動作確認

デプロイ完了後のシステム運用手順です。デプロイ手順は MANUAL_DEPLOYMENT.md を参照してください。

1. CSV データの準備

分析対象の CSV ファイルを用意します。

サンプルデータで試す場合

scripts/gen_testdata.py で EC サイトのテストデータを生成できます。

python3 scripts/gen_testdata.py --output-dir ./testdata

デフォルトでは以下の 4 テーブル分の CSV が生成されます:

ファイル	件数	内容
customers.csv	1,000	顧客マスター（ID, メール, 氏名, 性別, 年齢, 都道府県, 登録日）
products.csv	500	商品マスター（ID, 商品名, カテゴリ, 価格, 原価, 在庫数, 作成日）
orders.csv	3,000	注文ヘッダー（ID, 顧客ID, 注文日時, ステータス, 支払方法, 配送先, 合計金額）
order_items.csv	8,000	注文明細（ID, 注文ID, 商品ID, 数量, 単価, 小計）

--scale large を指定すると、上記に加えて 20 テーブル（商品カテゴリ、サプライヤー、倉庫、在庫移動、配送、返品、クーポン、レビュー、ページビュー、キャンペーン、顧客セグメント、従業員、サポートチケット、決済、日次売上サマリー等）が追加され、合計 24 テーブルになります。

python3 scripts/gen_testdata.py --output-dir ./testdata --scale large

自前のデータを使う場合

• CSV ファイルはヘッダー行付きで用意してください
• エンコーディングは UTF-8 必須です

大量 CSV を 1 テーブルにまとめる: manifest の利用（任意）

同一スキーマの CSV が非常に多い（数百本〜）テーブルは、Redshift COPY MANIFEST を使うと 1 回の COPY で一括ロードできます。Data API の同時実行上限に起因するロード滞留を避けたい場合に有効です。

使い方

1. 対象の CSV と同じ prefix 配下に <任意名>.manifest という JSON ファイルを 1 つ置く
2. entries にまとめたい CSV の絶対 s3:// URL を列挙する

{
  "entries": [
    { "url": "s3://<CsvBucketName>/sales/2024/01.csv", "mandatory": true },
    { "url": "s3://<CsvBucketName>/sales/2024/02.csv", "mandatory": true }
  ]
}

挙動

• analyze 時、.manifest ファイルが検出されると 1 テーブルとして扱われる（manifest のファイル名 basename がテーブル名のヒントになる）
• manifest に列挙された CSV は、通常の CSV 列挙ルートから除外される（二重ロード防止）
• apply 時、manifest 由来テーブルは COPY ... MANIFEST 1 回で全 entry を一括ロードする
• manifest がない prefix では従来通りファイル毎に COPY される（後方互換）

制約

• entries[].url は CSV バケット内の絶対 s3:// URL（別バケット参照は analyze で除外集合に反映されないため非推奨）
• 同 prefix 配下に、manifest に列挙されていない同ヘッダの CSV が残っている場合、その CSV は別テーブル扱いになる（同 prefix に置いた CSV は全て manifest に含めることを推奨）
• manifest は Admin UI のローカルアップロード機能では扱えません。アップロード時にディレクトリ構造と URL が維持されないためです。AWS CLI / S3 Console / DataSync 等で S3 に直接配置し、Admin UI の「既存 S3 パス指定」から prefix を指定してください

動作確認用のテストデータ生成

manifest を含む包括的な動作確認用データを生成できます（A ヘッダ 403 CSV のうち 400 は manifest、残り 3 は個別 / B ヘッダ 2 CSV は全て manifest / C ヘッダ 2 CSV は manifest なし、計 4 テーブル想定、直下と sub/ に混在配置）。

python3 scripts/gen_testdata.py --manifest-test \
  --output-dir ./testdata \
  --manifest-s3-prefix s3://<CsvBucketName>/testdata/

