Claude Codeでデータ分析する方法｜CSV集計からレポートまで

広告や売上のデータをCSVで書き出し、Excelで関数やピボットテーブルを組み、グラフを作ってレポートに貼る。この作業を毎週・毎月繰り返していると、集計そのものに時間を取られ、数字の変化の理由を考える時間が残りません。

Anthropicが提供するClaude Codeを使えば、手元のフォルダにあるCSVやExcelのファイルを読み込ませ、「キャンペーン別にCPAを集計して」と日本語で指示するだけで、集計からグラフ、レポートの作成までを任せられます。

当社でも広告データの集計とレポート作成に使っており、毎回1〜2時間かかっていた集計作業が数分で終わるようになりました。

本記事では、Claude Codeでデータ分析する方法を、広告データのCSVを使った分析の例、導入の手順、定例の分析を定型化する方法、BigQueryなどのデータ基盤への接続の順に解説します。プログラミングの経験がない方でも試せる内容です。

Claude Codeとは

Claude Codeは、Anthropicが提供するAIエージェントです。手元のファイルを読み、コードを書いて実行し、ファイルの編集やコマンドの実行まで行います。

ターミナル（コマンドを入力する画面）のほか、IDE、デスクトップアプリ、ブラウザでも利用できます（Claude Code overview（別タブで開く））。

もともとはソフトウェア開発のためのツールですが、データ分析にも向いています。理由は次の3つです。

ファイルを置いたまま分析できる：分析したいCSVをフォルダに置いておけば、アップロードし直さなくても「このファイルを集計して」で通じます
計算をコードで行う：集計やグラフの作成は、Claude CodeがPythonなどのコードを書いて実行します。計算の過程がコードとして残るため、後から検証できます
手順を残して繰り返せる：分析のルールをファイルに書いておけば、翌月も同じ手順で分析できます

claude.ai（Web・アプリ）でのデータ分析との違い

CSVやExcelのファイルを使ったデータ分析は、claude.ai（Web版・デスクトップアプリ・モバイルアプリのチャット）でも行えます。違いと使い分けは次のとおりです。

	claude.ai（チャット）	Claude Code
データの渡し方	ファイルをチャットに添付する	手元のフォルダのファイルを直接読む
向いている使い方	1つのファイルをその場で分析する、分析の進め方を相談する	複数のファイルをまとめて処理する、同じ分析を毎週・毎月繰り返す
成果物	チャットの回答、アーティファクト、作成したファイル	CSV・Excel・HTML・Markdownなどのファイルとしてフォルダに保存
手順の再利用	プロジェクトに指示とファイルを置く	CLAUDE.mdやスキルに手順を書き、フォルダごと残す
利用できるプラン	無料プランを含むすべてのプラン	有料プラン（後述）

単発の分析であれば、claude.aiの方が手軽です。分析の対象が複数のファイルにまたがる場合や、定例の集計を同じ手順で繰り返したい場合は、Claude Codeが向いています。

claude.aiでデータ分析する方法は「Claudeでデータ分析する方法（別タブで開く）」で解説しています。

なお、Claude Codeを使ったからといって、分析の精度が自動的に上がるわけではありません。違いが出るのは、データの処理の方法と作業の再現性です。

列の意味や集計の条件を誤解すれば、コードが正しく動いていても結果は誤ります。

Claude Codeでデータ分析する例：広告データのCSV

まず、Claude Codeでどのような分析ができるのかを、広告データのCSVを例に紹介します。導入の手順は、後半の「Claude Codeを使い始める手順」で解説します。

使うのは、4つのキャンペーンの3か月分のデータ（日付・キャンペーン・費用・CVの4列）を記録したads.csvです。画面の数値は、デモ用のデータです。

ステップ1：データの中身を把握させる

プロンプト例
ads.csvの中身を確認して、列の構成と期間、行数を教えてください。

Claude Codeがファイルを読み、どのようなデータかを要約します。

この例では、本来は「4キャンペーン×91日＝364行」になるはずが365行あり、重複している行の候補まで指摘されました。最初の品質の確認を兼ねられます。

Claude Codeがads.csvの列の構成（日付・キャンペーン・費用・CV）、期間、行数、キャンペーン別の行数をまとめ、ブランド検索に重複した行がある可能性を指摘した画面

