Claude Codeでデータ分析する｜Excel・CSV・スプレッドシート

チャットにデータを貼る方法との違い

決定的な違いは3行目です。チャットは「AIが数字を読んで答える」ため、大量データでは取り違えが起こります。Claude Codeは「AIが計算プログラムを書き、コンピューターが計算する」ので、計算そのものは電卓と同じ正確さになります。ただし後述の通り、「何を計算させたか」が間違っている危険は残ります。

実際の頼み方

ファイルのある場所でClaude Codeを起動し、日本語で頼むだけです。実務でよく使う形を挙げます。

• まず中身を把握させる──「このCSVがどんなデータか説明して。列の意味と件数、欠損の有無も」。分析はここから始めると事故が減ります
• 集計する──「月別・商品カテゴリ別に売上を集計して表にして」
• 比較する──「前年同月と比べて、増減の大きい順に並べて」
• グラフにする──「推移が分かるグラフを画像で出力して」
• 整形して書き出す──「結果をExcelにして、見やすく色を付けて」
• 汚れたデータを直す──「表記ゆれを統一して、日付形式を揃えて、重複行を除いて」。実務ではこれが作業時間の大半を占めるので、任せられる効果が一番大きい部分です

複数ファイルをまたぐ処理も得意です。「このフォルダの12か月分のCSVを全部読んで、年間で集計して」のような指示が、そのまま通ります。

スプレッドシートやクラウド上のデータを扱う

手元のファイルではなく、Googleスプレッドシートやクラウド上のデータを直接扱いたい場合は、MCPという仕組みで接続します。接続すると「シートの今月分を集計してレポートにして」のような指示が通るようになります。設定手順はMCPページにまとめました。

ただし実務上の助言としては、まずCSVで書き出して手元で扱う方が速い場面も多いです。接続の設定に時間をかけるより、エクスポート1回で済むならその方が確実です。定期的に繰り返す作業になってから接続を検討する、という順番をおすすめします。

秘密情報を含むデータの扱い

• 個人情報を含むデータは、範囲を決めてから──顧客名簿や個人を特定できるデータを扱う場合、会社のルールを先に確認してください。分析に本当に個人情報が必要か、匿名化した列だけで足りないかも検討の余地があります
• 法人利用ならデータの扱いを確認する──商用プランでは入力データが既定でモデルの学習に使われません。この点は稟議でも必ず問われるので、法人導入ページに整理しました
• ファイル全体を読ませる必要があるか考える──必要な列だけ抜き出したファイルを作って渡す方が、安全でもあり、利用枠の節約にもなります

繰り返すならスクリプトにする

毎月同じ集計をするなら、分析そのものより「分析スクリプトを作らせる」方が価値があります。「この処理をスクリプトにして保存して」と頼めば、翌月からはAIを介さずに一瞬で終わり、費用もかからず、結果も毎回まったく同じになります。

この考え方は分析に限りません。定型作業を仕組みに変える段階の話は自動化ページで詳しく扱っています。