今年の年次レビューでは、AIエージェントに自分自身の詳細なデータベースのインベントリを依頼しました。 このプロセスが共有されているのは、プログラミングの経験がなくてもプロレベルのデータマイニングを簡単に完了できるからです。 Vibe Codingよりもさらにシンプルで、必要なのは「完全なデータ+コーディングエージェント」です。 このプロセスの上限を検証するために、私は意図的に最大かつ最も複雑な10年間の個人データの健康プロファイルをストレステストに選びました。 1️Joy データスケールと処理閾値 最終的にApple Healthアプリからエクスポートされたのは、最大3.5GBのApple Watchの生の健康関連データのコピーでした。 この文書には数十万件の心拍数記録と、非常に細かい形で様々な生理学的指標が含まれています。 AIが介入する前は、この規模でデータを扱うためにPythonライブラリの調査や複雑なXMLデータ構造の解析に少なくとも数日費やさなければなりませんでした。 これは多くの人が「自分自身を数値化する」際に最大の障害となることが多いです。 2️そしてエージェント対応ワークフロー OpenAI CodexやClaude Codeのようなコーディングエージェントを導入したとき、プロセス全体が一変しました。 もはや特定のコード実装にこだわる必要はなく、「解析目標」を定義すればいいのです。 エージェントは自動的に再帰ループを実行します。データ構造を自律的に調査し→、Python処理スクリプトを書き→例外に遭遇再度調査・修正→行います。 清掃から分析までの全工程を独立して完了でき、高い技術的コストで保留していた多くのアイデアを完成させるのに役立ちました。 もしどう始めればいいかわからない場合は、まずタスクの背景と対応するファイルを教えて、例えば次のようなものを自分で探索できるようにしてください。 ...