🎯 今回のゴール
今回の記事では、前回までに作った要点リスト（summary_list.json）をもとに、
「次に何をすればいいのか？」が一目でわかる ToDoリスト に変換する方法を学びます。
しかも、ただToDoを作るだけじゃなく、
- コーチ視点のToDo
- 生徒視点のToDo
という 2つの角度 に分けて整理してみるので、セッション後の振り返りや次回の準備がグッとラクになります。
最後には、このToDoをJSON形式にまとめてPCにダウンロード できるところまでを、迷わない一択ルート でお届けします！
🗂 必要なファイルを準備
今回使うのは、前回までで作った
✅ summary_list.json（要点リスト） だけです！
すでにPCに保存しているはずなので、Colabにアップロードして実行するだけでOK。
👉 ここでやることはただ一つ
ファイル名が summary_list.json になっているかだけ確認しておきましょう！
🚀 要点からToDoを作る手順
ここからは、準備した summary_list.json を読み込んで、GPTに要点を「次にやること（ToDo）」に変えてもらう方法 を一歩ずつ進めていきます。
やることはとってもカンタン！
順番にコードをコピペしていくだけで、コーチ用・生徒用のToDoリストが自動で出来上がります✨
1️⃣ JSONを読み込む
まずは、前回作った summary_list.json を Colab に読み込みます。
以下のコードを そのままコピーして実行 してください！
ファイルアップロード用のボタンが出るので、PCに保存してある summary_list.json を選べばOKです
# Colab にファイルをアップロードする
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
# JSONファイルを読み込む
import json
with open("summary_list.json", "r", encoding="utf-8") as f:
summary_list = json.load(f)
print("✅ summary_list.json を読み込みました！")
print("要点の数:", len(summary_list))👉 ここまでで、要点リストが Python の summary_list という変数に入りました！
次は、これを GPTに送ってToDoを作ってもらう ステップに進みましょう🚀✨
2️⃣ GPTに「ToDo化」してもらう
summary_list を読み込んだら、次は 1要点ずつ GPT に送って、「何をすればいいか？」を考えてもらいます。
ここでは、
- ✅ コーチ視点のToDo
- ✅ 生徒視点のToDo
を 同時に生成 する方法を紹介します！
🧩 プロンプト例（コーチ＆生徒用）
GPTに送るときは、以下のように1つの要点から2種類のToDo をまとめて作ってもらいましょう👇
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI()
results = []
for item in summary_list:
text = item["要点"]
# ✅ GPTに指示を出す
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{
"role": "system",
"content": (
"あなたは優秀なToDo生成アシスタントです。"
"以下のテキストを読んで、"
"コーチ用と生徒用のToDoをJSON形式で出力してください。"
"出力例: {\"coach\": \"...\", \"student\": \"...\"}"
"必ず日本語で答えてください。"
"必ずJSONのみを返してください。"
)
},
{
"role": "user",
"content": text
}
]
)
# ✅ JSONとして読み取る
todo_json = json.loads(response.choices[0].message.content)
# ✅ 結果に追加
results.append({
"original": text,
"coach_todo": todo_json["coach"],
"student_todo": todo_json["student"]
})
print("✅ ToDo化が完了しました！")
print("生成件数:", len(results))👉 これで、1つの要点からコーチ用と生徒用のToDoがペアで生成され、results にたまっていきます！
次は、この results を JSONにまとめて保存 するステップに進みます💪✨
3️⃣ 生成結果をまとめて保存する
GPTが作ってくれた コーチ用・生徒用のToDoリスト を最後にまとめて todo_list.json というファイルに保存しましょう。
保存するだけじゃなく、ちゃんと中身が正しく出来ているか？
画面にも一部を表示して確認 できるようにしておきます！
✅ 保存＆確認用のコード
# JSONファイルに書き出す
with open("todo_list.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print("✅ todo_list.json に保存しました！")
# 確認用に最初の3件だけ表示
print("=== 生成された ToDo の一部 ===")
for i, item in enumerate(results[:3]):
print(f"--- {i+1} ---")
print("Original:", item["original"])
print("Coach ToDo:", item["coach_todo"])
print("Student ToDo:", item["student_todo"])
print()✅ これで、
- ファイル
todo_list.jsonが完成！ - Colab上でちゃんと結果も確認できる！
次は、このファイルを PCにダウンロード して、次回に備えましょう！ 🚀
4️⃣ ToDoリストをPCにダウンロード
todo_list.json が Colab 上で完成したら、必ずPCにダウンロード しておきましょう！
このファイルは、次回のレポート生成やポータル反映 にも使います。
✅ ダウンロード用のコード
以下を Colab にコピペして実行してください👇
from google.colab import files
