Claude Compliance のデータでDash Webアプリを作る方法（Connect AI + Python）

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpandasを使い、リアルタイムのClaude Compliance のデータをDashのWebアプリで可視化する方法を解説。コーディングなしの接続設定からグラフ表示まで実現します。

CData Connect AI の Python SDK（DB-API 2.0準拠）を使うと、pandas と Dash でリアルタイムのClaude Compliance のデータを可視化する Web アプリを、個別ドライバー不要で構築できます。接続・モジュールインストール・アプリ構築の3ステップで、約10分で完成します。

Python は豊富なモジュールのエコシステムを備えているため、素早く作業に取りかかり、システムをより効果的に連携できます。CData Connect AI Python SDK、pandas モジュール、そして Dash フレームワークを使えば、Claude Compliance のデータを扱う Claude Compliance 連携の Web アプリケーションを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Dash を使ってClaude Compliance のデータを可視化するシンプルな Web アプリを構築する方法をご紹介します。

Connect AI Python SDK（cdata-connect-ai）は DB-API 2.0（PEP 249）に準拠したクライアントなので、pandas は SDK の接続オブジェクトから直接クエリ結果を読み取れます。ソースごとにドライバーをインストールする必要はありません。パーソナルアクセストークンで接続して、アプリを構築しましょう。

Python + pandas + Dash でできること

Claude Compliance データの可視化ダッシュボード作成

SQL クエリで取得した Claude Compliance のレコードを pandas の DataFrame に読み込み、Dash のグラフコンポーネントに渡すだけで、業種別の傾向などを視覚的に確認できるダッシュボードを構築できます。

リアルタイムデータの自動更新レポート

Connect AI 経由の接続はパーソナルアクセストークンで認証されるため、スケジュール実行するスクリプトに組み込めば、Claude Compliance の最新データを反映したレポートを定期的に生成できます。

複数データソースとの統合分析

DB-API 2.0 準拠のクライアントなので、同じコードパターンで Claude Compliance 以外のデータソースにも接続でき、pandas 上で結合・集計してから Dash で一元的に可視化できます。

Connect AI で Claude Compliance に接続する方法は？

CData Connect AI では、直感的なクリック操作ベースのインターフェースでデータソースに接続できます。

  1. Connect AI にログインし、Sources をクリックして、 Add Connection をクリックします
    2. 接続の追加
  2. 「Add Connection」パネルから「Claude Compliance」を選択します
    3. データソースの選択
  3. Claude Compliance に接続するために必要な認証プロパティを入力します。

    ドライバーは Compliance Access Key を使用して Claude Compliance に接続します（サポートされている認証方式はこれのみです）。以下の接続プロパティを設定します。

    • APIKey：作成した Compliance Access Key。

    Compliance Access Key の作成

    1. 組織で Compliance API を有効にします。
    2. Primary Owner または Organization Owner として claude.ai にサインインし、Organization settings > API > Keys を開きます。
    3. Create Key を選択し、連携に必要なスコープのみを割り当てます。
      • read:compliance_activities：Activities および各種アクティビティビュー用。
      • read:compliance_org_data：組織、ロール、グループ、設定用。
      • read:compliance_user_data：ユーザー、チャット、ファイル、プロジェクト、ダウンロード用。
      • delete:compliance_user_data：明示的な Delete ストアドプロシージャ用。
    4. キーを作成し、表示されたらすぐにコピーします。キーは sk-ant-api01- で始まり、一度しか表示されません。

    必要に応じて OrganizationUUID を設定すると、組織スコープのビュー（OrganizationUsers や ComplianceRoles など）を、リンクされた特定の 1 組織に限定できます。空欄の場合、これらのビューはデフォルトで最初に利用可能な組織を対象とし、リンクされたすべての組織のデータは含まれません。

    接続の設定（Salesforce の例）
  4. 「Save & Test」をクリックします
  5. 「Permissions」タブに移動し、ユーザーベースの権限を更新します。 権限の更新

パーソナルアクセストークン（PAT）を生成する

Python SDK は、アカウントのメールアドレスとパーソナルアクセストークン（PAT）を使って Connect AI に認証します。アクセスの粒度を保つために、アプリケーションごとに個別の PAT を作成することをおすすめします。

  1. Connect AI アプリの右上にある歯車アイコン（）をクリックして、設定ページを開きます。
  2. 設定ページの Access Tokens セクションに移動し、 Create PAT をクリックします。
  3. PAT に名前を付けて Create をクリックします。 新しい PAT の作成
  4. パーソナルアクセストークンは作成時にのみ表示されます。必ずコピーして安全な場所に保管してください。

必要なモジュールをインストールする

pip ユーティリティを使って、SDK（pandas エクストラ付き）、Dash、Plotly をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install dash
pip install plotly

Python で Claude Compliance のデータの Web アプリを構築する

必要なモジュールをインストールしたら、Web アプリを構築する準備は完了です。以下にコードスニペットを紹介しますが、完全なソースコードは記事の末尾に掲載しています。

まずモジュールをインポートし、アカウントのメールアドレスと PAT で Connect AI に接続して、Claude Compliance のデータを DataFrame に読み込みます。識別子は <Connection>.<Schema>.<Table> という3つの部分で構成されており、接続名はデフォルトでソース名（例：ClaudeCompliance1）になります。

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pd.read_sql(
    "SELECT Id, Name "
    "FROM [ClaudeCompliance1].[ClaudeCompliance].[Projects] "
    "WHERE OrganizationUuid = 'abcdef01-2345-6789-abcd-ef0123456789'",
    conn,
)

conn.close()

アプリとレイアウトを設定する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、Claude Compliance のデータから棒グラフを作成し、アプリのレイアウトを設定します。

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['Id'], y=df['Name'], name='Id')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='Claude Compliance Projects Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

アプリを実行できるようにする

接続、アプリ、レイアウトの設定が完了したら、アプリを実行する準備は整いました。

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

それでは、Python で Web アプリを実行し、ブラウザでClaude Compliance のデータを確認してみましょう。

python claudecompliance-dash.py
ブラウザで動作する Dash の Web アプリ（Salesforce の例）

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を使って、リアルタイムのClaude Compliance のデータでインタラクティブな Dash の Web アプリを構築できるようになりました。Claude Compliance（および数百種類のその他のデータソース）への接続について詳しくは、Connect AI のページをご覧ください。

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完全なソースコード

import dash
from dash import dcc, html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import cdata_connect_ai

conn = cdata_connect_ai.connect(
    username="[email protected]",
    password="<your_pat>",
)

df = pd.read_sql(
    "SELECT Id, Name "
    "FROM [ClaudeCompliance1].[ClaudeCompliance].[Projects] "
    "WHERE OrganizationUuid = 'abcdef01-2345-6789-abcd-ef0123456789'",
    conn,
)

conn.close()

app = dash.Dash(__name__)
app.title = 'CData Connect AI + Dash'

trace = go.Bar(x=df['Id'], y=df['Name'], name='Id')

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1("CData Connect AI + Dash", style={'textAlign': 'center'}),
        dcc.Graph(
            id='example-graph',
            figure={
                'data': [trace],
                'layout': go.Layout(title='Claude Compliance Projects Data', barmode='stack'),
            },
        ),
    ],
    className="container",
)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

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