【AWS Bedrock】性格や気分から物語を生成する「ショートショート作家AI」を作ってみた

こんにちは！スタジオ・アルカナに新卒で入社し、エンジニアとして日々学ばせていただいている兼松です。

最近業務でAmazon Bedrockを使用した開発を行いました。学んだことを定着させるために、アウトプットとして何か形に残しておきたい…。というわけで今回は、業務の知見を活かしつつ、「ユーザーの性格や気分に合わせてジャンルを選定し、ショートショートを書いてくれるAI」を開発してみたいと思います！

私自身、まだまだAWSもAIも勉強の真っ最中で、ツッコミどころもあるかと思いますが、成長の記録として温かく見守っていただければ幸いです🙇‍♀️ お気づきの点があれば、ぜひフィードバックをいただけますと幸いです！

ショートショートとは？

「ショートショート」とは、一般的には「短くて、不思議で、気のきいた意外な結末（オチ）がある超短編小説」のことを指します。

と、改めて調べて書いてみましたが、気の利いた意外なオチか〜。ハードルが上がってしまいました😣 AIに面白いオチを作っていただきましょう！（笑）

実装の全体像

今回は以下の構成で作ります。

Backend: AWS Lambda (Python) + LangChain + Amazon Bedrock (Claude 3.5 Sonnet)
API: Amazon API Gateway
Frontend: Next.js

1. Lambdaの作成と設定

まずはバックエンドとなるLambda関数を作成します。

上記はLambdaの基本設定画面です。 AIの生成には少し時間がかかる場合があるので、タイムアウトは余裕を持って「3分」に設定変更しておきます。デフォルトの3秒だとエラーになります泣

また、画像には写っていませんが、設定は以下のようにしています。

ランタイム: Python 3.13
アーキテクチャ: x86_64
ライブラリ: LangChainなど必要なライブラリを含んだ Lambda Layer を作成して追加します。Pythonのバージョンもお気をつけください！

また、LambdaがBedrockを呼び出せるように、権限周りの設定も行います。
設定 → アクセス権限 → ロール名をクリック → 許可を追加 → ポリシーをアタッチ と進み、「AmazonBedrockFullAccess」 を追加してください。本当は必要なポリシーだけ追加するのをおすすめします🙇‍♀️

2. Lambdaコードの実装（Python）

ユーザーから送られてきた「気分」や「好み」をプロンプトに埋め込み、Bedrock (Claude) に物語を生成してもらいます。生成AIにJSONをフォーマットを伝えて、出力結果をAPIのレスポンスに使います。

Python

import logging
import json
import re
from langchain_aws import ChatBedrock
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
from langchain_community.callbacks.manager import get_bedrock_anthropic_callback

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

ACCESS_CONTROL_ALLOW_ORIGIN = '<http://localhost:3000>'

def lambda_handler(event, context):
    if event.get("requestContext", {}).get("http", {}).get("method") == "OPTIONS":
        return {
            'statusCode': 200,
            'headers': {
                'Access-Control-Allow-Headers': 'Content-Type',
                'Access-Control-Allow-Origin': ACCESS_CONTROL_ALLOW_ORIGIN,
                'Access-Control-Allow-Methods': 'OPTIONS,POST'
            },
            'body': json.dumps('ok')
        }

    try:
        logger.info(f'Request body: {event["body"]}')
        body = json.loads(event["body"])

        name = body.get("name", "あなた")
        feeling = body.get("feeling", "")
        likes = body.get("likes", "")
        dislikes = body.get("dislikes", "")
        keyword = body.get("keyword", "")

        user_prompt = f"""
名前: {name}
今日の気分: {feeling}
好きなもの: {likes}
苦手なもの: {dislikes}
キーワード: {keyword}
"""

