Claude Code

2026.09.29

Claude Codeで広告レポート作成を自動化！やり方とプロンプト例を解説

Claude Codeで広告レポート作成を自動化する方法｜具体的な手順とプロンプト例を解説

結論：Claude Codeを使えば、広告レポート作成はかなりの部分を自動化できる
Claude Codeで広告レポートを自動化する全体像
- Claude Codeとは何か
- 広告レポート作成を自動化する基本ステップ
Step1：広告データの取得をClaude Codeに任せる
Step2：媒体ごとにバラバラな広告データを整形・統合する
Step3：集計・分析ロジックをClaude Codeにコード化させる
Step4：レポートのフォーマット化とコメント自動生成
Claude Codeで広告レポート自動化ワークフローを設計するコツ
よくある質問（FAQ）
まとめ：Claude Codeを広告レポート作成の「相棒ツール」にする

結論：Claude Codeを使えば、広告レポート作成はかなりの部分を自動化できる

広告レポート作成は、「データ取得 → 整形 → 集計・分析 → レポート出力」という決まりきった流れが多く、人が毎回手作業で行うと時間もミスも増えます。Claude Codeを使えば、この流れの大部分を自動化し、担当者は「分析・意思決定」に集中できるようになります。

この記事では、Claude Codeによる広告レポート自動化の全体像から、具体的なやり方・プロンプト例・設計のコツ・注意点まで体系的に解説します。

Claude Codeで広告レポートを自動化する全体像

Claude Codeとは何か

Claude Codeとは、Anthropic社のAIアシスタントClaudeに実装された「コード実行・ファイル操作」機能です。通常のチャットAIに加えて、次のようなことができるのが特徴です。

PythonやJavaScriptなどのコードを生成・実行できる
CSVやExcelなどのファイルを読み込み、加工・集計できる
生成したコードを修正しながら、半自動でワークフローを完成させられる

そのため、広告運用のレポート作成のように、「毎回やることは似ているが、媒体や粒度が微妙に違う」といった作業と相性が非常に良いです。

広告レポート作成を自動化する基本ステップ

Claude Codeで広告レポートを自動化する際の基本的な流れは、以下の4ステップです。

ステップ	内容	Claude Codeの役割
1. データ取得	各広告媒体からデータを取得	APIコードの生成・修正、CSVの読み込み
2. データ整形	カラム名の統一、日付・指標の変換	Python/SQLコードでの加工・マージ
3. 集計・分析	日次・週次・媒体別などの集計	集計ロジックのコード化、グラフ用データ生成
4. レポート出力	Excel・スプレッドシート・スライドに反映	出力用フォーマット作成、コメント文の自動生成

Step1：広告データの取得をClaude Codeに任せる

データ取得自動化の考え方

広告レポート自動化の第一歩は、「データをボタン1つ、あるいは最小限の操作で毎回取得できる状態」にすることです。具体的には以下の2パターンがあります。

APIによる自動取得：Google広告、Meta広告、Yahoo!広告など
CSV/Excelのインポート自動化：管理画面から手動エクスポートしたファイルを読み込む

API取得用プロンプト例

Google広告やMeta広告など、APIクライアントが提供されている媒体の場合、Claude Codeに次のように指示します。

あなたは広告運用の自動化エンジニアとして振る舞ってください。

前提条件：
- PythonでGoogle 広告 API からデイリーレポートを取得したい
- 指標：Impressions, Clicks, Cost, Conversions, ConversionValue, Ctr, Cpc
- 粒度：日次 × キャンペーン単位
- 期間：当月1日〜前日まで

やりたいこと：
1. 認証済みのGoogle 広告 API クライアントを使う前提で、
   データ取得用のPythonコードを作成してください
2. 取得したデータを pandas のDataFrameに変換してください
3. 日本時間にあわせて日付を調整してください
4. 最後に CSV ファイルとして `output/google_ads_daily_campaign.csv` に保存してください

コードには概要コメントをつけ、あとから項目を変更しやすいように実装してください。

このように「媒体・指標・粒度・期間・出力形式」をはっきり書くことで、Claude Codeはかなり精度の高いコードを提案してくれます。

CSV/Excelからの読み込みプロンプト例

APIを使わない場合でも、エクスポートしたCSV/Excelを毎回決まったフォルダに置き、読み込み部分だけをClaude Codeに任せることができます。

広告レポート作成の前処理を自動化したいです。

こちらのファイルを読み込んでください：
- data/raw/google_ads_2024-09.csv
- data/raw/meta_ads_2024-09.csv

要件：
1. それぞれのCSVを pandas で読み込む
2. 文字コードやカンマ区切りの違いがあっても読み込めるように工夫する
3. 読み込んだDataFrameの先頭5行と、カラム一覧をprintで確認できるようにする

上記要件を満たすPythonコードを作成してください。

Step2：媒体ごとにバラバラな広告データを整形・統合する

データ整形とは何か

データ整形とは、媒体ごとにバラバラな形式のデータを、レポートで使いやすい共通フォーマットに揃える作業です。広告運用では、次のような違いを吸収する必要があります。

カラム名の違い（例：campaign_name / Campaign / キャンペーン名）
日付フォーマットの違い（YYYY-MM-DD / YYYY/MM/DD など）
通貨・タイムゾーン・デバイス名などの表記揺れ

カラム名・指標を統一するプロンプト例

まずは「共通で使いたいカラム名」を先に決め、それに合わせて変換してもらいます。

次の2つのDataFrameを前提に、広告統合レポート用の前処理コードを作成してください。
- df_google: Google 広告のキャンペーンレポート
- df_meta: Meta広告のキャンペーンレポート