生成後、./testdata/ を指定の prefix（--manifest-s3-prefix と揃える）にアップロードし、Admin UI の Mode B から同 prefix を指定して analyze → apply を実行してください。

2. Upload & Build（テーブル作成）

Admin Frontend にログインし、「Upload & Build」タブで以下の手順を実行します。

Step 1: CSV 指定

2 つのモードから選択します。

cdk.json で csvInputBucketName に既存バケットを指定してデプロイした場合、ローカルアップロードモードは無効化され、「既存 S3 パス指定」のみ利用できます（既存バケットに CORS 設定を入れない前提のため）。

モード A: ローカルファイルアップロード（新規バケット作成時のみ）

1. 「ローカルファイルアップロード」を選択
2. 「CSV ファイルを選択」で CSV ファイルを複数選択
3. 「アップロード」をクリック → S3 に直接アップロードされます

モード B: 既存 S3 パス指定

S3 に既にアップロード済みの CSV がある場合:

1. 「既存 S3 パス指定」を選択
2. 入力欄の上に対象の CSV バケット名が表示されるので、そのバケット内の S3 prefix を入力（例: data/sales/）
3. 「ファイル一覧取得」をクリック → prefix 配下の CSV ファイルが表示されます

サンプルデータを S3 に事前アップロードする場合:

aws s3 cp ./testdata/ s3://<CsvBucketName>/testdata/ --recursive

その後モード B で prefix に testdata/ を入力します。

Step 2: AI 分析

1. 「分析」ボタンをクリック
2. AI が CSV のヘッダー・サンプルデータ・統計情報を分析し、以下を自動生成します:
   • System Prompt（Agent 用のシステムプロンプト）
   • DB Schema（テーブル定義、カラム型、CSV オプション）

Step 3: 確認・編集

AI の提案結果が構造化フォームで表示されます。全フィールド編集可能です:

• System Prompt: 自由に編集可能
• テーブル名・説明
• カラム名・型・説明
• CSV オプション（encoding, delimiter, quote_char, null_as）
• S3 キー（表示のみ）

Step 4: 確定

1. 「確定（テーブル作成）」ボタンをクリック
2. 以下が自動実行されます:
   • 既存テーブルの DROP（再実行時）
   • CREATE TABLE（DDL 実行）
   • COPY（S3 → Redshift データロード）
   • agent_readonly ユーザー作成（初回のみ、冪等）
   • SELECT 権限の GRANT
   • DynamoDB に system_prompt と db_schema を保存

agent_readonly ユーザーの作成と権限設定は「確定」実行時に自動で行われます。 独立した DB 初期化操作は不要です。 詳細は REDSHIFT_PERMISSION.md を参照。

3. Knowledge 設定

「Prompt & Knowledge」タブで Agent に追加の知識を与えます。Upload & Build とは独立して管理可能です。

各 Knowledge は構造化フォームで以下の 3 フィールドを入力します:

フィールド	説明
name	Knowledge の識別名（英小文字・数字・ハイフン、1〜64 文字。例: sql-best-practices）
description	Knowledge の説明（例: 「SQLクエリのベストプラクティスをレビューする」）
instructions	Agent への具体的な指示（Markdown 形式で記述）

• 「Knowledge を追加」ボタンで空のフォームカードを追加できます
• 各カードのゴミ箱アイコンで削除できます

保存すると、各エントリは内部的に Strands Agent Skills 仕様（YAML フロントマター + Markdown 本文）に変換され、DynamoDB config テーブルの skills フィールドに文字列配列として保存されます。Agent 初期化時に Skill.from_content() でパースされ、AgentSkills プラグインとして登録されます。

4. Agent で分析

Agent Frontend にログインし、チャットで自然言語の質問を入力します。

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5. データの再構築

CSV データを差し替えたい場合は、Upload & Build を再実行してください。 「確定」実行時に既存テーブルは全削除され、新しいデータで作り直されます。

DB 構成は 1 つのみ保持されます。再実行で上書きされます。 Agent 側の既存セッションとの整合性は保証されません。