        # ChatBedrockの設定
        chat = ChatBedrock(
            model_id='anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0',
            provider='anthropic',
            model_kwargs={
                "max_tokens": 2000,
                "temperature": 0.7,
            },
            region='ap-northeast-1'
        )

        messages = [
            SystemMessage(content=system_prompt()),
            HumanMessage(content=user_prompt)
        ]

        logger.info("Invoking Bedrock...")
        with get_bedrock_anthropic_callback() as cb:
            response: AIMessage = chat.invoke(messages, config={'callbacks':[cb]})

        content = response.content
        logger.info(f'Raw model response: {content}')

        response_dict = {}
        
        
        # 1. Markdownのコードブロック記号を除去
        cleaned_content = content.replace('```json', '').replace('```', '').strip()
        
        # 2. 最初の中括弧 { から 最後の中括弧 } までを抽出
        match = re.search(r'\\{.*\\}', cleaned_content, re.DOTALL)
        
        if match:
            json_str = match.group(0)
            
            try:
                response_dict = json.loads(json_str, strict=False)
            except json.JSONDecodeError as e:
                logger.warning(f"First parse attempt failed: {e}. Trying fallback...")
                
                try:
                    escaped_str = json_str.replace('\\n', '\\\\n').replace('\\r', '')
                    response_dict = json.loads(escaped_str, strict=False)
                except Exception as e2:
                    logger.error(f"All JSON parse attempts failed: {e2}\\nOriginal: {json_str}")
                    return error_response("AIの生成結果を読み取れませんでした。もう一度試してください。")
        else:
            logger.error(f'No JSON found in response: {cleaned_content}')
            return error_response("AIからの応答にJSON形式が見当たりませんでした。")

        return {
            'statusCode': 200,
            'headers': {
                "Access-Control-Allow-Origin": ACCESS_CONTROL_ALLOW_ORIGIN,
                "Access-Control-Allow-Methods": "POST,OPTIONS",
                "Access-Control-Allow-Headers": "Content-Type",
                'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8',
            },
            'body': json.dumps({'response': response_dict}, ensure_ascii=False),
            'isBase64Encoded': False,
        }

    except Exception as e:
        logger.error(f"Unhandled exception: {e}", exc_info=True)
        return error_response(f"Unhandled exception: {str(e)}")

def error_response(message):
    return {
        'statusCode': 500,
        'headers': {
            "Access-Control-Allow-Origin": ACCESS_CONTROL_ALLOW_ORIGIN,
            "Access-Control-Allow-Methods": "POST,OPTIONS",
            "Access-Control-Allow-Headers": "Content-Type",
            'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8',
        },
        'body': json.dumps({"error": message}, ensure_ascii=False),
        'isBase64Encoded': False,
    }

def system_prompt():
    return """
あなたはショートショート作家です。
ユーザーの感情や好みから「最適なジャンル」を診断し、そのジャンルにふさわしい短編小説を作成します。

### ジャンル判定ルール（例）
- 怖さ/不安/寒さ/暗い → ホラー
- 好き/甘い/恋/照れ → ラブコメ
- 面倒/失敗/忙しい/ドジ/日常感 → コメディ
- 不思議/考えた/空/未来/科学 → SF
- 哀しい/しみじみ/静か/思い出 → ヒューマンドラマ

### 物語ルール
1. 主人公はユーザーの "名前" を必ず含める
2. ユーザーのキーワードを必ず物語内で使う
3. **700〜900文字（約800字）**で、最後に必ず「オチ」をつける
4. 読みやすく一気に読めるテンポにする
5. 設定の説明に偏らず、必ず物語として展開させる

### 出力JSON（厳守）
回答は**必ずJSON形式のみ**で出力してください。Markdownのコードブロックは不要です。
JSONの値の中で改行する場合は、必ず `\\\\n` を使用してください。

{
  "genre": "選ばれたジャンル名",
  "story": "生成されたショートショート本文"
}
"""
import logging
import json
import re
from langchain_aws import ChatBedrock
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
from langchain_community.callbacks.manager import get_bedrock_anthropic_callback

