毎朝の数値確認も月次報告書も、手作業のままですか？Claude Code×BigQueryの自動化レシピ15本をまとめました

はじめに

前回の記事でご紹介したSQLテンプレート集は、「欲しい数字を出す」ためのものでした。ただ、数字が出せるようになっても、別の悩みが残ります。

毎朝の数値確認、週次・月次の報告書づくり、A/Bテストのたびの集計。どれも「やることは決まっている」作業なのに、毎回手作業で時間を取られてしまう。この定型作業を仕組みに任せるのが、今回の資料の出発点です。

Claude CodeとBigQueryを組み合わせて検証してきた自動化の仕組みを、コピペで組み立てられるレシピとして15本にまとめ、コンテンツマーケットに出品しました。

収録している15本について

全体は5章構成で、日常のレポート作業から少し発展的なものまで順に並べています。

第1章「レポート自動化編」（4本）は、月次事業報告書の自動作成、GA4日次レポートの毎朝Slack通知、週次レポートのMarkdown自動生成、BigQueryからGoogleスプレッドシートへのレポート自動更新です。報告書まわりは、実務でとくに時間を取られがちな部分だと思います。

第2章「分析自動化編」（5本）は、自然言語からのSQL自動生成と検証、AgentモードでのEC売上分析、A/Bテストの自動集計と統計検定、アトリビューション分析、GA4イベント設計書の自動生成です。

第3章「異常検知・仮説生成編」（2本）は、売上急落の検知アラートと原因仮説を立てる3段プロンプト。第4章「広告運用編」（2本）は、複数媒体のROAS一括比較と予算配分提案書の自動生成。第5章「発展編」（2本）は、LTV予測モデルの構築と、複数ECサイトの一括監視です。

なおレシピには、Claude Codeと対話しながら進める「対話型」と、PythonとClaude APIで無人実行する「API型」の2種類があり、各レシピにどちらの方式かを明記しています。

使い方

各レシピは「完成プロンプト＋SQL／スクリプト＋手順」の3点セット。置換箇所を自分の環境に書き換えれば組み立てられます。用途・前提環境・想定結果・カスタマイズポイントもレシピごとに付け、前提環境の準備はPDF冒頭のガイド編で解説しています。

こんな方に向いています／向いていない方もいます

向いているのは、GA4とBigQueryの連携が済んでいて、Claude Codeを使っている（または使い始めたい）方、レポート作成や定型分析に時間を取られているEC・Web担当者やフリーランスの方です。

向いていない方もいます。BigQueryへのエクスポートが未設定の方、Claude Codeを使う予定のない方には合いません。またこれは「ご自身で組み立てる」ための自走用レシピ集です。自社向けの設計を一緒に進めたい場合は、スキルマーケットの伴走型サービス『Claudeの活用法を一緒に設計します』のほうが向いています。

注意点

Claude CodeやAPIの仕様は更新が速く、時期によって手順の一部が変わる場合があります。モデル名などは最新のものへ読み替える前提でお使いください。また自社データでの実行結果を保証するものではありません。レシピはZennで公開してきた内容を、パラメータ化と手順整理で実務用に整形したものです。

おわりに

定型レポートに取られている時間を、分析や施策を考える時間に戻したい。そんな方は、この記事の下に表示されている『Claude Code×BigQuery 自動化レシピ集』をのぞいてみてください。まずは毎朝のSlack通知から試すのが入りやすいと思います。