データの要約（デモ用のデータ）

重複行や欠損値が見つかった場合は、集計の前に扱い方（除外する、0とみなす、など）を決めて指示します。

ステップ2：集計を指示する

プロンプト例
キャンペーン別に費用・CV・CPA（費用÷CV）を月次で集計して、表にしてください。

裏でコードを書いて計算し、表と気づいた点を返します。この例では、ディスプレイ広告（新規）が費用を増やしているのにCVが減り、CPAが悪化していることが分かりました。

Claude Codeがディスプレイ_新規と動画_認知のキャンペーンについて、月別の費用・CV・CPAを表にまとめ、CPAの改善・悪化について気づいた点を整理した画面

キャンペーン別・月別の集計（デモ用のデータ）

なお、この表はステップ1で見つかった重複行と欠損行の扱いを決める前に集計したものです。ステップ4のレポートではこれらの行を除外しているため、一部の数値が異なります。

重要な集計の前には、データの品質の確認を必ず済ませておきます。

ステップ3：グラフにする

プロンプト例
CPAの月次推移を、キャンペーンごとに折れ線グラフにして画像で保存してください。

グラフが画像ファイルとしてフォルダに保存されます。

Claude Codeが作成した、ブランド検索・リタゲ_既存顧客・ディスプレイ_新規・動画_認知の4キャンペーンのCPAの月次推移の折れ線グラフ

作成された折れ線グラフ（デモ用のデータ）

ステップ4：レポートにまとめる

プロンプト例
ここまでの集計とグラフを使って、「今月の広告サマリ」を、全体のCPAの変化、悪化・改善したキャンペーンとその要因の仮説、来月の施策の順にMarkdownのレポートにしてください。

データの確認から集計、グラフ、レポートまでを、同じ会話の中で続けて指示できます。

Claude Codeが作成した「今月の広告サマリ（2026年6月）」。対象期間と集計方針（重複行と欠損行の除外）を示したうえで、キャンペーン別のCPAの推移のグラフと、全体のCPAの月次の表を載せている

作成されたレポートの一部（デモ用のデータ）

レポートの全文は、ad-summary-2026-06.pdf（PDF・647 KB）（4ページ）で確認できます。集計の方針、キャンペーン別の要因の仮説、来月の施策、データの品質に関するメモまでがまとめられています。

AIが示す要因の仮説は、検討のたたき台です。施策を決める前に、担当者が数字を確認します。

CPAが悪化したときの原因の切り分け方は「CPAとは？悪化の原因と改善方法（別タブで開く）」で解説しています。

Claude Codeでできるそのほかのデータ分析

広告データの集計のほかにも、データの確認から成果物の出力まで、さまざまな作業を任せられます。代表的な使い方を紹介します。

Excel・CSVの集計

売上、広告、顧客、アンケートなどのデータを読み込み、月別・商品別・担当者別など、指定した切り口で集計します。

プロンプト例
sales.csvを読み込んで、商品カテゴリ別・月別の売上と粗利を集計してください。前月比も追加し、売上が大きく増減したカテゴリを教えてください。

関数やピボットテーブルを組まなくても、Claude Codeが集計の処理をコードとして作成し、実行します。結果をExcelの形式で保存するよう依頼することもできます。

データの整形・クレンジング

実務のデータは、そのまま分析できる状態になっているとは限りません。次のような処理も依頼できます。

日付や金額の形式を統一する
空欄や重複したデータを確認する
表記の揺れをまとめる
複数のCSVを結合する
必要な列だけを抽出する
異常値の候補を洗い出す

プロンプト例
customer.csvを確認して、重複行、欠損値、表記の揺れを一覧にしてください。元のデータは変更せず、修正案を別のCSVとして出力してください。

いきなり集計を依頼するのではなく、最初にデータの品質を確認させると、誤った数字が出るリスクを減らせます。

グラフ・ダッシュボードの作成

集計結果を棒グラフや折れ線グラフにし、画像として保存できます。

複数の指標やグラフをまとめたHTMLのレポートを作らせることもできます。HTMLで保存すれば、ブラウザで開くだけで確認できるため、社内で共有する簡易的なダッシュボードとしても使えます。

