Claude Code

2026.09.06

検索語句レポートの精査を数十秒で！Claude Codeを使った除外キーワード自動抽出法

結論：Claude Codeを使えば、検索語句レポートの精査と除外キーワード抽出は「数十分 → 数十秒」に短縮できる
Claude Code × 検索語句レポートの全体像
Claude Codeとは？広告運用における役割
- Claude Codeとは何か
- 検索語句レポート分析でClaude Codeを使うメリット
準備：検索語句レポートをClaude Code用に整える
- ステップ1：検索語句レポートをエクスポート
- ステップ2：AIが扱いやすい列名・構造にする
Claude Codeを使った「除外キーワード自動抽出」の手順
実務で使えるプロンプト例とカスタマイズ方法
- 基本テンプレート：除外キーワード抽出プロンプト
- 業種別のカスタマイズ例
Claude Codeによる自動抽出がもたらす効果
よくある質問（FAQ）
まとめ：AIを活用して、検索語句精査を「属人作業」から「仕組み化」へ

結論：Claude Codeを使えば、検索語句レポートの精査と除外キーワード抽出は「数十分 → 数十秒」に短縮できる

本記事では、生成AIツール「Claude Code」を使って、検索語句レポートから除外キーワードを自動抽出する手順を解説します。
従来は、担当者が目視で1語ずつチェックしていた作業を、数十秒〜数分で処理できるワークフローに変えることができます。

「Google広告」「Yahoo!広告」「リスティング広告」の運用で、無駄なクリック・予算消化を減らしたい人や、運用担当者の工数を削減したい人に有効な方法です。

Claude Code × 検索語句レポートの全体像

検索語句レポートとは何か

検索語句レポートとは、リスティング広告（検索連動型広告）で、実際にユーザーが入力した検索キーワードの一覧を確認できるレポートのことです。
たとえば、キーワード「転職エージェント」を配信しているとき、ユーザーは実際には「転職エージェント 40代」「転職エージェント口コミ」「転職サイト無料」など、さまざまな検索語句で広告をクリックします。
検索語句レポートでは、こうした実際の検索クエリと、それぞれのクリック数、コンバージョン数、費用などを確認できます。

除外キーワードとは何か

除外キーワードとは、広告を表示させたくない検索語句をあらかじめ指定するためのキーワードです。
たとえば、「転職エージェント」を営業しているのに、「新卒」「インターン」「高校生バイト」といった検索語句で広告が出てしまうと、見込みの低いユーザーに無駄に広告費を使うことになります。
そこで、これらを除外キーワードとして登録しておくことで、将来同じような検索語句では広告が表示されないようにすることができます。

なぜAIで除外キーワードを抽出するのか

従来の運用では、検索語句レポートをExcelやスプレッドシートで開き、人力で1行ずつ見て「これはいらない」「これはOK」と判断していました。
しかし、

1アカウントで数千〜数万の検索語句が発生する
しかも毎週・毎月発生し続ける
担当者の判断基準が人によってバラバラになりやすい

といった課題があり、時間もかかるうえ、品質もブレやすいという問題がありました。
ここでAI、とくにコード実行環境付きのClaude Codeを使うと、一括でパターンを検出し、除外候補を短時間で洗い出すことができます。

Claude Codeとは？広告運用における役割

Claude Codeとは何か

Claude Codeとは、Anthropic社のAI「Claude」に、コード実行・ファイル操作の機能を組み合わせた開発者向け環境です。
通常のチャットAIと違い、Claude Codeでは次のようなことができます。

CSV / Excel / JSONなどのデータファイルをアップロードして解析
PythonなどのコードをAIが自動生成して実行
条件に応じたフィルタリングや集計を自動で行う
結果を再びCSVとして書き出してダウンロード

これにより、広告運用の現場でも、「スプレッドシート＋手作業」だった分析を、自動処理に置き換えることができます。

検索語句レポート分析でClaude Codeを使うメリット

処理速度：数千行の検索語句でも、数十秒〜数分で判別
基準の一貫性：あらかじめ除外方針をプロンプトに定義しておけば、毎回同じ基準で仕分け可能
パターン検出：人間が見落としがちな、似た検索意図のグループをまとめて洗い出せる
工数削減：担当者は最終チェックと方針の見直しに集中できる

準備：検索語句レポートをClaude Code用に整える

ステップ1：検索語句レポートをエクスポート

まず、Google広告やYahoo!広告の管理画面から、検索語句レポート（検索語句レポート／検索クエリーレポート）をエクスポートします。

形式：CSV または Excel（.xlsx）形式がおすすめ
必要な列の例：
- 検索語句（Search term / Search query）
- クリック数
- 費用
- コンバージョン数
- キャンペーン名 / 広告グループ名（あれば精度向上）

