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title: 最短で見る！watsonx.aiで作るチャットボットの裏側
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author: [防村信太郎](https://docswell.com/user/6806928)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: IBM TechXchange Dojo セミナー「最短で見る！watsonx.aiで作るチャットボットの裏側」用スライド 👇詳細は以下より👇 https://ibm-developer.connpass.com/event/347304/
published: March 28, 25
canonical: https://docswell.com/s/6806928/5YD6N7-2025-03-28-1600
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最短で見る！
watsonx.aiで作る
チャットボットの裏側
2025年3月28日
AIT公式キャラクター
LOWATI
株式会社AIT


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免責事項
• 当イベントは日本IBMおよびAITの有志によって企画された勉強会です。
• AIやBIツールなどのテーマを中心に、今後も色々な勉強会・イベントを開催する予定です。
• 本勉強会の内容は、個人の見解であり、所属する企業の公式見解ではありません。
• セッション中はマイクミュートでの参加にご協力お願いします。
• 本発表で利用している製品の名称およびロゴは下記の個人、組織または企業の商標となります。
– IBM、watsonx は、 世界の多くの国で登録されたInternational Business Machines Corporationの商標です。他の製品名およびサービス名等
は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。現時点での IBM の商標リストについては、www.ibm.com/legal/copytrade.shtml
をご覧ください現時点でのIBMの商標リストについては、www.ibm.com/legal/copytrade.shtmlをご覧ください。
– Google Colaboratoryは、Google LLCの登録商標または商標です。
– Pythonは、Python Software Foundationの登録商標または商標です。
– LangChainは、LangChain, Inc.の登録商標または商標です。
– Gradioは、Gradio, Inc.の登録商標または商標です。
– その他本⽂記載の会社名及び製品名は、それぞれ各社の商標⼜は登録商標です。
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会社概要
＆ 自己紹介
社名
事業内容
株式会社AIT（エーアイティ）
- IBM製品を中心にHW・SWの販売
1991年
戦略的合弁会社として設立
125名
従業員数
125名
日本IBM
売上高
161億円（2024年度3月期）
名前
防村
略歴
～2022年 ： 食品メーカー 営業
2023年～ ： 株式会社AIT
アナリティクス＆サービス営業部
1991年
設立
SRA
- インフラ構築や技術支援等のサービス
- トータルソリューション
「AI365」詳しくは
信太郎（ヨケムラ
コチラ！
シンタロウ）
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本日のアジェンダ
■セミナーの目的とゴール
‐ やろうと思った動機と目的、 どんなものを作るのか
■watsonx.aiを色々触ってみよう
‐ Prompt Lab、 API
■会話ができるようにしよう
‐ LangChain
■チャットのUIを作ってみよう
‐ Gradio
■まとめと発展に向けて
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01
セミナーの
目的 と ゴール
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なぜAIチャットボットを作ろうと思った？
＆
セミナーの目的
■ 営業活動で感じている課題
- ユーザー様のAIへの期待値は高く、ヒアリング時は抽象的になりがち…
- 一般的な製品紹介やサービス説明では具体的な活用イメージは難しい…
■ 課題による影響
- 営業段階で話が停滞し、具体的な技術提案（SEにつなぐ段階）まで進めない
- AI本来の可能性を正しく伝えられず、お客様を落胆させてしまうことも…
■ 根本的な原因
- 営業担当として、私が「AIで何ができるか」を具体的に理解できていない
