OpenAIとPythonを活用して長文ブログ記事を自動的にWordPress投稿用HTMLに変換する方法

こんにちは、皆さん！今日は、OpenAIの強力なAIモデルとPythonを組み合わせて、8000文字以上の長文ブログ記事を自動的にWordPress投稿用のHTMLに変換する方法をご紹介します。このプロセスは、AIを活用した効率的なブログ運営の一例として非常に有用です。以下のステップバイステップガイドに従って、あなたも自動化を実現してみましょう！

目次

• はじめに
• 必要なもの
• WordPress側の設定
• Python環境の準備
• Pythonスクリプトの作成
• スクリプトの実行と確認
• トラブルシューティング
• まとめ

はじめに

ブログ記事の作成はクリエイティブでやりがいのある作業ですが、特に長文記事の場合、HTMLへの変換やWordPressへの投稿が手間になることがあります。そこで、OpenAIのGPTモデルを活用して、記事のHTML化とWordPressへの自動投稿を行う方法をご紹介します。これにより、作業の効率化と時間の節約が可能になります。

必要なもの

このガイドを進めるにあたって、以下のものが必要です：

• Python: バージョン3.7以上が推奨されます。
• OpenAI APIキー: OpenAIのサイトでアカウントを作成し、APIキーを取得してください。
• WordPressサイト: REST APIへのアクセスが可能なWordPressサイト。
• Pythonライブラリ: openai, python-dotenv, requests など。
• テキストエディタ: VSCodeやPyCharmなど、Pythonスクリプトを編集できるエディタ。

WordPress側の設定

1. REST APIの有効化

WordPress 4.7以降ではREST APIがデフォルトで有効化されています。ただし、一部のプラグインや設定によってはAPIアクセスが制限されている場合があります。以下の手順で確認してください：

1. WordPress管理画面にログイン。
2. プラグインの確認：
   • 「プラグイン」 > 「インストール済みプラグイン」で、REST API関連のプラグイン（例：Disable REST API）が有効化されていないことを確認します。

2. アプリケーションパスワードの生成

WordPress REST APIへの認証には、アプリケーションパスワードを使用します。以下の手順で生成します：

1. WordPress管理画面にログイン。
2. ユーザーのプロフィール編集ページに移動：
   • 右上のユーザー名をクリックし、「プロフィール」を選択します。
3. アプリケーションパスワードの生成：
   • 「アプリケーションパスワード」セクションまでスクロールします。
   • 「新しいアプリケーションパスワードの追加」フィールドに適当な名前（例：GPTS_AutoPost）を入力し、「新しいアプリケーションパスワードの追加」ボタンをクリックします。
   • 生成されたアプリケーションパスワードをコピーし、安全な場所に保存します。このパスワードは一度しか表示されませんので、必ず保存してください。

Python環境の準備

1. 仮想環境の作成（推奨）

依存関係の衝突を避けるために、Pythonの仮想環境を作成します。ここでは、venvを使用した方法を紹介します：

# プロジェクトディレクトリに移動
cd /path/to/your/project

# 仮想環境の作成
python3 -m venv gpts_env

# 仮想環境のアクティベート
# macOS/Linux
source gpts_env/bin/activate

# Windows
gpts_env\Scripts\activate

2. 必要なPythonライブラリのインストール

仮想環境をアクティベートした状態で、以下のコマンドを実行して必要なライブラリをインストールします：

pip install --upgrade openai python-dotenv requests

Pythonスクリプトの作成

以下に、長文記事をWordPress用のHTMLに変換し、自動的に投稿するPythonスクリプトを提供します。これを convert_to_html.py として保存してください。

1. .env ファイルの設定

プロジェクトディレクトリに .env ファイルを作成し、以下の内容を記述します：

Pythonスクリプトの作成
以下に、長文記事をWordPress用のHTMLに変換し、自動的に投稿するPythonスクリプトを提供します。これを convert_to_html.py として保存してください。

1. .env ファイルの設定
プロジェクトディレクトリに .env ファイルを作成し、以下の内容を記述します：

• OPENAI_API_KEY: OpenAIから取得したAPIキー。
• WORDPRESS_URL: あなたのWordPressサイトのURL（例: https://example.com）。
• WORDPRESS_USERNAME: WordPressのユーザー名。
• WORDPRESS_APP_PASSWORD: 先ほど生成したアプリケーションパスワード。

注意: .env ファイルは機密情報を含むため、絶対に公開しないでください。また、.gitignore ファイルに追加して、バージョン管理システムに含めないようにします。

.env

2. スクリプトの内容

import os
import openai
import math
import requests
from requests.auth import HTTPBasicAuth
from dotenv import load_dotenv
import logging

# ログ設定（オプション）
logging.basicConfig(
    filename='convert_to_html.log',
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s %(levelname)s:%(message)s'
)