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

ACCESS_CONTROL_ALLOW_ORIGIN = '<http://localhost:3000>'

def lambda_handler(event, context):
    if event.get("requestContext", {}).get("http", {}).get("method") == "OPTIONS":
        return {
            'statusCode': 200,
            'headers': {
                'Access-Control-Allow-Headers': 'Content-Type',
                'Access-Control-Allow-Origin': ACCESS_CONTROL_ALLOW_ORIGIN,
                'Access-Control-Allow-Methods': 'OPTIONS,POST'
            },
            'body': json.dumps('ok')
        }

    try:
        logger.info(f'Request body: {event["body"]}')
        body = json.loads(event["body"])

        name = body.get("name", "あなた")
        feeling = body.get("feeling", "")
        likes = body.get("likes", "")
        dislikes = body.get("dislikes", "")
        keyword = body.get("keyword", "")

        user_prompt = f"""
名前: {name}
今日の気分: {feeling}
好きなもの: {likes}
苦手なもの: {dislikes}
キーワード: {keyword}
"""

        # ChatBedrockの設定
        chat = ChatBedrock(
            model_id='anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0',
            provider='anthropic',
            model_kwargs={
                "max_tokens": 2000,
                "temperature": 0.7,
            },
            region='ap-northeast-1'
        )

        messages = [
            SystemMessage(content=system_prompt()),
            HumanMessage(content=user_prompt)
        ]

        logger.info("Invoking Bedrock...")
        with get_bedrock_anthropic_callback() as cb:
            response: AIMessage = chat.invoke(messages, config={'callbacks':[cb]})

        content = response.content
        logger.info(f'Raw model response: {content}')

        response_dict = {}
        
        
        # 1. Markdownのコードブロック記号を除去
        cleaned_content = content.replace('```json', '').replace('```', '').strip()
        
        # 2. 最初の中括弧 { から 最後の中括弧 } までを抽出
        match = re.search(r'\\{.*\\}', cleaned_content, re.DOTALL)
        
        if match:
            json_str = match.group(0)
            
            try:
                response_dict = json.loads(json_str, strict=False)
            except json.JSONDecodeError as e:
                logger.warning(f"First parse attempt failed: {e}. Trying fallback...")
                
                try:
                    escaped_str = json_str.replace('\\n', '\\\\n').replace('\\r', '')
                    response_dict = json.loads(escaped_str, strict=False)
                except Exception as e2:
                    logger.error(f"All JSON parse attempts failed: {e2}\\nOriginal: {json_str}")
                    return error_response("AIの生成結果を読み取れませんでした。もう一度試してください。")
        else:
            logger.error(f'No JSON found in response: {cleaned_content}')
            return error_response("AIからの応答にJSON形式が見当たりませんでした。")

        return {
            'statusCode': 200,
            'headers': {
                "Access-Control-Allow-Origin": ACCESS_CONTROL_ALLOW_ORIGIN,
                "Access-Control-Allow-Methods": "POST,OPTIONS",
                "Access-Control-Allow-Headers": "Content-Type",
                'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8',
            },
            'body': json.dumps({'response': response_dict}, ensure_ascii=False),
            'isBase64Encoded': False,
        }

    except Exception as e:
        logger.error(f"Unhandled exception: {e}", exc_info=True)
        return error_response(f"Unhandled exception: {str(e)}")

def error_response(message):
    return {
        'statusCode': 500,
        'headers': {
            "Access-Control-Allow-Origin": ACCESS_CONTROL_ALLOW_ORIGIN,
            "Access-Control-Allow-Methods": "POST,OPTIONS",
            "Access-Control-Allow-Headers": "Content-Type",
            'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8',
        },
        'body': json.dumps({"error": message}, ensure_ascii=False),
        'isBase64Encoded': False,
    }

def system_prompt():
    return """
あなたはショートショート作家です。
ユーザーの感情や好みから「最適なジャンル」を診断し、そのジャンルにふさわしい短編小説を作成します。

### ジャンル判定ルール（例）
- 怖さ/不安/寒さ/暗い → ホラー
- 好き/甘い/恋/照れ → ラブコメ
- 面倒/失敗/忙しい/ドジ/日常感 → コメディ
- 不思議/考えた/空/未来/科学 → SF
- 哀しい/しみじみ/静か/思い出 → ヒューマンドラマ

### 物語ルール
1. 主人公はユーザーの "名前" を必ず含める
2. ユーザーのキーワードを必ず物語内で使う
3. **700〜900文字（約800字）**で、最後に必ず「オチ」をつける
4. 読みやすく一気に読めるテンポにする
5. 設定の説明に偏らず、必ず物語として展開させる

