Claudeでデータ分析する方法｜できることと始め方を実例で解説

2026年6月5日

「手元のCSVやExcelをClaudeに読ませて、そのまま分析できないだろうか」。広告レポートやGA4のエクスポートを前に、そう考えて検索される方が増えています。この記事は、Claudeでのデータ分析を「試す」段階から「業務に活かす」段階まで進めたい方に向けたものです。

Claudeでのデータ分析とは、CSV・Excelファイルの添付や社内データベースとの連携を通じて、SQLや専門的なスキルなしに、自然言語のまま集計・分析・可視化・要約までを行うことです。「このデータを要約して」「媒体別のCPAを比較してグラフにして」と日本語で依頼するだけで、Claudeがデータを読み解いて答えを返してくれます。

本記事では、「手元のファイルを読ませてみる」だけで終わらせず、Claudeでできることと3つの方法、CSV・Excelを使った手軽な始め方、MCPで社内データ（BigQueryなど）を継続的に分析する方法、ChatGPTとの違いと使い分け、広告データを分析した実例、そして精度やセキュリティといった限界と注意点までを順番に解説します。読み終えるころには、「まず何から試し、業務にどう乗せるか」を自分で判断できる状態になります。

なお、Claude MCPの全体像（仕組み・使い方・活用事例）を先に押さえたい方は、「Claude MCPの全体像（仕組み・使い方・活用事例）」もあわせてご覧ください。

この記事でわかること

Claudeでデータ分析ができること・できないこと（限界）
CSV/Excel添付・Analysis（分析）ツール・MCP連携の3つの方法と始め方
ClaudeとChatGPTのデータ分析の違いと使い分け
広告データを自然言語で分析する実例と、チームで継続運用する方法

Contents

Claudeでデータ分析はできる？できることと3つの方法
【手軽に始める】CSV・ExcelをClaudeに添付して分析する手順
【本格運用】MCPで社内データ・BigQueryをClaudeで分析する
ClaudeとChatGPTのデータ分析、どっちがいい？違いと使い分け
広告データをClaudeで分析する実践例｜マーケター視点の一次情報
Claudeでデータ分析する際の限界と注意点
手元のCSV分析から「チームの分析基盤」へ｜本格運用の現実解
まとめ｜Claudeでのデータ分析を「手軽な一歩」から始める
よくある質問（FAQ）

Claudeでデータ分析はできる？できることと3つの方法

結論

Claudeでデータ分析はできます。方法は大きく3つで、(1) CSV・Excelを添付して分析する（最も手軽）、(2) Analysis（分析）ツールでコードを実行しグラフまで作る、(3) MCPで社内データベース（BigQueryなど）に接続して継続的に分析する、です。いずれもSQLや専門スキルなしに、自然言語の依頼だけで集計・要約・可視化まで行えます。

Claudeでできるデータ分析の例

Claudeは、文章の生成や要約だけでなく、数値データの読み解きにも対応しています。代表的なものを挙げると、次のような分析が自然言語の依頼だけで行えます。

集計・要約：「この売上データを月別に集計して」「先月のCV数とCPAを出して」
比較・推移の把握：「前年同月比でCVの推移を比較して」「媒体別の効率を比べて」
可視化（グラフ化）：「キャンペーン別のCPAを棒グラフにして」「曜日×時間帯のヒートマップを作って」
異常検知・原因の深掘り：「数値が悪化している項目を特定して」「CV減の原因を調べて」
示唆出し・要約レポート化：「このデータからわかる改善ポイントを3つ挙げて」「結果を会議用に要約して」

ポイントは、固定のフォーマットに当てはめるだけでなく、対話で「なぜ？」を深掘りできることです。表計算ソフトやBIツールの定型レポートでは拾いきれない問いに、その場で答えを出せるのがClaudeでのデータ分析の価値です。

データ分析する3つの方法と選び方

Claudeでデータ分析する方法は、扱うデータの性質によって3つに分かれます。手元の単発ファイルなのか、社内に蓄積された継続的なデータなのかが、選び方の分かれ目です。

