Claude Compliance のデータをPythonのpandasで可視化する方法｜CData Connect AI

Jerod Johnson
Jerod Johnson
Director, Technology Evangelism
CData Connect AI Python SDKとpandas、Matplotlibを組み合わせ、リアルタイムのClaude Compliance のデータを分析・可視化する方法を解説。pandas.read_sqlでSDK接続をそのまま渡せます。

CData Connect AI Python SDKをpandasとMatplotlibに接続すると、パーソナルアクセストークンで認証するだけでリアルタイムのClaude Compliance のデータをDataFrameに読み込み、そのままグラフとして可視化できます。SQLAlchemyエンジンの設定やソースごとのドライバーインストールは不要です。

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 と pandas、Matplotlib のモジュールを使えば、Claude Compliance のデータを可視化する Claude Compliance 連携の Python アプリケーションやスクリプトを構築できます。この記事では、Connect AI に接続し、pandas と Matplotlib の組み込み関数を使ってClaude Compliance のデータをクエリし、その結果を可視化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も、SQLAlchemy のエンジンを設定する必要もありません。パーソナルアクセストークンで接続して、その接続をそのまま pandas.read_sql に渡すだけです。

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）と Matplotlib をインストールします。

pip install "cdata-connect-ai[full]"
pip install matplotlib

Python で Claude Compliance のデータを可視化する

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 pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import cdata_connect_ai

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

pandas で Claude Compliance をクエリする

pandas の read_sql 関数を使って SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。エンジンは不要で、SDK の接続をそのまま渡すだけです。

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

注意：pandas が、公式にサポートしているのは SQLAlchemy の接続のみであるという UserWarning を出力する場合があります。これは DB-API 接続を直接渡したときに想定される動作です。クエリは正しく実行されるため、この警告は無視して問題ありません。

Claude Compliance のデータを可視化する

クエリ結果を DataFrame に格納したら、plot 関数を使ってチャートを作成します。show メソッドを使うと、チャートが新しいウィンドウに表示されます。

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Name")
plt.show()

conn.close()
クエリ結果を表示した Matplotlib のチャート（Salesforce の例）

関連情報と無料トライアル

これで、CData Connect AI Python SDK を通じて、リアルタイムのClaude Compliance のデータを pandas に読み込め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 pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import cdata_connect_ai

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

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

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Name")
plt.show()

conn.close()

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