データ分析のためのコーディングエージェント
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各社の報じ方を比較 ↓Simon Willison氏が、データジャーナリスト向けに、Claude CodeやOpenAI Codexなどのツールを使用してデータを探索・分析・整理する方法を紹介するワークショップ資料を公開した。
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データ分析のためのコーディングエージェント
これは、NICAR 2026 ワークショップ「データ分析のためのコーディングエージェント」のために私が用意した配布資料です。Claude Code や OpenAI Codex といったツールを用いてデータを探索・分析・クリーニングする方法を、データジャーナリストを対象に3時間かけて紹介するセッションの内容です。
目次は以下の通りです：
- コーディングエージェント
- ウォームアップ：ChatGPT と Claude
- Claude Code と Codex のセットアップ
- データベースへの質問
- エージェントによるデータ探索
- データクリーニング：近隣コードのデコーディング
- エージェントによる可視化の作成
- エージェントによるデータスクレイピング
私はこのワークショップを GitHub Codespaces と OpenAI Codex を使用して実施しました。これは、参加者が授業中に使用できる予算制限付きの API キーを配布するのが容易（かつ安価）だったためです。参加者たちは合計で 23 ドル分の Codex トークンを消費しました。
すべての演習は Python と SQLite を使用し、一部では Datasette も利用されました。
ワークショップのハイライトの一つは、Datasette を実行して viz フォルダから静的コンテンツを配信し、その後 Claude Code にそのフォルダ内で直接新しいインタラクティブな可視化を「バイブコーディング」させることでした。以下は、Leaflet と Leaflet.heat を使用して私のツリーデータベースのために作成されたヒートマップです。ソースコードはこちら。
= 80 THEN 1.0" (クエリが切り捨てられています)。ステータスメッセージには「1,000 行を読み込み、ヒートマップとして 1,000 ポイントをプロットしました」と表示されています。以下はサンフランシスコの Leaflet/OpenStreetMap（※Leaflet はオープンソースのインタラクティブなウェブ地図ライブラリ）によるインタラクティブマップで、樹木の位置を示すヒートマップオーバーレイが表示されており、青緑色のクラスターがリッチモンド地区やサンセット地区など特定の地域に集中しています。マップにはズームコントロールが含まれており、「Leaflet | © OpenStreetMap 貢献者」というクレジット表記があります。
このハンドアウトは、対面でのセッションに参加できなかった人々にとっても有用となるように設計しました。通常通り、データジャーナリストを対象とした資料は、データを探索したい他のすべての人にも等しく適用可能です。
Tags: data-journalism, geospatial, python, speaking, sqlite, ai, datasette, generative-ai, llms, github-codespaces, nicar, coding-agents, claude-code, codex-cli, leaflet
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Coding agents for data analysis
Here's the handout I prepared for my NICAR 2026 workshop "Coding agents for data analysis" - a three hour session aimed at data journalists demonstrating ways that tools like Claude Code and OpenAI Codex can be used to explore, analyze and clean data.
Here's the table of contents:
Coding agents
Warmup: ChatGPT and Claude
Setup Claude Code and Codex
Asking questions against a database
Exploring data with agents
Cleaning data: decoding neighborhood codes
Creating visualizations with agents
Scraping data with agents
I ran the workshop using GitHub Codespaces and OpenAI Codex, since it was easy (and inexpensive) to distribute a budget-restricted API key for Codex that attendees could use during the class. Participants ended up burning $23 of Codex tokens.
The exercises all used Python and SQLite and some of them used Datasette.
One highlight of the workshop was when we started running Datasette such that it served static content from a viz/ folder, then had Claude Code start vibe coding new interactive visualizations directly in that folder. Here's a heat map it created for my trees database using Leaflet and Leaflet.heat, source code here.
= 80 THEN 1.0" (query is truncated). A status message reads "Loaded 1,000 rows and plotted 1,000 points as heat map." Below is a Leaflet/OpenStreetMap interactive map of San Francisco showing a heat map overlay of tree locations, with blue/green clusters concentrated in areas like the Richmond District, Sunset District, and other neighborhoods. Map includes zoom controls and a "Leaflet | © OpenStreetMap contributors" attribution." src="https://static.simonwillison.net/static/2026/tree-sql-map.jpg" />
I designed the handout to also be useful for people who weren't able to attend the session in person. As is usually the case, material aimed at data journalists is equally applicable to anyone else with data to explore.
Tags: data-journalism, geospatial, python, speaking, sqlite, ai, datasette, generative-ai, llms, github-codespaces, nicar, coding-agents, claude-code, codex-cli, leaflet
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