# 環境変数の読み込み
load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
WORDPRESS_URL = os.getenv("WORDPRESS_URL")
WORDPRESS_USERNAME = os.getenv("WORDPRESS_USERNAME")
WORDPRESS_APP_PASSWORD = os.getenv("WORDPRESS_APP_PASSWORD")

def split_text_into_sections(text, max_tokens=1500):
    """
    記事を論理的なセクションに分割します。
    max_tokensはGPTに一度に送信する最大トークン数を設定します。
    """
    # 見出しごとに分割
    sections = []
    current_section = ""
    for line in text.split('\n'):
        if line.strip().startswith("#"):  # Markdown形式の見出しを想定
            if current_section:
                sections.append(current_section.strip())
                current_section = ""
        current_section += line + "\n"
    if current_section:
        sections.append(current_section.strip())
    
    # トークン数に基づいてさらに分割
    def estimate_tokens(s):
        return len(s.split())
    
    final_sections = []
    for section in sections:
        words = section.split()
        num_tokens = estimate_tokens(section)
        if num_tokens <= max_tokens:
            final_sections.append(section)
        else:
            # セクションをさらに分割
            num_subsections = math.ceil(num_tokens / max_tokens)
            for i in range(num_subsections):
                start = i * max_tokens
                end = start + max_tokens
                final_sections.append(' '.join(words[start:end]))
    
    logging.info(f"記事をセクションに分割しました。セクション数: {len(final_sections)}")
    return final_sections

def convert_section_to_html(section):
    """
    各セクションをHTMLに変換します。
    """
    prompt = f"以下のテキストをWordPress用のHTMLに変換してください。\n\n{section}"
    
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "あなたはプロのウェブデザイナーです。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            max_tokens=2000,
            temperature=0.3,
        )
        html = response['choices'][0]['message']['content'].strip()
        logging.info("セクションをHTMLに変換しました。")
        return html
    except Exception as e:
        logging.error(f"Error converting section to HTML: {e}")
        return ""

def integrate_html_sections(html_sections):
    """
    全てのHTMLセクションを統合します。
    """
    integrated_html = "\n".join(html_sections)
    logging.info("HTMLセクションを統合しました。")
    return integrated_html

def post_to_wordpress(html_content, title):
    """
    WordPress REST APIを使用して投稿を作成します。
    """
    endpoint = f"{WORDPRESS_URL}/wp-json/wp/v2/posts"
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    data = {
        'title': title,
        'content': html_content,
        'status': 'publish'  # 下書きにする場合は 'draft' を使用
    }
    try:
        response = requests.post(
            endpoint,
            headers=headers,
            json=data,
            auth=HTTPBasicAuth(WORDPRESS_USERNAME, WORDPRESS_APP_PASSWORD)
        )
        response.raise_for_status()
        logging.info("WordPressへの投稿が成功しました。")
        return response.json()
    except Exception as e:
        logging.error(f"WordPressへの投稿に失敗しました: {e}")
        return None

def extract_title(text):
    """
    記事の最初の見出しをタイトルとして抽出します。
    """
    for line in text.split('\n'):
        if line.strip().startswith("# "):
            return line.strip().lstrip("# ").strip()
    return "自動生成された記事のタイトル"

def main():
    # ユーザーからの入力（例としてテキストファイルから読み込む）
    input_file = "input_article.txt"
    if not os.path.exists(input_file):
        print(f"入力ファイル '{input_file}' が存在しません。")
        logging.error(f"入力ファイル '{input_file}' が存在しません。")
        return

    with open(input_file, "r", encoding="utf-8") as f:
        article_text = f.read()
    
    # タイトルの抽出
    post_title = extract_title(article_text)
    logging.info(f"抽出されたタイトル: {post_title}")

    # ステップ1: セクション分割
    print("記事をセクションに分割中...")
    sections = split_text_into_sections(article_text)
    print(f"セクション数: {len(sections)}")
    
    # ステップ2: 各セクションをHTMLに変換
    html_sections = []
    for idx, section in enumerate(sections, 1):
        print(f"セクション {idx} をHTMLに変換中...")
        html = convert_section_to_html(section)
        if html:
            html_sections.append(html)
    
    # ステップ3: HTMLの統合
    print("HTMLセクションを統合中...")
    final_html = integrate_html_sections(html_sections)
    
    # 結果をファイルに保存
    output_file = "output_article.html"
    with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(final_html)
    
    print(f"変換完了。HTMLファイルは {output_file} に保存されました。")
    
    # ステップ4: WordPressへの投稿
    print("WordPressに投稿中...")
    post_response = post_to_wordpress(final_html, post_title)
    if post_response:
        print(f"投稿URL: {post_response.get('link')}")
        logging.info(f"投稿URL: {post_response.get('link')}")
    else:
        print("WordPressへの投稿に失敗しました。詳細はログファイルを確認してください。")

if __name__ == "__main__":
    main()