- 結果として、お客様の業務課題に適したAI活用方法を具体的に提案できない
まずは身近な「チャットボット」から自分で作り、仕組みをざっくり理解。
ユーザー目線で「AIを業務にどう生かせるか」の解像度を上げることが目的！
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今日はどんなものを作る？
■ 機能＆テーマ
‐ マルチターンの会話ができる
‐ ビジネスマナーを教えてくれる
■ 何を使って作る？
本セミナーで扱わないこと
‐ RAGやAIエージェント、精度向上に寄与する技術
‐ 作りこんだUI画面を作る
‐ watsonx.aiのセッティング
‐ 実行環境：GoogleColab
‐ 言語：Python
想定ユーザー
⇒４月から入る
新入社員
UI部分
⇒Gradio
画面の見た目はこんな感じ
LLM
会話履歴管理
⇒Llama他
watsonx.aiから
呼び出す
⇒LangChain
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02
watsonx.aiを
色々触ってみよう
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「watsonx.ai」とは？
※SaaS版（IBM watsonx as a Service）に限定して紹介
■ 概要
watsonx
- AIモデルの開発・調整・展開を支援する企業向け開発スタジオ
- IBMのクラウドサービス「IBMCloud」上で提供される統合型
AIプラットフォーム「watsonx」のコンポーネントの1つ
■ 主な機能
watsonx.data
データ管理基盤
watsonx.governance
運用管理・ガバナンス
watsonx.ai
開発スタジオ
※その他諸々の機能についてはコチラを参照ください
機能名
概要
Tuning Studio
独自データで基盤モデルを微調整（チューニング）し、応答の最適化を行うツール
Prompt Lab
各種基盤モデル（Granite等）に対してプロンプトを試行・調整できる実験環境
API（Python他）
PythonやRESTAPIで、基盤モデル・RAG・プロンプト操作などをプログラムから直接制御
Agen Lab(β版)
業務特化AIエージェントをノーコードで簡単に作成・管理できるIBMの開発支援ツール
■ 事前準備
※本セミナーでは割愛。以下をご参照お願い致します。
①watsonx.ai無料体験版： https://jp-tok.dataplatform.cloud.ibm.com/registration/stepone?context=wx&amp;preselect_region=true
②事前準備(アカウント作成他)：https://speakerdeck.com/oniak3ibm/watsonx-ai-dojo-prereq
③アクセス出来たら(プロジェクト作成他)： https://github.com/IBM/japan-technology/tree/main/watsonx.ai/dojo/create-new-project
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「watsonx.ai」を使ってみよう
～Prompt Lab～
■ Prompt Labとは？
- 各種基盤モデル（Granite等）に対して
プロンプトを試行・調整できる実験環境。
・詳しい機能説明(Document)：リンク
・クイックスタート(watsonxDoc)：リンク
・もう少し詳しいガイド(GitHub)： リンク
- 使うLLMによって相性の良いプロンプト手法が様々ある。そのためにまずはPrompt Lab
でLLMとプロンプト手法の組み合わせの実験を行い、本番で使う組み合わせの模索をする。
■早速試してみよう
実際の画面
- 設定：
新入社員のユーザーがビジネスマナーについて聞く
- 入力：
“正しい名刺の渡し方について教えてください！”
モデルの変更
もできる！
実際にやってみよう！
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「watsonx.ai」を使ってみよう
～Prompt Lab～
■ LLMの出力を改善するために…
※参考：https://www.promptingguide.ai/jp
- プロンプトエンジニアリング：入力するプロンプトを改善する手法
- システムプロンプト：会話の前提としてLLMに与えられるプロンプトの事
■ プロンプトエンジニアリングを試す
具体的に何をどうしてほしいか
一つ一つのプロンプトについて記述する
- 今回は Cot(Chain-of-Thought) だけ試す
- 入力：”正しい名刺の渡し方についてStep-by-Stepで教えてください！”
■ システムプロンプトを試す
LLMにどんな役割、ルールで話してほしいか
チャット全体の振る舞いについて記述する
- 入力：