方法	手軽さ	扱えるデータ	継続性	向いている人
(1) CSV・Excelを添付	◎ すぐ始められる	手元のファイル（数千〜数万行が目安）	△ 毎回アップロードが必要	まず試したい・単発の分析をしたい
(2) Analysis（分析）ツール	◯ 添付＋指示のみ	添付ファイル（コード実行で正確に集計）	△ ファイル添付が前提	グラフ化・正確な集計をしたい
(3) MCPで社内データ連携	△ 初期構築が必要	社内DB（BigQuery等）の大量・最新データ	◎ 常時接続で最新を分析	社内データを継続的に分析したい

おおまかには、まず手軽な(1)や(2)で試し、「毎回ファイルを用意するのが面倒」「チームで最新の社内データを分析し続けたい」という段階になったら(3)へ進む、という流れが現実的です。それぞれの具体的な進め方を、次の章から順番に解説します。

【手軽に始める】CSV・ExcelをClaudeに添付して分析する手順

結論

最も手軽な方法は、ClaudeのチャットにCSV・Excelファイルを添付し、「このデータを要約して」「媒体別のCPAを比較して」と日本語で依頼するだけです。Analysis（分析）ツールを使えば、Claudeがコードを書いて集計・グラフ化まで自動で行い、計算過程も確認できます。

ファイルを添付して分析を依頼する基本ステップ

Claudeでデータ分析を始めるのに、特別な設定は必要ありません。次の3ステップですぐに試せます。

ファイルを用意する：分析したいデータをCSVまたはExcel（xlsx）で書き出します。広告管理画面やGA4からのエクスポート、スプレッドシートのダウンロードで構いません。
Claudeに添付する：チャットの入力欄にファイルをドラッグ＆ドロップ、またはクリップから添付します。1ファイルだけでなく、複数ファイルを添付して突き合わせることもできます。
日本語で依頼する：「このデータの概要を教えて」「CVが多い順に上位10件を表にして」のように、やってほしいことを言葉で伝えます。

最初は「このデータにはどんな列があり、何がわかりますか？」と聞いて全体像を把握し、そこから具体的な分析へ掘り下げていくと、スムーズに進められます。

分析を引き出すプロンプトの書き方（例つき）

同じデータでも、依頼の仕方で返ってくる分析の質は変わります。「何を・どの軸で・どう出してほしいか」を具体的に伝えるのがコツです。目的別のプロンプト例を挙げます。

要約：「このデータの要点を、初めて見る人にもわかるように5行で説明して」
集計：「campaign列ごとにcost合計とCV合計を集計し、CPAの低い順に並べて」
比較：「今月と先月を比較し、CVが大きく減ったキャンペーンを3つ挙げて、考えられる要因も添えて」
可視化：「日別のCV推移を折れ線グラフにして。あわせて移動平均も引いて」
示唆出し：「この結果から、来月優先して見直すべき項目を理由つきで提案して」

数値の根拠を確かめたいときは、「集計に使った計算（コード）も見せて」と添えると、Claudeが処理の中身を示してくれます。これは「Claudeでデータ分析する際の限界と注意点」で触れる、検算による精度担保にもつながります。

Analysis（分析）ツールでグラフ・集計まで自動化する

Claudeには、データ分析のためにその場でコードを書いて実行する「Analysis（分析）ツール」と呼ばれる機能があります。これを使うと、Claudeが文章として「だいたいこのくらい」と推定するのではなく、実際にコードを動かして正確に集計し、グラフまで描き出します。

たとえば「売上データを月別に集計して棒グラフにして」と依頼すると、Claudeはファイルを読み込むコードを書いて実行し、集計結果とグラフを返します。大量の行を正確に合計したい場合や、可視化までまとめて済ませたい場合に有効です。計算過程がコードとして残るため、結果の妥当性を自分の目で確認できる点も安心材料になります。

