【実演】Gemini 3で爆速開発！Chatwork分析ツール構築の完全ガイド

はじめに：1時間で「自分専用ツール」を作る価値

日々の業務でChatworkを使っていると、「このチャットの流れをAIに要約させたい」「受講生の悩みの傾向を分析したい」と思うことはありませんか？しかし、いちいちチャット履歴をコピーしてChatGPTに貼り付けるのは非常に手間です。

そこで今回は、Chatworkの特定ルームのログを自動取得し、AIで分析してレポートを出力するGUIツール「CHAT-COMMANDER」を開発します。

プログラミングの知識は不要です。必要なのは、最新のAIモデル（Gemini 3 Proなど）に的確な指示を出す「司令官」としてのマインドセットだけ。この動画の実演を通じて、エラーが発生してもAIと協力して乗り越える「開発のリアル」を体感してください。

使用ツールと環境

• AIモデル: gemini-3-pro-preview または gemini-2.5-Pro（Google AI Studioで使用）
• エディタ: Visual Studio Code (VS Code)
• 連携先: Chatwork API（APIトークンが必要）
• 言語: Python (TkinterでGUIを作成)

実演ワークフロー解説

STEP 1: 要件定義とAIへの「相談」

いきなりコードを書かせるのではなく、まずはAIと対話して「何を作りたいか」をすり合わせます。これが成功の秘訣です。

Google AI Studioを開き、以下のように話しかけます。

ChatworkってAPIあるの？
チャットの内容を一括で取得してAIに分析させるツールを作りたいんだけど。

AIから「REST APIがあります。Pythonを使えば簡単に作れます」といった回答が得られたら、さらに具体的なアイデアを引き出します。「他にどんな機能があったら便利？」と聞くことで、「受講生カルテの自動生成」や「横断分析」といった魅力的な機能案を得ることができます。

STEP 2: プロンプト作成とコードの一括生成

要件が固まったら、いよいよ実装です。今回は、複数のファイル（セットアップ用バッチファイル、実行用バッチファイル、Python本体など）を一度に生成させます。

以下のようなプロンプトを使用し、gemini-3-pro-preview に指示を出します。

あなたは熟練のPythonエンジニアです。以下の要件で「CHAT-COMMANDER」を作成してください。

【機能要件】
1. Chatwork APIを使用し、指定したルームIDのメッセージを取得する。
2. 取得したログをGemini APIで分析する。
3. 分析内容は「受講生の現状」「課題」「ネクストアクション」を含むカルテ形式。
4. GUIツールとして実装（Tkinter使用）。

【出力ファイル】
- setup.bat (環境構築用)
- run.bat (起動用)
- main.py (プログラム本体)
- requirements.txt (依存ライブラリ)

コードは省略せず、各ファイルをコードブロックで出力してください。

出力されたコードを、ローカルのフォルダ内にそれぞれファイルとして保存します。OKIHIRO流の開発では、自作のバッチを使って、クリップボードの内容を即座にファイルに反映させることで効率化しています。

STEP 3: 実行とエラー修正（バイブコーディング）

ここからが本番です。setup.bat を実行して環境を作り、run.bat でツールを起動しようとすると、多くの場合エラーが発生します。しかし、エラーは失敗ではありません。AIへのフィードバック材料です。

例えば、NameError やライブラリの読み込みエラーが出た場合、そのエラーログをそのままコピーし、AIに貼り付けます。

以下のエラーが出ました。修正したコードを出力してください。

（エラーログを貼り付け）

また、GUIが起動したものの、「ボタンが見切れている」「レイアウトが崩れている」といった問題も発生しがちです。その場合は、スクリーンショットを撮ってAIに見せ、「ボタンが隠れているので、ウィンドウサイズを広げて」「ログ表示エリアを2カラムにして見やすくして」と具体的に指示します。Gemini 3 Proのマルチモーダル性能がここで活きます。

STEP 4: 動作確認とブラッシュアップ

エラーを解消し、無事にツールが起動したら、実際にChatworkのAPIトークンとルームIDを入力して実行します。

「実行」ボタンを押し、コンソールに「ログ取得完了」「分析開始」といったステータスが表示され、最終的に受講生の分析レポートが生成されれば成功です。

動画では、わずか1時間程度で、実用的な分析ツールが完成しました。これをパッケージ化して販売したり、自社の業務効率化に使ったりと、可能性は無限大です。

OKIHIRO流：司令官の視点（プロのコツ）

• 「1発で完璧」を目指さない: AIの出力にはバグが含まれることが前提です。「動かない」と嘆くのではなく、「どこを直せばいいか」をAIと一緒に探るプロセスこそが開発です。
• スクリーンショットを活用する: 言葉で説明しづらいGUIの崩れなどは、画像をAIに見せるのが最短の解決策です。
• 構造化して指示する: 単に「作って」ではなく、「どんなファイルが必要か」「どんな機能が必要か」を箇条書きで明確に伝えることで、AIの精度が上がります。

まとめ＆ネクストアクション

今回は、Chatwork連携ツール「CHAT-COMMANDER」の開発フローを実演しました。この手法を使えば、Zoomの文字起こし分析ツールや、日報自動生成ツールなど、あらゆる業務ツールを自分で作れるようになります。

まずは、Google AI Studioにアクセスし、身近な業務の「面倒くさい」を解決するツールのアイデアをAIに相談することから始めてみましょう。