自分だけのAI LINE Bot を作ろう！

前回の記事（ColabとLINEをつなぐAI Botの作り方）では、Pythonの知識がほぼなくても、Google Colabを使ってLINEとAIを連携させる簡易Botを構築する方法を紹介しました。

今回はその応用編として、より安定して動作し続ける「常時稼働型Bot」をRenderにデプロイして作成する方法をご紹介します。WebhookやFlaskといった、より本格的な技術も登場しますが、一つずつ丁寧に進めれば初心者でも実装可能です。

LINEとOpenAIを使ったAI返答BotをPythonで作成。Renderに無料デプロイし、初心者でも動くBot体験ができます。Webhookという技術を新しく学んだので共有いたします。

使用したサービスとツール

今回の構築には、以下のサービス・ツールを使用しました。

• LINE Messaging API：ユーザーとの会話を受け取るためのAPI
• OpenAI API：AIの返答を生成するために使用（※初回利用時は無料枠あり。以後は有料プラン）
• Render：無料で使えるWebアプリのホスティングサービス
• Python / Flask：Botの処理ロジックを実装
• GitHub：ソースコードの管理とデプロイ連携に使用

開発ステップ概要

1. LINE DevelopersでBotを作成

• Messaging APIチャネルを作成
• チャネルシークレットとアクセストークンを取得

2. PythonでBot処理を実装

• Flaskを使ってWebhookエンドポイントを作成
• ユーザーの発言を受け取り、OpenAIのAPIで応答生成
• 生成されたテキストをLINEに返答

3. Renderにデプロイ

• GitHubにソースをpush
• RenderでPythonアプリとしてデプロイ
• Webhook URLをLINE Developersに設定

つまずきポイントと対処法

502 Bad Gatewayが表示された

無料プランでは15分間アクセスがないとスリープ状態になるため、定期的なping用エンドポイント（/ping）を実装。

Webhookのステータスが200以外で失敗

LINEに正しく応答（HTTP 200）を返すようFlaskルートを調整。

GitHubでのpushがうまくいかない

Personal Access Tokenを用いたHTTPS認証に変更して対応。

Botの完成と使い方

LINEでBotを友達追加し、何かメッセージを送るとAIが返答してくれるようになります。応答内容はOpenAIによって自然な日本語で返されるため、ちょっとした相談や確認にも使えます。

今後の展望と学び

今回の取り組みで、以下を体験できました：

• 簡単なAPI連携の流れ
• サーバーレスな環境でのBot構築
• Webhookの仕組みと応答処理
• エラー対応とWebデプロイの基礎

将来的には、

• プライバシーポリシーの整備
• ユーザー体験を意識した設計
• さらに収益化のステップへ

と発展していける可能性があります。

おわりに

「難しそう…」と思っていたプログラミングも、実際に動くBotができると楽しさや達成感を感じられます。少しずつステップアップしながら、自分だけのサービスを育てていきましょう！