つないでみよう：#24）GPT4o Structured Outputs － 活用事例 ②

今回も Structured Outputs を使用した事例の紹介です。

前回に続いて『ノーツ・しこく・フェスタ 2024：AIとNotes/Domino 禁断のコラボ ～ 生成 AI 実装事例集』で紹介したサンプルで、『AI が導く、次世代の学習体験 - AI Learning』です。

サンプルアプリと Structured Outputs の役割

利用者が学習のテーマと目標を入力し、学習をスタートさせます。すると、AI がテーマに沿ったコンテンツを生成するアプリで、e-Learning コンテンツ生成の非効率改善にチャレンジするサンプルです。

生成されるコンテンツは次のような構成でした。

まず、全体のタイトルとコンテンツに分かれます。コンテンツは複数のセクションが存在し、それぞれのセクションはタイトルと本文で構成されます。そして、本文内にはキーワードがリンクで表されています。

Structured Outputs の設定

上記のような構造を要求する Structured Outputs として、次のように定義しました。

AI Learning）リクエスト（response_format のみ）

"response_format": {     "type": "json_schema",     "json_schema": {       "name": "document",       "strict": true,       "schema": {         "type": "object",         "properties": {           "capter": {             "type": "array",             "items": {               "type": "object",               "properties": {                 "title": {"type": "string"},                 "contents": {                   "type": "array", "items": {"type": "string"},                   “description”: “１段落分の文章を出力します。次の段落がある場合次の配列要素に出力します。"                 }               },               "required": ["title", "contents"],               "additionalProperties": false             }           },           "keywords": {             "type": "array", "items": {"type": "string"},             “description”: “keywords には contents 内に存在するキーワードを列挙します。"           },           "subject": {             "type": "string",             “description”: “subject には capter 内を要約して20文字以内の簡潔なタイトルをセットします。"           }         },         "required": [           "capter",           "keywords",           "subject"         ],         "additionalProperties": false       }     }   }

トップレベルのノードとして capter、keywords、subject の 3 つを定義しており、capter ノードに title、contents のサブノードが存在する階層構造になっています。

図式化すると、次のようになります。

capter ノードの型（type）は object となっており、それが配列となるようにしています。セクションとタイトルのセットが AI が必要と考える回数分繰り返される（= 配列）ようにしています。

レスポンス

上述のリクエストの結果は次の通りでした（コンテンツ部分は一部省略）。

AI Learning）レスポンス

{   "capter": [     {       "title": "ピザの作り方",       "contents": [         "ピザの作り方は以下のステップで行います。…"       ]     },     {       "title": "飲食店でのコスト構造",       "contents": [         "飲食店のコスト構造は主に以下のように分類されます。…"       ]     },     {       "title": "経営上の課題",       "contents": [         "飲食業を成功させるために直面する経営上の課題は多岐に渡り…"       ]     }   ],   "keywords": [     "ピザ",     "飲食店",     "コスト構造",     "経営課題",     "HCL Domino"   ],   "subject": "ピザ屋運営の基礎知識" }

少し複雑な JSON となっていますが、リクエストとレスポンスを対比するとよくわかります。capter ノード配下に title と contents のセット（= オブジェクト）が 3 つ分、配列で出力されているということですね。

まとめ

今回は、オブジェクトを配列として返し、階層構造となる JSON を返す Structured Outputs の例を紹介しました。応用次第で AI と複雑で密な連携ができそうです。

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連載：つないでみよう