レポートの異常検知をClaudeに任せる、という使い方

はじめに

毎朝GA4を開いて、前日の売上やセッション数を確認する。数字がいつもと違う気がしても、「たまたまかな」と流してしまうことはありませんか。異常に気づくのが遅れると、原因の特定も遅れます。広告の配信ミスや計測の不具合なら、1日の遅れがそのまま損失になります。ここでは、異常検知の「見張り番」をClaudeに任せる使い方を紹介します。

まず決めるのは「何を異常とするか」

Claudeに任せる前に、人が決めておくことがあります。それは「何を異常と呼ぶか」の基準です。たとえば「前週の同じ曜日と比べて売上が30％以上減った」「コンバージョン数が3日連続で前月の平均を下回った」といった、数字で表せる条件です。条件があいまいなまま任せると、Claudeは毎回違う判断をします。基準を文章で書き出しておくことが、自動化の第一歩です。

毎朝、同じ手順で数字を点検させる

基準が決まれば、あとはClaude Codeに毎朝同じ手順を回させます。BigQueryから前日の数字を集計し、基準と照らし合わせて、異常があればSlackやメールで知らせる。人がやるのは、届いた通知を確認することだけです。毎日同じ条件で点検する作業は、機械のほうが得意です。人は「いつもと違う」ことだけに集中できます。

変わるのは「気づく速さ」と「見逃しの数」

この仕組みを入れると、まず変わるのは異常に気づく速さです。広告の停止や計測の不具合が、翌朝にはわかります。次に変わるのは、見逃しの少なさです。人が目で追うと、曜日やキャンペーンの影響で「いつもと違う」を見落としがちですが、条件で判定すればブレません。チェックの回数が増えても、人の手間は増えません。

ただし、判断は人がする

Claudeの仕事は「いつもと違う」を見つけることです。「なぜ違うのか」「どう対応するか」は、人が決めます。たとえば売上の減少がセール終了の影響なら、対応は不要です。原因の切り分けと判断は人の役目として残しておく。検知と判断を分けておくのが、安心して任せるコツです。

おわりに

異常検知をClaudeに任せると、毎朝の数字チェックが「眺める作業」から「届いた異常だけを確認する作業」に変わります。気づくのが早くなり、見逃しも減ります。

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