Claude Codeでデータ分析する方法【Excel・CSVを日本語で確認】
「売上データを分析したいのに、SQLがわからない」「Excelのピボットテーブルが難しくて諦めた」
データはあるのに、活用できていない。そんな状況に悩んでいませんか？
・先月の売上がどの商品・どの顧客に偏っているか知りたい
・どの顧客が離れそうかを早めに把握したい
・でもエンジニアや分析部門に毎回依頼するのは気が引ける
Claude Codeを使えば、こうした分析を日本語で話しかけるだけで実行できます。
Claude Codeとは、ターミナルやIDEで動くAIエージェントです。Claudeのチャット（claude.ai）とは別物で、ExcelやCSVファイルをプロジェクトフォルダに置いて指示するとデータを読み込んで分析してくれます。「先月の売上を商品別に集計して」と伝えるだけで、表や集計結果が出力されます。SQLもExcel関数も必要ありません。
Rampでは、営業・経理・財務チームの非技術メンバーが、自然言語でデータウェアハウスを操作できるようになりました。同じことが、あなたの手元のExcelファイルでも今日からできます。
Web制作・業務効率化の現場でAIを日常的に使っている筆者が、
・Claude Codeでできるデータ分析の種類
・業務別の質問例（すぐ使えるテンプレート付き）
・分析精度を上げる質問のコツ
をわかりやすく解説します。
Claude Codeでできるデータ分析の種類
Claude Codeはフォルダ内のExcelやCSVを読み込み、日本語の指示をもとに集計や確認を進められます。SQLやExcel関数に詳しくなくても、最初の整理に使えます。
ExcelやCSVファイルをフォルダに置いて分析できる
分析したいファイルを作業フォルダに置き、「このExcelファイルの売上推移を確認して」と指示すると、Claude Codeがデータの中身を読み込み、質問に答えてくれます。
対応しているファイル形式：
- Excel（.xlsx / .xls）
- CSV（.csv）
- TSV（.tsv）
- JSON（.json）
普段使っているファイルを、作業フォルダに置いてから指示できます。
データベース（SQL）への接続も対応
MySQLやPostgreSQLなどのデータベースに接続する設定を一度作れば、あとは「売上を月別に集計して」と日本語で話しかけるだけで、SQLを自動生成して実行してくれます。
「SQLを書けるようになる必要はない。SQLを書かせる相手を持てばいい」という考え方です。
グラフ・可視化も日本語で依頼できる
数値の羅列だけでなく、グラフや図で可視化することもできます。
「棒グラフで見せて」「月別の折れ線グラフにして」「上位10件だけに絞って円グラフを作って」といった指示が通ります。Claude Codeはターミナル上でPythonのライブラリ（matplotlibなど）を使ってグラフを生成し、画像ファイルとして保存します。
業務別｜日本語で聞くだけで出る答え【質問例集】
売上・収益の分析
【すぐ使える質問例】
・先月の売上を商品カテゴリ別に集計して、割合も出してください
・前月比で売上が落ちているカテゴリはどれですか？
・上位10社の顧客で、全体の何%を占めていますか？
・今年の月別売上推移を折れ線グラフで見せてください
・粗利率が低い商品ワースト5を教えてください顧客データの分析
【すぐ使える質問例】
・3ヶ月以上購入がない顧客を一覧で出してください
・新規顧客と既存顧客の比率を月別で見せてください
・顧客の平均単価を出して、単価帯ごとの分布も教えてください
・都道府県別の顧客数をランキングにしてください
・リピート率が高いカテゴリを教えてくださいWebアクセスの分析
【すぐ使える質問例】（Google Analytics エクスポートデータを渡した場合）
・流入元別のセッション数と直帰率を比較してください
・先月もっとも読まれた記事トップ10を教えてください
・平均セッション時間が長いページと短いページを比較してください
・スマホとPCの比率の推移を月別で見せてください在庫・仕入れの分析
【すぐ使える質問例】
・在庫回転率が低い商品を教えてください
・月間の仕入れコストが増加しているカテゴリはどれですか？
