CSV や Excel の表データは、業務でいちばんよく出てくる「数字の固まり」です。Claude にファイルを渡すと、列の意味を読み取り、集計し、グラフにし、おかしな値を見つけるところまでを会話だけで進められます。この記事では、ファイルの渡し方から集計・可視化・異常値チェックまでを、初めての人がそのまま真似できる手順と具体的なプロンプトで解説します。
FIG.1 表データを渡す → Claude が読み取って実行 → 集計・グラフ・気づきが返る
01まず知っておく「2つの読み方」
Claude が表データを扱うとき、内部では大きく2つのやり方があります。ここを理解しておくと、結果がブレたときの原因が分かります。
| そのまま読む（テキストとして把握） | 分析ツールで計算する（コード実行） |
|---|---|
| 列名や中身をざっと要約・説明する | サンドボックス上でコードを動かし、実際に集計・グラフ化する |
| 小さなデータの概要把握に向く | 行数が多い・正確な数値が要る集計に向く |
| 件数が多いと数え間違いが起きうる | 計算は再現性が高い（同じコードなら同じ結果） |
2026年時点の Claude には、サーバー側のサンドボックス（隔離環境）で Python や Node.js のコードを実行する「分析ツール／コードインタープリター」が用意されています。これは以前ブラウザ内で JavaScript を動かしていた古い「Analysis Tool」を置き換えたもので、表データの集計・可視化・ファイル生成まで一通りこなせます。正確な数値が必要なときは、このコード実行を使う指示を出すのがコツです。
「だいたいの説明」ではなく「計算した結果」が欲しいなら、コードを動かして集計させる。
02ファイルを渡す（CSV・Excel）
使い方はシンプルで、チャット画面の添付アイコンからファイルを選ぶか、ドラッグ＆ドロップするだけです。CSV はもちろん、Excel（.xlsx）も直接渡せます。
ファイルを添付する
添付アイコンから CSV / Excel を選ぶ。複数シートの Excel なら、どのシートを見てほしいかを一言添えると正確になる。
何をしたいかを書く
「概要を教えて」「○○を集計して」など、目的を具体的に。曖昧だと当たり障りのない要約で終わりがち。
結果を確認する
返ってきた数値やグラフが、自分の期待と桁・単位で合っているかを必ず目で検算する。
注意したいのは、複雑な見た目の表ほど構造が崩れやすいこと。結合セル・複数段のヘッダー・スキャンした PDF のような表は、うまく読み取れないことがあります。うまくいかないときは、素直な1行ヘッダーの CSV に整える、あるいは表部分だけを切り出して渡すと安定します。ファイルサイズにも上限があり（例として Excel は数十 MB 程度まで／プランや時期で変わります）、大きすぎる場合は期間や列を絞って分割しましょう。
03最初の一歩は「データの全体像」
分析の前に、まずデータがどんな形をしているかを把握します。列名・行数・各列の型（数値か文字か日付か）を確認しておくと、後の指示が的確になります。
アップロードした売上データの概要を教えてください。
列名・行数・各列のデータ型、先頭5行のサンプルも見せてください。
各数値列の基礎統計（件数・平均・中央値・最小・最大・欠損数）を
表でまとめてください。コードを実行して正確に計算してください。「コードを実行して」と一言添えると、目視のざっくり把握ではなく、実際に計算した結果が返りやすくなります。欠損（空欄）の数を最初に見ておくと、後の集計が信用できるかどうかの判断材料になります。
04絞り込み・整形を頼む
分析対象を絞ったり、いらない列を落としたりも会話で指示できます。元ファイルは変えずに「加工後のデータ」を作る形なので、気軽に試せます。
- 行の絞り込み：「『売上』が100万円以上の行だけを抽出して」
- 列の取捨選択：「『顧客ID』列を除いた表にして」
- 並べ替え：「『売上』の多い順に並べて、上位10行を見せて」
- 型の整形：「『日付』列を年月（YYYY-MM）に丸めた列を追加して」
結果が思った通りでなければ、条件を足して言い直せば反映してくれます。最初から完璧な指示をしようとせず、小さく試して直すのが速いです。
05集計・クロス集計（ピボット相当）
