3-3 Claude Code で Excel・CSV のデータ整理を自動化する

このレッスンでわかること

「顧客リストの会社名の表記がバラバラ」「同じ人が2回登録されている」「氏名の列を姓と名に分けたい」——こうしたデータ整理は、地味なのに時間を奪う代表的な仕事です。手作業でやると数時間、しかも目視チェックではミスが残ります。

前のレッスンで学んだとおり、Claude Code は Python スクリプトを書いて実行することで Excel（xlsx）や CSV を処理できます。この能力を使えば、データ整理の大部分を任せられます。

このレッスンで身につくのは次の3点です。

• 実務でよくあるデータ整理タスク4種類の頼み方
• 元データを守る「バックアップを取らせる」習慣
• 結果を信頼するための「件数検証（before/after）」をさせる指示

特に後半の2つは、AIにデータを触らせるうえでの安全運転の技術です。ここを身につけると、安心して実務データを任せられるようになります。

Claude Code に任せられるデータ整理タスク

実務で頻出するデータ整理は、おおむね次の4つに分類できます。

タスク	例
表記ゆれの統一	「(株)」「株式会社」「㈱」を「株式会社」に統一する
重複の削除	同じメールアドレスの行が複数あれば1行に絞る
列の分割・結合	「氏名」を「姓」「名」に分ける。「都道府県」と「市区町村」を結合する
集計	担当者別・月別の売上合計を別シートにまとめる

どれも Excel の関数や手作業でもできますが、件数が数百行を超えたり、毎月繰り返したりするなら、Claude Code に任せたほうが速く、正確です。

仕組みは前レッスンの復習です。Claude Code は xlsx や CSV を Python スクリプト（pandas や openpyxl などのライブラリ）で読み込み、加工し、書き出します。あなたがプログラムを理解する必要はありません。「何を・どうしたいか」を日本語で正確に伝えることに集中してください。

大原則1：元ファイルのバックアップを取らせる

データ整理を頼むときの鉄則は、元ファイルを直接上書きさせないことです。AIの処理が期待どおりでなかったとき、元データが残っていれば何度でもやり直せます。残っていなければ取り返しがつきません。

方法は簡単で、指示に1行加えるだけです。

処理を始める前に、元ファイルを backup フォルダにコピーしてください。

あるいは、元ファイルには触れず、結果を別名で保存させる方法もあります。

元の customers.xlsx は変更せず、処理結果は customers_cleaned.xlsx として
別ファイルに保存してください。

どちらでも構いませんが、慣れないうちは両方指定しておくと万全です。「バックアップを取り、結果は別名保存」。この一手間が、データ仕事の安心感をまるごと変えてくれます。

大原則2：件数検証（before/after）をさせる

もうひとつの鉄則が、処理の前後で件数を報告させることです。たとえば重複削除なら、こう指示します。

処理前の行数、削除した行数、処理後の行数を必ず報告してください。
「処理前 − 削除 = 処理後」が一致することも確認してください。

なぜこれが重要なのでしょうか。データ処理の失敗は「エラーで止まる」とは限らず、静かに行が消えたり増えたりする形で起きることがあるからです。たとえば「重複削除のつもりが、空欄行まで全部消えていた」というような事故です。件数の検証をルール化しておけば、こうした異変に必ず気づけます。

報告の例はこんなイメージです。

処理前: 523行
重複として削除: 18行
処理後: 505行（523 − 18 = 505 で一致）

数字が合わない、削除件数が想像より多い、と感じたら、その場で「削除した18行の内容を見せて」と確認できます。この「検証つきで仕事をさせる」発想は、データ整理に限らず Claude Code 活用全般で役立つ考え方です。

Bad例とGood例で見る、データ整理の頼み方

実際の指示を比べてみましょう。題材は「顧客リストの整理」です。

Bad例：

customers.xlsx をきれいにして

この指示の問題点は3つあります。「きれい」の基準が不明であること、バックアップの指示がないこと、検証の指示がないことです。Claude Code なりに解釈して作業はしてくれますが、何がどう変わったのか後から追えません。

Good例：

customers.xlsx のデータを整理してください。

【事前準備】
- 元ファイルを backup フォルダにコピーする
- 結果は customers_cleaned.xlsx として別名保存する（元ファイルは変更しない）

【やってほしいこと】
1. 「会社名」列の表記ゆれを統一する
   （「(株)」「㈱」→「株式会社」、全角・半角スペースの混在を半角に統一）
2. 「メールアドレス」列が同じ行は重複とみなし、最初の1行だけ残す
3. 「氏名」列を「姓」「名」の2列に分割する（スペース区切り。
   分割できない行はそのまま残し、行番号を報告する）

【検証】
- 処理前後の行数と、重複として削除した行数を報告する
- 「処理前 − 削除 = 処理後」の一致を確認する
- 表記ゆれを修正した件数も項目ごとに報告する

長く見えますが、構造は「事前準備（安全策）→ やってほしいこと（具体的な変換ルール）→ 検証（数字の確認）」の3部構成で一定です。一度この形を作れば、次回からは中身を差し替えるだけで使い回せます。