Claude Code／Coworkでのデータ分析

Claudeはチャット（Claude Chat）以外にも、用途の異なる製品でデータ分析に使えます。

Claude Code：エンジニア向けのコマンドライン環境です。「claude code データ分析」で検索されるように、ローカルのデータファイルやスクリプトを直接扱い、複雑な前処理や繰り返し分析を自動化したい開発者・データアナリストに向いています。
Claude Cowork：非エンジニアでも業務を任せやすい環境で、ファイルの整理や資料作成と組み合わせたデータ分析に向いています。

まずは手軽なClaude Chatでのファイル添付から始め、定型業務として作り込みたくなったらCodeやCoworkを検討する、という順序がわかりやすいでしょう。

【本格運用】MCPで社内データ・BigQueryをClaudeで分析する

結論

毎回ファイルを添付するのではなく、社内データを継続的に分析したい場合は、MCP（Model Context Protocol）でClaudeを社内データベース（BigQueryなど）に接続します。これにより「先月の広告CV推移を出して」と聞くだけで、Claudeが最新データを参照して分析できます。接続の技術手順は、BigQuery MCPの解説記事で詳しく説明しています。

MCPとは（AIと社内データをつなぐ標準規格）

MCP（Model Context Protocol）とは、ClaudeのようなAIと、社内のデータベースやツールを安全につなぐための共通規格です。MCPを使うと、AIが外部のデータに直接アクセスして、その内容を踏まえた回答や分析を返せるようになります。

データ分析の文脈では、Claudeと社内のデータ基盤（GoogleのBigQueryなど）をMCPでつなぐ構成が代表的です。仕組みをひと言で表すと、次のような流れになります。

Claude（質問する）
  → MCPサーバー（橋渡し）
    → 社内データベース（BigQuery等／実データ）

MCPそのものの仕組みをより詳しく知りたい方は、「MCP（Model Context Protocol）とは」をご覧ください。

ファイル添付との違い（常時接続で最新データを分析できる）

CSV・Excelの添付とMCP連携は、同じ「Claudeでのデータ分析」でも性質が異なります。違いを整理すると次のとおりです。

観点	CSV・Excelを添付	MCPで社内データ連携
データの用意	毎回ファイルを書き出して添付	一度つなげば都度の用意は不要
データの新しさ	添付した時点の静的データ	接続先の最新データを参照
扱えるデータ量	ファイルサイズ・行数に上限	大量データもデータベース側で集計
継続性・チーム利用	属人的になりやすい	同じ基盤を全員で利用できる

毎月の広告レポートのように、繰り返し・最新のデータを分析する業務では、MCP連携のほうが運用に乗せやすくなります。

接続のはじめ方（詳細はBigQuery MCP記事へ）

ClaudeとBigQueryをMCPで接続する手順は、(1) Google Cloud側で読み取り権限を持つ接続情報を用意する、(2) MCPサーバーを準備する、(3) ClaudeのDesktopやCodeにMCPサーバーを登録する、という流れが基本です。安全に使うために、データを書き換えられない「読み取り専用」の構成にするのが定石です。

具体的な設定ファイルの書き方やつまずきポイント、広告データを分析した実例までは、「BigQuery MCPの接続・設定方法と広告分析の実例」で詳しく解説しています。自分で構築するのが難しい場合や、チームで継続運用したい場合の選択肢は、「手元のCSV分析から『チームの分析基盤』へ」の章で改めて取り上げます。

ClaudeとChatGPTのデータ分析、どっちがいい？違いと使い分け

結論

ClaudeとChatGPTは、どちらもファイル添付やコード実行でデータ分析ができます。Claudeは長文や大きめのデータの読解、根拠を示しながら丁寧に分析・文章化することに強みがあります。一方ChatGPTは画像生成や周辺ツールとの連携の幅が広い傾向です。社内データと安全につなぐMCP連携や、広告データの継続分析まで考えるなら、用途に合わせて選ぶのが現実的です。

