Claude Codeで広告パフォーマンスを可視化！データ分析のプロンプト例

Claude Codeで広告パフォーマンスを可視化する方法｜データ分析に使えるプロンプト例まとめ

結論：Claude Codeを使えば、広告データの可視化と分析プロンプト設計が一気にラクになる
Claude Codeとは何か？広告分析での特徴とメリット
- Claude Codeとは
- 広告パフォーマンス可視化で使うメリット
Claude Codeで広告データを扱う基本フロー
目的別：Claude Codeで使える広告分析プロンプト例
Claude Codeで広告分析プロンプトを書くときのコツ
- プロンプト設計の3つのポイント
- Claude Codeを”部下”として使うイメージ
広告パフォーマンス可視化でよく使う指標の整理
よくある質問（FAQ）
まとめ：Claude Codeで広告レポート作業を自動化し、分析に時間を使おう

結論：Claude Codeを使えば、広告データの可視化と分析プロンプト設計が一気にラクになる

Claude Codeとは、コード実行機能を備えたAIアシスタントであり、広告パフォーマンスの可視化やデータ分析を半自動化できる強力なツールです。本記事では、「Claude Codeで広告レポートを効率化したい」「プロンプトの書き方がわからない」といった方に向けて、具体的なプロンプト例と活用手順を整理して解説します。

先に要点をまとめると、Claude Codeを広告分析に使うポイントは以下の3つです。

① データ構造（カラム名・粒度）を明示し、前提条件をプロンプトで丁寧に伝える
② 「目的 → 指標 → 可視化形式」の順で依頼内容を構造化する
③ コード生成 → 修正指示 → 解釈の質問、というサイクルでAIを”部下”として使う

これらを押さえることで、広告運用者やマーケターがノーコードに近い感覚で、パフォーマンス可視化やレポート作成を高速化できます。

Claude Codeとは何か？広告分析での特徴とメリット

Claude Codeとは

Claude Codeとは、Anthropicが提供するAI「Claude」に、コード実行・ファイル操作・簡易開発環境（Code Interpreter的な機能）が統合されたモードのことです。ブラウザ上で、以下のようなことをAIに任せて実行できます。

CSVやExcelファイルの読み込み・集計
Pythonによるグラフ作成（MatplotlibやPlotlyなど）
データクレンジングや特徴量生成
SQLクエリの自動生成・添削

広告データ分析においては、「Google広告・Meta広告などからエクスポートしたCSVをアップロード → Claude Codeに分析や可視化を指示する」という使い方が特に有効です。

広告パフォーマンス可視化で使うメリット

手作業の集計を削減：ピボットテーブルや複雑な関数を組まなくても、プロンプトで集計条件を伝えるだけでOK。
柔軟な可視化：キャンペーン別、配信面別、クリエイティブ別など、粒度を変えたグラフを簡単に追加できる。
仮説検証が高速：”この期間だけ” “この予算帯だけ” など、条件を変えた分析を繰り返しやすい。
レポート文章まで自動生成：グラフだけでなく、その解釈やレポート文章も自動生成できる。

Claude Codeで広告データを扱う基本フロー

実際にClaude Codeで広告パフォーマンスを可視化する際の典型的なフローは、以下の通りです。

広告管理画面からCSV／Excelをエクスポート
Claude Codeにファイルをアップロード
データ構造（主なカラム・期間・媒体）を確認
目的に応じた分析プロンプトを投げる
出力されたコード・グラフを見て、追加の質問や修正指示を行う

特に④の「プロンプト設計」が、出てくるアウトプットの質を大きく左右します。ここからは、実務でそのまま使えるプロンプト例を、目的別に整理して紹介します。

目的別：Claude Codeで使える広告分析プロンプト例

1. データの概要を把握するプロンプト例

まずは、アップロードした広告データの内容をClaude Codeに説明してもらうプロンプトです。いきなり高度な分析を依頼するのではなく、「どんなカラムがあるのか」「欠損値はどれくらいか」を確認すると、その後のやり取りがスムーズになります。

以下のCSVファイルは、Google広告の配信実績データです。Claude Code上でPythonを使って、次のことを行ってください。

1. データを読み込み、先頭20行を表示
2. カラム名と、それぞれが何を意味しそうかの推測（例：campaign_name, impressions, clicks, cost など）
3. 各カラムの欠損値の数と、データ型の要約
4. 日付の範囲（最初の日付と最後の日付）

そのうえで、このデータで実施できそうな広告パフォーマンス分析の例を3つ、箇条書きで提案してください。

このように、「ファイルの前提 → 具体的なタスク → 追加で欲しいアウトプット」の順で指示すると、Claude Code側も意図を理解しやすくなります。

2. 基本的なKPI集計・可視化プロンプト例

次に、インプレッション・クリック・コンバージョン・CPAなど、基本的な指標を集計・可視化するためのプロンプト例です。

先ほどの広告データを使って、以下の分析と可視化を行ってください。

■前提
- 日付カラム：date
- キャンペーン名カラム：campaign_name
- 指標カラム：impressions, clicks, conversions, cost

■依頼内容
1. キャンペーン別に、以下の指標を集計してください。
   - 総インプレッション数
   - 総クリック数
   - 総コンバージョン数
   - 総コスト
   - CTR（クリック率）
   - CVR（コンバージョン率）
   - CPC（クリック単価）
   - CPA（コンバージョン単価）

2. 上記の集計結果を、表形式で表示してください。

3. 主要な3キャンペーンについて、日別のコンバージョン数とCPAの推移を折れ線グラフで可視化してください。

4. 可視化の結果から読み取れるポイントを、日本語で3つ程度コメントしてください。

このように、指標やカラム名を明示したうえで、「表で出す部分」と「グラフで出す部分」を分けて指示するのがコツです。

3. クリエイティブ別／キーワード別のパフォーマンス分析プロンプト例

広告運用でよく行う「どのクリエイティブが強いか」「どのキーワードが成果を出しているか」を分析するプロンプト例です。カラム名は媒体やアカウント構成に合わせて調整してください。