### 出力JSON（厳守）
回答は**必ずJSON形式のみ**で出力してください。Markdownのコードブロックは不要です。
JSONの値の中で改行する場合は、必ず `\\\\n` を使用してください。

{
  "genre": "選ばれたジャンル名",
  "story": "生成されたショートショート本文"
}
"""

苦労したのが、AIからのレスポンスを綺麗なJSONで受け取るという点です。AIはたまに余計な前置きを入れたりするので、正規表現を使ってJSON部分だけを抽出する処理を入れています。

3. API Gatewayの設定

Lambdaができたら、外部から叩けるように HTTP API を作成します。

API名を設定（例：gen_ss）
ルートに POST と OPTIONS を追加し、先ほどのLambda関数を統合します。
このままだとブラウザから叩けないので、CORS設定をします。
- Access-Control-Allow-Origin: http://localhost:3000 (開発環境用)
- Access-Control-Allow-Headers: content-type
- Access-Control-Allow-Methods: POST, OPTIONS

4. フロントエンドの実装（Next.js）

最後に、ユーザーが情報を入力する画面をNext.jsで作ります。 Tailwind CSSを使用しています。

JavaScript

"use client";

import { useState } from "react";

export default function Page() {
  const [name, setName] = useState("");
  const [feeling, setFeeling] = useState("");
  const [likes, setLikes] = useState("");
  const [dislikes, setDislikes] = useState("");
  const [keyword, setKeyword] = useState("");

  const [story, setStory] = useState("");
  const [genre, setGenre] = useState("");
  const [loading, setLoading] = useState(false);
  const [error, setError] = useState("");

  const handleSubmit = async (e: React.FormEvent) => {
    e.preventDefault();
    setLoading(true);
    setError("");
    setStory("");
    setGenre("");

    try {
      const lambdaUrl =
        "<https://0jbqrqikq8.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/>";

      const res = await fetch(lambdaUrl, {
        method: "POST",
        headers: { "Content-Type": "application/json" },
        body: JSON.stringify({ name, feeling, likes, dislikes, keyword }),
      });

      if (!res.ok) {
        const errText = await res.text();
        throw new Error(`API error ${res.status}: ${errText}`);
      }

      const data = await res.json();
      setGenre(data.response?.genre || "取得できませんでした");
      setStory(data.response?.story || "取得できませんでした");
    } catch (err: any) {
      console.error(err);
      setError(err.message || "Something went wrong");
    } finally {
      setLoading(false);
    }
  };

  return (
    <div className="max-w-2xl mx-auto p-4">
      <h1 className="text-2xl font-bold mb-4">ショートショート生成器</h1>

      <form onSubmit={handleSubmit} className="space-y-3">
        <input
          type="text"
          placeholder="名前"
          value={name}
          onChange={(e) => setName(e.target.value)}
          className="border p-2 w-full"
          required
        />
        <input
          type="text"
          placeholder="今日の気分"
          value={feeling}
          onChange={(e) => setFeeling(e.target.value)}
          className="border p-2 w-full"
        />
        <input
          type="text"
          placeholder="好きなもの"
          value={likes}
          onChange={(e) => setLikes(e.target.value)}
          className="border p-2 w-full"
        />
        <input
          type="text"
          placeholder="苦手なもの"
          value={dislikes}
          onChange={(e) => setDislikes(e.target.value)}
          className="border p-2 w-full"
        />
        <input
          type="text"
          placeholder="キーワード"
          value={keyword}
          onChange={(e) => setKeyword(e.target.value)}
          className="border p-2 w-full"
        />

        <button
          type="submit"
          disabled={loading}
          className="bg-blue-500 text-white p-2 rounded w-full"
        >
          {loading ? "生成中..." : "ショートショートを生成"}
        </button>
      </form>

      {error && <p className="text-red-500 mt-3">{error}</p>}

      {story && (
        <div className="mt-6 p-4 border rounded bg-black-50">
          <h2 className="text-xl font-semibold mb-2">ジャンル: {genre}</h2>
          <p>{story}</p>
        </div>
      )}
    </div>
  );
}