データ分析でのClaudeの強み

ClaudeとChatGPTは多くの面で似ていますが、データ分析という観点では次のような違いがあります。優劣ではなく、傾向の違いとして捉えるのがよいでしょう。

観点	Claude	ChatGPT
長文・大きめデータの読解	一度に扱える文脈が広く読解に強い	対応可能
コード実行・グラフ化	Analysisツールで集計・可視化	コード実行機能で集計・可視化
分析結果の説明力	根拠や前提を丁寧に言語化しやすい	簡潔にまとめるのが得意
外部データ連携	MCPで社内データと標準的に連携	各種連携に対応
周辺機能の広さ	文章・分析・コードが中心	画像生成など機能の幅が広い

Claudeは、分析結果を「なぜそう言えるのか」まで含めて文章で示すのが得意なため、レポートや会議資料の下書きまで一気に作りたい場面と相性が良いと言えます。

用途別の使い分け（手元ファイル／長文読解／社内データ連携）

どちらを使うか迷ったら、目的で切り分けると判断しやすくなります。

手元のファイルをさっと分析したい：どちらでも対応できます。普段使い慣れているほうで構いません。
大きめのデータや長い資料をまとめて読ませたい：文脈を広く扱えるClaudeが向いています。
社内データベースと安全につないで継続分析したい：MCP連携を前提にするなら、本記事で解説してきたClaudeの構成が選択肢になります。

なお、ツールの仕様は頻繁に更新されます。最終的には、実際に自分のデータで両方を試し、出力の正確さと説明のわかりやすさで判断することをおすすめします。

広告データをClaudeで分析する実践例｜マーケター視点の一次情報

結論

広告データをBigQueryに集約してClaudeにつなぐと、「先月のCPAを媒体別に出して」「悪化キャンペーンTop3と改善案を出して」のような依頼だけで、媒体・クリエイティブ・キーワード・ユーザー属性・時間帯まで横断した分析ができます。さらに、その結果をMarkdown・経営会議向けのPowerPoint・Slack投稿用テキストへ整形するところまで、対話のなかで完結できます。

ここからは、インハウスプラスが提供するClaude MCP連携サービス（Claude × BigQueryの連携基盤）での実運用をもとに、広告データ分析の具体像を紹介します。

広告データをSQLなしで深掘りする（プロンプト例）

広告データをClaudeにつなぐと、運用担当者が普段ことばにしている問いを、そのまま分析依頼として投げられます。代表的なプロンプトとアウトプットの対応は次のとおりです。

依頼（プロンプト例）	Claudeが返すアウトプット
「先月のCPAを媒体別に出して」	媒体ごとのコスト・CV・CPAを集計した一覧
「悪化キャンペーンTop3と改善案を教えて」	前月比で効率が落ちたキャンペーンと、考えられる要因・打ち手
「P-MAXのCV減の原因を調べて」	アセットグループ別の内訳と、学習・アセット・シグナルの観点での示唆
「除外すべき検索クエリの候補を出して」	費用をかけてCVに至っていない検索語の抽出
「年代×性別でCPAを比較して」	ユーザー属性ごとの効率の違いと、配分見直しの示唆

SQLを書く必要はありません。「先月のCPAは？」と聞けば、Claudeが裏側で必要な集計を組み立てて実行します。「使ったSQLを見せて」と頼めば、その処理内容を確認することもできます。

分析できる軸・指標・対応媒体の広さ

広告データ分析の価値は、「どれだけ多様な切り口で深掘りできるか」に表れます。Claude MCP連携サービスの連携基盤では、次のような軸・指標・媒体を自然言語で組み合わせて分析できます。

分析できる軸：時間（日／週／月／曜日／時間帯）、媒体・チャネル（検索／ディスプレイ／P-MAX／動画／ショッピングなど）、アカウント・キャンペーン・広告グループの階層、キーワードや実検索クエリ、広告見出し・説明文・LPなどのクリエイティブ、性別・年代・地域・デバイスといったユーザー属性、配信面や時間帯
分析できる指標：インプレッション・クリック・広告費用・コンバージョン・コンバージョン値などの基本指標に加え、CPA・ROAS・CPC・CTR・CVRといった算出指標（前期比・前年同月比・目標比などの比較も可能）
対応する広告プラットフォーム：Google広告、Meta広告（Facebook／Instagram）、Yahoo!広告、LINE広告、X（Twitter）広告、Microsoft広告