Excel のピボットテーブルに当たる集計も、自然な言葉で頼めます。「行に何を、列に何を、セルに何を」を明示すると意図どおりになります。
FIG.2 「行＝地域 / 列＝製品 / セル＝売上合計」のように軸を指定して頼む
- 「カテゴリごとの売上合計と平均を、件数も添えて表にして」
- 「地域を行・製品を列にしたクロス集計表を作って。セルは売上合計で」
- 「月別（YYYY-MM）の売上推移を、地域ごとに分けて集計して」
集計結果は、合計が元データの総額と一致するかをざっと確かめると安心です。「合計が全体と合っているか検算して」と一言添えると、Claude 自身に整合チェックをさせられます。
06グラフ化（可視化）
集計だけでなく、グラフも作れます。2026年時点では、前述の分析ツール（コード実行）が棒グラフ・折れ線・円グラフ・散布図・ヒートマップなどを生成し、チャット内に表示します。「どの種類のグラフで、何を軸にするか」を指定すると狙い通りになります。
推移を見る
「月別売上を折れ線グラフにして」。時間の流れや季節性を掴む。
割合を見る
「製品別の売上比率を円グラフで」。構成比を一目で把握。
関係を見る
「広告費と売上の散布図を」。2つの数値の関係を確認。
応用として「数値列どうしの相関行列をヒートマップにして」「異常値を散布図上で色分けして」のような可視化も頼めます。グラフは見栄えだけで判断せず、軸の単位・スケール・対象期間が意図通りかを確認してから資料に使いましょう。
07異常値・データ品質のチェック
分析の質は、元データの綺麗さで決まります。Claude に「おかしな値」を探させると、手作業では見落としやすい問題を拾えます。
売上データで、平均から±3標準偏差を超える値を異常値候補として
一覧にしてください。判断に使った基準も明記してください。
各列の欠損（空欄）の件数と割合を出し、欠損が多い列を教えてください。
『顧客ID』が重複している行があれば抽出してください。ただし「平均±3標準偏差を超える＝異常」は万能ではありません。データの分布が偏っているとこの基準は外れることがあるので、検出された値が本当に異常かは中身を見て判断します。「なぜ異常と判定したか」を説明させ、納得できるかを確かめるのが安全です。欠損や重複も、消す前に「なぜ起きたか」を一度考えると、データの理解が深まります。
Before You Upload
機密データを渡す前に、規約と範囲を確認する
売上・顧客・人事などの表データには、社外に出せない情報が含まれがちです。アップロードする前に、勤務先のデータ取り扱いルールや利用サービスの規約を確認しましょう。個人を特定できる列（氏名・連絡先・口座番号など）は、分析に不要なら事前に削る・マスキングするのが基本です。
FIG.3 不要な機密列は手元で落としてから渡す＝事故を防ぐ基本動作
分析ツールはサーバー側の隔離環境で動き、扱えるデータ量や実行時間には上限が設けられています。だからといって何を入れてもよいわけではなく、最小限のデータだけを渡す姿勢が安全です。判断に迷う情報は、まず社内の規約を確認してから扱いましょう。
08そのまま使えるプロンプト集
日々の表データ分析で使いやすい指示をまとめました。自分のデータの列名に置き換えて使ってください。
- 「この Excel の全シート名と、各シートの行数・列数を一覧にして」
- 「『売上』の上位10件を降順で、関連する列も添えて表示して」
- 「地域×製品のクロス集計表を作って。セルは売上合計、行と列に合計も付けて」
- 「直近6ヶ月の月別売上を棒グラフにして。数値ラベルも付けて」
- 「数値列の異常値候補を検出し、判定基準と該当行を一覧にして」
- 「各列の欠損割合を出して、データ品質の問題点を3点に要約して」
- 「ここまでの集計結果が元データの総額と一致するか検算して」
09まとめ：会話で回すデータ分析
Claude を使えば、表データのアップロードから集計・可視化・異常値チェックまでを、専門ツールを開かずに会話だけで進められます。コツは3つ。目的を具体的に書くこと、正確さが要る場面ではコードを実行させて計算させること、そして返ってきた数値を自分で検算し、機密データは渡す前に規約と範囲を確認すること。まずは手元の小さな CSV を一つ渡して、「概要を教えて」から始めてみましょう。
