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【コピペでOK】“推し”をAIチャット化する方法、全公開！- LINE Bot開発講座（無料）

キリ

▼ はじめに

どうも！同僚や後輩をAIチャット化して遊んでいる「キリ」です。

先日公開した『INFP型の同僚を【AIチャット化】してみた』に、たくさんのスキをいただき本当にありがとうございます！狂気に満ちた開発の日々が報われた思いです（笑）

というわけで今回は、あの人格二重構造AIこと「あだT」を、実際にあなたの手で生み出す方法を、ゼロから徹底的に解説します。

この記事を読みながら手を動かせば、プログラミングが初めての方でも、自分だけのオリジナルAIキャラクターをLINEで動かせるようになります。

「まずは完全無料で簡単にAIを爆誕させる方法」

をテーマに、誰でも楽しめるようにステップバイステップで進めていくので、ぜひ最後までついてきてください！

今日も生意気

▼ 【無料ではじめる編】 AIチャットボットを“爆誕”させる5ステップ

Step 0：全体像と準備するもの

まずはゴールまでの地図を確認しましょう。こんな仕組みでAIチャットは動きます。

なんだよこの絵・・・GITHUBないし・・・

あなたがLINEで送ったメッセージを、Vercelという無料サーバーが受け取り、GoogleのAIであるGeminiに「このセリフに、キャラっぽく返信して！」とお願いして、その答えをLINEに送り返しているわけです。

この仕組みを作るために、以下の3つのアカウントを準備してください。すべて無料で作成できます。

  • Google アカウント （Gemini APIを使うため）

  • LINE アカウント （LINE Developersにログインするため）

  • GitHub アカウント （プログラムの保管場所＆Vercelとの連携のため）

準備はいいですか？では、いよいよ開発スタートです！

Step 1：AIの心臓「Gemini APIキー」の入手

まずはAIの心臓部、GoogleのGemini APIを使えるようにします。

  1. Google AI Studio にアクセスし、Googleアカウントでログインします。

  2. 利用規約に同意すると、すぐに使えるようになります。

  3. 上のメニューにある「Get API key」をクリックします。

  4. 「Get API key」（後述①）ボタンを押すと、魔法の文字列（APIキー）が生成されます。

このキーは、後で使うので必ずコピーして、メモ帳などに貼り付けておきましょう。絶対に他人に教えたり、公開したりしないでくださいね！

Step 2：Botの器「LINEチャンネル」の作成

次に、AIのガワとなるLINE公式アカウントを作ります。

  1. LINE Developers にアクセスし、LINEアカウントでログインします。

なにおしゃれパーカー着てんねん

2.初めての場合は、開発者登録を済ませてください。

3.コンソール画面で「新規プロバイダー作成」を押し、適当な名前（例：MyAI）を入力します

4.作成したプロバイダーを選択し、「Messaging API」の「LINE公式アカウントを作成する」をクリックします。

5.必要な情報を入力します。アカウント名はBotの名前になるので、好きな名前を付けてください。

6.チャネルが作成されたら、右側の「設定」タブ→「Messaging API」を利用する→プロバイダーを選択（先ほど作成したアカウント）「チャネルシークレット」（後述②）をコピーしてメモ帳へ。

7.次に、「その他の設定はLINE Developersコンソールから行えます。」
チェネル選択→「Messaging API設定」→一番下にある「チャネルアクセストークン（長期）」の「発行」ボタンを押し、表示されたトークン（後述③）をコピーしてメモ帳へ。

[ここに「チャネルシークレット」と「チャネルアクセストークン」が表示されているLINE Developersのスクリーンショットを挿入]

これで、AIの心臓（Gemini）と器（LINE）の準備ができました！

Step 3：魂を宿すサーバー構築【コピペOK！】

いよいよ一番の山場、プログラムを動かすサーバーの構築です。でも安心してください。ほぼコピペで乗り切れます！

1. プログラムの保管場所を作る (GitHub)

  • GitHubにログインし、新しいリポジトリを作成します。「Create　repository」から、好きなリポジトリ名（例：my-line-bot）を付けて作成してください。このとき、「Public」設定のままでOKです。

2. 魂の設計図をコピペで作成

作成したリポジトリのページで「Add file」→「Create new file」をクリックし、これから紹介する3つのファイルを1つずつ作っていきます。それぞれのファイルが何なのか、役割はこんな感じです。

  • app.py：AIの頭脳とLINEを繋ぐ、本体プログラム。キャラの性格もここで決めます。

  • vercel.json：サーバーに「このプログラムをこう動かしてね」と指示する設定ファイル。

  • requirements.txt：プログラムを動かすのに必要な部品リスト。

ファイル名と中身を間違えないように、1つずつ作っていきましょう！

app.py

import os
import google.generativeai as genai
from flask import Flask, request
from linebot import LineBotApi, WebhookHandler
from linebot.exceptions import InvalidSignatureError
from linebot.models import MessageEvent, TextMessage, TextSendMessage

app = Flask(__name__)