「媒体・クリエイティブ・キーワード・ユーザー属性・時間帯まで、あらゆる切り口で広告データを深掘りできる」点が、手元のCSVを単発で読ませる分析との大きな違いです。

分析結果をレポート化する（Markdown／PPTX／Slack）

Claudeでの分析は、数字を出して終わりではありません。分析した内容を、共有相手に合わせたフォーマットへそのまま整形できます。

週次・月次レポート（Markdown）：全体KPI → 媒体別 → 悪化Top3 → 改善Top3 → 来月の打ち手、といった流れで文章レポートを作成
経営会議向けスライド（PowerPoint）：KPI・トレンド・媒体ミックス・セグメント・改善Top3・アクションなどで構成した提出用スライドを生成
Slack共有用テキスト：先週の悪化キャンペーンを、1行サマリー＋Top5＋推奨アクションの短い投稿用テキストに整形

分析から報告資料の下書きまでを対話のなかで進められるため、レポート作成にかかっていた時間を大きく圧縮できます。分析結果のレポート化やスライド化を主目的にしたい場合の進め方は、今後公開する関連記事でも詳しく取り上げる予定です。

Claude × 広告データで、SQLなしの深掘り分析。

インハウスプラスのWeb広告レポート自動化ツールに付帯するClaude MCP連携サービスなら、Claude × BigQueryの連携基盤の構築・運用までおまかせいただけます。SQLなしで広告データを自然言語のまま分析でき、連携後はChat/Cowork/Codeを使い分けて、月次スライド作成やクリエイティブ制作まで自由に構築可能です。ご利用はサブスク型 Standardプラン（月額14,800円〜・税込）以上から。BigQueryの費用も当社が負担します。

Claude MCP連携サービスの詳細を見る

Claudeでデータ分析する際の限界と注意点

結論

Claudeのデータ分析は万能ではありません。集計値の取り違えやハルシネーション（もっともらしい誤り）、一度に読み込めるデータ量の上限、ファイル添付では最新データが自動反映されない、といった限界があります。重要な数値は計算過程やSQLを確認し、機密データは利用範囲とセキュリティを踏まえて扱うことが大切です。

精度・ハルシネーションへの対処（検算・Analysisツール）

ハルシネーションとは、AIがもっともらしいけれども事実と異なる内容を出力してしまう現象です。データ分析でも、文章として「だいたいこのくらい」と推定させると、合計やCPAの数値がずれることがあります。

対処の基本は、推定ではなく計算をさせることです。具体的には次の2つが有効です。

Analysis（分析）ツールで集計させる：コードを実行して正確に計算させることで、文章ベースの推定による誤りを減らせます。
計算過程を確認する：「集計に使ったコード（やSQL）を見せて」と依頼し、処理の妥当性を自分でチェックします。重要な意思決定に使う数値ほど、この検算を習慣にすることをおすすめします。

データ量の上限と最新性の限界（分割・MCP接続）

Claudeが一度に扱えるデータ量には上限があります。数十万行を超えるような大きなファイルをそのまま添付すると、読み込みきれなかったり、処理が不安定になったりすることがあります。

データ量への対処：必要な期間・列に絞ってから添付する、ファイルを分割する、あるいは集計はデータベース側で行うMCP連携に切り替える、といった方法があります。
最新性への対処：ファイル添付は、添付した時点の静的なデータです。常に最新の数値で分析したい場合は、社内データベースに直接つなぐMCP連携が向いています。

