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
Ryosuke Ishii
データパレード
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
Ryosuke Ishii
Dr.Sum 6.0 のデータフローで、外部のデータベース（PostgreSQL）の表を取り込む作業を、AIブラウザ操作（Claude）で進めました。コネクタを作り、型の合わない列を直し、13表・約128万行を取り込んで、件数と値が切れていないかを確かめるまでの記録です。
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
- コネクタの入力、13本のクエリーの追加、インポートまで、AIブラウザ操作で進められた。人が入れたのは取り込み元のパスワードだけ
- PostgreSQL の表をそのまま入力にすると、タイムゾーン付きの日時で止まる。型を変換する SELECT を入力にすると通った
- 13表・1,278,796行が約2分で入り、件数は元のデータベースと全表で一致した。型の変換で255文字に切ったので、切れた可能性のある値の件数も、取り込んだあとに数えた
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。この記事の取り込みは、Mac の Claude が画面の写真を見て操作する方法で行い、確かめの一部で Claude in Chrome を使いました。Dr.Sum の Web Console へのログインは、パスワードが空の検証用アカウントで Claude が行いました。
もくじ
AIブラウザ操作で目指すこと
「この店の売上を、毎朝の集計表で見られるようにして」と頼むと、AI が接続を作り、データを取り込み、確かめてから人に渡す。人がするのは、パスワードの入力と「取り込んでよいか」の判断だけ。この記事は、そのうち「外のデータベースから取り込む」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。
Dr.Sum 6.0 のデータフローで取り込む流れ
データフローは、Dr.Sum へデータを取り込むまでの準備を画面で組み立てる機能です。取り込みは、次の4つの手順で進みます。
- コネクタ：取り込み元への接続（PostgreSQL などのデータベース、CSV・Excel のファイル、同じ Dr.Sum の表）
- データフロー：「入力 → 加工 → 出力」をレーンごとに並べる
- インポート：データフローを流して Dr.Sum の表に入れる
- ジョブ：決まった時刻やファイルの到着で、インポートを動かす
出力先は Dr.Sum の表だけです。今回は、PostgreSQL のデータベースにある、ある飲食店のアクセス解析（Google アナリティクス 4。以下 GA4）と Instagram の13表を取り込みました。公開の了承を得たデータです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Dr.Sum | Dr.Sum 6.0（検証用の環境） |
| 取り込み元 | PostgreSQL（13表） |
| AI | Claude（Mac の Claude が、仮想環境の Windows の画面の写真を見て操作） |
| 確かめ | MCP（Dr.Sum Local MCP Server）で、Dr.Sum に読み取りの SQL を流して数えた |
コネクタを作る：パスワードだけ人が入れた
コネクタの入力は、AIブラウザ操作で進められました。データフロー管理の画面で PostgreSQL を選び、ホスト・データベース名・ユーザーを Claude が入れ、パスワードだけ人が入れて接続テストを通しました。
つまずいたのは2つです。
- クリックが1つずつずれて、値が隣の欄に入ることがあった。1欄ずつ「クリックして待ち、全部選んでから入れる」に変えて入れ直した
- 「_」を打つと「\」に化けた。Mac と Windows のキーボード配列の違いによるもの。Windows のクリップボードに文字を置いて貼り付ける方法で避けた
そのままでは取り込めなかった：タイムゾーン付き日時の型の壁
PostgreSQL の表をそのまま入力に足すと、エラーで止まりました。
時刻型のデータ変換に失敗しました。data format error. data(12:22:38.237372+09)PostgreSQL のタイムゾーン付きの日時（小数秒と「+09」が付いた形。PostgreSQL の日時の型）を、そのままでは読めません。
そこで、表をそのまま足すのをやめ、「データベースクエリー」で型を変換した SELECT を入力にしました。Claude が13表の列と型を見て、Dr.Sum の表の決まりに合わせた SELECT を書きました。
| PostgreSQL 側 | 直し方 | 理由 |
|---|---|---|
| 長い文字列（text など） | 255文字で切って VARCHAR(255) に | Dr.Sum の表の VARCHAR は255文字まで |
| 桁数の無い numeric | numeric(33,10) のように桁数を決める | 桁数が無いと精度0として扱われる |
| タイムゾーン付きの日時 | 日本時間に直して文字列に | そのままでは読めない |
| 列名 date・timestamp・_loaded_at | report_date・posted_at・loaded_at に変更 | 予約語と「_」で始まる名前は使えない |
13本のクエリーを足して、インポートする
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ます。データベースクエリーの画面で SQL を貼り、［SQLを解析してカラム一覧に反映］を押して、名前を付けて追加します。これを13回、AIブラウザ操作で繰り返しました。13本で約30分です。
インポートでは、取り込み先のデータベースと13本のレーンを選び、「テーブルを作成してインポート」で流しました。
13表・計 1,278,796 行が約2分で入りました。一番大きい表（約83万行）は約38秒です。取り込んだ件数は、元のデータベースの行数とも、Dr.Sum で数えた件数（MCP）とも、全表で一致しました。
件数は一致した。切れた可能性のある値も数えた
件数が合っても、値が全部来たとは限りません。今回は型の変換で、長い文字列を255文字で切っています。切れた値はちょうど255文字になるので、MCP で LENGTH(列) = 255 の件数を数えました。元からちょうど255文字だった値も数に入るので、「切れた可能性のある件数」です。
| 表 | 列 | 255文字ちょうど |
|---|---|---|
| Instagram の投稿情報 | 画像の URL | 空でない値の全部 |
| Instagram の投稿情報 | サムネイルの URL | 空でない値の全部 |
| Instagram の投稿情報 | 投稿の文章 | 約8割 |
| Instagram のコメント | コメントの文章 | 1件 |
GA4 の8表は、255文字ちょうどの値が1件も無く、一番長い列でも210文字でした。Instagram の画像とサムネイルの URL は、空でない値がすべてちょうど255文字でした。元の URL がどれも255文字より長く、途中で切れたと見られます。
今回は、取り込んだあとに LENGTH(列) = 255 を数えることで、切れた可能性のある件数を出しました。確かな件数は、取り込み元で元の長さを数えて突き合わせる必要があり、今回はそこまでしていません。
AIブラウザ操作で人の手が要ったところ
| 場面 | 何が起きたか | どうしたか |
|---|---|---|
| 取り込み元のパスワード | パスワードは AI に渡さない決まり | 人が入れた |
| クリックと入力 | クリックが隣の欄にずれた／「_」が「\」に化けた | 1欄ずつ入れ直した／クリップボード経由で貼った |
| 型の違い | タイムゾーン付きの日時が読めない | 型を変換する SELECT を入力にした |
| 文字列の長さ | 型の変換で、255文字を超える値を切った | 取り込んだあとに、切れた可能性のある件数を数えた |
まとめ｜AIブラウザ操作でデータフローに外部DBを取り込む要点
- 今回の検証では、コネクタの入力から13本のクエリー、インポートまで、AIブラウザ操作で進められた。人が入れたのは取り込み元のパスワード
- タイムゾーン付きの日時・桁数の無い数値・長い文字列・予約語の列名は、型を変換する SELECT を入力にして通した
- 件数は全表で一致した。切れた可能性のある値は、
LENGTH(列) = 255で数えた
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）
- PostgreSQL の日時の型
- Claude in Chrome（Anthropic）
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ABOUT ME
㈱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。