"use client";

import { useState } from "react";

export default function Page() {
  const [name, setName] = useState("");
  const [feeling, setFeeling] = useState("");
  const [likes, setLikes] = useState("");
  const [dislikes, setDislikes] = useState("");
  const [keyword, setKeyword] = useState("");

  const [story, setStory] = useState("");
  const [genre, setGenre] = useState("");
  const [loading, setLoading] = useState(false);
  const [error, setError] = useState("");

  const handleSubmit = async (e: React.FormEvent) => {
    e.preventDefault();
    setLoading(true);
    setError("");
    setStory("");
    setGenre("");

    try {
      const lambdaUrl =
        "<https://0jbqrqikq8.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/>";

      const res = await fetch(lambdaUrl, {
        method: "POST",
        headers: { "Content-Type": "application/json" },
        body: JSON.stringify({ name, feeling, likes, dislikes, keyword }),
      });

      if (!res.ok) {
        const errText = await res.text();
        throw new Error(`API error ${res.status}: ${errText}`);
      }

      const data = await res.json();
      setGenre(data.response?.genre || "取得できませんでした");
      setStory(data.response?.story || "取得できませんでした");
    } catch (err: any) {
      console.error(err);
      setError(err.message || "Something went wrong");
    } finally {
      setLoading(false);
    }
  };

  return (
    <div className="max-w-2xl mx-auto p-4">
      <h1 className="text-2xl font-bold mb-4">ショートショート生成器</h1>

      <form onSubmit={handleSubmit} className="space-y-3">
        <input
          type="text"
          placeholder="名前"
          value={name}
          onChange={(e) => setName(e.target.value)}
          className="border p-2 w-full"
          required
        />
        <input
          type="text"
          placeholder="今日の気分"
          value={feeling}
          onChange={(e) => setFeeling(e.target.value)}
          className="border p-2 w-full"
        />
        <input
          type="text"
          placeholder="好きなもの"
          value={likes}
          onChange={(e) => setLikes(e.target.value)}
          className="border p-2 w-full"
        />
        <input
          type="text"
          placeholder="苦手なもの"
          value={dislikes}
          onChange={(e) => setDislikes(e.target.value)}
          className="border p-2 w-full"
        />
        <input
          type="text"
          placeholder="キーワード"
          value={keyword}
          onChange={(e) => setKeyword(e.target.value)}
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        <div className="mt-6 p-4 border rounded bg-black-50">
          <h2 className="text-xl font-semibold mb-2">ジャンル: {genre}</h2>
          <p>{story}</p>
        </div>
      )}
    </div>
  );
}

完成！

パースエラーとの戦いにはなりましたが、無事に動かすことができました！

実際に実行してみた結果がこちらです。

…？？？（困惑）

宙吊りで激辛カレー食べてるのがコメディなのでしょうか…（笑）体感ホラー要素も感じました（笑）

AIが一生懸命書いてくれた文章ですが、ちょっと物語としては色々欠落していますね…💧 もう少し工夫する余地がありそうです。これはこれで人間には書けない独特の味があって面白いなと感じました。今回はあえて修正せず、このまま一つのコンテンツとして楽しむことにします。自分自身が物語の主人公になれるのも、個人的に新鮮でした！友達の名前でも面白かった！！

Bedrockを使用し、こうした「性格診断 × コンテンツ生成」のようなアプリも手軽に作れることがわかりました。画像生成モデルを使えば、簡単な情報を入力するだけでマイアイコンを作る、なんてこともできそうです。（実はそちらもやってみたい）

皆さんもぜひBedrockを触って、気軽に遊んでみてください！

PS: 別の物語を生成してもらった際に、きっと「兼松は寝た」と言いたかったのだと思うのですが、「兼松は安らかな眠りについた」と書かれていて、え！しんじゃった！！！と思わず動揺してしまいました。これはさすがに睡眠の表現については学習させてあげねば…と思った出来事でした😇

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あなたの嬉しいは何ですか？嬉しいを広げたいPHPエンジニアさん募集！