機密データ・セキュリティの考え方（読み取り専用・権限設計）

広告データや顧客データなど、社外に出したくない情報を扱う場合は、セキュリティの観点が欠かせません。

利用範囲を確認する：会社で許可されたAIの利用範囲・データの取り扱いルールに沿って使います。機密度の高いデータを扱う際は、事前に社内ポリシーを確認しておくと安心です。
読み取り専用で構成する：社内データベースとMCPで連携する場合は、データを書き換えられない「読み取り専用（参照のみ）」の構成にし、接続できるデータの範囲も必要最小限に絞るのが定石です。
権限設計を任せる選択肢もある：こうした接続・権限の設計を自社だけで安全に組むのが難しい場合は、連携基盤の構築・運用を専門の事業者に任せる方法もあります。詳しくは次の章で取り上げます。

これらの限界を理解したうえで使えば、Claudeでのデータ分析は実務でも十分に頼れる手段になります。

手元のCSV分析から「チームの分析基盤」へ｜本格運用の現実解

結論

ファイル添付での分析は手軽ですが、チームで毎月安定して使うなら「社内データとの接続・権限設計・保守運用」が課題になります。インハウスプラスのClaude MCP連携サービスは、このClaude × BigQueryの連携基盤の構築・運用までを代行します。連携後の分析・資料作成は、お客様がChat／Cowork／Codeを使って自由に行えます。

手元ファイル分析の限界（属人化・最新データ・継続性）

CSVやExcelを添付する方法は、すぐに始められる反面、業務として継続するといくつかの壁にぶつかります。

毎回の準備が手間：分析のたびにデータを書き出して添付する必要があり、回数が増えるほど負担になります。
属人化しやすい：分析の進め方が個人のやり方に依存し、チームで同じ品質を再現しづらくなります。
最新データに追従できない：添付した時点のデータしか見られず、毎日更新される広告データとは相性がよくありません。

これらを解消するには、社内データベースにClaudeを直接つなぐMCP連携が有効ですが、今度は「誰がその基盤を作り、安全に保守し続けるのか」という運用の課題が生まれます。

連携基盤の構築・運用を任せるという選択（Claude MCP連携サービス）

インハウスプラスのClaude MCP連携サービスは、Claude × BigQueryの連携基盤の構築・運用までを引き受けるサービスです。提供範囲を整理すると次のようになります。

項目	担当	内容
連携基盤の構築・運用	インハウスプラス	Claude × BigQueryの接続設定、MCPサーバーの構築、データ連携の保守・運用
連携後の分析・自動化	お客様	Chat／Cowork／Codeを使い分けて、分析・資料作成・クリエイティブ制作などを自由に実施

接続・権限設計・保守といった、自社だけで抱えると負担の大きい部分をインハウスプラスが担うため、お客様は「分析して成果を出す」ことに集中できます。3,000社以上の導入実績を持つインハウスプラスが提供しており、Claude MCP連携サービスはサブスク型のStandardプラン以上（月額14,800円〜・税込）で利用できます。1アカウントの消費で、BigQueryの費用も当社が負担します。

なお、社内データと接続する技術的な手順や広告分析の具体例をもう一段詳しく見たい方は、「BigQuery×MCPで社内データを分析する方法」もあわせてご覧ください。

手元の分析を、チームの分析基盤へ。

構築・権限設計・保守はインハウスプラスにおまかせください。Claude × BigQueryの連携基盤をご用意し、連携後はChat／Cowork／Codeで自由に分析・資料作成まで行えます。閲覧権限を付与いただくだけで導入でき、Standardプラン以上（月額14,800円〜・税込）で利用可能。BigQueryの費用も当社が負担します。連携後の分析やスライド作成の構築までまとめて任せたい方は、AIエージェント開発代行（個別見積もり）もご相談いただけます。

Claude MCP連携サービスの詳細を見る

分析エージェントの構築まで任せたい場合（AIエージェント開発代行）

「連携後の分析や資料作成まで、自社の業務に合わせて自動化したい。ただし構築する工数はかけられない」という場合は、AIエージェント開発代行という選択肢があります。

月次レポート作成の完全自動化、広告データ × GA4 × サーチコンソールを統合した分析、月次スライド資料の自動生成など、お客様の業務要件に合わせたAIエージェントを個別見積もりで開発します。レポーティング自動化の案件を多数手がけており、Claude MCP連携サービスを土台にした構築までまとめて任せたい方に向いています。