Claude Codeでダッシュボードを作る方法は「Claude Codeでダッシュボードを作成する方法（別タブで開く）」で解説しています。

自由記述のアンケートの分析

数値だけでなく、アンケートの自由記述や問い合わせの内容などのテキストも分析できます。

プロンプト例
survey.csvの自由記述の回答を内容ごとに分類してください。各分類の件数、代表的な意見、改善案をまとめてください。

AIによる分類には判断の揺れがあります。最初に一部の回答を人が確認し、分類のルールを調整してから全件に適用するのが確実です。

複数のデータを組み合わせた分析

共通するIDや日付があれば、広告と売上、顧客と利用状況など、複数のファイルを結合して分析できます。

プロンプト例
ads.csvとsales.csvを日付とキャンペーン名で結合して、広告費、売上、ROASをキャンペーン別に集計してください。結合できなかった行も別に一覧にしてください。

複数のファイルを扱う場合は、結合の条件が正しいか、欠落したデータがないかもあわせて確認させます。

Claude Codeを使い始める手順

Claude Codeの料金と利用できるプラン

以下は2026年10月時点の情報です（Claudeの料金（別タブで開く））。

Pro：月額20米ドル（年払いの場合は月あたり17米ドル）。Claude Codeを利用できます
Max：月額100米ドルから。Proの5倍または20倍の利用量を選べます
Team・Enterprise：法人向けのプランです。Claude Codeを利用できます
Claude Console（API）：APIの利用量に応じた従量課金で利用することもできます（Authentication（別タブで開く））

無料プランでは、Claude Codeは利用できません。まず試す場合は、Proプランから始めるのが一般的です。

手順1：Claude Codeをインストールする

2026年10月時点で推奨されているインストール方法は、ターミナルで次のコマンドを実行する方法です（Advanced setup（別タブで開く））。

macOS・Linuxの場合：

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

WindowsのPowerShellの場合：

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

インストール後、新しいターミナルを開いて claude --version を実行し、バージョンが表示されれば完了です。

この方法では、Node.jsを別途インストールする必要はありません。Homebrew（brew install --cask claude-code）やnpmでもインストールできます。

ターミナルを使いたくない場合は、Claudeのデスクトップアプリの「Code」タブからClaude Codeを利用できます。デスクトップアプリにはClaude Codeが含まれているため、別途インストールする必要はありません。

利用には有料プランが必要です（Claude Code overview（別タブで開く））。

手順2：分析用のフォルダで起動し、ログインする

分析したいCSVを置いたフォルダに移動し、Claude Codeを起動します。

cd ~/分析用のフォルダ
claude

初回はブラウザが開き、ログインを求められます。Pro・Maxプランの場合は、claude.aiのアカウントでログインします（Authentication（別タブで開く））。

ターミナルで「claude」を実行し、Claude Codeが起動して、バージョンと作業中のフォルダが表示された画面

Claude Codeの起動直後の画面

分析に使うフォルダは、業務用のフォルダとは分けておくのがおすすめです。Claude Codeが読み書きする範囲を、分析に必要なファイルだけに限定できます。

毎週・毎月のデータ分析を定型化する方法

同じ指示を毎回入力するのは手間がかかります。分析の手順そのものをファイルに残しておくと、次回から短い指示で同じ分析ができます。

CLAUDE.mdに分析のルールを書く

Claude Codeは、フォルダにある「CLAUDE.md」というファイルを、起動するたびに読み込みます。プロジェクト固有の指示や手順を、セッションをまたいで引き継ぐための仕組みです（How Claude remembers your project（別タブで開く））。

# 広告レポートの作り方
- 入力: ads.csv（日付/キャンペーン/費用/CV）
- 出力: 月次サマリ（全体CPA→悪化・改善→来月の施策の順）
- CPA = 費用 ÷ CV。CVが0の行はCPAの計算から除外
- 重複行は除外し、欠損行は集計前に一覧にして確認を求める

こうしておくと、翌月は新しいCSVに差し替えて「いつものレポートを作ってください」と指示するだけで済みます。担当者に依存しがちな集計作業を、引き継げる形で残せるのが利点です。

