はじめに
私は広告運用をしている、いわゆる「ビジネス職」です。プログラミング経験はほぼゼロ。Pythonって何？ターミナルって何？という状態でした。
そんな私が、Claude Codeを触り始めてたった1日で、毎週手作業でやっていた広告レポートの集計・分析を自動化できました。
この記事は「エンジニアじゃないけどClaude Codeに興味がある」という方に向けて、実際に何をどうやったのかを、つまずいたポイントも含めてまとめたものです。
Claude Codeって何？
ひと言で言うと、ターミナル（黒い画面）で動くAIです。
普段使っているClaude（チャット画面のやつ）との違いは、「PCのファイルを直接操作できる」こと。フォルダを作ったり、ファイルを編集したり、プログラムを書いて実行したりできます。
つまり、AIに「作業」を頼めるということです。
環境構築：最初のハードルはここだった
やったこと
- Git for Windows をインストール（Claude Codeの動作に必要）
- Claude Code をインストール
- アカウントでログイン
つまずいたポイント
インストールコマンドがエラーになった。
公式の推奨コマンド（PowerShell用）がなぜかHTMLページを返してきて動かず。別の方法（CMD経由）でインストールしたら成功しました。
教訓：うまくいかなくても別の方法がある。 Claude（チャット）に相談しながら進めれば解決できます。
claude コマンドが見つからない。
インストールは成功したのに「claudeというコマンドは見つかりません」と言われる。これはPATH（PCがプログラムを探す場所の一覧）に登録されていなかっただけ。設定コマンドを1行打って解決。
教訓：エラーメッセージは怖くない。 原因がわかれば大体1行で直る。
Step 1：ファイル操作 ── 大量のファイルを一瞬で整理
最初に試したのは、業務で溜まっていたファイルの整理でした。
やりたかったこと
- 年月ごとのフォルダを作成
- ファイル名の日付（yyyymmdd）を読み取って、対応する月のフォルダに自動振り分け
- 特定の記号が付いているファイルは除外
Claude Codeへの指示（実際に打った内容）
年月フォルダを作成して。
ファイル名に含まれるyyyymmdd形式の日付を元に、対応する年月フォルダに移動して。
ただし、ファイル名に特定の記号が含まれているファイルは移動しないで。
結果
- 大量のファイルを自動振り分け（所要時間：数秒）
- 対象外ファイルは正しくスキップ
- 対応フォルダがないものも安全に未移動
手作業なら30分はかかる作業が、日本語で指示するだけで終わりました。
Step 2：広告レポートの自動集計
ここからが本番です。毎週やっている作業を自動化しました。
毎週の手作業（Before）
- 媒体からCSVをダウンロード
- CTR、CPC、CVR、CPAの列を追加して関数を書く
- 地域別・月別に集計
- IS系指標の加重平均を計算
- Excelで見やすく整える
Claude Codeでの自動化（After）
CSVをフォルダに置いて、日本語で指示するだけ。
このCSVを読み込んで、キャンペーン名から地域名を抽出して、
地域名×月別でimp, click, cost, cvを集計。
CTR, CPC, CVR, CPAを追加。IS系は加重平均で。
Excelで出力して。メイリオ、￥表記で。
Claude Codeはこの指示からPythonスクリプトを自動生成し、実行してExcelファイルを出力してくれました。
驚いたポイント
- キャンペーン名のパターンを自動分析して、地域名の抽出ルールを提案してくれた
- エンコーディング（文字コード）の問題も自動で対処
- 要件を後から追加しても柔軟に対応（「列順変えて」「フォント変えて」「数式残して」等）
Step 3：分析レポートまで自動化
集計データをもとに、さらに踏み込んだ分析も自動化しました。
悪化/良化分析
- 直近数ヶ月の平均 vs 今月予測の比較
- 前年同月比の追加
- 悪化/良化のTOPエリアをピックアップ
- 各エリアへの分析コメントと要因仮説の自動生成
クエリ掛け合わせ分析
- 複数アカウントの検索語句レポートを突合
- 共通クエリ / 片方のみのクエリをマッチタイプ別に分析
- カニバリ（共食い）リスクの判定
- アカウントのオン/オフ期間別の影響分析
- 最終的にはマッチタイプの変更要否についての運用提案まで出力
ここまでの作業、全部合わせても半日で完了しています。
セキュリティ：ビジネス職だからこそ意識したこと
Claude Codeは強力なツールですが、PCのファイルを直接操作できるということは、使い方を誤ると危険でもあります。セキュリティは最も時間をかけて意識した部分です。
今回徹底したこと
1. 実行前の確認画面を必ず読む
Claude Codeはコマンドを実行する前に「これを実行していい？」と聞いてきます。毎回必ず以下を確認しました。
- 削除コマンド（rm, del）が含まれていないか
- ファイルの上書きではなく新規出力か
- 移動先が意図通りのフォルダか
- 元データを変更する処理がないか（読み込みのみか）
「Yes, and don't ask again」（今後は聞かない）という選択肢もありますが、慣れるまでは毎回「Yes」を選び、都度確認しました。
2. 作業フォルダの分離
