ClaudeでCSVをデータ分析してPowerPoint資料を作ってみた【顧客アンケート200件】
inotaka_labはじめに
🧭 検証の流れ
ClaudeにCSVを渡し、初稿を人間がレビューしながらPowerPoint資料へ整えます
顧客アンケートの集計を効率化できないかと考え、今回、私はClaudeにCSVを渡し、データ分析からPowerPoint作成まで試しました。
使ったのは架空のBtoB SaaS顧客アンケート200件です。この記事では、Claudeの初稿を人間がレビューし、資料を修正した過程を紹介します。
Claudeで顧客アンケート200件をデータ分析
📊 今回のデータ
架空のBtoB SaaS顧客アンケート200件を使って検証しました
今回使ったCSVデータ
CSVファイル（表形式のデータ）には、業種、利用期間、満足度、継続利用意向、改善要望、自由記述などを入れました。実在の顧客情報は含まれていません。
ClaudeにCSVを渡してPowerPoint資料を作成
🧪 最初の指示
分析方法を細かく指定せず、Claudeがどこまで作れるか試しました
実際に使ったプロンプト
最初は、あえて分析方法を細かく指定しませんでした。Claudeに伝えた内容は次の通りです。
添付したアンケート結果のCSVを分析してください。 データから読み取れる重要な傾向や課題を整理し、経営層やサービス責任者が今後の改善施策を検討できるようなPowerPoint資料にまとめてください。 グラフや表があった方が分かりやすい箇所については、適切なものを作成してください。 分析方法、着目する指標、資料構成はお任せします。 最終的にpptxファイルとして出力してください。
かなり雑な指示でしたが、Claudeは集計、グラフ作成、属性別の比較、自由記述の整理まで行い、PPTXを作成しました。
最初に作られた資料をレビュー
👀 レビューのポイント
数字の定義、グラフ、推測の混入を人間が確認しました
初稿は詳しい一方、数字の定義が分かりにくい箇所や、ラベルが重なったグラフもありました。
CSVにない推測、相関と因果関係の混同といったハルシネーションも起こしていました。合っていそうかは人間の確認が欠かせませんでした。
基礎集計から見せるようClaudeの分析を修正
📈 修正のポイント
項目別平均から見せて、全体像を理解しやすくしました
初めてデータを見る人が全体像をつかめるよう、最初に7項目の平均点を5点満点の棒グラフで表現するように修正させました。
- サポート品質：4.16 / 5
- 機能充実度：3.81 / 5
- 導入オンボーディング：3.80 / 5
- 動作安定性：3.70 / 5
- 使いやすさ：3.66 / 5
- 価格満足度：3.30 / 5
- 外部連携：3.20 / 5
「サポート品質は強く、外部連携と価格満足度は相対的に低い」という全体像が見やすくなりました。
最終的にClaudeで作成したPowerPoint分析資料
🗂️ 8ページに整理
基礎集計から改善施策まで、読み手が追いやすい流れに整えました
レビューを重ね、最終版は8ページに絞りました。
- 調査概要
- 評価項目別の平均点
- 総合満足度と継続利用意向
- 低評価項目と継続意向の関係
- 利用期間・回答者属性による深掘り
- 自由記述から背景確認
- 主要課題の整理
- 改善施策と次のアクション
基礎集計、気づき、深掘り、定性分析、課題整理、改善施策の順に整えました。
Claudeでデータ分析してわかったこと
💡 わかったこと
作業は効率化できますが、分析の妥当性には人間の確認が必要です
集計、グラフ作成、属性別分析、自由記述の整理、PowerPoint作成はClaudeでかなり効率化できました。
一方、分析の順序、数字から言えること、優先課題の判断には人間のレビューが必要でした。
おわりに
📝 今回のまとめ
Claudeの初稿をレビューしながら直す使い方が現実的でした
ClaudeによるCSV分析は、初稿を人間が確認しながら直す使い方が現実的でした。しかし、従来の資料作成業務の作業負荷は軽減できますので、Claudeを導入している方は是非資料作成業務をClaudeに任せてみてはいかがでしょうか。
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