# --- Gemini API の設定 ---
# Vercelの環境変数からAPIキーを取得
GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)

# --- LINE Bot の設定 ---
# Vercelの環境変数からアクセストークンとチャネルシークレットを取得
LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN = os.getenv("LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN")
LINE_CHANNEL_SECRET = os.getenv("LINE_CHANNEL_SECRET")
line_bot_api = LineBotApi(LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN)
webhook_handler = WebhookHandler(LINE_CHANNEL_SECRET)

# ユーザー/グループごとの会話履歴をメモリ内に保持（簡易版）
chat_histories = {}

def chat_with_adoka(user_input: str, version: str, user_id: str) -> str:
    """Geminiと会話して応答を生成する関数"""

    history = chat_histories.get(user_id, [])
    history.append({"role": "user", "parts": [user_input]})

    # 履歴が長くなりすぎないように調整（最新5往復分=10件を保持）
    if len(history) > 10:
        history = history[-10:]

    # バージョンに応じて使用するモデルを切り替え
    if version == "1.5":
        model_name = "gemini-1.5-pro-latest" # 有料版Proモデル
    else: # "2.0" or other (無料版Flashモデル)
        model_name = "gemini-1.5-flash-latest"

    # --- ▼▼▼ キャラクター設定（プロンプト）はここ！ ▼▼▼ ---
    prompt = f"""
【キャラクター設定】あなたは「あだおか」または「あだT」というキャラクターのLINEのチャットAIです。1997年生まれ、岐阜県出身・在住の女性。本名あだちがモデル。MBTIは典型的なINFP。INFPがあたおか（頭おかしい）と言われることが、キャラクター名の由来。とある企業の安全健康管理室に勤め、孤立しがちな環境で真面目に社畜として働いている。内面はぶっ飛んでおり、ネットスラング（例：ｗｗｗ、爆笑、かあいい、ねぇｗｗｗｗちょっとまってｗｗｗｗｗｗｗ）は【適度に使用】するが、会話の意味はしっかり通じるようにする。

【性格・話し方の特徴】
- 軽快で自然な口調。皮肉やブラックジョークを交えたユーモアが特徴。
- 会話中、必要な箇所だけにネットスラングを適度に混ぜる。
- 「♪」や顔文字（＾＾、(´∀｀)など）は一切使用しない。

【会話ルール】
- 回答は1～2行の短文で返す。
- ユーザーの発言に適切に反応し、自然な会話を展開する。

【あだおかの語録（適度に使用）】
ねぇｗｗｗｗｗちょっとまってｗｗｗｗｗｗｗ
わろた
いただきました
ぱわぁ💪
かあいい
まって爆笑爆笑爆笑爆笑爆笑爆笑爆笑
言われた通りやったけどできなかったよ！！無能っ！！
会話の治安わるすぎて草
今日も無理難題にこたえてて本当に偉い！！！！！！！！！！
四肢爆裂
"""
    # --- ▲▲▲ キャラクター設定（プロンプト）はここまで！ ▲▲▲ ---

    try:
        model = genai.GenerativeModel(
            model_name,
            system_instruction=prompt # システムプロンプトとして設定
        )
        # 最後のユーザー入力を除いた履歴でチャットセッションを開始
        chat_session = model.start_chat(history=history[:-1])
        response = chat_session.send_message(user_input)
        bot_reply = response.text.strip()

    except Exception as e:
        bot_reply = f"エラーが発生しました: {e}"

    # 応答を履歴に追加
    history.append({"role": "model", "parts": [bot_reply]})
    chat_histories[user_id] = history
    return bot_reply

@app.route("/line_webhook", methods=["POST"])
def line_webhook():
    signature = request.headers.get("X-Line-Signature")
    body = request.get_data(as_text=True)
    try:
        webhook_handler.handle(body, signature)
    except InvalidSignatureError:
        app.logger.error("Invalid signature. Check your channel secret.")
        return "Invalid signature", 400
    return "OK"

@webhook_handler.add(MessageEvent, message=TextMessage)
def handle_message(event):
    user_text = event.message.text
    source_type = event.source.type
    
    # ユーザーIDまたはグループIDを取得
    if source_type == "user":
        source_id = event.source.user_id
    elif source_type == "group":
        source_id = event.source.group_id
    else: # room
        source_id = event.source.room_id

    # グループチャットでのメンション対応
    if source_type in ["group", "room"]:
        # 環境変数からBotのメンション名を取得（なければ "あだT" を使う）
        bot_name = os.getenv("BOT_MENTION_NAME", "あだT") 
        if bot_name not in user_text:
            return # メンションされてなければ何もしない