“あなたはビジネスマナー講師です、 五つの原則(表情、挨拶、
言葉遣い、態度) の観点から、簡潔に質問に答えてください”
※参考：https://www.shain-kyouiku.jp/column/202409/002.html
PromptLabの
画面右上の
歯車マーク
から入力可能
※ https://arxiv.org/pdf/2407.12994の様なサーベイを見ると、各タスクに対して、どのLLMで、どのプロンプト手法を使うと
効果的かを具体的に試しているため、arxiv等で既存研究を当たって、良い組合せの当たりを付けると良いかも
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「watsonx.ai」を使ってみよう
～API～ ※PythonのAPIに限定して紹介
■ APIとは？
- プログラム（Python等）からLLM等の機能を呼び出すためのインターフェース
- 自分でボットを作りたい場合や、自社システムに組み込む場合は、APIを使う。
■ APIの情報元
‐ 開発者ハブ：https://www.ibm.com/watsonx/developer/
→開発者が利用する各コンポーネントの概要や使い方のまとめ。
‐ Pythonライブラリのリファレンス：https://ibm.github.io/watsonx-ai-python-sdk/index.html
→インストール方法やAPIの詳細な機能、実装について。
■ 一般的な利用例を見たい場合
- リソース・ハブ：https://jp-tok.dataplatform.cloud.ibm.com/samples?context=wx&amp;tab=samples
→watsonx上で見れる、notebook形式の利用例やサンプルデータなどがある。
- GitHubのサンプルリポジトリ：https://github.com/IBM/watsonx-ai-samples
→AutoAIやLangChainの利用例など。リソース・ハブになかったらこっちを当たろう。
今回はGoogleColaboratory上でPythonを書く中で、このAPIを呼び出す。
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「watsonx.ai」を使ってみよう
～API～
■ Google Colaboratory（以下Colab）とは？
‐ ブラウザ上でPython等を入力実行できるサービス。Googleアカウントがあれば利用可能。
■ 事前準備
①
②
③
- watsonx.aiのHomeのDeveloper accessでProjectID、エンドポイント、APIKeyの準備
※本セミナーでは、こちらの準備については詳しく取り扱いません。わからない方こちらを参照
リンク
- GoogleDriveを開き、適当なフォルダで右クリック⇒その他⇒GoogleColaboratoryを追加
- 出来たファイルに名前を付けて、「シークレット」にAPIKey、ProjectIDを保存
①
②
名前（例）
値
WATSONX_APIKEY
③
WATSONX_PROJECT_ID
②
③
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「watsonx.ai」を使ってみよう
～API～
- 今回使う全てのライブラリをインストール、
※バージョンは記載のもので動作確認をしております。
- シークレットに格納した①APIKey②ProjectID
と ③エンドポイントを取得しておく。
■ DeveloperHubのQickStartを実行してみよう！
-
のサンプルコードを少し改造してみる
https://www.ibm.com/watsonx/developer/capabilities/chat#example
- 試すプロンプトは先程のPromptLabと同じ
- 前ページで作ったColabにコードを貼り付けて改造しよう
- APIKey、エンドポイントの認証を
した後、APIを初期化
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「watsonx.ai」を使ってみよう
- パラメーターはそのまま。
参考：APIリファレンスリンク
- 上記で設定したものや、使用するLLMを設定
参考：APIリファレンスリンク
- role ＝ 該当テキストの話者の役割
⇒ system ＝ システムプロンプト
⇒ user ＝ ユーザー（人間）
⇒ assistant ＝ AI
- content ＝ プロンプトの内容
⇒ type指定でデータ種類を決める。
例：image、text
- APIからのレスポンスを見てみよう
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APIのレスポンス
- LLMの回答。と同じく content
と role(LLｍの返答のroleは
assistant)がある。
- 返答だけ取得したいときは
