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title: 1. 分析レポートエージェント
description: サンドボックスのビルトインツールとpptxスキルを使い、データ分析からスライド作成・ダウンロードまでを行うエージェントを作る。
sidebar:
order: 1
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import { Steps, Tabs, TabItem, Aside } from '@astrojs/starlight/components';
import ShareOnX from '../../../components/ShareOnX.astro';
データを分析して、スライド(PPTX)のレポートを作ってくれるエージェントを作ります。uvと認証のセットアップは[3. SDKでエージェントを作成](/intermediate/03_sdk/)と同じ前提で、このページ用に新しいプロジェクトを作って進めます。
このページでは、Managed Agentsの次の要素を新しく使います。
| 要素 | 役割 |
|------|------|
| ビルトインツール(`agent_toolset`) | サンドボックス内でbash・ファイル操作・Web検索などを実行するツール一式 |
| 環境の`packages` | サンドボックスにaptやpip、npmのパッケージを事前インストールする設定 |
| スキル(`skills`) | ドキュメント作成などの専門ワークフローをエージェントに教える仕組み |
| セッションアウトプット | エージェントが`/mnt/session/outputs/`に保存したファイルを手元にダウンロードする仕組み |
## 1. プロジェクトを作成
プロジェクトを作成し、そのフォルダーに移動して、Claude SDKをインストールします。
```shell
uv init report-agent
cd report-agent
uv add anthropic
```
## 2. リソースを作成
1. プロジェクトのフォルダーに`setup_report.py`を作成し、以下の内容を保存します。
```python title="setup_report.py"
import json
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()
###############################
# 1. 環境を作成（pptxスキルの依存関係を事前インストール）
###############################
environment = client.beta.environments.create(
name="Report-environment-adv",
config={
"type": "cloud",
"packages": {
"apt": ["libreoffice-impress", "poppler-utils", "fonts-noto-cjk"],
"pip": ["markitdown[pptx]", "Pillow"],
"npm": ["pptxgenjs"],
},
"networking": {"type": "unrestricted"},
},
)
print(f"environment: {environment.id}")
###############################
# 2. エージェントを作成（ビルトインツール一式 + pptxスキル）
###############################
agent = client.beta.agents.create(
name="Report Agent ADV",
model="claude-sonnet-5",
description="データ分析とスライドレポート作成を行うエージェント。",
system="あなたはデータ分析とレポート作成のアシスタントです。分析にはサンドボックスのbashとPythonを使い、スライドの作成にはpptxスキルに従ってください。成果物は必ず /mnt/session/outputs/ に保存してください。日本語で応答してください。",
tools=[{"type": "agent_toolset_20260401", "default_config": {"enabled": True}}],
skills=[{"type": "anthropic", "skill_id": "pptx"}],
)
print(f"agent: {agent.id}")
with open("ids_report.json", "w") as f:
json.dump({"environment_id": environment.id, "agent_id": agent.id}, f, indent=2)
print("IDをids_report.jsonに保存しました")
```
設定のポイントは3つです。
- **`packages`** ・・・ [pptxスキルの定義](https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/pptx/SKILL.md)が必要とする依存関係(LibreOffice、Poppler、markitdown、pptxgenjs)と日本語フォントを事前インストールしています。apt・cargo・gem・go・npm・pipに対応し、同じ環境を使うセッション間でキャッシュされます
- **`agent_toolset_20260401`** ・・・ bash、read/write/edit、glob/grep、Web検索・取得というビルトインツールの一式です。これまでのMCPツールと違い、サンドボックスの中で実行されます
- **`skills`** ・・・ Anthropicが提供する事前構築スキル(`pptx`のほか`xlsx`、`docx`、`pdf`)は、`skill_id`を書くだけで使えます
1. スクリプトを実行します。
```shell
uv run setup_report.py
```
## 3. レポートを作らせる
1. プロジェクトのフォルダーに`report.py`を作成し、以下の内容を保存します。
```python title="report.py"
import json
import pathlib
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()
with open("ids_report.json") as f:
ids = json.load(f)
# セッションを作成
session = client.beta.sessions.create(
agent=ids["agent_id"],
environment_id=ids["environment_id"],
)
print(f"session: {session.id}")
# ストリームを開いてからタスクを送信
stream = client.beta.sessions.events.stream(session_id=session.id)
client.beta.sessions.events.send(
session.id,
events=[
{
"type": "user.message",
"content": [
{
"type": "text",
"text": (
"架空のたこ焼き店の1年分の月別売上データ（販売数と売上金額）をCSVで作成し、"
"傾向を分析してください。その結果を、タイトル・売上推移グラフ・分析まとめの"
"3枚のスライドからなる日本語のPPTXレポートにして、"
"/mnt/session/outputs/report.pptx に保存してください。"
),
}
],
}
],
)
print("タスクを送信しました。完了まで数分かかります...\n")
for event in stream:
if event.type == "agent.tool_use":
print(f"[ツール: {event.name}]")
elif event.type == "agent.message":
for block in event.content:
if block.type == "text":
print(block.text)
elif event.type == "session.status_idle":
if event.stop_reason.type != "requires_action":
break
elif event.type == "session.status_terminated":
break
stream.close()
# 成果物をダウンロード
print("\n成果物を確認しています...")
files = client.beta.files.list(
scope_id=session.id,
betas=["managed-agents-2026-04-01"],
)
for f in files.data:
print(f"- {f.filename} ({f.size_bytes} bytes)")
content = client.beta.files.download(f.id)
out = pathlib.Path(f.filename).name
content.write_to_file(out)
print(f" -> {out} に保存しました")
```
最後のブロックが成果物のダウンロードです。エージェントが`/mnt/session/outputs/`に保存したファイルは、Files APIで`scope_id`にセッションIDを指定すると一覧・ダウンロードできます。
1. スクリプトを実行します。初回はサンドボックスの準備(LibreOfficeなどのインストール)とスライド作成で5〜10分ほどかかります。
```shell
uv run report.py
```
```text
session: sesn_016pxZpFV5ny8Wj14fU2wVgD
タスクを送信しました。完了まで数分かかります...
[ツール: bash]
良いデータができました。次に分析を行います。
[ツール: bash]
pptxgenjsが利用可能です。たこ焼き店にふさわしいカラーパレットでスライドを作成します。
[ツール: write]
[ツール: bash]
コンテンツQAとビジュアルQAを実施します。
...
線グラフの補間（lineSmooth）がデータを誇張している点と、スライド3の金色テキストのコントラストが弱い点を修正します。
[ツール: edit]
...
以下の成果物を作成しました。
...
成果物を確認しています...
- report.pptx (26240 bytes)
-> report.pptx に保存しました
- takoyaki_monthly_sales.csv (344 bytes)
-> takoyaki_monthly_sales.csv に保存しました
```
1. ダウンロードされた`report.pptx`をPowerPointなどで開いて、仕上がりを確認してみましょう。
## まとめ
- 環境の`packages`で、apt・pip・npmのパッケージをサンドボックスに事前インストールできます(同じ環境を使うセッション間でキャッシュされます)。
- ビルトインツール(`agent_toolset`)を有効にすると、エージェントがサンドボックス内でbashやファイル操作を実行できます。
- **スキル**は`skill_id`を書くだけで、スライド作成のような専門ワークフローをエージェントに教えられます。
- エージェントが`/mnt/session/outputs/`に保存した成果物は、Files APIに`scope_id`(セッションID)を指定して一覧・ダウンロードできます。