【Python×ChatGPT】APIを使って議事録を自動要約する方法｜実践アプリで解説！

はじめに｜PythonからChatGPTを使って議事録を自動要約しよう！

最近、「ChatGPT」ってよく聞きませんか？ 文章の要約や、質問への回答、さらにはコードの生成までこなしてくれるAIとして、ニュースやSNSでも話題になっています。でも実は、このChatGPTをPythonから操作して、自分だけのアプリケーションに組み込むこともできるんです。

この記事では、Pythonを使ってChatGPT APIを呼び出し、長文の議事録を自動で要約してくれるプログラムを作る方法を解説します。

例えば、こんな場面を想像してみてください。

社内の会議で録音やメモを取ったものの、あとから読み返すのが面倒…。
でも要点だけパッとまとめてくれるツールがあればいいのに…。

そんなときに役立つのが、ChatGPTの要約機能を活用した自動議事録要約アプリです。しかもPythonで簡単に作れます。

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この記事では以下のことが学べます：

• ChatGPT APIの基本的な仕組み
• PythonからAPIを呼び出す手順
• 実際に議事録を読み込んで要約するアプリの作り方
• APIの料金や制限などの注意点

プログラミングの経験があまりない方でも、できるだけわかりやすく説明していきますので、安心して読み進めてくださいね。

それでは、PythonとAIの力で議事録の手間を減らしていきましょう！

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1. ChatGPT APIとは？｜Pythonから使えるAIの力

まずは、ChatGPT APIがどんなもので、なぜPythonから使えると便利なのかを見ていきましょう。

ChatGPTってなに？

ChatGPTは、OpenAIという企業が開発したAIチャットモデルです。大量のテキストデータを学習しており、人間のような自然な会話ができるのが特徴です。すでに多くの人が、Web上でChatGPTを使って質問をしたり、アイデアをもらったり、プログラミングの相談をしたりしていますよね。

でも、実はこのChatGPTの能力をWebブラウザ以外の場所でも使えるようにしたのが「ChatGPT API」なんです。

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【初心者向け】ChatGPTの使いかた完全ガイド｜登録から活用法までやさしく解説！

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APIってなに？

API（エーピーアイ）という言葉は少し難しく聞こえるかもしれませんが、簡単に言えば「他のサービスとやり取りするための窓口」です。

ChatGPT APIを使えば、Pythonのプログラムの中からChatGPTに「この文章を要約して！」とお願いできるようになります。

これはまるで、あなたのアプリの中に「AI秘書」を呼び出して、手伝ってもらうようなイメージです。

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Pythonと組み合わせると何ができる？

Pythonはプログラミング初心者にも人気の言語で、ライブラリも豊富。ChatGPT APIと組み合わせることで、こんなことができます：

• 会議の議事録を読み込んで要約
• ユーザーの入力に自動で返答するチャットボット
• 長文の要点抽出ツール
• 自動質問応答システム

つまり、ちょっとしたコードを書くことで、あなたのアプリにAIの力を追加できるということです！

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2. PythonからChatGPT APIを使う手順

ではここからは、実際にPythonを使ってChatGPT APIを利用するための手順を見ていきましょう。
少し準備が必要ですが、一度設定してしまえば何度でも簡単に使えるようになります！

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ステップ① OpenAIのAPIキーを取得しよう

まずはChatGPTにアクセスするための「鍵」が必要です。それがAPIキーです。

1. OpenAIの公式ページ にアクセスして、アカウントを作成（またはログイン）します。
2. ダッシュボードに入り、右上の自分のアイコンをクリック → 「API keys」メニューを開きます。
3. 「Create new secret key」ボタンを押して、APIキーを生成します。
4. 生成されたキーをコピーして、安全な場所に保存しておきましょう。

⚠️ このAPIキーは他人に知られないように注意！GitHubなどで公開しないようにしましょう。

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ステップ② 環境変数にAPIキーを設定する

プログラム内に直接APIキーを書き込むのは危険なので、環境変数として設定するのがおすすめです。

Windowsの場合（コマンドプロンプト）

setx OPENAI_API_KEY "sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"

macOS/Linuxの場合（ターミナル）

export OPENAI_API_KEY="sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"

