はじめに
今回Promptyでは、完全自動型AIのRole-Playingについて、その特徴、導入方法、使い方を徹底的に解説します。
エンジニア以外の方にもやりやすい導入方法をご紹介します。また、いままでご紹介した完全自動型AI（AutoGPTなど）と比べても、とても画期的で簡単に使いやすいAIとなっているので、ぜひ肩の力を抜いてやってみて、次世代のAIパワーを体感してみてください。
Role-Playingとは
はじめに簡単なお題とAIへの役割を与えるだけで、AI同士がディスカッションをして解決方法の提案などをしてくれるというものです。 人間が適切なプロンプト（命令）を与えなくても、AIが自動でAIへの適切な返答を考えてくれます。
🐫 CAMEL: Finding the Scaling Law of Agents. The first and th…
いちいちAIにプロンプトを考えたりフィードバックを与えるのは大変ですよね。AIの知識を最大限に活かすには人間の知識も相当なものである必要があります。
例えばゲーム開発のプログラミングをAIにお願いする場合、「プログラミングで何が作れるのか」「面白いゲームとはなにか」「面白いゲームを実現するために必要なこと」などを知らなければAIに良い指示を出すのは難しいですよね。AIに提案をしてもらっても短時間で知識を網羅し、そこから最善のものを選んで改めて指示を出すのは難しそうです。
そこでRole-Playingの出番です。ゲームプログラマーのAIとゲームプランナーのAIにそれぞれの専門知識を使って話しあいをさせることで、人間がAIに指示を出す場合に比べてより良いアウトプットを出してくれると考えられます。
AutoGPTやAgentGPTとの違い
同じく完全自動型のAIであるAutoGPTやAgentGPTとの違いを解説します。
Promptyでは同じく完全自動型のAutoGPTやAgentGPT、BabyAGIの導入方法や使い方も解説しています。是非参考にしてみてください。
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AutoGPTとの仕組みの違い
AutoGPTは一つのAIがPCを使ってタスクを実行していくのに対して、
Role-Playingは2つのAIが話しあいをしながら実行すべきタスクを作って提案してくれるイメージです。
他の完全自動型AIとの比較
| Role-Playing | AutoGPT | AgentGPT | BabyAGI | |
| 仕組みのイメージ | 2つのAIが話し合ってタスクを作る | AIが人間のPCを使って作業 | リサーチとタスク生成を繰り返す | リサーチとタスク生成を繰り返す |
| タスク途中の人間の介入 | 不要 | 必要 | 不要 | 不要 |
| 導入難易度 | 簡単 | 難しい | 簡単 | 難しい |
| 使用難易度 | 簡単 | 難しい | 難しい | 難しい |
| タスクの実行精度(主観) | ◎ | ◎ | ○ | ○ |
個人的には、AutoGPTとRole-Playingのいいとこ取りをしたら、最強のAIが誕生すると考えています。
Role-Playingを使う準備
Webからも使うことができますが、おすすめはローカルへの環境構築です。
現状Webからだと動作が重く、AIに割り振れる役割の種類や会話の数に制限があります。
よってこの記事ではローカルへの環境構築の方法をご紹介します。
ローカルへの環境構築と聞くと難しく感じるかもしれませんが、簡単に実行できますので大丈夫です。
以下の手順に沿って準備を進めてください。
- OpenAPIのキーを取得
- Google colabを開く
- Google colabをコピーする
- OpenAPIキーを入力する
１．OpenAPIのAPIキーを取得する（すでに取得している方は飛ばしてください）
少額の金額がかかりますが、18ドル（かなりの量）の無料枠がありますので最初は実質無料です。
OpenAIのアカウントをお持ちでない方（ChatGPTを使用したことがない方など）は以下の記事を参考にアカウントを作成してください。
こちらの記事では、ChatGPTを利用したことがない方向けに、どのようにしてChatGPTを始めればよいのか、解説します。 ChatGPTはOpenAIのアカウントを作成するだけで簡単に始めることができます。アカウント作成は5分ほど[…]
アカウント作成後、以下のページから「Create new secret key」を押してAPIキーを作成できます。こちらのページの左のメニューの「Usage」から現在の料金を確認できます。
作成したAPIキーはコピーして大切に保管してください。後ほど使用します。（他の人に渡さないようにしてください。）
２．Google Colabを開く
以下のURLを開いてください。
Google ColabはGoogleが提供している、Pythonの環境を無料で使えるサービスです。
３．Google Colabをコピーする
共有ファイルのままでは使えないので、コピーをする必要があります。
「ファイル」→「ドライブにコピーを保存」を押してコピーを作成してください。
新しくこのようなタブが開けばOKです。
４．OpenAPIキーを入れる
ダブルコーテーション（””）の間にキーを入れてください。
こちらで準備は完了です。お疲れ様でした。
Role-Playingの使い方
人間がやることは３つだけです。
- ざっくりやりたいことを設定する
- ２つのAIの役割を決める
- 実行する
１．ざっくりやりたいことを設定する
task_prompt=の横に、ざっくりやりたいことを英語で入れてください。
今回は「簡単で楽しいPythonで動くゲームを作ってください」としました。
２．２つのAIの役割を決める
RolePlaying()の中に役割を２つ入れましょう。
今回はコンピュータープログラマーとゲームプランナーとしました。
３．実行する
上から１つずつ再生ボタンを押していきます。
チェックマークがついたら次の再生ボタンを押していきましょう。
すべての再生ボタンを押し終わると、このように２つのAIが会話を始めます。
<CAMEL_TASK_DONE>と出たら、タスクが終了した合図です。
実行例
ゲームプログラムは長すぎて途中で止まってしまったので、バズるツイートを作る方法を、マーケターとSNS運用担当に考えてもらいました。
（Google colabは長い計算だと途中で切断されてしまうことがあるようです。）
具体例とともにアイデアを考えてくれました。
他にも、簡易的なPythonの時計プログラムを書いてくれたりしました。
まとめ
今回Promptyでは、完全自動型AIのRole-Playingについて、その特徴、導入方法、使い方を解説しました。
私がいままで使ってきた完全自動型AIの中でも、使い勝手・クオリティともに1番良いと感じました。途中切断さえされなければ、かなり使い勝手がよくなりそうです。
ぜひあなたも試してみてください。