目標：
1. 媒体をまたいで以下の共通カラムに揃えたい
   - date（日付, YYYY-MM-DD）
   - platform（媒体名: 'google' or 'meta'）
   - campaign_name
   - impressions
   - clicks
   - cost
   - conversions
   - conversion_value
2. それぞれのDataFrameのカラム名を上記にマッピングする
3. 日付のフォーマット違いがあっても `date` カラムは datetime 型に統一する
4. cost は円建て float 型に統一する

上記を満たすPythonコードを作成してください。コード中に「どのカラムをどう変換したか」が分かるコメントを書いてください。

複数媒体データのマージ用プロンプト例

整形したあとは、1つのテーブルに統合します。

次の前提で、複数媒体データを統合するコードを書いてください。

前提：
- df_google_std, df_meta_std という2つのDataFrameがあり、
  どちらも以下のカラム構成に統一されている
  ["date", "platform", "campaign_name", "impressions", "clicks", "cost", "conversions", "conversion_value"]

要件：
1. 2つのDataFrameを縦に結合し、df_all として1つのDataFrameにまとめる
2. 欠損値がある場合は 0 または空文字で適切に補完する
3. date 昇順、platform, campaign_name の順でソートする
4. 型が不揃いな場合にエラーにならないように注意しながら処理する

pandasでの実装コードを、関数 `build_unified_ads_df(df_google_std, df_meta_std)` として作成してください。

Step3：集計・分析ロジックをClaude Codeにコード化させる

広告レポートに必要な集計とは

広告レポートでよく使う集計軸は、主に次のようなものです。

日次推移（全体 / 媒体別）
キャンペーン別 / 広告セット別 / クリエイティブ別
デバイス別 / エリア別 / 配信面別

また、指標としては以下が基本です。

インプレッション数（Impressions）
クリック数（Clicks）
クリック率（CTR）
費用（Cost）
コンバージョン数（Conversions）
コンバージョン単価（CPA）
広告費用対効果（ROAS）

集計とKPI計算のプロンプト例

Claude Codeには、「どんな表を作りたいか」「どんな指標を計算したいか」を具体的に伝えます。

統合済みの広告データ df_all をもとに、レポート用の集計テーブルを作りたいです。

前提：
- df_all のカラムは次の通り
  ["date", "platform", "campaign_name", "impressions", "clicks", "cost", "conversions", "conversion_value"]

要件：
1. 日次 × 媒体別の集計テーブル df_daily_platform を作成
   - 集計列：impressions, clicks, cost, conversions, conversion_value
   - 追加で以下の指標カラムを計算
     - ctr = clicks / impressions
     - cpc = cost / clicks
     - cpa = cost / conversions
     - roas = conversion_value / cost
2. コストが0、クリックが0、コンバージョンが0のときは、ゼロ除算にならないようにNaNを避ける
3. 最終的に date 昇順、platform の順でソートして返す

上記を pandas で実装するPythonコードを書いてください。
KPI計算部分は見やすいように別関数に切り出してください。

週次・月次レポートへの応用

同じプロンプトの枠組みを使い、集計単位だけを変えれば週次・月次レポートも簡単に自動生成できます。例えば：

上記の日次集計コードをベースに、週次・月次の集計にも対応できるように拡張してください。

要件追加：
1. 引数として `freq` を受け取り、'D'（日次）, 'W'（週次）, 'M'（月次）を切り替えられるようにする
2. 週次のときは週の開始を月曜日とし、ラベルは週初日の日付にする
3. 月次のときは各月の1日を代表日としてラベルに使う

関数 `build_summary(df_all, freq='D')` を実装し、返り値として集計済みDataFrameを返してください。

Step4：レポートのフォーマット化とコメント自動生成

レポート出力の考え方

集計ができたら、次はレポートのフォーマットに落とし込みます。よくある出力先は次の通りです。

Excelファイル（社内共有・クライアント提出）
Googleスプレッドシート
スライド資料（PowerPoint / Googleスライド）

Claude Codeは直接GUIレポートを作るわけではありませんが、「レポート用の表・図・コメント文をまとめて生成するコード」を作るのに非常に向いています。

Excelレポート出力用プロンプト例

広告レポート用のExcelファイルをPythonで自動生成したいです。

前提：
- df_daily_platform: 日次 × 媒体別の集計結果
- df_campaign: 期間合計のキャンペーン別集計結果

要件：
1. `reports/ads_report_YYYYMMDD.xlsx` というファイル名で出力する
2. Excel内に次のシートを作成
   - "Summary_Daily_ByPlatform" に df_daily_platform
   - "Summary_ByCampaign" に df_campaign
3. ヘッダー行を太字、1行目を固定
4. 金額系のカラムはカンマ区切り・小数第0位、率系はパーセンテージ表示にする

pandas と openpyxl を使った実装コードを作ってください。

コメント・インサイト自動生成プロンプト例

数字だけでなく、「今週の振り返りコメント」もClaudeに自動生成させると、レポート作成の時間を大きく削減できます。

次の前提で、広告レポート用のコメントを日本語で生成してください。

前提：
- 今週の集計結果 df_weekly_platform をテキスト形式で貼り付けます
- 先週比の差分 df_weekly_diff もテキスト形式で貼り付けます

要件：
1. 「サマリー」「媒体別のポイント」「来週の方針」 の3セクションで構成してください
2. 経営層にも伝わるように、数字の背景・要因を推測して文章化してください
3. 広告運用担当者がそのままレポートに貼り付けられる自然な日本語にしてください

これから df_weekly_platform と df_weekly_diff を貼り付けるので、その内容を踏まえてコメントを生成してください。