手順を名前付きで呼び出したい場合は、「スキル」として登録する方法もあります（Extend Claude with skills（別タブで開く））。

対話せずに実行する・定期的に実行する

Claude Codeは、-p を付けて実行すると、指示を処理して結果を返した後に終了します（Run Claude Code programmatically（別タブで開く））。

claude -p "CLAUDE.mdのルールに従って、今月の広告レポートを作成して"

決まった時刻に実行したい場合は、デスクトップアプリの「Routines」のページで、PC上で動くスケジュールタスクを設定できます。PC上で実行するため手元のファイルを扱えますが、アプリが起動していてPCがスリープしていないときにだけ実行されます（Schedule recurring tasks in Claude Code Desktop（別タブで開く））。

最初は、担当者がCSVを置いてClaude Codeを起動する半自動の運用から始め、結果が安定してから定期実行に移すのが確実です。

週次・月次の広告レポートを、集計から改善提案まで自動化する方法は「広告レポートをAIで自動化する方法（別タブで開く）」で解説しています。

BigQueryなどのデータ基盤に接続して分析する

数千〜数万行のCSVであれば、ここまでの方法で十分に分析できます。一方、次のような状態になったら、CSVを手で渡す方法は限界です。

毎回、管理画面からファイルを手動で書き出している
広告・売上・顧客のデータが別々のファイルに分かれ、毎回結合している
常に最新のデータで確認したい
担当者ごとに数字がずれる
複数人で同じ分析環境を使いたい

この段階では、データをBigQueryなどのデータ基盤に集め、Claude Codeから接続して分析する方法が適しています。

データは基盤に整理して置いておき、Claude Codeには日本語で質問する窓口を担わせます。数百万行のデータでも、SQLを書かずに最新のデータで分析できます。

当社が支援した株式会社Techouse様では、BigQueryにClaudeをつなぎ、SQLを書く部分をAIに任せています。SQLに慣れていないメンバーも必要なデータを自分で引き出せるようになり、定期的に見たい項目が出てくると、Claudeで集計の仕組みそのものを作ってしまうメンバーもいます（「毎朝1時間の広告データ取り込みを15〜20分に（別タブで開く）」）。

Claude CodeからBigQueryに接続する方法は、主に次の2つです。

MCPサーバーを追加する：Google Cloudが提供する「BigQuery リモート MCP サーバー」を、claude mcp add --transport http で追加します（Connect Claude Code to tools via MCP（別タブで開く）、Use the BigQuery MCP server（別タブで開く））。claude.aiのアカウントでログインしている場合、claude.aiで追加したコネクタ（BigQueryなど）は、Claude Codeでもそのまま使えます
コマンドラインツールを使う：PCにGoogle Cloudのコマンドラインツール（bqコマンド）を入れておけば、Claude Codeがコマンドを実行してクエリを発行できます

広告やGA4のデータをBigQueryに集め、Claudeで分析する具体的な手順は、次の記事で解説しています。

ClaudeでGoogle広告を分析する方法（別タブで開く）
ClaudeでGA4を分析する方法（別タブで開く）
Google広告をAIで分析する3つの方法（別タブで開く）（CSV・MCP・BigQueryの比較）

ただし、BigQueryに接続しても、広告・購買・継続のデータが同じキーで結び付いていなければ、施策別のLTVのような分析はできません。データ基盤に何をどの形で集めるかの設計が、分析の質を左右します。

Claude Codeでデータ分析するときの注意点

データの取り扱いを確認する

2026年10月時点のAnthropicのポリシーでは、無料・Pro・Maxプランの場合、設定でモデルの改善へのデータ利用を許可していると、Claude Codeで扱ったデータも将来のモデルの学習に使われます。設定は claude.ai/settings/data-privacy-controls（別タブで開く）でいつでも変更できます。

Team・Enterprise・APIなどの法人向けの契約では、顧客が明示的に提供しない限り、学習には使われません（Data usage（別タブで開く））。

そのうえで、次の対応を推奨します。

氏名、メールアドレス、電話番号などは、渡す前に削除するか置き換える
分析に不要な列は渡さない
作業用のフォルダを分ける
本番のデータの前に、サンプルのデータで試す