【AWS Bedrock】性格や気分から物語を生成する「ショートショート作家AI」を作ってみた

兼松美羽

株式会社スタジオ・アルカナ /

AI AWS Lambda Bedrock

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株式会社スタジオ・アルカナ

株式会社スタジオ・アルカナは、ビジネスの課題をITの技術で解決することを得意とする、ウェブ制作会社です。システム開発 / ウェブサイト制作を通して、世の中の「あったらうれしい」を形にし、みんなの胸を高鳴らせたい。そんなふうに考えています。そんなわたしたちは、下記の３つの事業に取り組んでいます。１.　グループ企業が運営するサービス２.　自社サービス３.　受託開発プロジェクトーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー１.　グループ企業が運営するサービスーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーわたしたちが所属している「ナシエルホールディングス（ https://naciel-holdings.co.jp/ ）」は、アルカナを含め４つの会社が集まっています。飲食店企業の成長を360度から支援して、胸が高鳴る世の中をつくる「株式会社ナシエルホールディングス（https://naciel-holdings.co.jp/）」。 M&Aや不動産仲介、人材を扱う「株式会社 M&A Properties （ https://www.maproperties.co.jp/ ）」。データを活用して不動産ポータルサイトを運営する「ホクトシステム株式会社（ https://www.hoct.co.jp/ ）」そして、デジタル技術で「あったらうれしい」を形にする、わたしたち株式会社スタジオ・アルカナです。グループの中でのスタジオ・アルカナは、それぞれの会社が運営するサービスの制作をしたり、ビジネスツールを作成したり、 IT技術を用いた課題の解決を提案したりすることで、グループの成長に貢献しています。アルカナ以外の事業部のみんなとも、喜びを分かち合えたり、改善点を模索しあえたりと、協力しながら進めていきます。自分たちの技術が、実際のビジネスの場でどのように生かされていくのかを間近で感じることができるのが、グループ内案件の面白いところです。ぜひ一緒にワクワクしましょう。ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー２.　自社プロダクトーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーアルカナでは、「Linty（ https://linty.jp/ ）」というプロダクトを立ち上げ、少しずつですが利用企業を増やしています。世の中の「あったらうれしい」を形にするために、新しい自社サービスの開発にも意欲的です！企画をたてるプランナー、コンテンツを作るライター、アジャイル思考でプロジェクトを進めていけるプロジェクトマネージャー、新しい技術の研鑽を続けるエンジニア、ビジネス要件を形にしようとするデザイナー、出来上がった製品を、世に広めていくアカウント・・・・と。アルカナには、自社プロダクトを考え、作り上げ、打っていくメンバーが揃っています。このメンバーで、これから自社プロダクトをもっと作っていきたいと考えています。わたしたちと一緒に、プロダクトを作り上げませんか？ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー３.　受託開発プロジェクトーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーアルカナでは、グループ外のクライアントさまのビジネス課題の解決も担っています。ご要件のキャッチアップ、定義からさせていただき、システム開発 / デザイン制作といった実装をし、納品後も、運用対応や、よりビジネスを加速させるためのご提案を行なったりと、クライアントさまの「やりたいこと」に寄り添った対応を行います。フロント部分だけでなく、インフラ構築やバックエンド、また、ふわっとしたご要件を具体的なかたちにしていくところも、ワンストップで手掛けられるのがアルカナの強みだと考えます。グループ会社との案件で得られた経験がもとになって、経営課題・事業課題にフィットしたご提案ができるのも、アルカナの持ち味かもしれません。自社プロダクトに取り組んでいるというのもあり、これまでの経験を踏まえ、リアルなイニシアルコストを例にしたり、プロダクト公開後の失敗例などもお伝えしながら、クライアントさまの「やりたいこと」「作りたいもの」を形にしていきます。クライアントさまのビジネスを、一緒に加速させましょう！

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株式会社スタジオ・アルカナ

【AWS Bedrock】性格や気分から物語を生成する「ショートショート作家AI」を作ってみた

ショートショートとは？

実装の全体像

1. Lambdaの作成と設定

2. Lambdaコードの実装（Python）

3. API Gatewayの設定

4. フロントエンドの実装（Next.js）

完成！

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