMが最優先で参照するルール集
〜だから → 〜すけ / 〜だすけ
〜ねぇ（終助詞）→ 〜ねや
〜ないで → 〜なや
〜てください → 〜てくんないや
〜てくれない → 〜てくんねかね
〜ますか/でしょうか → 〜かね / 〜ねかね
〜ときたら/〜ばかりは → 〜ばっかしゃ

## 語彙（品詞別）            ← カテゴリ整理で検索精度アップ

### 人称代名詞
私 → おら
あなた/君 → おまん
お前たち/君たち → おまんた

### 時間表現
昨日 → きんな
一昨日 → おってな
...（既存エントリを品詞別に整理）

## 会話例                    ← Few-shotとして機能（ルール・語彙とは分離）
（既存の対話例をそのまま掲載）
```

---

## 変更6: 辞書比較実験

**目的:** 旧辞書と新辞書の翻訳品質・トークン数を定量比較する

### ファイル構成

```
plans/
  experiment_phrases.txt    # テスト用標準語フレーズリスト（手動で用意）
  experiment_result.md      # 実験結果（スクリプト実行後に自動生成）
experiment.py               # 比較実験スクリプト
dialect_dict_old.txt        # 旧辞書のバックアップ
```

### `experiment_phrases.txt` の内容例

```
今日はいい天気ですね。
私はとても疲れました。
あなたはうるさいですよ。
昨日、何をしていましたか？
このご飯はとても美味しいです。
恥ずかしくてたまりません。
それは大変でしたね。
では、またね。
```

### `experiment.py` の動作

1. `experiment_phrases.txt` からフレーズリストを読み込む
2. 旧辞書 / 新辞書をそれぞれ読み込む
3. 各フレーズをResponses APIで翻訳（独立リクエスト・`previous_response_id` なし）
4. `response.usage` からトークン数を取得:
   ```python
   input_tokens  = response.usage.input_tokens
   output_tokens = response.usage.output_tokens
   total_tokens  = response.usage.total_tokens
   ```
5. 結果を `plans/experiment_result.md` に出力

### 出力形式

```markdown
## 旧辞書

| # | 標準語 | 翻訳結果 | 入力Token | 出力Token | 合計Token |
|---|--------|----------|-----------|-----------|-----------|
| 1 | 今日はいい天気ですね。 | 今日はええ天気だねや。 | 320 | 18 | 338 |
| **合計** | | | 2,560 | 144 | 2,704 |

## 新辞書

| # | 標準語 | 翻訳結果 | 入力Token | 出力Token | 合計Token |
|---|--------|----------|-----------|-----------|-----------|
| 1 | 今日はいい天気ですね。 | 今日はええ天気だねや。 | 280 | 16 | 296 |
| **合計** | | | 2,240 | 138 | 2,378 |

## 比較サマリー

| 指標 | 旧辞書 | 新辞書 | 差分 |
|------|--------|--------|------|
| 合計入力Token | 2,560 | 2,240 | -320 |
| 合計出力Token | 144 | 138 | -6 |
| 合計Token | 2,704 | 2,378 | -326 |
```

---

## 実装手順

### フェーズ1: 実験準備（辞書変更前）
1. `requirements.txt` を更新（`openai>=1.66.0`）
2. `plans/experiment_phrases.txt` にテスト用フレーズを記入
3. `experiment.py` を作成（Responses API使用・トークン数取得込み）
4. **旧辞書のまま**実験を実行 → `plans/experiment_result.md` に旧辞書の結果を保存

### フェーズ2: 辞書の書き直し・実験
5. `dialect_dict.txt` を `dialect_dict_old.txt` としてバックアップ
6. `dialect_dict.txt` を新書式に書き直す
7. 実験スクリプトを再実行 → `plans/experiment_result.md` に新辞書の結果を追記・比較評価

### フェーズ3: アプリ改修
8. `app.py` のAPIをResponses APIに変更（`client.responses.create`）
9. モデル名を変更
10. サイドバーのモード選択UIを追加
11. セッション状態の初期化ロジックを更新（モード切替でリセット）
12. チャットモード: `previous_response_id` による会話継続を実装
13. 翻訳モード: 独立リクエスト・対訳表示・`max_output_tokens` 設定

---

## 検証方法

1. `python experiment.py` で実験スクリプトが正常に動作することを確認
2. `plans/experiment_result.md` に旧辞書・新辞書のトークン数が記録されることを確認
3. `streamlit run app.py` で起動
4. チャットモード: 方言での会話が正しく動作することを確認
5. チャットモード: 10回上限・30文字制限が機能することを確認
6. 翻訳モード: 標準語入力 → 対訳（標準語|方言）が表示されることを確認
7. モード切替: サイドバーでモードを変えると状態がリセットされることを確認

続く


書いている人について

最後まで読んでいただき、ありがとうございます。
私のnoteの紹介記事です。
よろしければ、お読みいただければと思います。

この記事の連載マガジンです。

私の生まれ故郷の歴史

最後に
この記事が気に入ったら、スキをいただけると励みになります。

いいなと思ったら応援しよう！