データ分析スクリプトをClaude Codeで書く

データ分析の現場では「とりあえず動くスクリプトをすぐ欲しい」という場面が頻繁に訪れます。Claude Codeを使えば、PandasやMatplotlibを活用した分析コードを対話形式で素早く生成できます。今回は実際の操作手順を交えながら解説します。

プロンプトの書き方で質が変わる

Claude Codeへの指示は「やりたいこと」「データの形式」「出力の形」を一緒に伝えると精度が上がります。たとえば次のように入力してみましょう。

CSVファイル（sales.csv）を読み込み、月別の売上合計を集計して
棒グラフで可視化するPythonスクリプトを書いてください。
CSVのカラムは date（YYYY-MM-DD形式）と amount（数値）です。

この一文だけで、Claude CodeはPandasによる日付パース・groupby集計・Matplotlibでの描画まで含んだ実用的なコードを生成します。「なんとなくグラフを作りたい」より、データ構造を明示するのがコツです。

※プロンプト: AIへの指示文。Claude Codeへの指示の質がそのまま出力の質に影響する。

Claude Codeはターミナルと連携しているため、生成したスクリプトをそのまま実行して結果を確認できます。

# Claude Codeが生成したファイルをそのまま実行
python analyze_sales.py

実行してエラーが出たら、エラーメッセージをそのままClaude Codeに貼り付けて「このエラーを直してください」と伝えれば修正案が返ってきます。コード・実行・フィードバックのサイクルをターミナルから出ずに回せるのが最大の強みです。

一度生成したスクリプトをベースに、機能を積み上げることも得意です。たとえば下記のように依頼すると、既存コードに前年比較の処理を追加してくれます。

# Claude Codeへの追加指示の例（コメントとして記載）
# 「上記コードに、前年同月比を計算して折れ線グラフで重ねて表示する処理を追加してください」

Claude Codeはファイルの中身を読んだ状態で回答するため、変数名や構造を維持したまま差分だけ追加するコードを提案してくれます。ゼロから書き直す必要がないのでレビューコストも下がります。

データ分析は「アイデアを素早くコードに落とせるか」が勝負どころ。Claude Codeを相棒にすることで、探索的な分析をぐっとスピードアップできます。