顧客データや機密情報を扱う場合は、社内の規程や契約しているプラン、データの保持方針を含めて確認してください。

実行される操作を確認する

Claude Codeは、初期設定ではファイルの編集やコマンドの実行の前に承認を求めます。ファイルの読み取りは、作業中のフォルダの範囲であれば承認なしで行われます（Configure permissions（別タブで開く））。

元のデータを上書きする操作や、意図しないコマンドが含まれていないかを確認してから承認します。

集計結果を検算する

コードで計算した合計や平均も、対象の行や計算の条件が誤っていれば正しい結果になりません。少なくとも次の点を確認します。

元データの合計と一致しているか
集計の期間が正しいか
重複行が含まれていないか
欠損値や0での割り算をどう扱ったか
指標の計算式が社内の定義と一致しているか

初回は、既存のExcelの集計と同じ条件で結果を比べてから、定例業務に移すのが安全です。

また、「売上が下がった理由」などの説明は、データから考えられる仮説であり、事実とは限りません。相関と因果を混同していないかも確認します。

よくある質問

Claude CodeでExcelファイルは分析できますか

できます。Claude Codeは、Pythonのライブラリなどを使ってExcelのファイルを読み込みます。

プロンプト例
sales.xlsxのシート構成と列名を確認して、各シートの行数とデータの期間をまとめてください。元のファイルは変更しないでください。

複雑な数式やマクロを含むファイル、セルの色や配置に意味があるファイルは、意図どおりに読み取れないことがあります。その場合は、必要なシートをCSVに書き出してから分析する方が安定します。

CSVが読み込めない・文字化けする場合はどうすればよいですか

日本語の業務システムやExcelから書き出したCSVは、文字コードがShift_JISになっていることがあります。文字化けする場合は、「文字コードはShift_JISとして読み込んでください」と指示するか、UTF-8に変換したファイルを作成させます。

プログラミングの知識は必要ですか

基本的な集計やグラフの作成であれば、コードを書けなくても利用できます。日本語で依頼すると、Claude Codeが必要なコードを作成して実行します。

ただし、どのファイルのどの列を使ったか、欠損値をどう扱ったか、出力された数字の定義は何かを確認できると安心です。

集計にPythonを使うため、PCにPythonが入っていない場合は、環境の準備から相談してください。

無料で使えますか

2026年10月時点では、Claude Codeは無料プランでは利用できません。Pro以上の有料プランか、Claude Console（API）の従量課金が必要です。

無料プランのclaude.aiでも、CSVを添付してコードを実行し、集計やグラフを作成することはできます。

CSVは何行まで分析できますか

一律の上限はなく、列の数やファイルの容量、処理の内容、PCの性能によって変わります。数万行程度であれば、必要な列だけを読み込んでコードで集計すれば、問題なく処理できることが多いです。

数十万行を超えるデータや、複数のシステムのデータを常に最新の状態で分析したい場合は、BigQueryなどのデータ基盤に接続する方法が適しています。

まとめ

Claude Codeでできること：手元のCSV・Excelを読み込み、集計・グラフ・レポートの作成までを日本語の指示で行える
claude.aiとの使い分け：単発の分析はclaude.ai、複数のファイルの処理や定例の分析はClaude Code
始め方：有料プランで、インストール後に分析用のフォルダで claude を起動する。デスクトップアプリからも使える
定型化：分析のルールをCLAUDE.mdに書き、claude -p やスケジュールタスクで繰り返す
データが大きくなったら：CSVの受け渡しをやめ、BigQueryなどのデータ基盤に接続する

まずは手元のCSVを1つ読み込ませ、定例の集計を1つ置き換えるところから始めるのがおすすめです。

ただし、企業で継続的に運用するには、データの接続に加えて、指標の定義、権限の管理、運用のルール、広告・GA4・CRMのデータの統合まで設計する必要があります。

株式会社INVOXは、データ基盤の構築、データ分析の支援、AIエージェントの開発を行っています。

支援の内容は「マーケティング分析（別タブで開く）」で、支援実績は「毎朝1時間の広告データ取り込みを15〜20分に。10〜15媒体のデータを統合し、分析を効率化する環境を構築（別タブで開く）」で紹介しています。

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