# ファイルをPCにダウンロード
files.download("todo_list.json")これで、ブラウザの左下に todo_list.json がダウンロードされます！
必ず 分かりやすい場所に保存 しておいてくださいね。
これで 今回のゴール達成です🎉
次は、このToDoを活用して、レポート自動生成やポータル連携 に進んでいきます！お楽しみに
🎁 サンプルToDo例（コーチ編／生徒編）
最後に、今回作った ToDoリストがどんな感じになるか をイメージしやすいように、簡単な例を載せておきます！
✅ 例：
🎤 要点
「音声を聞いて理解するのに自信がない。」
👨🏫 コーチがやるべきこと
→ 生徒のリスニング課題を追加して、進捗を一緒にチェックする。
👩🎓 生徒がやるべきこと
→ おすすめのリスニング素材を毎日10分聞く習慣を作る。こんなふうに、同じ要点から「コーチ用」「生徒用」の2つの視点に分ける と、次のセッション準備やフォローがすごく楽になります！
👉 ポイントは、
- コーチ側：指導やサポートの行動を書く
- 生徒側：具体的な学習アクションを書く
これだけ意識すればOKです ✨
これで「こう分けると便利！」のイメージが掴めたらバッチリです！
🎁 簡潔版 ToDo を作って保存しよう！
ここまでで、「コーチ編・生徒編」の詳細ToDoリストができましたが、ポータルに載せるときは、もっとシンプルに「次にやることだけ」が欲しい！
そこで、生徒用ToDoだけをまとめた簡潔版 を作ってtodo.json にしておきます ✨
✅ やることは超カンタン：
todo_list.jsonの中からstudent_todoだけを抜き出す- リストにして
todo.jsonに保存 - ついでにPCにダウンロードしておく
🧩 コード例
# ✅ 必要ライブラリ
from openai import OpenAI
import json
from google.colab import files
# ✅ OpenAIクライアント作成
client = OpenAI()
# ✅ まとめたい要点リストを読み込み
with open("summary_list.json", "r", encoding="utf-8-sig") as f:
summary_list = json.load(f)
# ✅ GPTに送って「簡潔版 ToDo」を生成
# 例：要点まとめ版として 1〜5件程度の日本語 ToDo をお願いする
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{
"role": "system",
"content": (
"あなたは優秀なToDo生成アシスタントです。"
"以下の要点リストを読み、コーチと生徒の次の行動が一目でわかる"
"簡潔なToDoを日本語で1〜5件にまとめ、JSON形式の配列で返してください。"
"必ずJSONのみで返してください。前後に文章は付けないでください。"
"出力例: [\"〜\", \"〜\", \"〜\"]"
)
},
{
"role": "user",
"content": "\n".join([item["要点"] for item in summary_list])
}
]
)
# GPTの生の返答
raw_response = response.choices[0].message.content
print("=== GPTの返答 ===")
print(raw_response)
# もし```json```で囲まれてたら除去
clean_response = raw_response.strip()
if clean_response.startswith("```json"):
clean_response = clean_response[7:]
if clean_response.endswith("```"):
clean_response = clean_response[:-3]
clean_response = clean_response.strip()
# JSONとして読み取る
todo_simple = json.loads(clean_response)
# ✅ ファイルに保存
with open("todo.json", "w", encoding="utf-8-sig") as f:
json.dump(todo_simple, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print("✅ 簡潔版 ToDo を todo.json に保存しました！")
# ✅ PCにダウンロード
files.download("todo.json")これで、
- ✅ 詳細版
todo_list.json - ✅ 簡潔版
todo.json
どっちも揃いました！
あとは必要に応じて使い分ければOKです 🚀
📝 おさらいと次回
これで、セッションの要点から「次にやること（ToDo）」を自動で作る方法 をマスターできました！
- ✅ 要点リストを読み込み
- ✅ GPTでコーチ用／生徒用ToDoを生成
- ✅ まとめてJSONに保存＆PCにダウンロード
全部クリアできたので、次回はこの ToDoリストをレポートにまとめたり、ポータルページに活かしたり する回に進みます。
📌 次回予告：
作ったToDoを「誰でも見やすいレポート」に変換したり、生徒ごとに専用ページを作ってリンク共有したり、さらに便利にしていく裏側を一緒に作っていきましょう！
これで今回のToDo編はバッチリです！お疲れさまでした🎉✨
🔗 関連リンク｜AI秘書ツール制作シリーズ
- 1️⃣ 第1回｜文字起こし①：Whisperを動かす準備だけしよう！
- 2️⃣ 第2回｜文字起こし②：録音ファイルをポイッと、Whisperで文字起こし！
- 3️⃣ 第3回｜要点抽出①：ChatGPTで要点だけ抜き出してみた！
- 4️⃣ 第4回｜要点抽出②：抽出結果をToDo形式に整えてみた←（今ここ）
- 5️⃣ 第5回｜要点抽出③：提出用レポートに仕上げてみよう！
- 6️⃣ 第6回｜感情分析①：発言ごとの感情をAIで数値化してみた！
- 7️⃣ 第7回｜感情分析②：感情の波をグラフで見える化してみた！
- 8️⃣ 第8回｜感情分析③：“気づき”を引き出すレポートをつくろう
- 9️⃣ 第9回｜感情分析④：発話のバランスから見えてくること（比率分析編）
- 🔟 第10回｜感情分析⑤：感情のゆらぎから“気づき”を拾ってみよう！
- 🏁 【第11回｜完結】これが完成形！ポータルに載せる「report.json」をColabで作ろう
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