AIブラウザ操作でDr.Sumのデータフローを一から作る｜結合からジョブまで

Dr.Sum 6.0 のデータフローを、空の状態から AIブラウザ操作（Claude）で組み立てました。3つの表を結合し、計算列と月別の集計を足し、取り込んで、決まった日時に動くジョブまで通した記録です。画面をどこまで読めるか、プレビュー実行で何が起きるかも、あわせて試しました。

この記事は、弊社が自社の環境で試した記録です。Dr.Sum の開発元のメーカーが出している公式の手順ではありません。データフローは Dr.Sum の画面の操作で作り、定義のファイルを直接書き換えることはしていません。

結論

• コネクタ・結合・計算列・SQL変換・インポート・ジョブまで、ログインのあとの Dr.Sum の操作で人の手は0回だった（ブラウザの接続が切れたときの指示は3回）
• できなかったのは、左の木から表を運ぶドラッグ1つ。表の［︙］から［追加］で代わりにできた
• 既定のままだと困る所が2つあった。計算列の数値の精度が0になることと、ジョブが「追加インポート」になっていること

AIブラウザ操作とは：AI がブラウザの画面を読み取り、人と同じようにクリックや文字の入力をして、Web のアプリを操作することです。この記事では、データパレードがこの方法で Dr.Sum を操作した検証を、「AIブラウザ操作」と呼んでいます。開発元のメーカーが提供する AI の機能（Dr.Sum の生成AI）とは別のものです。

Claude in Chrome とは：Anthropic 社の AI「Claude」を、Google Chrome の拡張機能として動かす仕組みです。Claude が開いているページの内容を読み、クリック・入力・画面の切り替えを行います。今回の検証では、ログインは人が行い、その後の操作を Claude in Chrome で行いました。

AIブラウザ操作で目指すこと

「この3つの表をつないで、月別の売上を毎朝作って」と頼むと、AI がデータフローを組み、取り込みとジョブまで設定し、作った表を検算してから人に渡す。人は結果を見て決めるだけ。この記事は、その「一から組み立てる」部分を、今どこまで AI に任せられるかを確かめた記録です。

作ったもの

入力は、架空の売上データの3表です。売上明細（180行）、店舗マスタ（3行）、商品マスタ（5行）。Claude が次のものを一から作りました。

• コネクタ：同じ Dr.Sum の表を読むためのもの。Dr.Sum の表を入力にするときも、コネクタが要る
• データフロー：3表の結合、1件あたりの単価を出す計算列、月別に集計する SQL変換。データフローでは、処理の流れを「レーン」と呼ぶ横の列で並べる
• インポート先の2つの表と、データフローを流すジョブ

式と SQL は、依頼文で指定したものを Claude が画面に入力しました。Dr.Sum の生成AIのボタンは押していません。

コネクタ：同じ Dr.Sum の表を読むにもコネクタが要る

Dr.Sum の表を入力にするときも、まずコネクタを作ります。コネクタの種類の［Dr.Sum］→［このサーバー］を選び、接続テストを通しました。

画面は文字として読めた。ダイアログの中は写真から読んだ

DataFlow Editor の画面の文字は、画像ではなく文字として読めました。レーンの並び、フローの検証の状態、実行ログ、プレビューの結果の表まで読めます。数字を画像から読み取らないので、画像の読み違いは今回起きませんでした。

読めなかったのは、ダイアログ（画面の上に開く小さな窓）の中です。ここは文字として取れず、画面の写真から読みました。表も、画面に見えている行だけしか取れません。

左の木から表を運ぶドラッグは、できなかった

同じドラッグでも、画面によって結果が違いました。

木から運べなかった表は、行にマウスを乗せて［︙］から［追加］を選ぶ方法で足せました。この方法でレーンができます。

結合・計算列・SQL変換を組み立てる

結合では、売上明細の店舗コードを店舗マスタの店舗コードへ、商品コードを商品マスタの商品コードへ、列をドラッグして線を引きました。線はオレンジの点線で引かれます。結合の種類の既定は LEFT JOIN で、そのままにしました。

計算列は、NVL(ZERODIV(AMOUNT, QTY), 0)（金額 ÷ 数量。数量が0なら0）で単価を出しました。テスト実行の5行は、手で割り算した値と合いました。

月別の集計は、2つ目のレーンに SQL変換を足して書きました。

プレビュー実行は、サンプルだけを読む

レーンを選んで［プレビュー実行］を押すと、取り込まずに加工の結果を確かめられます。アクセス解析のデータで試した最初の検証では、約70行の表でも約83万行の表でも、実行ログの上では約1秒で終わりました（押してから画面に結果が出るまでは数秒）。全件ではなく、サンプルだけを読む作りのためです。今回の架空の売上データでも、月別集計のレーンのプレビューは20件で、本番のインポートでは36件でした。