.choices.message[0].content
- 使用したモデル、トークン数
パラメーターなどが見れる
他社のAPIの返答
と比べると面白い
（例はOpenAI）
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03
会話ができる
ようにしよう
LangChainを使ってみよう
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会話履歴の管理はどうする？
～LangChain～
■ 今のままだと、一回の会話しかできない…
- 会話履歴の保持や、管理をしたい ⇒ せっかくなのでLangChainを使ってみよう
- 前章で作ったものと同じものをLangChainで作る。そこに会話履歴管理機能を追加する。
■ LangChainとは？
- LLMの機能拡張を効率的に実装するためのOSSライブラリ（PythonやTypeScriptで提供）
RAGを組むための様々な機能や、会話履歴の管理が楽に行える。
- 機能が非常に多い＆増えているので、必要最低限の欲しい機能を選んで使う。
例えば今回使うのは…
※一部古いlangchain(Ver0.1.0以下)も使用します。
langchain-core：様々なコアとなる機能を提供するパッケージ。メインで使う。
langchain-ibm等：各ベンダーのAPIとLangChainを統合するためのパッケージ。
■ 情報源
※langchain-ibm（v0.3）についてのみ記載
- 公式概要ページ：https://python.langchain.com/docs/integrations/providers/ibm/
- APIリファレンス：https://python.langchain.com/api_reference/ibm/index.html#
- 実装：https://github.com/langchain-ai/langchain-ibm
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LangChainを使ってみよう
■ まずは前章と同じものを作ろう
-プロンプトをテンプレート化、 ユーザー入力だけ変数として受け取り再利用可能に
参考：ChatPromptTempleteのリンク
- watsonxのLLMをLangChainで使えるよう
にし、 テンプレに基づいた入力をLLMに送信
参考：ChatWatsonxのリンク
- LLMから返ってきた出力から、 回答部分
のテキストだけを抽出して⽂字列化
参考：StrOutputParserのリンク
- 上記のテンプレ、LLM、出力成形の流れ
を一連のパイプライン(chain)として定義
※参考：LCELについて
- 実行部分を関数化し実行。結果を見てみよう
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LangChainで会話履歴管理の機能を追加しよう
■ 実装する関数の流れ
～概要～
■実装する関数のイメージ
入力：過去の会話履歴、ユーザーのプロンプト
関数(gen_response)
①過去の会話履歴を受け取り、メモリに一時
保存。会話履歴が無ければメモリ初期化。
メモリ
②メモリから会話履歴を取りだし、ユーザー
のプロンプトと一緒にLLMに入力。
③会話(②)に続くLLMの返答を受け取る。
④LLMの返答(③)とユーザーのプロンプトを
ペアにして、メモリに追加保存。
⑤LLMの出力テキストのみをユーザーに出力。
役割 会話内容
人間 …
会話履歴
AI
…
②
人間 …
① AI
…
④
ユーザー ⑤
人間
正しい名刺の…
AI
名刺の渡し方は…
②
③
LLM
前ページの実装に加えて、会話履歴を保存管理するメモリ機能と、
LLMへ入力するプロンプトに履歴を差し込むホルダー(②で使う)が必要。
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LangChainで会話履歴管理の機能を追加しよう
■ 前ページの関数を実装してみよう
～実装～
※「model」は21ページのものを使ってます。
- このテンプレにホルダーを追加。
ここに会話を足していき、使いまわす。
※variable_nameを設定すると、chain実行時に更新される
※参考：Placeholderのリンク
- メモリを初期化。これで履歴を管理・再利用
※実装の簡略化の為、旧langchainのMemory機能で実装。
※参考：ConversationBufferMemoryのリンク
※現在推奨されているMemory機能の実装の仕方
- 受け取った会話履歴(history)が…
⇒無ければメモリを初期化、
⇒あれば各会話内容ペアをメモリへ追加。
- メモリから会話履歴を取得。
- ユーザー入力(message)と履歴をLLMに入力
- LLMの返答とユーザー入力をメモリに保存。
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# Page. 25