大事なファイルがある場所では絶対にClaude Codeを起動しない。専用の作業フォルダを作って、その中だけで操作。さらにフォルダ内もraw（元データ）/ script（スクリプト）/ output（成果物）に分けて、万が一の誤操作でも元データが守られる構成にしました。
3. 元データは「読み込みのみ」を徹底
スクリプトが生成されるたびに、元のCSVファイルを変更する処理が含まれていないかをチェック。出力は必ず別の新規ファイルで行うことを確認しました。
4. わからないコマンドは必ず聞いてから許可
Claude Codeが生成したコマンドの意味がわからないときは、「このコマンドは何をしている？」と聞いて解説してもらいました。具体的には：
-
mkdir -p：フォルダ作成（安全） -
mv：ファイル移動（移動先を確認すればOK） -
py script.py：Python実行（スクリプトの中身を確認） -
pip install：ライブラリ追加（安全）
理解してから許可する。これが一番重要なルールでした。
5. スクリプトのロジック確認
Claude Codeが生成したPythonスクリプト（200〜500行）の中身も確認しました。全行を理解する必要はなく、以下のポイントだけ押さえれば十分です。
- 除外ルールが指示通りか
- 計算式が正しいか（例：CPCは「高い＝悪化」として判定されているか）
- 出力先のファイル名とパスが意図通りか
6. 社外秘データの取り扱い
業務データを扱う場合は、利用プランのデータポリシーの確認が必須です。Enterpriseプランではデータがモデルの学習に使われないとされていますが、社内ルールも併せて確認しました。
これからやるべきセキュリティ対策
今回は初回だったので基本的なことを徹底しましたが、今後本格運用するなら以下も必要です。
権限設定の最適化
Claude Codeの /permissions コマンドで、許可するコマンドの範囲を明示的に設定できます。プロジェクトごとに必要最小限の権限に絞ることで、意図しない操作のリスクを下げられます。
MCP連携時のIT部門への確認
Google SheetsやSlack等の外部サービスと連携する場合、認証情報（APIキー、サービスアカウントキー）の管理が重要になります。認証情報をコードに直接書かない、環境変数で管理する、Gitにコミットしない（.gitignoreの設定）などの対策が必要です。必ず社内のIT部門に確認してから進めるべきです。
Gitによるスクリプトのバージョン管理
作ったスクリプトをGitで管理すれば、「いつ誰が何を変えたか」を追跡でき、問題があったときに前の状態に戻せます。チームで共有する場合も、レビューの仕組みを入れられます。
定期実行時のログ管理
スクリプトを定期実行する場合、いつ何が実行されたかのログを残す仕組みが必要です。エラーが起きた場合の通知設定も合わせて行うべきです。
プロンプトインジェクションへの注意
信頼できないファイルやデータをClaude Codeに読み込ませる場合、ファイル内に悪意のある指示が仕込まれている可能性（プロンプトインジェクション）に注意が必要です。出所が不明なファイルは安易に読み込ませないことが基本です。
ビジネス職がClaude Codeを使うメリット
1. プログラミングの知識がなくても使える
日本語で指示するだけ。Pythonのコードは全部Claude Codeが書いてくれます。
2. 「こうしたい」をどんどん追加できる
「やっぱり列順変えて」「￥表記にして」「マッチタイプ別も追加して」── こういう後出しの要望に柔軟に対応してくれます。
3. 分析の「型」が残る
作ったスクリプトは保存しておけば、来月も同じCSVを置くだけで同じレポートが作れます。属人化しない。
4. エラーに自分で対処してくれる
文字コードの問題、ライブラリ不足、パスの問題… よくあるエラーはClaude Codeが自分で気づいて修正してくれます。
学んだ用語（最低限これだけ知っておけばOK）
| 用語 | ひと言で |
|---|---|
| ターミナル | 文字でPCを操作する画面 |
| CLI | 文字入力で操作する方法（↔ GUI：マウスで操作） |
| PATH | PCがプログラムを探す場所リスト |
| API | サービスの注文窓口 |
| MCP | AIと外部サービスを繋ぐ仕組み |
| エンコーディング | 文字の保存方式（合わないと文字化け） |
| pip | Pythonのライブラリ追加ツール |
| ドライラン | 実行せずに結果だけ先に見ること |
これからやりたいこと
- MCPでGoogle SheetsやSlackと連携し、データ取得から通知まで一気通貫にする
- 今回の分析スクリプトをタスクスケジューラで定期実行し、完全自動化する
- Gitでスクリプトのバージョン管理を行い、チームで共有できる状態にする
おわりに
「ビジネス職にClaude Codeは早い」と思われるかもしれません。でも実際やってみると、必要なのはプログラミングの知識ではなく、「何をやりたいか」を言語化する力でした。
広告運用で日々やっている「データを見て、分析して、判断する」というスキルは、Claude Codeへの指示にそのまま活きます。
むしろビジネス職こそ、Claude Codeの恩恵を一番受けられるんじゃないかと思います。
毎週の手作業から解放されたい方、ぜひ試してみてください。