Even Realities G2とAzure OpenAIを連携させてみた

Eveny Relities G2には、スマートフォン向け公式アプリが提供されており、その中にEven AIという機能があります。

Even AIはいわゆるChatGPTで、問いかけに対して返答してくれます。モデルはPerplexity AIかEven AI(中身は不明) ですが、自分の任意のモデルを選ぶ機能は入っていません。

そこで、今回は自分のモデルを使うための第一歩となる検証として、Azure Open AIに問い合わせたテキストがG2に表示される処理を作ってみました。

検証した環境

Mac OS Tahoe 26.2
Python 3.14.2

1. Azure Open AIとは
2. Azure Open AIのリソース構築
3. Pythonを使ってAzure OpenAIを呼び出す
4. Azure OpenAIへの問い合わせ結果をG2で表示してみる
5. おわりに

1. Azure Open AIとは

Azureが提供している機能の１つです。ChatGPTの各種モデルを使うことができます。

Open AIとAzure Open AIの違いはこちらをご参考ください。
ent.iij.ad.jp

Azureの中でリソースを作り、そこでendpoint URLとAPI Keyを取得し、これらをPythonプログラムから呼び出すこともできます。

2. Azure Open AIのリソース構築

こちらの手順を参考にさせていただきました。書いてある通りの手順で構築できたので、説明は省略します。
qiita.com

Azure上でAzure OpenAIのリソースを作ると、「Foundaryポータルに移動」というボタンが表示されます。以下の画像の通りです。

Microsoft Foundaryの画面例です。このように質問して回答を表示させることができます。

この画面にある「コードの表示」を実施すると、このモデルを呼び出すためのサンプルコード、エンドポイント(アクセス先のURL)、API Keyが表示されます。

3. Pythonを使ってAzure OpenAIを呼び出す

試しにPythonを選んでコードを表示したところ、Microsoft Foundaryの画面で試した質問 (ここでは「2023年の日本で一番有名な本の〜」) の質問がjson形式で入っていました。

#azure_open_ai_sample.py
from openai import OpenAI

endpoint = "<your endpoint>"
deployment_name = "gpt-4.1-mini"
api_key = "<your-api-key>"

client = OpenAI(
    base_url=endpoint,
    api_key=api_key
)

completion = client.chat.completions.create(
    model=deployment_name,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "2023年の日本で一番有名な本のタイトルと要約を教えてください",
        }
    ],
)

print(completion.choices[0].message)

endpointとapi_keyを入力してこのように実行すると、回答がcmdに表示されます。

$ python3 -m venv .venv
$ . .venv/bin/activate
(.venv) python3 
$ python3 ./azure_open_ai_sample.py

4. Azure OpenAIへの問い合わせ結果をG2で表示してみる

ここからが本題です。先ほどのAzure OpenAIへの問い合わせ結果をG2に表示してみました。

すでに動いているコードがPythonであり、[PCとG2を接続して検証しているリポジトリ] (https://github.com/i-soxi/even-g2-protocol) があったので、このリポジトリをforkして確かめました。

環境構築方法や動作方法はReadme.mdに記載しました。

github.com

このリポジトリをclone or zipダウンロードし、Azure OpenAIで作ったエンドポイントURL, API Keyを入力しておくことで、PCとG2を接続してAzure Open AIの回答結果をG2に表示できます。

以下は、Azure Open AIの回答の最後部分をprintで表示した例です。

=== Page 7: 173 bytes, 10 lines ===
  Line 0: '新たな目標や方針を発表し'
  Line 1: 'ました。'
  Line 2: ' '
  Line 3: 'このほかにも、世界各地で'
  Line 4: '重要な政治・経済・社会の'
  Line 5: '出来事がありました。もし'
  Line 6: ' '
  Line 7: ' '
  Line 8: ' '
  Line 9: '  '
  Line 10: ''

=== Page 8: 109 bytes, 10 lines ===
  Line 0: '特定の分野や地域について'
  Line 1: '詳しく知りたい場合は教え'
  Line 2: 'てください。'
  Line 3: ' '
  Line 4: ' '
  Line 5: ' '
  Line 6: ' '
  Line 7: ' '
  Line 8: ' '
  Line 9: '  '
  Line 10: ''

今回検証した限りでは、G2では1行に13文字程度しか表示できませんでした。(公式に公開されるG2向けSDKではそういう問題はないと思います）

そのため、不自然なところで改行しています。

また、1つのPage = 1つの画面の大きさで10行表示できるはず、6行を超えるとエラーになってしまうため、Line6以降が空欄になっています。

Page8付近をG2で表示したときの画面です。

5. おわりに

改行の見づらさはありますが、これでEven Realitiesが準備しているLLM以外を使うことができます。
Azure Open AIの呼び出し方はわかったので、公式SDKが出たときにも使えそうですね。

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