ステップ2：AIが扱いやすい列名・構造にする

Claude Codeは日本語の列名も扱えますが、英語のシンプルな列名にしておくと、プロンプトでの指示がしやすくなります。
Excelまたはスプレッドシートで、必要に応じて列名を次のように統一するとよいでしょう。

元の列名の例	推奨する列名	備考
検索語句	search_term	メインで参照する列
クリック数	clicks	0クリックの語句を除外候補から外すなどの条件に使用
費用	cost	一定以上の無駄コストをかけた語句だけ見る、など
コンバージョン	conversions	CVがある語句は原則除外しない、などのロジックに利用
キャンペーン	campaign	任意。特定キャンペーンだけ処理したいときに便利

Claude Codeを使った「除外キーワード自動抽出」の手順

ステップ1：Claude Codeの環境を開く

1. Claudeの画面で、「Claude Code」または「Projects」モードを選択します。
2. 新しいプロジェクト（または新規チャット）を作成し、目的を日本語で簡単にメモしておくと後から見直しやすくなります。

ステップ2：検索語句レポートファイルをアップロード

画面右側のファイルエリア（またはクリップアイコン）から、先ほどエクスポートしたCSV / XLSXファイルをアップロードします。
アップロード後、Claudeに次のように指示します。

このファイルは、検索語句レポートです。
まず、先頭の数行を表示して、列名とデータの例を確認してください。

Claudeがファイルを読み込み、列構造を表示してくれます。
このとき、列名が意図通りかどうか、文字化けしていないかを確認してください。

ステップ3：除外方針（ルール）をプロンプトで明示する

次に、「どのような検索語句を除外したいのか」を、できるだけ具体的に指示します。
ここがAI活用の肝で、人間の頭の中にある基準を、言語化してAIに渡すイメージです。

例：転職エージェントの広告アカウントの場合

この検索語句レポートから、除外キーワード候補を抽出してください。
除外したい方針は次の通りです。

- 「新卒」「学生」「高校生」「大学生」「インターン」など、明らかにターゲット外の属性を含むもの
- 「ハローワーク」「職安」など、無料の公的サービスを指しているもの
- 情報収集目的が強く、成約につながりにくい「口コミ」「評判」「2ch」「5ch」などを含むもの
- 競合他社名だけを調べている可能性が高い検索（例：他社名のみ＋求人、他社名＋電話番号 など）

ただし、次のようなものは除外候補に含めないでください。
- すでにコンバージョンが発生している検索語句（conversions > 0）
- クリック数が1〜2回程度の、出現頻度が低い語句
- 明らかに自社サービスに強く関心がある検索（「登録」「面談予約」などを含む）

まずは、どのような条件でフィルタリングするのがよさそうか、あなたのほうから提案してください。

このように、「除外したい例」と「除外したくない例」をセットで伝えると、Claudeがより適切な条件案を出してくれます。

ステップ4：Claudeにコードを書かせてフィルタリングする

方針が固まったら、Claudeに具体的なコードを書かせて実行します。
Claude Codeの場合、Pythonを使った処理が一般的です。

コード生成の依頼例：

先ほどの方針に基づいて、この検索語句レポートから
「除外キーワード候補」の行だけを抽出するPythonコードを書いてください。

条件の例：
- search_term に、以下のNGワードのいずれかを含む
  ["新卒", "学生", "大学生", "高校生", "インターン", "ハローワーク", "職安", "口コミ", "評判", "2ch", "5ch"]
- かつ、conversions == 0
- かつ、clicks が 3 以上

抽出した結果を、`negative_candidates.csv` というファイル名で出力してください。

Claudeが自動的にコードを書き、実行してくれます。エラーが出た場合も、エラーメッセージを貼り付けて「修正して」と伝えれば、AIが自動で修正案を出してくれます。

ステップ5：結果ファイルをダウンロードして目視チェック

コードが正常に実行されると、プロジェクト内に negative_candidates.csv が生成されます。
これをダウンロードし、Excelやスプレッドシートで開いて、最終的な人間の目での確認を行います。

確認時のポイント：

本当に除外してよい検索語句だけが並んでいるか
除外すべきなのに漏れているパターンがないか
除外しないほうがよい検索語句が紛れていないか

もし問題があれば、「漏れた例」「誤判定された例」をClaudeにフィードバックし、条件を微調整して再実行します。これを数回繰り返すことで、自社アカウントに最適化された除外ルールが完成します。

実務で使えるプロンプト例とカスタマイズ方法

基本テンプレート：除外キーワード抽出プロンプト

以下は、どの業種にも応用しやすい基本プロンプトの例です。

このファイルは検索語句レポートです。
列には、少なくとも search_term（検索語句）, clicks, conversions が含まれています。

目的：
- 除外キーワード候補になりそうな検索語句を、自動的に抽出したいです。

前提：
- conversions > 0 の検索語句は、原則として除外候補から外してください。
- clicks が 1〜2 回の語句は、データが少なすぎるため、今回は対象外で構いません。