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ステップ③ ライブラリをインストールする

PythonでAPIを使うために、まず必要なライブラリをインストールします。

pip install openai

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ステップ④ サンプルコードで動作確認

以下のコードで、ChatGPTと1回会話してみましょう！

import os
import openai

# 環境変数からAPIキーを取得
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Pythonってどんな言語？"}
    ]
)

# 返答内容を表示
print(response['choices'][0]['message']['content'])

このコードを実行すると、ChatGPTが「Pythonは初心者にやさしいプログラミング言語です…」といったような返事を返してくれるはずです！

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ステップ⑤ メッセージ履歴を保持する方法

ChatGPTは会話の文脈を理解するのが得意です。そのためには、過去の会話内容も一緒に送ることが重要です。

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Pythonって何？"},
    {"role": "assistant", "content": "Pythonは初心者にやさしい言語です。"},
    {"role": "user", "content": "どんな用途に使えるの？"}
]

このように、やりとりの履歴を順番に保持してmessagesに渡すことで、自然な会話の流れになります。

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3. 議事録要約アプリを作ってみよう

ここからは、ChatGPT APIを実際に使って「議事録の要約アプリ」を作っていきます。
使うのは、テキストファイルで保存された議事録の内容。それをChatGPTに送って、わかりやすい要約を返してもらうというシンプルなアプリです。

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ステップ① 議事録ファイルを準備しよう

まずは、議事録のテキストファイル（例：meeting.txt）を用意します。
ファイルの中身はこんな形式でOKです：

Aさん：今月の売上は予想を上回りました。
Bさん：ただし広告費がかかりすぎている点は注意ですね。
Cさん：次回はコストを抑えつつ、効果的な施策を検討しましょう。

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ステップ② Pythonでファイルを読み込む

Pythonでこの議事録ファイルを開き、中身を取得します。

with open("meeting.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    transcript = f.read()

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ステップ③ ChatGPTに要約をお願いする

先ほどのAPIコードに少し手を加えて、議事録の内容をChatGPTに要約してもらうようにします。

import os
import openai

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# ファイルの読み込み
with open("meeting.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    transcript = f.read()

# ChatGPTに送るメッセージ
messages = [
    {"role": "system", "content": "あなたは議事録をわかりやすく要約するアシスタントです。"},
    {"role": "user", "content": f"以下の議事録を要約してください。\n\n{transcript}"}
]

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=messages
)

summary = response['choices'][0]['message']['content']

# 要約を保存する
with open("summary.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(summary)

print("要約を summary.txt に保存しました。")

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ステップ④ 実行してみよう！

上のコードを実行すると、ChatGPTが議事録の内容を読み取って要点を短くまとめてくれます。
その結果は、summary.txtというファイルに保存されます。

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ステップ⑤ 注意点：トークン数の制限に気をつけよう

ChatGPTには「トークン数の上限」があります。
たとえば、gpt-3.5-turboの場合、**最大約4,000トークン（日本語でおおよそ6,000〜8,000文字程度）**までしか一度に処理できません。

それを超える長さの議事録を扱う場合は、以下の方法を検討しましょう：

• 議事録を複数に分割して送る
• 日付や話題ごとに分割要約し、後で再統合する
• gpt-4などのモデルに切り替える（コストは上がる）

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4. トークン制限と注意点

ChatGPT APIを使う上で、最もよくあるつまずきポイントが「トークン制限」です。
ここでは、トークンとは何か、なぜ制限があるのか、そして長文を処理するための工夫について解説します。

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トークンとは？

トークンとは、文章を分解したときの最小単位のことです。
英語では単語や記号ごとに、日本語では数文字で1トークンになることが多く、
例えば以下のように分割されます。

文章	トークン数の目安
「こんにちは」	約2トークン
「今日は会議でした」	約5〜7トークン
英語の文章（短文）	1〜2トークン/単語

文章全体のトークン数が増えると、それだけ処理に時間とコストがかかるほか、一定数を超えるとエラーになります。

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モデルごとのトークン上限

モデル名	トークン上限
gpt-3.5-turbo	4,096トークン
gpt-4（通常版）	8,192トークン
gpt-4（32k版）	32,768トークン

この「トークン数」には、ユーザーの送信したメッセージと、ChatGPTからの返答の両方が含まれます。

つまり、議事録の本文が3,000トークンあっても、ChatGPTの返答が1,100トークンなら超過になります。

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トークン数が超えたらどうなる？

トークン数が上限を超えると、APIはエラーを返します（openai.error.InvalidRequestErrorなど）。
突然「なぜか返答が来ない…」と思ったら、トークン数の確認が必要です。