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04
チャットのUI
を作ってみよう
Gradio
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# Page. 26

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ユーザーが触る画面はどうする？
～Gradio～
■ 今のままだと、プログラム上でプロンプトをいじるしかできない…
- ユーザーが直感的に触る画面を整備したい ⇒ Gradioを使ってみよう
- 前章で作った関数はこれを実装する為でした…
■ Gradioとは？
- 機械学習モデルのデモを、誰でも簡単に実装できるOSSライブラリ（Python等で使える）
- Webインターフェースを使用しており、手軽に実装・共有ができるため、Pythonのみで
モデルの性能を見せたいときに向いている。（まさにこういったセミナーにピッタリ！）
- 似たものにStreamlitがあるが、Gradioの方がシンプルかつ「モデルのデモ」に向いている
■ 情報源
- 公式概要ページ：https://www.gradio.app/
- デモの使用感は以下から試せます：
①公式PlayGroundリンク
②HuggingfaceSpaceリンク ③用途別にまとまっているリンク
- 実装例を見たい場合は
HuggigfaceSpace ⇒ Files ⇒ app.pyなどを見ると載っています。
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# Page. 27

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ユーザーインターフェースを整備しよう
～Gradio～
■ …と言っても先程のコードに少し付け足すだけ！
- Gradioで用意されているチャット形式の
インターフェースに、先ほど実装した
関数(gen_response)を渡すだけ。
※今回は簡単にできるChatInterfaceクラスで実装しています
※Blocksクラスの方が柔軟性が高くUIを構築可能
先程の実装の下に
付け足してます。
- チャットの画面に表示させたい
タイトルや、チャットの用途の説明⽂
等も設定可能。
※参考：ChatInterfaceクラスのリンク
- 実行時にURLを発行して共有ができる
実際に実行してみてUIを見てみよう。
※URLを発行でブラウザで確認ができます。
GoogleColabの画面でも確認できます。
※参考：共有についてリンク
リンクシェアの仕組みリンク
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# Page. 28

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完成したチャットボットを動かしてみよう！
■機能の確認
- 全体的には普通のチャットと同じ。
- タイトル、説明⽂もしっかり
入っている
- 設定から外観を変更できる
■他、テキストを入れて確認する点
・ 前章と同じようにシステムプロンプトを意識できてる？
・2回目以降の会話で、過去の会話の内容を踏まえているか？
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# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5RVVZD74.jpg)

05
まとめ と
発展に向けて
Tips
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# Page. 30

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まとめ
＆
発展に向けて
＆
感想
■ まとめ
watsonx.aiの様々な機能 ＋ LangChain、Gradioを使って一連の流れで実装してみること
でチャットボットの裏側では、どのような機能が使われ、どのような流れで動いているのか
をその一端を垣間見ることができたのではないでしょうか？
今後、対外的な説明時や、実際にAIチャットボットを使用する際に、少しだけ裏側を
意識できるようになっていると嬉しいです。
■ 発展に向けて
RAGやAIエージェントにより、チャットの精度向上や機能拡張にチャレンジしてみる…
- RAGハンズオン：https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain
- RAGテクニック紹介：https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques
- AIエージェントのリソースハブ：https://www.aiagenttoolkit.xyz/t/frameworks
■ 感想
シンプルで簡単な実装ではあったが、営業の自分にとっては難しかった。
もっと簡単にできる手段を探したい…
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# Page. 31

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IBM watsonx Orchestrate
こんな便利なものが既に…
■シンプルなチャットbotの役割を担うのはもちろんのこと、業務指示をチャットで入力するだけで、
企業内システムと連携した業務処理やフローを自動実行するデジタルレイバープラットフォームです。
•
問い合わせ対応や複数業務の自動処理、LLMを活用した生成AIでの効率化
•
業務の手間を削減し、効率的かつ信頼性の高い結果を提供
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# Page. 33

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最後に…
ITソリューション「AI365」
のご案内
自分たちのAIを手に入れよう
AIを始めたいお客様へ
コンサルタントから、構築、運用までトータルサポート
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# Page. 34

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データ分析支援サービス
AIを始めたいお客様へコンサルタントから、構築、運用までトータルサポート！
アドバイザリーサービス
データ分析支援サービス
ビジネス目標につながるデータ活用のアドバイス
データの準備や分析モデル作成を支援
①企画目標設定
②分析設計
③データ準備
教
④モデル開発評価
⑤業務適用
育
統計の座学トレーニングや分析ツールを操作しながら、
データ加工や分析モデル作成方法を学習いただけます
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# Page. 35

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ご清聴ありがとうございました！！
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