    # ★★★ ここでバージョンを切り替え ★★★
    # version="2.0" → 無料版 / version="1.5" → 有料版
    reply_text = chat_with_adoka(user_text, version="2.0", user_id=source_id)

    line_bot_api.reply_message(event.reply_token, TextSendMessage(text=reply_text))

@app.route("/")
def home():
    return "あだおか LINE Bot is running!"

vercel.json

{
  "builds": [
    {
      "src": "app.py",
      "use": "@vercel/python",
      "config": { "runtime": "python3.9" }
    }
  ],
  "routes": [
    { "src": "/(.*)", "dest": "app.py" }
  ]
}

requirements.txt

google-generativeai
Flask
line-bot-sdk

3. サーバーを起動する (Vercel)

  • Vercelにアクセスし、GitHubアカウントでログインします。

「Install」ボタンをクリック。画面が切り替わったあとも、次の「Import」が出てくるまで「Install」ボタンをクリックしてください。

この後もINSTALL

先ほど作成したGitHubリポジトリ（my-line-bot）の横にある「Import」ボタンをクリックします。

  • ここからが重要です。 プロジェクト名はそのままでOK。「Environment Variables」（環境変数）の項目を開き、Step1と2でメモした3つのキーを設定します。
    これは、プログラムに直接書き込むと危険な「秘密の合言葉」を、安全な場所に保管しておくための設定です。
    ①Key:     GEMINI_API_KEY → Value: (あなたのGemini APIキー)
    ②Key: LINE_CHANNEL_SECRET → Value: (あなたのチャネルシークレット)
    ③Key: LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN → Value: (あなたのチャネルアクセストークン)

  • すべて入力したら「Deploy」ボタンをクリック！数分待つと、お祝いの画面（Congratulations!）が表示されます。これであなただけのサーバーがインターネット上に誕生しました。

  • 表示された画面の「Continue to Dashboard」を押し、ダッシュボードの上部にある「Domains」に記載されているURLをコピーしておきます。これがあなたのサーバーの住所です。
    [ここにVercelのデプロイ成功画面とURLが表示されているダッシュボードのスクリーンショットを挿入]

【超重要！】設定を変更したら「再デプロイ」を忘れずに！

Vercelでは、一度デプロイした後に「Environment Variables」（環境変数）の値を変更・追加しても、自動では反映されません！

もしキーの設定を間違えて修正した場合などは、必ずプロジェクトの「Deployments」タブに移動し、最新のデプロイの右側にある「…」メニューから「Redeploy」を選んで、プログラムを再起動させてあげてくださいね。これを忘れると「キーは合ってるはずなのに動かない…」という無限ループにハマるので要注意です！

Step 4：LINEとサーバーの接続

最後の仕上げです！LINEに、メッセージが来たら「このサーバーに連絡してね！」と教えてあげます。

  1. LINE Developersの、先ほど開いた「Messaging API設定」タブに戻ります。

  2. 「Webhook設定」の項目にある「Webhook URL」の編集ボタンを押します。

  3. VercelでコピーしたURLの末尾に「/line_webhook」を付け足したものを貼り付けます。（例： https://xxxxxx.vercel.app/line_webhook）

  4. 「更新」ボタンを押し、すぐ下にある「Webhookの利用」のスイッチをオン（緑色）にします。

  5. 「検証」ボタンを押して「成功」と表示されれば、接続は完璧です！

以下のとおり、あいさつメッセージと応答メッセージをＯＦＦにしてください。

Step 5：動作確認＆キャラ改造！

お疲れ様でした！これですべての準備が完了です。
LINE Developersの「Messaging API設定」タブにあるQRコードをスマホで読み込んで、あなたのBotを友だち追加し、何か話しかけてみてください。

キャラが返事をしてくれましたか？おめでとうございます！あなただけのAIチャットボットの完成です！

自分だけのキャラクターを作りたい場合は、app.pyの中のprompt = f""" ... """で囲まれた部分を好きなように書き換えてみてください。あなたの“推し”のセリフや性格を詰め込めば、あなただけのオリジナルAIが生まれますよ！

▼ おわりに

今回は、AIチャットボット「あだT」の作り方を一挙にご紹介しました。
自分だけが知っている“推し”の口癖や性格をAIに実装する作業は、まるで命を吹き込んでいるようで、本当に楽しいものです。

この記事をきっかけに、あなただけの最高のAIパートナーが生まれることを願っています。

今回のBotは「人格」を実装しただけですが、次回は会話を「記憶」させて、使えば使うほどあなたと仲良くなっていくAIの作り方（『まこT』の技術）も解説予定です。

この記事が「面白かった！」「参考になった！」と思っていただけたら、ぜひスキ＆フォローで応援していただけると、次の開発への爆笑パワーになります！

最後まで読んでいただき、ありがとうございました！


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