class AIToolsOrchestrator:
def __init__(self):
self.chatgpt_api = ChatGPTAPI()
self.claude_api = ClaudeAPI()
self.gemini_api = GeminiAPI()
self.tool_specializations = {
'content_creation': 'chatgpt',
'code_analysis': 'claude',
'research': 'gemini',
'data_processing': 'claude',
'creative_writing': 'chatgpt'
}
def route_task(self, task_type, content):
        """タスクタイプに応じて最適なAIツールを選択"""
optimal_tool = self.tool_specializations.get(task_type, 'chatgpt')
if optimal_tool == 'chatgpt':
return self.chatgpt_api.process(content)
elif optimal_tool == 'claude':
return self.claude_api.process(content)
elif optimal_tool == 'gemini':
return self.gemini_api.process(content)
def multi_ai_consensus(self, prompt, task_type='general'):
        """複数AIの合意による高品質な結果生成"""
results = {
'chatgpt': self.chatgpt_api.process(prompt),
'claude': self.claude_api.process(prompt),
'gemini': self.gemini_api.process(prompt)
}
# 結果の統合・最適化
consensus_prompt = f"""
        以下の3つのAIツールからの回答を統合し、最も優れた回答を生成してください：
        ChatGPT回答: {results['chatgpt']}
        Claude回答: {results['claude']}
        Gemini回答: {results['gemini']}
        各回答の長所を活かし、短所を補完した統合回答を作成してください。
        """
return self.claude_api.process(consensus_prompt)

class ContentCreationPipeline:
def __init__(self, ai_orchestrator):
self.ai = ai_orchestrator
self.content_templates = {
'blog_post': {
'research_prompt': "以下のトピックについて最新の情報とトレンドを調査してください: {topic}",
'outline_prompt': "以下の情報を基に、SEOに最適化されたブログ記事の構成を作成してください: {research_data}",
'writing_prompt': "以下の構成に基づいて、魅力的で読みやすいブログ記事を作成してください: {outline}"
},
'social_media': {
'content_prompt': "以下のトピックについて、各SNSプラットフォーム向けの投稿を作成してください: {topic}",
'hashtag_prompt': "以下の投稿に最適なハッシュタグを10個提案してください: {content}"
}
}
def create_blog_post(self, topic, target_keywords):
        """ブログ記事の完全自動生成"""
# Step 1: Geminiで最新情報リサーチ
research_prompt = self.content_templates['blog_post']['research_prompt'].format(topic=topic)
research_data = self.ai.route_task('research', research_prompt)
# Step 2: Claudeで論理的な構成作成
outline_prompt = self.content_templates['blog_post']['outline_prompt'].format(
research_data=research_data
)
outline = self.ai.route_task('data_processing', outline_prompt)
# Step 3: ChatGPTで魅力的な記事作成
writing_prompt = self.content_templates['blog_post']['writing_prompt'].format(
outline=outline
)
article = self.ai.route_task('content_creation', writing_prompt)
# Step 4: SEO最適化
seo_prompt = f"""
        以下の記事をSEO最適化してください。
        ターゲットキーワード: {target_keywords}
        記事内容: {article}
        以下の要素を最適化してください：
        - タイトルタグ
        - メタディスクリプション
        - 見出し構造
        - キーワード密度
        - 内部リンク提案
        """
optimized_article = self.ai.route_task('content_creation', seo_prompt)
return {
'research': research_data,
'outline': outline,
'article': article,
'seo_optimized': optimized_article
}
def create_social_media_campaign(self, topic, platforms):
        """SNSキャンペーンの自動生成"""
campaign_content = {}
for platform in platforms:
platform_prompt = f"""
            {topic}について、{platform}向けの投稿を作成してください。
            {platform}の特徴：
            - Twitter: 280文字制限、ハッシュタグ重要
            - LinkedIn: ビジネス向け、長文OK
            - Instagram: 視覚的、ストーリー性重要
            - Facebook: コミュニティ重視、エンゲージメント重要
            プラットフォームの特性に合わせた最適な投稿を作成してください。
            """
content = self.ai.route_task('content_creation', platform_prompt)
# ハッシュタグ生成
hashtag_prompt = self.content_templates['social_media']['hashtag_prompt'].format(
content=content
)
hashtags = self.ai.route_task('content_creation', hashtag_prompt)
campaign_content[platform] = {
'content': content,
'hashtags': hashtags
}
return campaign_content

