LINEで動く日本語校正AIボットを作ってみた！AWS Lambda + OpenAI APIで実現する自動校正サービス

【送信】
3才の子供の為に、して欲しいことがあります。

【返信】
【校正前】
3才の子供の為に、して欲しいことがあります。

【校正後】
3歳の子供のために、してほしいことがあります。

【校正箇所】
・3才 → 3歳
・為に → ために
・して欲しい → してほしい

ユーザー → LINE公式アカウント → LINE Platform 
                                    ↓
                              Webhook送信
                                    ↓
                              API Gateway
                                    ↓
                              Lambda関数
                               ↙    ↘
                            S3        OpenAI API
                      (校正ルール)   (GPT-4o-mini)
                               ↘    ↙
                              Lambda関数
                                    ↓
                              LINE Platform → ユーザー

original,replacement,note,regex_pattern
◯才,◯歳,,
して欲しい,してほしい,,
〜する為,〜するため,,
〜の様な,〜のような,,
有難う,ありがとう,,

# S3バケット作成
aws s3 mb s3://your-proofreading-rules

# CSVアップロード
aws s3 cp proofreading_rules.csv s3://your-proofreading-rules/

LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN = (取得したトークン)
LINE_CHANNEL_SECRET = (取得したシークレット)
OPENAI_API_KEY = (OpenAI APIキー)
S3_BUCKET_NAME = your-proofreading-rules
PROOFREADING_TABLE_KEY = proofreading_rules.csv

import json
import os
import hashlib
import hmac
import base64
import boto3
import csv
from io import StringIO
import urllib.request
import urllib.parse

# 環境変数
LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN = os.environ['LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN']
LINE_CHANNEL_SECRET = os.environ['LINE_CHANNEL_SECRET']
OPENAI_API_KEY = os.environ['OPENAI_API_KEY']
S3_BUCKET_NAME = os.environ['S3_BUCKET_NAME']
PROOFREADING_TABLE_KEY = os.environ['PROOFREADING_TABLE_KEY']

s3_client = boto3.client('s3')

# 校正ルールのキャッシュ
proofreading_cache = None

def load_proofreading_table():
    """S3から校正ルールを読み込む"""
    global proofreading_cache
    
    if proofreading_cache is not None:
        return proofreading_cache
    
    try:
        obj = s3_client.get_object(Bucket=S3_BUCKET_NAME, Key=PROOFREADING_TABLE_KEY)
        csv_content = obj['Body'].read().decode('utf-8')
        
        csv_reader = csv.DictReader(StringIO(csv_content))
        rules = []
        for row in csv_reader:
            rules.append({
                'original': row.get('original', ''),
                'replacement': row.get('replacement', ''),
                'note': row.get('note', '')
            })
        
        proofreading_cache = rules
        return rules
    except Exception as e:
        print(f"Error loading rules: {e}")
        return None

def proofread_with_openai(text, rules):
    """OpenAI APIを使って校正を実行"""
    # ルールをプロンプトに変換
    rules_text = []
    for rule in rules:
        rule_str = f"- '{rule['original']}' → '{rule['replacement']}'"
        if rule['note']:
            rule_str += f" ({rule['note']})"
        rules_text.append(rule_str)
    
    prompt = f"""以下の校正ルールに基づいて、与えられた文章を校正してください。

校正ルール：
{chr(10).join(rules_text)}

校正する文章：
{text}

以下の形式で出力してください（これ以外の内容は一切含めないでください）：

【校正前】
（元の文章をそのまま記載）

【校正後】
（校正した文章を記載）

【校正箇所】
（変更した表現を「○○ → ××」の形式で箇条書き）"""

    # OpenAI APIリクエスト
    url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    data = {
        "model": "gpt-4o-mini",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "あなたは日本語の校正専門家です。"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        "temperature": 0.1,
        "max_tokens": 2000
    }
    
    req = urllib.request.Request(
        url,
        data=json.dumps(data).encode('utf-8'),
        headers=headers
    )
    
    try:
        with urllib.request.urlopen(req) as response:
            result = json.loads(response.read().decode('utf-8'))
            return result['choices'][0]['message']['content'].strip()
    except Exception as e:
        print(f"OpenAI API error: {e}")
        return "校正処理中にエラーが発生しました。"

def send_line_reply(reply_token, text):
    """LINE APIで返信を送る"""
    url = 'https://api.line.me/v2/bot/message/reply'
    
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN}'
    }
    
    data = {
        'replyToken': reply_token,
        'messages': [{
            'type': 'text',
            'text': text
        }]
    }
    
    req = urllib.request.Request(
        url, 
        data=json.dumps(data).encode('utf-8'),
        headers=headers
    )
    
    try:
        with urllib.request.urlopen(req) as response:
            print(f"Reply sent: {response.status}")
    except Exception as e:
        print(f"Error sending reply: {e}")

def lambda_handler(event, context):
    """メインハンドラー"""
    # 署名検証
    signature = event['headers'].get('x-line-signature', '')
    body = event['body']
    
    hash = hmac.new(
        LINE_CHANNEL_SECRET.encode('utf-8'),
        body.encode('utf-8'), 
        hashlib.sha256
    ).digest()
    
    if not hmac.compare_digest(
        signature.encode('utf-8'),
        base64.b64encode(hash)
    ):
        return {'statusCode': 400, 'body': json.dumps('Invalid signature')}
    
    # イベント処理
    try:
        events = json.loads(body)['events']
        
        for event in events:
            if event['type'] == 'message' and event['message']['type'] == 'text':
                reply_token = event['replyToken']
                user_text = event['message']['text']
                
                # 校正ルールを読み込み
                rules = load_proofreading_table()
                if rules is None:
                    send_line_reply(reply_token, "校正ルールの読み込みに失敗しました。")
                    continue
                
                # 校正実行
                result = proofread_with_openai(user_text, rules)
                
                # 返信
                send_line_reply(reply_token, result)
        
        return {'statusCode': 200, 'body': json.dumps('OK')}
        
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")
        return {'statusCode': 500, 'body': json.dumps('Internal Server Error')}

https://xxxxx.execute-api.region.amazonaws.com/prod/webhook

Runtime.ImportModuleError: No module named 'line-bot-sdk'