取り込み先のデータベースは変わりません。ただ、実行ログには「取込先：wk_…」という行が出ます。Dr.Sum Server の一時領域に作業用の表を作り、終わったら片付ける動きでした。

Claude には「書き込むなら止めて」と頼んでおきました。最初の検証（アクセス解析のデータ）で、Claude は1回目のプレビューのあとこの行に気づき、2回目（大きい表）のプレビューを止めて人に判断を聞きました。書き込みを事前に防いだわけではありません。ログを読んで、次の操作を止めました。

インポートとジョブ：既定のままだと困る所が2つ

インポートは約8秒で終わりました。売上明細の出力は180行、月別集計は36行（3店舗×12か月）で、金額の合計は元の表と一致しました。

既定のままだと困る所は2つありました。

計算列の数値の精度が0になる

式で作った列は、数値型の精度が0になります。インポート先のテーブル定義で、精度を33・スケールを2に直しました。

ジョブが「追加インポート」になっている

ジョブのインポート方式は、既定が「追加インポート」で、そのままだと動くたびに行が増えます。「全件置換インポート」に変えました。

ジョブは、指定した日時に1回だけ動くように作りました。実行は約16秒で成功し、取り込んだ行は二重になりませんでした。確かめたあとにジョブを無効にしました（削除はしていません）。

生成AIの記事で、アクセス解析のデータの［データをプレビュー］が Claude 側の安全の仕組みに止められた話を書きました。今回は、保存・インポート・ジョブの作成と無効化を含め、どれも止められませんでした。今回は「作って保存し、取り込み、ジョブを1回動かす」と先に頼んだ依頼の中の操作だったためとみていますが、理由は確かめていません。

作った表を、別の SQL から組み立て直して検算した

作った表の検算は、Claude が行いました。Claude が立てた別の担当（AI）が、元の3表から別の SQL でデータフローの出力を組み立て直し、EXCEPT で両方向を比べました。売上明細の出力 180行も、月別集計の 36行も、1行残らず一致しました。

最初は両方向とも180件の不一致が出ましたが、原因は値ではなく型でした。計算列は精度0の数値型、表は NUMERIC(33,2) で、値は 300 と 300.00 で同じです。CAST(… AS NUMERIC(33,2)) でそろえると、不一致は0件になりました。ほかに、出力の表では文字列の列の長さが元の2倍になり、NOT NULL と UNIQUE の制約はすべて外れていました。値には影響しませんが、UNIQUE の無い列どうしの FULL OUTER JOIN はエラーになりました。

AIブラウザ操作で人の手が要ったところ

ログインのあとの Dr.Sum の操作で、人の手が入ったのは0回でした。人が指示したのは3回（使うブラウザの選択・名前の確認・全部試す指示）で、どれもブラウザの接続が切れたときのものです。途中で Chrome の拡張機能が別の名前でつなぎ直され、どの名前がどの端末なのかが画面から分からなくなりました。人が名前の確認とブラウザの選び直しを指示して、元のタブ（ログイン済み）に戻れました。

まとめ｜AIブラウザ操作でデータフローを一から作る要点

• 今回の検証では、結合・計算列・SQL変換・インポート・ジョブまで、AIブラウザ操作で組み立てられた。ログインのあとの Dr.Sum の操作で人の手は0回
• 左の木から表を運ぶドラッグはできず、［︙］から［追加］で代わりにできた
• 計算列の精度0と、ジョブの「追加インポート」は、既定から直した
• 作った表は、別の SQL から組み立て直して検算し、型をそろえると全行一致した

参考リンク

• Dr.Sum（製品の紹介）
• Dr.Sum のサポートサイト（開発元のメーカー）
• Dr.Sum のマニュアル（開発元のメーカー。データフロー・ジョブの説明）
• Ver.6.0はどこが変わる?先行紹介セミナーの注目ポイントまとめ（開発元のメーカーの TECH BLOG）
• Claude in Chrome（Anthropic）

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1. AIブラウザ操作でDr.Sumのデータフローに外部DBを取り込む｜型の壁と件数
2. AIブラウザ操作でDr.Sumの生成AIにSQLと式を頼む｜Claudeが検算
3. AIブラウザ操作でDr.Sumのデータフローを一から作る｜結合からジョブまで（この記事）
4. AIブラウザ操作でDatalizer for Webを使う｜初期設定からAIまで

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石井 亮介（りょうさん）

データパレード 代表取締役

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㈱データパレードの代表取締役で、高田馬場の町中華「一番飯店」のChief Data Officerも務めています。BIツールのセールスエンジニア・システムエンジニア・カスタマーサクセス歴15年。大学のデータサイエンス教育で講師も担当してきました。現在は自社業務のほとんどをAIに移管し、AI10部署と50を超える自動処理が24時間動く「AI経営」を実践中。その実践知をこのブログで発信しています。