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
class AutomatedDataAnalysis:
def __init__(self, ai_orchestrator):
self.ai = ai_orchestrator
def analyze_sales_data(self, data_file):
        """売上データの自動分析・レポート生成"""
# データ読み込み
df = pd.read_csv(data_file)
# Step 1: データの基本統計をClaudeで分析
data_summary = df.describe().to_string()
analysis_prompt = f"""
        以下の売上データを分析し、重要な洞察を抽出してください：
        データ概要:
        {data_summary}
        以下の観点で分析してください：
        1. 売上トレンドの特徴
        2. 季節性の有無
        3. 異常値や特異点
        4. 改善提案
        """
insights = self.ai.route_task('data_processing', analysis_prompt)
# Step 2: 可視化コードをClaudeで生成
viz_prompt = f"""
        以下のデータ分析結果に基づいて、Pythonのmatplotlibとseabornを使用した
        効果的な可視化コードを生成してください：
        分析結果: {insights}
        データ列: {list(df.columns)}
        以下の可視化を含めてください：
        1. 時系列トレンドグラフ
        2. カテゴリ別売上比較
        3. 相関関係ヒートマップ
        4. 分布図
        """
viz_code = self.ai.route_task('code_analysis', viz_prompt)
# Step 3: レポート文書をChatGPTで生成
report_prompt = f"""
        以下の分析結果を基に、経営陣向けの売上分析レポートを作成してください：
        データ分析結果: {insights}
        レポート構成：
        1. エグゼクティブサマリー
        2. 主要な発見事項
        3. 詳細分析
        4. 推奨アクション
        5. 次のステップ
        ビジネス価値を明確に示し、具体的なアクションプランを含めてください。
        """
report = self.ai.route_task('content_creation', report_prompt)
return {
'insights': insights,
'visualization_code': viz_code,
'report': report,
'data_summary': data_summary
}
def execute_visualization(self, viz_code, df):
        """生成された可視化コードの実行"""
try:
# 安全性のためのコード検証
if self._validate_code_safety(viz_code):
exec(viz_code)
return True
else:
return False
except Exception as e:
print(f"可視化実行エラー: {e}")
return False
def _validate_code_safety(self, code):
        """コードの安全性検証"""
dangerous_patterns = [
'import os', 'import subprocess', 'exec(', 'eval(',
'__import__', 'open(', 'file(', 'input('
]
for pattern in dangerous_patterns:
if pattern in code:
return False
return True

class CustomerSupportAutomation:
def __init__(self, ai_orchestrator):
self.ai = ai_orchestrator
self.knowledge_base = {}
self.escalation_rules = {}
def setup_knowledge_base(self, documents):
        """ナレッジベースの構築"""
for doc in documents:
summary_prompt = f"""
            以下の文書を要約し、顧客サポートで使用するためのQ&A形式に変換してください：
            文書内容: {doc['content']}
            以下の形式で出力してください：
            Q: [想定される質問]
            A: [回答]
            """
qa_pairs = self.ai.route_task('data_processing', summary_prompt)
self.knowledge_base[doc['category']] = qa_pairs
def handle_customer_inquiry(self, inquiry, customer_info):
        """顧客問い合わせの自動処理"""
# Step 1: 問い合わせの分類
classification_prompt = f"""
        以下の顧客問い合わせを分類してください：
        問い合わせ内容: {inquiry}
        顧客情報: {customer_info}
        分類カテゴリ：
        - technical_support: 技術的な問題
        - billing: 請求・支払い関連
        - feature_request: 機能要望
        - complaint: 苦情・不満
        - general_inquiry: 一般的な質問
        分類結果と緊急度（1-5）を返してください。
        """
classification = self.ai.route_task('data_processing', classification_prompt)
# Step 2: 適切な回答生成
response_prompt = f"""
        以下の顧客問い合わせに対する適切な回答を生成してください：
        問い合わせ: {inquiry}
        分類: {classification}
        顧客情報: {customer_info}
        関連ナレッジ: {self.knowledge_base.get(classification, '')}
        以下の要素を含む回答を作成してください：
        1. 共感的な挨拶
        2. 問題の理解確認
        3. 具体的な解決策
        4. 追加サポートの提案
        5. 丁寧な結び
        """
response = self.ai.route_task('content_creation', response_prompt)
# Step 3: 品質チェック
quality_check_prompt = f"""
        以下の顧客サポート回答の品質をチェックし、改善点があれば修正してください：
        元の問い合わせ: {inquiry}
        生成された回答: {response}
        チェック項目：
        - 問題に適切に答えているか
        - 口調が適切か
        - 情報が正確か
        - 次のアクションが明確か
        """
final_response = self.ai.route_task('data_processing', quality_check_prompt)
return {
'classification': classification,
'response': final_response,
'requires_human_review': self._check_escalation_needed(classification)
}
def _check_escalation_needed(self, classification):
        """人間への引き継ぎが必要かチェック"""
escalation_keywords = ['complaint', 'urgent', 'legal', 'refund']
for keyword in escalation_keywords:
if keyword in classification.lower():
return True
return False