スクリプトの主な機能

1. 記事のセクション分割：

   • Markdown形式の見出し（# 見出し）を基に記事をセクションに分割します。
   • 各セクションが指定したトークン数（デフォルトは1500トークン）を超える場合、さらに小さなセクションに分割します。

2. セクションのHTML変換：

   • OpenAIのGPT-4モデルを使用して、各セクションをWordPress用のHTMLに変換します。

3. HTMLの統合：

   • 変換された各セクションのHTMLを結合して、全体の記事として統合します。

4. WordPressへの自動投稿：

   • 統合されたHTMLをWordPressのREST APIを通じて自動的に投稿します。

5. タイトルの自動抽出：

   • 記事の最初の見出し（# タイトル）を抽出し、投稿タイトルとして使用します。

6. ログ機能：

   • スクリプトの実行状況やエラーメッセージを convert_to_html.log ファイルに記録します。

スクリプトの実行と確認

1. 入力ファイルの準備

プロジェクトディレクトリに input_article.txt という名前で、8000文字以上のブログ記事を保存します。記事はMarkdown形式で記述することを推奨します。以下は例です：

# 記事のタイトル

ここに導入部分のテキストが入ります。

# セクション1

セクション1の内容...

# セクション2

セクション2の内容...

# 結論

結論部分のテキスト...

2. スクリプトの実行

ターミナルでスクリプトが保存されているディレクトリに移動し、以下のコマンドを実行します：

2. スクリプトの実行
ターミナルでスクリプトが保存されているディレクトリに移動し、以下のコマンドを実行します：

3. 実行結果の確認

スクリプトが正常に実行されると、以下のような出力が表示されます：

記事をセクションに分割中...
セクション数: 5
セクション 1 をHTMLに変換中...
セクション 2 をHTMLに変換中...
...
HTMLセクションを統合中...
変換完了。HTMLファイルは output_article.html に保存されました。
WordPressに投稿中...
投稿URL: https://your-wordpress-site.com/your-post-title/

4. WordPressでの確認

1. WordPress管理画面にログイン。
2. 「投稿」 > 「投稿一覧」 に新しい投稿が追加されていることを確認します。
3. 投稿をクリック して、タイトルと本文が正しく表示されていることを確認します。

5. ログファイルの確認

スクリプトの実行状況やエラーメッセージは convert_to_html.log ファイルに記録されます。問題が発生した場合は、このファイルを確認して詳細を把握してください。

cat convert_to_html.log

トラブルシューティング

1. タイトルが正しく抽出されない

• 原因: 記事の最初にMarkdown形式の見出し（# タイトル）が存在しない場合、デフォルトのタイトルが使用されます。
• 解決策: input_article.txt の最初に正しい見出しを追加してください。

2. 本文が投稿されない

• 原因: OpenAI APIの呼び出しに失敗している可能性があります。
• 解決策：
  • .env ファイルのAPIキーが正しいことを確認してください。
  • convert_to_html.log ファイルを確認し、詳細なエラーメッセージを確認してください。

3. ライブラリの依存関係エラー

• 原因: 使用しているPython環境で依存関係に問題が発生している可能性があります。
• 解決策：
  • 仮想環境を再作成し、必要なライブラリを再インストールしてください。
  • 依存関係の競合が発生している場合は、適切なバージョンを指定してインストールしてください。

4. OpenAI APIの制限に達した

• 原因: OpenAI APIの使用量制限に達した場合、API呼び出しが失敗します。
• 解決策：
  • OpenAIのダッシュボードで使用状況を確認し、必要に応じてプランをアップグレードしてください。

まとめ

今回は、OpenAIのGPTモデルとPythonを活用して、長文ブログ記事を自動的にWordPress投稿用のHTMLに変換し、さらに自動投稿する方法をご紹介しました。このプロセスを導入することで、ブログ運営の効率化と時間の節約が可能になります。以下のポイントを押さえて、自動化を実現しましょう：

1. WordPressのREST APIとアプリケーションパスワードの設定。
2. Pythonの仮想環境を作成し、必要なライブラリをインストール。
3. スクリプトを作成し、記事のHTML変換とWordPressへの自動投稿を実行。
4. ログファイルを活用して、スクリプトの実行状況を監視。

AIを活用した自動化は、ブログ運営だけでなく、さまざまな分野での業務効率化に役立ちます。ぜひ、今回の事例を参考にして、あなたのプロジェクトにも取り入れてみてください！

ご質問やご意見がありましたら、コメント欄でお知らせください。皆さんのブログ運営がさらに充実することを願っています！