この広告データを使って、クリエイティブ別とキーワード別のパフォーマンスを分析したいです。

■前提
- クリエイティブ名カラム：ad_name
- キーワードカラム：keyword
- 成果指標：conversions, cost

■依頼内容
1. クリエイティブ別に、インプレッション数、クリック数、コンバージョン数、CPAを集計し、
   コンバージョン数が一定以上（例：10件以上）のクリエイティブだけを抽出してください。

2. 上記の結果を、コンバージョン数の多い順に並び替え、上位10件を表で表示してください。

3. キーワード別についても同様に集計し、
   - CVRが高いキーワード
   - CPAが低いキーワード
   をそれぞれ上位10件ずつ抽出してください。

4. クリエイティブ改善や入札調整の観点から、どのような示唆が得られるか、日本語で整理してください。

「抽出条件（コンバージョン数10件以上など）」をプロンプトに明記することで、ノイズの少ない結果を得やすくなります。

4. 期間比較・ABテスト分析プロンプト例

キャンペーンの前後比較やABテスト結果を分析する場合も、Claude Codeが活躍します。期間比較はフィルタ条件を誤るとミスが起きやすいので、プロンプトで条件を具体的に指定しましょう。

この広告データを使って、期間比較とABテスト結果の分析をしたいです。

■前提
- 日付カラム：date（YYYY-MM-DD形式）
- バリエーションカラム：test_group（A または B）

■依頼内容
1. 2024-04-01〜2024-04-15を「期間1」、2024-04-16〜2024-04-30を「期間2」と定義し、
   全体のインプレッション、クリック、コンバージョン、CPAを期間ごとに集計してください。

2. 上記を表形式で表示し、期間1と期間2で指標がどう変化したかを分かりやすくコメントしてください。

3. ABテスト（test_group A vs B）について、
   - インプレッション、クリック、コンバージョン、CTR、CVR、CPA をグループ別に集計
   - コンバージョン率の差について、簡易的な統計検定（例：二項検定やカイ二乗検定）を行い、
     差が統計的に有意かどうかをコメントしてください。

4. 実務上の意思決定にどう活かせるか、日本語で示唆をまとめてください。

5. ダッシュボード用の集計・整形プロンプト例

Looker StudioやTableau、スプレッドシート用に集計結果を整形したい場合も、Claude Codeにフォーマットを指定して生成させることができます。

この広告データから、ダッシュボード用の集計テーブルを作りたいです。

■前提
- 日付カラム：date
- 媒体カラム：platform（例：Google, Meta, Yahoo など）
- デバイスカラム：device（例：mobile, desktop）

■依頼内容
1. 「日付 × 媒体 × デバイス」ごとに、インプレッション、クリック、コンバージョン、コスト、CTR、CVR、CPAを集計してください。

2. 上記の結果を、1行目にヘッダー行が入った表形式（CSVとしてそのまま出力できる形）で表示してください。
   - カラム順は「date, platform, device, impressions, clicks, conversions, cost, ctr, cvr, cpa」としてください。

3. そのCSVをファイルとしてエクスポートできるように、Pythonコード内でCSVファイルを書き出してください。

このように「カラム順」や「出力形式」まで指定すると、BIツールへの連携がスムーズになります。

Claude Codeで広告分析プロンプトを書くときのコツ

プロンプト設計の3つのポイント

広告パフォーマンス可視化の精度を高めるには、以下の3つを意識してプロンプトを書きます。

目的を最初に明示する
「何のための分析か（例：CPAを安定させたい、予算配分を見直したい）」を最初に書くことで、Claude Codeが適切な切り口を提案しやすくなります。
データ構造を具体的に伝える
日付カラム名、単位、指標カラムなどを明記することで、カラム名の取り違えや計算ミスを防げます。
欲しいアウトプットの形を指定する
「表形式」「折れ線グラフ」「棒グラフ」「コメントを3つ」など、形式を指定すると実務で使いやすい結果になります。

Claude Codeを”部下”として使うイメージ

Claude Codeは完璧な分析者というよりも、「実務の手を動かすアシスタント」として使うイメージが近いです。具体的には、次のサイクルを回すと効果的です。

① 仮説や目的を自分で考える
② 集計や可視化の作業をClaude Codeに任せる
③ 出てきた結果を見て、追加で聞きたい切り口を指示する

「このキャンペーンだけに絞って」「期間を直近30日に変えて」など、後から条件を変更する指示も、自然な日本語で問題なく伝わります。

広告パフォーマンス可視化でよく使う指標の整理

プロンプトを書くときに混乱しがちなKPIを、簡単に整理しておきます。

指標名	定義	計算式	主な用途
インプレッション	広告が表示された回数	–	配信ボリュームの把握
クリック	広告がクリックされた回数	–	流入数の把握
CTR（クリック率）	表示された広告のうちクリックされた割合	クリック ÷ インプレッション	クリエイティブ・訴求の強さを見る
コンバージョン	設定した成果（購入・資料請求など）の件数	–	成果ボリュームの把握
CVR（コンバージョン率）	クリックのうち成果につながった割合	コンバージョン ÷ クリック	LPや導線の品質を見る
CPC（クリック単価）	1クリックあたりの広告費	コスト ÷ クリック	入札効率の把握
CPA（コンバージョン単価）	1件の成果あたりの広告費	コスト ÷ コンバージョン	成果獲得効率の評価指標
ROAS（広告費用対効果）	広告費に対する売上の割合	売上 ÷ コスト	収益性の評価