注目してほしいのは「分割できない行はそのまま残し、行番号を報告する」という部分です。実データには必ず例外（スペースのない氏名、外国人名など)が混ざっています。例外をどう扱うかを先に決めて伝えると、AIが勝手な判断をする余地が減ります。決めかねる場合は「例外があれば処理前に私に質問して」と書いておくのも良い方法です。

集計を頼むときの指示例

整理が終わったデータからの集計も、そのまま頼めます。

customers_cleaned.xlsx を使って集計してください。

- 集計1: 業種別の顧客数を多い順に
- 集計2: 担当者別の顧客数と年間取引額の合計
- 成果物: summary.xlsx に集計1・集計2を別シートで保存
- 検証: 集計した顧客数の合計が元データの行数と一致することを確認して報告

ここでも検証を忘れずに入れています。「業種別の顧客数を全部足したら元の行数になるはず」という当たり前のチェックが、集計ミスの検出に効きます。

繰り返し使える指示テンプレート

このレッスンの内容を、穴埋め式のテンプレートとしてまとめます。毎月のデータ整理など定例業務では、これをメモ帳に保存しておき、ファイル名と処理内容だけ書き換えて使ってください。

〇〇.xlsx（または .csv）のデータを整理してください。

【事前準備】
- 元ファイルを backup フォルダにコピーする
- 結果は 〇〇_cleaned.xlsx として別名保存する（元ファイルは変更しない）

【やってほしいこと】
1. （表記ゆれの統一: 「A」「B」→「C」に統一 など、変換ルールを具体的に）
2. （重複削除: どの列が同じなら重複とみなすか）
3. （列の分割・結合: 何をどう分ける/つなげるか、区切り文字は何か）

【例外の扱い】
- ルールどおり処理できない行は変更せず残し、行番号を報告する
- 判断に迷うケースがあれば、処理前に私に質問する

【検証】
- 処理前後の行数と、変更・削除した件数を項目ごとに報告する
- 「処理前 − 削除 = 処理後」の一致を確認する

定例業務であれば、さらに一歩進めて「この処理を毎回実行できる Python スクリプトとして保存して」と頼む手もあります。前レッスンで学んだ「道具そのものを作らせる」発想です。一度スクリプト化すれば、翌月からは「先月作った cleanup.py を今月のファイルに実行して」で済みます。

やってみよう

演習1（安全策の練習）：前レッスンの演習で作ったダミーデータ（または適当なCSV）に対し、「バックアップ＋別名保存＋件数報告」を入れた指示で重複削除を頼んでみましょう。報告された数字が合っているか自分でも確かめてください。

演習2（表記ゆれの統一）：「(株)テスト商事」「株式会社テスト商事」「㈱テスト商事」のような表記ゆれを含むダミー顧客リストを Claude Code に作らせ、その後で統一処理を頼んでみましょう。「作らせて、整理させる」の一連を体験するのが目的です。

演習3（テンプレートの自分用カスタマイズ）：本文のテンプレートをメモ帳にコピーし、自分の実務で毎回発生するデータ整理（経費データ、名簿、アンケート結果など）に合わせて【やってほしいこと】を書き換えた「マイテンプレート」を作りましょう。

まとめ

• 表記ゆれの統一・重複削除・列の分割結合・集計は、Claude Code に任せられる定番タスク
• Claude Code は Python スクリプトを書いて実行することで Excel/CSV を処理する（プログラム知識は不要）
• 鉄則1: 元ファイルは直接上書きさせない。「バックアップ＋別名保存」を指示に組み込む
• 鉄則2: 処理前後の件数を報告・検証させる。データの異変に必ず気づける仕組みを作る
• 例外データの扱い（残す・報告する・質問させる）を先に決めて伝える
• 「事前準備→やってほしいこと→例外→検証」のテンプレートを作れば、定例業務で使い回せる

理解度チェック

Q1. Claude Code にデータ整理を頼むときの安全策として、もっとも適切な組み合わせはどれでしょう？

1. 処理が速くなるよう、元ファイルへの直接上書きを指示する
2. バックアップを取らせたうえで、結果は別名ファイルに保存させる
3. AIを信頼して、検証の報告は省略させる
4. 元ファイルを手作業で印刷してから頼む

解答を見る

正解: 2

元ファイルが残っていれば、処理が期待と違っても何度でもやり直せます。「バックアップを取り、結果は別名保存」の二段構えが基本です。検証報告（選択肢3）も省略せず、必ずさせるべきものです。

Q2. 重複削除を頼んだところ「処理前 523行 → 処理後 505行」と報告されました。次に取るべき行動として、もっとも適切なものはどれでしょう？

1. 報告された削除件数（18行）と差し引きが一致しているか確認し、必要なら削除された行の内容を見せてもらう
2. 行数が減っているのでエラーと判断し、すぐ元に戻させる
3. AIの処理は常に正しいので、確認せずに次の作業へ進む
4. 自分で523行を1行ずつ目視チェックし直す

解答を見る

正解: 1

重複削除では行数が減るのは正常です。大事なのは「処理前 − 削除 = 処理後」の数字が合っているかの確認と、削除件数が想定と大きくずれていないかの感覚チェックです。気になる場合は「削除した行の内容を見せて」と頼めば、その場で中身を確認できます。