1. はじめにOpenAIのgptに対してAnthropicのClaudeも言語モデルとしてのパフォーマンスが非常に高いと話題になっています。そこで今回はClaudeをベースにDXや開発のPOCを実践してみたいという方向けにウェブアプリケーションフレームワーク「Streamlit」を使いClaudeをベースにしたチャットボットの作成方法をご紹介しつつ、効率的なPOCの方法をご紹介します。Streamlitを使うことでフロントエンド含めPythonのみで全てのコーディングを完結することができます。2. ClaudeとはClaudeは、Anthropic社が開発した最新の大規模言語モデルです。以下の特徴を持ちます：高度な自然言語理解と生成能力多言語対応エシカルAIとしての設計カスタマイズ可能な出力3. Streamlitの特徴と利点Streamlitは、データサイエンティストやAIエンジニア向けの軽量なウェブアプリケーションフレームワークです。Pythonのみで簡単にウェブアプリの開発が可能で主な特徴は：Pythonのみで開発可能直感的なUI/UXリアルタイムでの結果表示豊富な組み込みコンポーネント4. Claude x Streamlitの組み合わせによるメリットこの2つの技術を組み合わせることで、以下のメリットが得られます：迅速なプロトタイピングビジュアルで分かりやすいAI機能のデモンストレーション低コストでの開発と展開5. 事前準備環境準備：Pythonの他、以下のリンクを参考にStreamlitの準備、AnthropicのアカウントとAPI Keyを取得しましょう。Install Streamlit - Streamlit DocsAnthropic ConsolePython 3.7+余裕がある方は一度gptベースでのチャットアプリを以下のドキュメントに従い構築しておくとこちらのclaudeベースのチャットアプリの構築理解が簡単となるので試してみるのもおすすめです。Build a basic LLM chat app - Streamlit Docs6. Claudeベースのチャットアプリの作成ライブラリのインストールまずは必要なライブラリをインストールしましょうpip install anthropic streamlitAPIキーをStreamlit secretsに追加する# .streamlit/secrets.tomlANTHROPIC_API_KEY = "YOUR_API_KEY"チャットアプリのコーディングfrom anthropic import Anthropicimport streamlit as stst.title("Claude Chat App")client_claude = Anthropic(api_key=st.secrets["ANTHROPIC_API_KEY"])if "model_claude" not in st.session_state: st.session_state["model_claude"] = "claude-3-sonnet-20240229"if "messages" not in st.session_state: st.session_state.messages = []for message in st.session_state.messages: with st.chat_message(message["role"]): st.markdown(message["content"])if prompt := st.chat_input("What is up?"): st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt}) with st.chat_message("user"): st.markdown(prompt) with st.chat_message("assistant"): message_history = [ {"role": m["role"], "content": m["content"]} for m in st.session_state.messages ] with client_claude.messages.stream( model=st.session_state["model_claude"], messages=message_history, max_tokens=1000, ) as stream: full_response = " message_placeholder = st.empty() for text in stream.text_stream: full_response += text message_placeholder.markdown(full_response + "▌") st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})7. まとめClaude AIとStreamlitを組み合わせることで、迅速かつ効果的なAI DXのPOCが可能になります。この方法を活用することで、企業は最小限の投資でAIの可能性を探り、競争力を高めることができるでしょう。もしより深く生成AIを活用したDXや社内アプリの構築を行いたいという方はこちらから株式会社homulaへお問い合わせください。