chatGPTをドキュメントに導入して記事を1分で作成する方法

この記事ではGoogleドキュメントにchatGPTを導入して、記事を10秒で作成する方法を紹介します。この記事を読む事で誰でも簡単に半自動で記事を作成する事が可能になります。

非常に便利な機能になりますので、ぜひ活用してみて下さい。

もちろん、この記事は全て無料で公開していますのでご安心下さい。またこの記事が良かったらシェアして頂けると嬉しいです。

スプレッドシート版は以下。

今回紹介する方法で出来た記事原稿

今回、紹介する方法で完成した記事原稿は以下です。
私は「コーヒーの作り方」としか入力していません。そして約1分で完成しました。

そんな魔法なような仕組みを作成します。

chatGPTで用意するもの

chatGPTのアカウントは作成済みの前提で書いていきます。
まずchatGPTで用意するものはAPIキーになります。以下の手順で取得して下さい。

①chatGPTにbeta版ページにアクセス
②右上のPersonalをクリック
③ View API keysをクリック
④Create new secret keyをクリック
⑤APIキーをコピーして保管

※注意点 APIは初めの3か月の無料期間になります。 3か月後に継続して利用する場合はSetup paymentページで申請する必要があります。

Googleドキュメントで用意するもの

Googleドキュメント側では、Google App Script（GAS）のプログラムを用意します。
プログラミング言語を利用しますが、コピペ用のコードの用意があるので以下の手順通りに進めて下さい。

①拡張機能 > App Script をクリック
②デフォルトのコードを全て削除
③以下のコードをコピペ
④15行目付近の「ここにAPIキーを入れる」の箇所にAPIキーを入れる

コードは以下になります。

【クリックで開く】
Google App Script（GAS）コード

// メニューの名前
function onOpen() {
DocumentApp.getUi().createMenu("GPT3 MAGIC")
.addItem("Generate Ideas", "generateIdeas")
.addItem("Generate Paragraph", "generateParagraph")
.addItem("Generate Image", "generateImage")
 .addToUi();
}
// ****メニューの名前はここまで****



// APIなど設定
var apiKey = "ここにAPIキーを入れる";
var model = "text-davinci-003"
// ****設定はここまで****



// メニューのプログラム設定1
function generateIdeas() {
var doc = DocumentApp.getActiveDocument()
var selectedText = doc.getSelection().getRangeElements()[0].getElement().asText().getText()
var body = doc.getBody()
var prompt = "記事のアイデアを5つ出してください。" + selectedText;
temperature= 0
maxTokens = 2060
 const requestBody = {
   "model": model,
   "prompt": prompt,
   "temperature": temperature,
   "max_tokens": maxTokens,
 };
 const requestOptions = {
   "method": "POST",
   "headers": {
     "Content-Type": "application/json",
     "Authorization": "Bearer "+apiKey
   },
   "payload": JSON.stringify(requestBody)
 }
const response = UrlFetchApp.fetch("https://api.openai.com/v1/completions", requestOptions);
var responseText = response.getContentText();
var json = JSON.parse(responseText);
Logger.log(json['choices'][0]['text'])
para = body.appendParagraph(json['choices'][0]['text'])
}
// ****メニューのプログラム設定1終わり****



// メニューのプログラム設定2
function generateParagraph() {
var doc = DocumentApp.getActiveDocument()
var selectedText = doc.getSelection().getRangeElements()[0].getElement().asText().getText()
var body = doc.getBody()
var prompt = "記事を詳しく書いてください。" + selectedText;
temperature= 0
maxTokens = 2060
 const requestBody = {
   "model": model,
   "prompt": prompt,
   "temperature": temperature,
   "max_tokens": maxTokens,
 };
 const requestOptions = {
   "method": "POST",
   "headers": {
     "Content-Type": "application/json",
     "Authorization": "Bearer "+apiKey
   },
   "payload": JSON.stringify(requestBody)
 }
const response = UrlFetchApp.fetch("https://api.openai.com/v1/completions", requestOptions);
var responseText = response.getContentText();
var json = JSON.parse(responseText);
Logger.log(json['choices'][0]['text'])
para = body.appendParagraph(json['choices'][0]['text'])
}
// ****メニューのプログラム設定2終わり****



// メニューのプログラム設定3（画像）
function generateImage() {
var doc = DocumentApp.getActiveDocument()
var selectedText = doc.getSelection().getRangeElements()[0].getElement().asText().getText()
var body = doc.getBody()
temperature= 0
maxTokens = 2000
var prompt2 = "Generate images for " + selectedText;
  const requestBody2 = {
    "prompt": prompt2,
    "n": 1,
    "size": "512x512"
  };
  const requestOptions2 = {
    "method": "POST",
    "headers": {
      "Content-Type": "application/json",
      "Authorization": "Bearer "+apiKey
    },
    "payload": JSON.stringify(requestBody2)
  }
const response2 = UrlFetchApp.fetch("https://api.openai.com/v1/images/generations", requestOptions2);
var responseText = response2.getContentText();
var json = JSON.parse(responseText);
var url1=json['data'][0]['url']
body.appendImage(UrlFetchApp.fetch(url1).getBlob());
}

// ****メニューのプログラム設定3（画像）終わり****