まとめ｜Claudeでのデータ分析を「手軽な一歩」から始める

Claudeでのデータ分析は、(1) CSV・Excelを添付する、(2) Analysis（分析）ツールでコードを実行する、(3) MCPで社内データベースに接続する、という3つの方法で行えます。いずれもSQLや専門スキルなしに、自然言語の依頼だけで集計・可視化・要約まで進められます。

3つの方法：手軽なCSV・Excel添付、正確なAnalysisツール、継続運用に強いMCP連携
始め方：ファイルを添付し、目的を具体的に日本語で依頼する
ChatGPTとの違い：Claudeは長文読解と根拠ある説明に強み。用途で使い分ける
広告分析：媒体・クリエイティブ・キーワード・属性・時間帯まで横断し、Markdown／PPTX／Slackに整形
限界：ハルシネーション・データ量・最新性・機密データに注意し、検算を習慣にする
本格運用：チームで継続するなら、連携基盤の構築・運用を任せる選択が現実的

まずは手元のCSV・Excelを添付して試し、「毎回の準備が面倒」「チームで最新の社内データを分析し続けたい」という段階になったら、社内データと接続するMCP連携や、連携基盤の構築・運用を任せる選択を検討するのが現実的な進め方です。Claude MCPの全体像をあらためて押さえたい方は、「Claude MCP総合ガイド」もご覧ください。

社内データのSQLなし分析を、チームの当たり前に。

インハウスプラスのClaude MCP連携サービスなら、Claude × BigQueryの連携基盤を構築・運用までおまかせいただけます。SQLなしで広告データを自然言語のまま分析でき、Standardプラン以上（月額14,800円〜・税込）で利用可能。BigQueryの費用も当社が負担します。まずは資料請求・お問い合わせからご相談ください。

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よくある質問（FAQ）

Q1. Claudeでデータ分析はできますか？

できます。CSV・Excelを添付して自然言語で依頼する方法、Analysis（分析）ツールでコードを実行して集計・グラフ化する方法、MCPで社内データベース（BigQueryなど）に接続して継続的に分析する方法の3通りがあり、いずれもSQLなしで分析できます。

Q2. ClaudeにCSVやExcelを読み込ませて分析するには？

チャットにファイルを添付し、「このデータを要約して」「媒体別CPAを比較してグラフにして」のように日本語で依頼します。Analysisツールを使うとClaudeがコードを書いて正確に集計・可視化し、計算過程も確認できます。

Q3. Claudeとデータ分析、ChatGPTとどちらが良いですか？

どちらもファイル添付やコード実行で分析できます。Claudeは長文や大きめのデータの読解、根拠を示す分析・文章化に強みがあります。用途に応じて使い分けるのが現実的で、社内データとの安全な連携まで考えるならMCP対応の有無も判断材料になります。

Q4. Claudeで社内データ（BigQuery）を分析できますか？

できます。MCPでClaudeとBigQueryなどの社内データベースを接続すれば、ファイルを毎回添付せずに最新データを自然言語で分析できます。接続手順はBigQuery MCPの解説記事で詳しく説明しています。インハウスプラスはこの連携基盤の構築・運用を提供しています。

Q5. Claudeのデータ分析の精度や限界は？

集計の取り違えやハルシネーション、読み込めるデータ量の上限、ファイル添付では最新データが自動反映されない、といった限界があります。重要な数値は「使ったコード（やSQL）を見せて」で検算し、機密データは利用範囲とセキュリティ（読み取り専用構成など）に配慮して扱うことが大切です。

小林浩之 | Hiroyuki Kobayashi( CEO & Marketer )

DeNAのデジタルマーケティング責任者として年間450億円を超えるECプラットフォームのマーケティングを担当。2014年に独立し、上場企業から資金調達後のスタートアップまでさまざまな企業のデジタルマーケティングのプロジェクトに関わり見識を広げた後、2018年3月に株式会社CALLOSUMを創業。