class AdvancedPromptTemplates:
def __init__(self):
self.templates = {
'chain_of_thought': """
            問題: {problem}
            この問題を段階的に解決してください：
            1. 問題の理解と分析
            2. 解決アプローチの検討
            3. 具体的な解決手順
            4. 結果の検証
            各ステップで思考過程を明確に示してください。
            """,
'role_playing': """
            あなたは{role}として行動してください。
            背景: {context}
            タスク: {task}
            制約条件: {constraints}
            {role}の専門知識と経験を活かして、最適な解決策を提案してください。
            """,
'few_shot_learning': """
            以下の例を参考に、同様のタスクを実行してください：
            例1:
            入力: {example1_input}
            出力: {example1_output}
            例2:
            入力: {example2_input}
            出力: {example2_output}
            実際のタスク:
            入力: {actual_input}
            出力: [ここに回答を生成]
            """,
'iterative_refinement': """
            初期回答: {initial_response}
            以下の観点から回答を改善してください：
            1. 正確性の向上
            2. 詳細度の調整
            3. 実用性の強化
            4. 読みやすさの改善
            改善された最終回答を提供してください。
            """
}
def generate_prompt(self, template_type, **kwargs):
        """テンプレートベースのプロンプト生成"""
template = self.templates.get(template_type)
if not template:
raise ValueError(f"Unknown template type: {template_type}")
return template.format(**kwargs)
def optimize_prompt_for_ai(self, base_prompt, ai_type):
        """AI種別に応じたプロンプト最適化"""
optimization_rules = {
'chatgpt': {
'prefix': "以下のタスクを創造的かつ詳細に実行してください：\n",
'suffix': "\n\n回答は具体例を含めて分かりやすく説明してください。"
},
'claude': {
'prefix': "以下のタスクを論理的かつ体系的に分析してください：\n",
'suffix': "\n\n分析結果は構造化して提示し、根拠を明確にしてください。"
},
'gemini': {
'prefix': "最新の情報を考慮して以下のタスクを実行してください：\n",
'suffix': "\n\n現在のトレンドや最新動向も含めて回答してください。"
}
}
rules = optimization_rules.get(ai_type, optimization_rules['chatgpt'])
return rules['prefix'] + base_prompt + rules['suffix']

class PromptQualityEvaluator:
def __init__(self, ai_orchestrator):
self.ai = ai_orchestrator
self.evaluation_criteria = {
'clarity': 0.25,      # 明確性
'specificity': 0.25,  # 具体性
'completeness': 0.25, # 完全性
'effectiveness': 0.25 # 効果性
}
def evaluate_prompt_quality(self, prompt, expected_output_type):
        """プロンプト品質の評価"""
evaluation_prompt = f"""
        以下のプロンプトの品質を評価してください：
        プロンプト: {prompt}
        期待する出力タイプ: {expected_output_type}
        以下の基準で1-10点で評価してください：
        1. 明確性: 指示が明確で理解しやすいか
        2. 具体性: 具体的で詳細な指示があるか
        3. 完全性: 必要な情報がすべて含まれているか
        4. 効果性: 期待する結果を得られそうか
        各項目の点数と改善提案を提供してください。
        """
evaluation = self.ai.route_task('data_processing', evaluation_prompt)
return evaluation
def improve_prompt(self, original_prompt, evaluation_feedback):
        """評価フィードバックに基づくプロンプト改善"""
improvement_prompt = f"""
        以下のプロンプトを改善してください：
        元のプロンプト: {original_prompt}
        評価フィードバック: {evaluation_feedback}
        フィードバックを基に、より効果的なプロンプトに改善してください。
        改善点を明確に示し、改善されたプロンプトを提供してください。
        """
improved_prompt = self.ai.route_task('content_creation', improvement_prompt)
return improved_prompt

class ProductivityAnalyzer:
def __init__(self):
self.baseline_metrics = {}
self.ai_enhanced_metrics = {}
def measure_task_efficiency(self, task_type, before_ai, after_ai):
        """タスク効率の測定"""
efficiency_metrics = {
'time_reduction': (before_ai['time'] - after_ai['time']) / before_ai['time'] * 100,
'quality_improvement': (after_ai['quality'] - before_ai['quality']) / before_ai['quality'] * 100,
'cost_savings': (before_ai['cost'] - after_ai['cost']) / before_ai['cost'] * 100,
'error_reduction': (before_ai['errors'] - after_ai['errors']) / before_ai['errors'] * 100
}
return efficiency_metrics
def calculate_roi(self, ai_investment, productivity_gains, time_period_months):
        """AI投資のROI計算"""
monthly_savings = sum(productivity_gains.values()) / len(productivity_gains)
total_savings = monthly_savings * time_period_months
roi = (total_savings - ai_investment) / ai_investment * 100
return {
'roi_percentage': roi,
'monthly_savings': monthly_savings,
'total_savings': total_savings,
'payback_period_months': ai_investment / monthly_savings if monthly_savings > 0 else float('inf')
}
def generate_productivity_report(self, metrics_data):
        """生産性向上レポート生成"""
report_prompt = f"""
        以下の生産性データを基に、AI活用による効果を分析したレポートを作成してください：
        データ: {metrics_data}
        レポートに含める内容：
        1. 主要な改善指標
        2. 最も効果的だった活用方法
        3. 改善の余地がある領域
        4. 今後の最適化提案
        5. 投資対効果の評価
        経営層向けの説得力のあるレポートを作成してください。
        """
# ここでは実際のAI呼び出しの代わりにプレースホルダー
return "生産性向上レポート（実装時にAI生成）"