データから示唆を引き出す：Claude×CSV分析入門

「Excelは使えるけど、データ分析は苦手」——多くのビジネスパーソンが抱える悩みです。本レッスンでは、Claude を使って CSV や Excel データから 示唆を引き出す 方法を学びます。

Claude のデータ分析能力

Claude は CSV・Excel ファイルをそのまま添付して読ませることができます。数百〜数千行のデータなら、傾向分析・異常値検出・グラフ提案まで 文章で説明 してくれます。

基本の分析プロンプト

添付のCSVデータを分析してください。

【データ概要】
- 種類：（例：1年分の月次売上データ）
- 主要カラム：（例：日付・商品カテゴリ・売上金額・店舗）

【依頼内容】
1. 全体傾向：トレンドが上昇/下降/横ばいか
2. 異常値：通常から大きく外れた月・商品・店舗
3. 注目すべきパターン：相関・季節性・特定の組み合わせ
4. 経営判断に役立つ示唆を3つ
5. 追加で見るべきデータの提案

【出力形式】
日本語、章立てMarkdown形式

傾向分析の精度を上げるコツ

Claudeにデータを渡すときは、背景情報 をしっかり伝えましょう。「この数字は何を意味するのか」「業界の常識的な水準」「異常と判定すべき閾値」などです。

このデータの背景：
- 業界：飲食チェーン（ラーメン）
- 平均月商：店舗あたり800万円
- 直近3ヶ月で物価上昇による原価増があった
- 異常と判定する閾値：前年同月比 ±20%以上の変動

異常値検出の活用

Claude は「全体平均より◯◯%以上ズレた行」をテキストで指摘できます。経理の不正検知、品質管理の異常ロット発見、マーケのキャンペーン異常検知などに使えます。

添付のCSVから、以下の条件で異常値を検出してください：
- 全店舗・全商品の平均と比較して、±30%以上ズレた組み合わせ
- 平均が10万円以上のセグメントに限る
- 検出結果を表形式で出力（店舗・商品・実績・平均・乖離率）

異常値が出た背景についても、データ内から推測できる範囲で説明してください。

グラフ・可視化の提案

Claude 自身は画像を生成しませんが、「どのグラフが有効か」「どの軸で集計すべきか」 の提案ができます。

このデータを経営会議で発表します。最も伝わるグラフを3つ提案してください。
それぞれについて：
- グラフ種類（棒/折れ線/散布図/ヒートマップ等）
- X軸・Y軸の設定
- 強調すべきポイント
- Excel/Googleスプレッドシートでの作り方

注意点：精緻な集計は別途検証

Claudeは大量データの厳密な集計（数百万行のSUM等）は得意ではありません。「示唆を出す」「方向性を示す」までを Claude、「正確な数値はExcel/SQLで検証」 という分業が現実的です。

機密性の高いデータの注意

顧客個人情報、人事データ、未公開の財務データなどは、社内のAI利用ポリシーに従ってください。マスキング（顧客名→IDに置換）してから入力するのが安全です。

このレッスンのまとめ

Claudeをデータ分析の 「最初の対話相手」 にすれば、何時間もかかる傾向把握が10分で終わります。「分析結果を Claudeで言語化 → Excelで数値検証」という二段構えで使うのが実務的です。