【革命的】AIが変えた！誰でも15分で作れる無料の完全自動化システム

プログラミング知識ゼロでも、最新テクノロジーを駆使した自動化システムが作れる時代が来ました。今回は具体例として、パーソナライズされた天気予報システムを作りながら、この革新的な開発手法をご紹介します。

🌟 なぜ今、注目すべきなのか

• 💡 プログラミング知識不要: AIが全てのコードを書いてくれる

• 🎯 驚異の開発スピード: 構想から完成までわずか15分

• 💰 完全無料: 必要なツールは全て無料で利用可能

• 🔄 自動化の無限の可能性:あらゆる事が質問するだけで解決

🚀 この開発手法で何が作れる？

• 📊 データ収集・分析の自動化

• 📧 定期的な情報配信システム

• 🤖 業務プロセスの自動化

• 📱 簡単なWebサービス

• 🔄 定期的なファイル処理

• 📈 市場データの自動収集・レポート作成 ...など、可能性は無限大！

🛠️ 使用するツール

1. Google Colab

   • ブラウザだけでPython環境が整う

   • セットアップ作業が一切不要

2. GitHub Actions

   • プログラムの定期実行を自動化

   • かつては設定が多少面倒だったが、AIのサポートで驚くほど簡単に

3. AI（今回はClaude 3.5 Sonnetを利用してます）

   • コード生成から修正まで全面的にサポート

   • エラー解決も基本丸投げでOK

👨‍💻 開発プロセス(15分)

Step 1: ベースとなる天気予報システムの構築

Google検索で「天気 python」で検索して一番上に出てきたこちらのプログラムをベースとして利用する事にしました。

【Python】天気予報API を用いて明日の天気を取得してみる - Qiita

プログラムの実行結果は下記のようになりました。
まだ、少々物足りないですね。

2024年11月19日の北海道 紋別の天気は曇のち晴です。 最高気温は2度、最低気温は-3度です。

Step 2: 機能の拡張

まずは、雨が降る確率を知りたいので、降水確率を表示するようにしましょう。
ここで利用するのがClaudeで、必要なプロンプトはたったこれだけです。

> 降水確率も表示するようにしたいです。
[ ここにベースにしたコードを貼り付け ]

すると、下記のようなコードが返ってきました。

import requests
from datetime import datetime

def get_weather(city):
    try:
        url = f"https://weather.tsukumijima.net/api/forecast?city={city}"
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
        data_json = response.json()

        date_str = data_json["forecasts"][1]["date"]
        date = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d").strftime("%Y年%m月%d日")
        title = data_json["title"]
        weather = data_json["forecasts"][1]["telop"]
        max_temp = data_json["forecasts"][1]["temperature"]["max"]["celsius"]
        min_temp = data_json["forecasts"][1]["temperature"]["min"]["celsius"]
        
        # 降水確率を取得
        chance_rain = data_json["forecasts"][1]["chanceOfRain"]
        rain_time = {
            "T00_06": chance_rain["T00_06"],
            "T06_12": chance_rain["T06_12"],
            "T12_18": chance_rain["T12_18"],
            "T18_24": chance_rain["T18_24"]
        }
        
        # 降水確率の文字列を作成
        rain_info = "降水確率:\n"
        time_labels = {
            "T00_06": "0時-6時",
            "T06_12": "6時-12時",
            "T12_18": "12時-18時",
            "T18_24": "18時-24時"
        }
        
        for time_key, label in time_labels.items():
            probability = rain_time[time_key].replace("--%", "0%")  # --% を 0% に変換
            rain_info += f"{label}: {probability}\n"

        results = f"{date}の{title}は{weather}です。\n最高気温は{max_temp}度、最低気温は{min_temp}度です。\n\n{rain_info}"
        return results

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return f"天気情報の取得に失敗しました: {e}"
    except KeyError as e:
        return f"予期しないデータ形式です: {e}"

city_number = input("地点コードを入力してください: ")
result = get_weather(city_number)
print(result)

colabに張り付けて実行すれば、それだけで降水確率が表示されます。

2024年11月19日の北海道 紋別 の天気は曇のち晴です。
最高気温は2度、最低気温は-3度です。
降水確率: 0時-6時: 20%
6時-12時: 10%
12時-18時: 0%
18時-24時: 0%

Step 3: AIによるより高度な機能追加

次は、天気を見るだけじゃなく、服装や傘の判断ももらえるようにします。