タスク：
1. まず、検索語句の一覧をざっと見て、「明らかにターゲット外」と思われるパターンを10〜20種類ほど例示してください。
2. そのパターンにラベル名をつけ（例：学生系、不正アクセス系、情報収集系など）、カテゴリ分けしてください。
3. 各カテゴリごとに、含まれていると除外候補になりやすい単語・フレーズを抽出してください。
4. そのうえで、Pythonコードを生成し、除外候補だけを抽出したCSVを出力してください。

このように、いきなりコードを書かせるのではなく、「まずパターンとカテゴリを言語化させる」ことがポイントです。
これにより、AIの判断ロジックを人間がレビューしやすくなり、誤除外リスクを減らせます。

業種別のカスタマイズ例

SaaS / BtoBサービスの場合

「無料」「フリー」「体験版」などは、コンバージョン設計次第で除外かどうかを分ける
「使い方」「マニュアル」「ログイン」など、既存ユーザーのサポート系クエリは別キャンペーンへ切り出すか、除外するか検討
競合製品名＋「乗り換え」「解約」などは、むしろ積極的に取りにいくべき場合もある

toC商材（EC・D2Cなど）の場合

「メルカリ」「中古」「ヤフオク」など、中古購入ニーズは除外候補になりやすい
「作り方」「レシピ」「DIY」など、自作ニーズは除外対象か、別コンテンツへ誘導するか検討
「店舗」「場所」「地名」など、実店舗がないエリアの検索は除外候補

Claude Codeによる自動抽出がもたらす効果

効果1：検索語句レポート精査の時間を大幅削減

手作業でのレビューでは、1,000行あたり20〜30分かかるケースも珍しくありません。
一方、Claude Codeを用いた自動抽出では、同じボリュームでも数十秒〜数分程度で除外候補のたたき台が生成されます。
人間が行う作業は、そのたたき台のチェックと微修正だけになるため、トータルの工数を1/3〜1/5程度に圧縮することも十分可能です。

効果2：運用の質の平準化とナレッジ蓄積

除外ルールをプロンプトとして明文化しておくことで、

担当者が変わっても、同じ基準で検索語句精査が行える
「このパターンも除外しよう」と思いついたとき、プロンプトに追記するだけで全アカウントに反映可能
「過去にどんな除外基準で運用していたか」が履歴として残る

といったメリットが得られます。これは、属人的な運用から脱却し、チームとしてナレッジを蓄積していくうえで非常に重要です。

効果3：無駄クリックの削減とCPA改善

除外キーワードをしっかりメンテナンスすることで、

明らかに成約しない検索語句でのクリックをカット
限られた予算を、より見込みの高い検索語句に集中投下
結果として、CPA（獲得単価）やROASの改善につながる

特に、ブランドワードやビッグキーワードで広く配信しているアカウントほど、除外設計の有無でパフォーマンスが大きく変わります。Claude Codeを活用して、「常にレポートをクリーンに保つ運用体制」を作ることが重要です。

よくある質問（FAQ）

Q1. Claude Codeを使うのにプログラミング知識は必要ですか？

A. 基本的には不要です。
Pythonコード自体はClaudeが自動で生成してくれるため、広告運用担当者がコードを書ける必要はありません。
必要なのは、「どのような検索語句を除外したいか」を自然言語で説明できることだけです。

Q2. 除外キーワードをAIに一任してしまっても大丈夫ですか？

A. 完全に丸投げするのは推奨しません。
Claude Codeはあくまで一次抽出の自動化ツールとして使い、最終判断は人間が行うのが安全です。
特に、ブランドワードやCVに直結しそうな語句については、必ず目視で確認するようにしてください。

Q3. 検索語句レポートのどの指標を条件にすべきですか？

A. 一般的には、次のような指標を組み合わせます。

clicks：一定以上クリックされている語句だけを対象にする（例：3クリック以上）
conversions：CVがある語句は除外しない
cost：ある程度コストがかかっているのにCVがない語句を重点的に見る

アカウントの規模や目標CPAによって最適値は変わるため、まずは緩めの条件で抽出 → 人間がチェックしながら調整するのがおすすめです。

Q4. 毎週・毎月の定例作業として自動化できますか？

A. 可能です。
基本プロンプトとPythonコードを一度作っておけば、毎回の作業は「最新レポートをアップロードして同じ指示を出すだけ」になります。
さらに進めると、API＋スケジューラーと組み合わせて完全自動化することも技術的には可能ですが、多くの現場では「半自動＋人間の最終チェック」がバランスのよい運用方法です。