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トークン数の確認方法

OpenAIの公式ライブラリでは、トークン数を正確にカウントする方法は提供されていませんが、以下のようなライブラリで確認できます：

pip install tiktoken

そしてコード内で：

import tiktoken

encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-3.5-turbo")
num_tokens = len(encoding.encode(transcript))
print(f"トークン数: {num_tokens}")

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トークン制限を回避する方法

1. 議事録を分割して送る
   　例：前半と後半に分けて要約 → 最後にそれをまとめて再要約
2. モデルを変更する
   　トークン上限が大きいgpt-4やgpt-4-32kに切り替える（※料金は上がる）
3. 要点抽出の精度を下げてでも短く送る
   　冒頭だけを送って要約する、などの工夫も有効です。

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5. ChatGPT APIの料金とコストパフォーマンス

ここでは、ChatGPT APIの料金体系や、実際にどのくらいのコストがかかるのか、気になるポイントをわかりやすく解説します。

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どんなときに料金が発生するの？

ChatGPT APIは、**使った分だけ料金がかかる「従量課金制」**です。
つまり、APIにリクエストを送って返答をもらうたびに、トークン数に応じて課金されます。

料金は「1,000トークンあたり○ドル」という形で設定されています。

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料金の目安（2025年6月時点）

モデル	価格（1,000トークンあたり）
gpt-3.5-turbo	$0.0015（入力） / $0.0020（出力）
gpt-4	$0.03（入力） / $0.06（出力）
gpt-4-32k	$0.06（入力） / $0.12（出力）

💡 たとえば「gpt-3.5-turbo」で、入力2,000トークン・出力500トークンを使った場合の料金は…

(2,000 ÷ 1,000) × 0.0015 + (500 ÷ 1,000) × 0.002 = 0.003 + 0.001 = $0.004（約0.6円）

つまり、数円レベルで高精度なAI処理が使えるという、非常にコスパの良いサービスです。

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無料枠や試用はあるの？

はい。OpenAIでは、アカウント作成直後に**無料のクレジット（試用枠）**が提供されます。
この枠内である程度試せるので、まずはそこから始めてみると安心です。

ただし、無料枠は有効期限付きで、数ヶ月で失効することもあるのでご注意ください。

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議事録アプリでどれくらい費用がかかる？

目安として、5,000〜6,000文字程度の議事録の要約を1回行う場合、数円程度のコストで済みます。

• 小規模な社内利用 → ほぼ無視できるコスト
• 大量のデータや大規模サービス → 月額数千〜数万円に達することも

必要に応じて「使用量のログ管理」や「月ごとの上限設定」などの運用対策も考えると安心です。

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ChatGPTは高コスパな業務効率化ツール！

多少の費用はかかりますが、それ以上に得られる恩恵は大きいです。

• 面倒な作業を自動化できる
• 長文の理解・要約を一瞬でこなす
• 時間短縮 → 生産性アップ

⏳「人件費 × 時間」で考えれば、ChatGPTのAPIはとんでもない高コスパなツールといえるでしょう。

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まとめ｜ChatGPT APIは誰でも使える強力なツール！

この記事では、Pythonを使ってChatGPTのAPIを呼び出し、議事録を自動で要約するアプリケーションの作り方を紹介してきました。

少し振り返ってみましょう。

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✅ 学んだことまとめ

• ChatGPT APIとは？
  　→ 自然言語の処理を自動化できるAIサービス
• Pythonからの使い方
  　→ APIキーの取得、メッセージ構造、ライブラリの活用などを手順付きで解説
• 議事録要約アプリの実装
  　→ テキストファイルを読み込み、ChatGPTで要約、ファイルに保存するまでを体験
• トークンと制限の注意点
  　→ モデルごとの上限や分割処理の工夫を紹介
• APIの費用感と可能性
  　→ 数円〜数十円で使える超高性能なAI機能。業務効率化にもバッチリ！

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💡 ChatGPTの使い方は無限大！

今回は「議事録の要約」という具体例でしたが、アイデア次第でさまざまな活用が可能です。

• ユーザーとの自然なチャット機能
• メールや報告書の自動生成
• FAQ対応の自動化
• 要点抽出や文章の書き換え支援

プログラミング初心者でも簡単に始められるので、ちょっとした自作アプリにAIの力をプラスしたい方にはぴったりです！

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