・在庫切れが多い商品を過去3ヶ月で集計してくださいデータ分析の進め方【3ステップ】
STEP 1｜分析したいデータをファイルで用意する
使うデータをExcelまたはCSVファイルで書き出します。
ポイントは1行目に列名（ヘッダー）を入れることです。「日付」「顧客名」「商品名」「金額」のような列名があると、Claude Codeがデータを正確に理解できます。
STEP 2｜「何を知りたいか」を日本語で伝える
ファイルをClaude Codeに渡し、知りたいことを日本語で伝えます。
最初は「まずこのデータの全体像を教えてください」と聞くのがおすすめです。行数・列の種類・期間・数値の範囲などを把握した上で、具体的な分析に進めます。
STEP 3｜結果をもとに深掘り質問をする
最初の答えをもとに、さらに深掘りします。
「売上上位5社がわかりました。次に、この5社の月別推移を見せてください」というように、会話を続けながら分析を深めていきます。
分析精度を上げる質問のコツ
「期間」「比較対象」「単位」を明確にする
曖昧な質問は曖昧な答えを返します。
NG例： 「売上を集計して」
OK例： 「2026年1月〜3月の売上を、商品カテゴリ別・月別に集計してください。単位は万円で」
「なぜ？」まで聞くと洞察が深まる
数字を出してもらった後、「なぜこうなっているか考えられる原因は何ですか？」と聞くと、データから読み取れる仮説を提示してくれます。
最終的な判断は人間が行いますが、「気づきの候補」を出してもらう使い方として有効です。
注意点｜データを渡す前に確認すること
- 個人情報・機密情報の取り扱い： 顧客の個人情報が含まれるデータをClaude Codeに渡す場合は、自社のセキュリティポリシーを事前に確認してください。ローカル環境（インターネット非接続）で使う方法もClaude Codeに相談できます。
- データのバックアップ： 分析に使うファイルは、作業前にバックアップを取ってください。
- 分析結果の最終確認： AIの分析結果は参考にとどめ、重要な意思決定の前には必ず元データと照合してください。
よくある質問
Q. データが大きい場合（数万行）でも対応できますか？
A. 対応できますが、ファイルサイズが大きいと処理に時間がかかる場合があります。必要な列・期間に絞った状態で渡すと効率的です。
Q. SQLのデータベースに接続するには何が必要ですか？
A. データベースの接続情報（ホスト名・ポート番号・ユーザー名・パスワード・データベース名）が必要です。接続設定の方法はClaude Codeに「MySQLに接続する設定を作ってください」と依頼すれば教えてもらえます。
Q. 機密情報が含まれるデータを渡しても大丈夫ですか？
A. 顧客の個人情報や機密データを渡す場合は、自社のセキュリティポリシーを確認した上で判断してください。気になる場合は、氏名・連絡先などを伏せた状態でダミーデータを使ってテストするか、ローカル環境での使用方法をClaude Codeに相談してください。
Q. 分析結果はどれくらい信頼できますか？確認は必要ですか？
A. 計算の正確性は高いですが、「なぜこうなったか」という解釈はあくまで仮説です。重要な意思決定の前には元データと照合し、最終判断は必ず人間が行ってください。
Q. Excelファイル以外のデータも分析できますか？
A. CSV・TSV・JSON形式に対応しています。PDFや画像内のデータは直接読み込めないため、一度ExcelまたはCSV形式に変換してから渡すと確実です。
まとめ
今回はClaude Codeを使ったデータ分析について解説しました。
この記事のポイントをまとめます。
- ExcelやCSVを作業フォルダに置き、日本語で確認したいことを指示できる
- SQLやExcel関数に詳しくなくても、最初の整理に使える
- 売上・顧客・アクセスデータなど、業務別の質問例をそのまま使える
- 「期間・比較対象・単位」を明確にすると精度が上がる
- 分析結果の最終判断は必ず人間が行う
「データを持っているのに活用できていない」という状況は、今日から変えられます。
まずは手元のExcelファイルを1つ作業フォルダに置き、「このデータの全体像を教えて」と指示してみてください。
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