データ整理・集計を任せる — Claude Codeのビジネス活用【第4回】

毎月同じExcelを開いて同じ操作をしている——これは完全に自動化できる。Claude Codeはファイルを読んで・計算して・新しいファイルを出力することができる。

基本：CSVファイルを読ませる

「./sales_data.csv を読んで、内容の概要を教えてください。
何行あるか・どんな列があるか・基本的な統計情報を出してください」

Claude Codeがファイルを読んで構造を把握し、次の指示を出しやすい状態にしてくれる。

集計・計算

月別・カテゴリ別の集計

「./sales_2026.csv を読んで、以下を計算してください：
- 月別の売上合計
- 商品カテゴリ別の売上合計と構成比
- 前月比成長率
結果を新しいCSVとMarkdownの表として出力してください」

条件付き集計

「./customer_list.csv から以下の条件でデータを抽出してください：
- 購入金額が10万円以上
- 直近3ヶ月以内に購入
- 都道府県が東京・神奈川・千葉・埼玉

抽出結果を ./high_value_customers.csv として保存してください」

データクリーニング

現場のデータは汚い。名寄せ・表記ゆれ・空欄の処理をClaude Codeに任せる。

表記ゆれの統一

「./customer_data.csv の「会社名」列に表記ゆれがあります。
例：「株式会社ABC」「（株）ABC」「ABC株式会社」「ABC㈱」
これらを「株式会社ABC」に統一してください」

重複データの削除

「./contacts.csv を読んで、メールアドレスが重複している行を
見つけて一覧を表示してください。
重複がある場合、最新の登録日のレコードだけ残した
./contacts_clean.csv を作成してください」

空欄・異常値の処理

「./survey_results.csv の中で：
- 必須項目が空欄の行
- 数値列で明らかに異常な値（平均の3倍以上）がある行
を見つけて報告してください」

複数ファイルの結合

「./monthly_reports/ フォルダの中にある
2026年1月〜3月のCSVファイル（report_2026-01.csv等）を
一つのファイルに結合してください。
月を示す列を追加して ./q1_combined.csv として保存してください」

レポートの自動生成

「./sales_data.csv を読んで、経営者向けの月次レポートを
./report_april.md として作成してください。

含めるべき内容：
- エグゼクティブサマリー（3行）
- 売上ハイライト（数字付き）
- 前月比・前年比の比較
- 注目すべきトレンド
- 来月への示唆」

Excelファイルへの対応

Claude CodeはExcel（.xlsx）ファイルも読めるが、CSVの方が処理しやすい。

「./data.xlsx を読んで、シート名の一覧を教えてください。
その後、「売上データ」シートをCSVとして出力してください」

繰り返し処理を自動化する

毎月同じ処理をするなら、スクリプトとして保存させる。

「以下の処理を毎月実行できるPythonスクリプトを作成してください：
1. ./monthly_data/フォルダの最新のCSVを読む（ファイル名は YYYY-MM.csv 形式）
2. 月別集計・前月比計算を行う
3. ./reports/report_YYYY-MM.md として保存する

スクリプトを ./scripts/monthly_report.py として保存してください」

来月からはこのスクリプトを実行するだけで済む。

グラフ・可視化

「./sales_data.csv の月別売上を折れ線グラフで可視化して
./charts/sales_trend.png として保存してください」

Pythonのmatplotlibを使ってグラフを生成してくれる。

気をつけること

機密情報の取り扱い

個人情報・財務情報を含むファイルをClaude Codeに渡す場合、その情報がAIモデルに送信されることを理解したうえで使う。社内ポリシーを確認すること。

計算結果の確認

自動計算の結果は必ず数件サンプルで手計算して検証する。特に合計・比率の計算は確認が必要。

まとめ

データ処理の繰り返し作業は、一度自動化すれば以降は数秒で終わる。「毎月3時間かかっているExcel作業」を洗い出して、一つずつClaude Codeに任せていくだけで業務時間が大幅に変わる。

次回はファイル操作・変換など「繰り返し作業をゼロにする」方法を扱う。