データ分析エージェントへの学習ライン

これは作品ではない。学習ラインだ。ここに置いてあるのは、成果があり、結論も出たからだ。

目標は分析スクリプトを何本か書けるようになることではなかった。最後に本当に使えるデータ分析エージェントを作ることだ。ルートはこう決めた：Python と大規模モデル API → Pandas → SQL → 分析の実践 → ツール呼び出しとエージェント構成。

終わったところ

• Python と、はじめて大規模モデル API がつながった日 —— 仮想環境、ターミナル、環境変数から key を読む、そして画面に出た最初の返答。
• Pandas の核 —— 読み込み、クリーニング、集計。締めの実践はコーヒーの注文データ：商品ごとの売上と平均単価を出し、整えたデータと集計表をそれぞれディスクへ書き出した。

どこで止まったか

SQL は入り口だけで止まった。いま動力が切れている。まだ進めているふりはしない。

それでも残してある理由

無駄になっていないから、そして方向が変わっていないから —— あとで作った音声プラットフォームで出てきた、これはどのエージェントに渡すのか、ツールをどう安全に呼ぶのか、という問いは、このルートの四段目でぶつかるはずのものだった。ひと回りして同じ場所に戻ってきた。

これは拾い直す。