Codex と MCP を使って Google Drive、GitHub、BigQuery、そして分析を 1 つの実運用ワークフローで接続する
この投稿 Beyond Code Generation: AI for the Full Data Science Workflow は、Towards Data Science に最初に掲載されました。
コード生成の先へ：データサイエンスの全ライフサイクルに向けたAI
Towards Data Science / 2026/3/26
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureSignals & Early TrendsTools & Practical Usage
要点
- この記事では、Codex と MCP（Model Context Protocol）を組み合わせて、単なるコード断片の生成ではなくエンドツーエンドのデータサイエンス・ワークフローをオーケストレーションする方法を説明します。
- Google Drive、GitHub、BigQuery などの一般的なツールやデータソースを接続し、分析の手順を単一の統合ワークフロー内で実行できるようにするデモを示します。
- 重点は実践的なワークフロー統合にあり、AIがデータ作業の全ライフサイクル（データの調達やバージョニングから、クエリ実行や分析まで）にまたがってタスクを支援することを示します。
- 「コード生成の先へ」とすることで、AIを複数のシステムの調整役として位置づけ、手作業の“つなぎ込み（グルーコード）”を減らし、エンドツーエンドの生産性を向上させます。
