こんにちは、Heywaです。
前回の記事では、機械学習初心者向けに「PyCaretとClaude Codeの組み合わせが最強」というお話をしました。今回はそこから一歩踏み込んで、「Claude Codeを使ったPyCaretスクリプトの自動生成」の実践的なワークフローについて解説します。
私のように、ボートレース予測システムやブログの自動化パイプラインなど、複数のプロジェクトを同時に回している人間にとって、「いかに手を動かさずにシステムを構築するか」は永遠のテーマです。このワークフローをマスターすれば、データ分析のスピードが劇的に向上します。
なぜ「PyCaret × Claude Code」の自動生成が強力なのか？
機械学習のコードをAIに書かせる場合、通常はscikit-learnやXGBoostなどのライブラリを直接叩くコードを生成させることが多いと思います。しかし、これには以下の弱点があります。
- コードが長くなる：前処理、モデル定義、交差検証、評価指標の計算など、数十行〜数百行のコードが生成される。
- エラーが起きやすい：コードが長くなればなるほど、AIが文脈を見失ったり、ライブラリのバージョン違いによるエラーが発生しやすくなる。
- 修正が面倒：エラーが出た際、長いコードの中から原因を特定してAIに修正指示を出すのが手間。
ここでPyCaretの出番です。PyCaretは「数行で機械学習パイプラインを構築できる」という特性を持っています。つまり、Claude Codeに生成させるコードの量が圧倒的に少なくなるのです。
コードが短ければ、AIはミスをしにくくなります。万が一エラーが出ても、修正が容易です。この「短いコードで大きな結果を出す（レバレッジを効かせる）」というアプローチは、システム思考的にも非常に理にかなっています。
Claude CodeによるPyCaretスクリプト自動生成のステップ
それでは、実際にClaude Codeを使ってPyCaretのスクリプトを自動生成させる手順を見ていきましょう。Mac M1環境のターミナルで実行する前提で進めます。
ステップ1：データの準備とClaude Codeの起動
まず、分析したいデータ（例：sales_data.csv）を作業ディレクトリに配置し、ターミナルでClaude Codeを起動します。
$ cd /path/to/your/project
$ claude
ステップ2：プロンプト（指示）の入力
Claude Codeに対して、以下のようなプロンプトを入力します。ポイントは「PyCaretを使うこと」と「最終的な出力形式（モデルの保存など）」を明確に指定することです。
【プロンプト例】
カレントディレクトリにあるsales_data.csvを読み込んで、PyCaretの回帰モジュール（regression）を使った機械学習スクリプトtrain_model.pyを自動生成してください。条件：
1. 目的変数は ‘Sales’ 列とする。
2. setup() で前処理を行い、compare_models() で上位3つのモデルを取得する。
3. 取得した3つのモデルをブレンド（blend_models）してアンサンブルモデルを作成する。
4. 最終的なモデルを ‘final_sales_model’ として保存する。スクリプトを生成したら、そのまま実行して結果を教えてください。
ステップ3：自動生成と実行の監視
指示を出すと、Claude Codeは自律的に以下の作業を行います。
train_model.pyのコードを生成し、ファイルに書き込む。- ターミナルで
python train_model.pyを実行する。 - （もしPyCaretがインストールされていなければ、自分で
pip install pycaretを実行する提案をしてくることもあります） - 実行結果（各モデルの精度や、保存完了のメッセージ）を読み取り、あなたに報告する。
もし途中で「〇〇という列が見つかりません」といったエラーが出ても、Claude Codeはエラーログを読み取り、「あ、列名が違いましたね。修正して再実行します」と勝手に自己修復してくれます。これがClaude Codeの恐ろしいところです。
自動生成されたコードの例
上記の指示でClaude Codeが生成するコードは、おおよそ以下のような非常にシンプルで美しいものになります。
import pandas as pd
from pycaret.regression import setup, compare_models, blend_models, save_model
# データの読み込み
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
# PyCaretの環境初期化
reg_setup = setup(data=data, target='Sales', session_id=123, silent=True)
# 上位3モデルの比較と取得
top3_models = compare_models(n_select=3)
# モデルのブレンド（アンサンブル）
blended_model = blend_models(estimator_list=top3_models)
# モデルの保存
save_model(blended_model, 'final_sales_model')
print("モデルの学習と保存が完了しました。")
これだけのコードで、データの前処理から高度なアンサンブル学習、モデルの保存までが完了しています。scikit-learnで同じことを書こうとすれば、軽く100行は超えるでしょう。
まとめ：自動化のレイヤーを上げる
「PyCaretで機械学習を自動化する」ことと、「Claude Codeでコード生成を自動化する」こと。この2つを掛け合わせることで、私たちは「自動化の自動化」というさらに上のレイヤーに到達できます。
ADHDの特性上、細かいコーディング作業で集中力が途切れがちな私にとって、このワークフローはまさに救世主です。皆さんもぜひ、この「PyCaret × Claude Code」の自動生成パイプラインを試してみてください。きっと、空いた時間で新しいAwesomeなアイデアが浮かんでくるはずです。
