「複雑なSUMIFS条件をClaude Codeにチャットで説明したら一発で正確な数式を生成してくれた」

1. きっかけ：毎月のSUMIFS地獄から解放されたい

私は経営企画部に所属しており、毎月月次レポートをExcelで作成しています。データは売上明細シートにあり、「特定の月・特定の営業所・特定の商品カテゴリの売上合計」のような複数条件の集計が必要です。SUMIFSを使うのですが、引数の順番や条件の書き方が毎回分からなくなって、毎月1〜2時間をSUMIFS書き直しに費やしていました。

そこでClaude Codeを試してみました。Claude Codeのチャット画面に「こういう条件でSUMIFSを書きたい」と日本語で説明したら、正確な数式を一発で生成してくれました。以下、実際のやり取りを全部公開します。

2. Claude CodeにシンプルなSUMIFSを生成してもらった

まず基本的なSUMIFSからClaude Codeに依頼しました。私はExcelのシート構成を説明するだけで、数式の知識は一切不要です。

プロンプト例 1

Claude Codeはシートの構成説明から正確なSUMIFSを生成してくれました。さらに「各引数が何を意味するか」の説明まで付けてくれました。

3. 複雑な多条件SUMIFSをClaude Codeに生成してもらった

基本が動いたので、実際に業務で必要な複雑な多条件SUMIFSをClaude Codeに依頼しました。

プロンプト例 2

私が毎回間違えていた「>=の後に&でDATE関数をつなぐ」という書き方を、Claude Codeが正確に生成してくれました。しかも各引数の意味まで説明してくれるので、「なぜそう書くのか」が理解できます。

プロンプト例 3

Claude Codeは「今月の1日〜末日」という要件を、EOMONTH(TODAY(),-1)+1（前月末の翌日＝今月1日）とEOMONTH(TODAY(),0)（今月末日）という正確な数式に変換してくれました。このような応用も、Claude Codeなら自然言語で指示するだけです。

4. ワイルドカードSUMIFSもClaude Codeに頼んだ

ワイルドカード（*）を使った部分一致のSUMIFSは、私が特に苦手としていた書き方です。Claude Codeに依頼しました。

プロンプト例 4

「ワイルドカードの前後に*をつける」という基本ルールも、Claude Codeが丁寧に説明してくれました。OR条件の書き方も2つの方法をClaude Codeが提案してくれています。

5. Claude CodeにSUMIFSをPythonコードで自動書き込みしてもらった

毎月同じSUMIFS数式を複数のセルに書き込む作業も自動化したいと思い、Claude CodeにPythonコードの生成を依頼しました。

プロンプト例 5

import openpyxl
from pathlib import Path

def write_sumifs_formulas(excel_path: str = "売上レポート.xlsx"):
    """
    月次レポートのSUMIFS数式を自動書き込みする（Claude Code生成）。
    今月の日付範囲・営業所別集計をExcelに書き込む。
    """
    wb = openpyxl.load_workbook(excel_path)
    ws = wb.active

    # Claude Codeが生成したSUMIFS数式（今月の日付を動的に計算）
    # EOMONTH(TODAY(),-1)+1 = 今月1日
    # EOMONTH(TODAY(),0)   = 今月末日

    def make_sumifs(office: str) -> str:
        """営業所名を指定して今月のSUMIFS数式を生成する"""
        return (
            f'=SUMIFS(E:E,'
            f'B:B,">="&EOMONTH(TODAY(),-1)+1,'
            f'B:B,"<="&EOMONTH(TODAY(),0),'
            f'C:C,"{office}")'
        )

    # 各営業所のSUMIFS数式を書き込む
    ws["H2"] = make_sumifs("東京")
    ws["H3"] = make_sumifs("大阪")
    ws["H4"] = make_sumifs("名古屋")

    # 合計行（H2+H3+H4のSUM）
    ws["H5"] = "=SUM(H2:H4)"

    # ラベルも自動で書き込む（Claude Codeが自動追加）
    ws["G2"] = "東京営業所"
    ws["G3"] = "大阪営業所"
    ws["G4"] = "名古屋営業所"
    ws["G5"] = "合計"

    wb.save(excel_path)
    print(f"数式の書き込み完了: {excel_path}")
    print(f"  H2: 東京営業所 今月売上")
    print(f"  H3: 大阪営業所 今月売上")
    print(f"  H4: 名古屋営業所 今月売上")
    print(f"  H5: 合計（SUM）")

write_sumifs_formulas("売上レポート.xlsx")  # ← ファイルパスを変更

数式の書き込み完了: 売上レポート.xlsx
H2: 東京営業所 今月売上
H3: 大阪営業所 今月売上
H4: 名古屋営業所 今月売上
H5: 合計（SUM）

6. Claude CodeにExcel数式一括生成バッチを作ってもらった

営業所が増えた場合や、月次レポートのフォーマットが変わった場合にも対応できるよう、Claude Codeに設定ファイル方式の一括生成バッチを作ってもらいました。

プロンプト例 6

import openpyxl
import pandas as pd
import json
from pathlib import Path
from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta

# ========================================
# 設定ファイル（config.json）から読み込む
# config.json の例：
# {
#   "offices": [
#     {"name": "東京", "cell": "H2"},
#     {"name": "大阪", "cell": "H3"},
#     {"name": "名古屋", "cell": "H4"}
#   ],
#   "data_sheet": "売上明細",
#   "report_sheet": "レポート",
#   "columns": {"date": "B", "office": "C", "category": "D", "amount": "E"}
# }
# ========================================

def generate_sumifs_formulas(
    excel_path: str,
    config_path: str = "config.json",
    verify_with_pandas: bool = True
):
    """
    設定ファイルから一括でSUMIFS数式を生成・書き込み（Claude Code生成）。
    pandasによる数値確認機能付き。
    """
    # 設定読み込み
    with open(config_path, encoding="utf-8") as f:
        config = json.load(f)

    offices = config["offices"]
    cols    = config["columns"]

    # 今月の期間計算
    now        = datetime.now()
    month_start = now.replace(day=1)
    month_end   = (month_start + relativedelta(months=1)) - relativedelta(days=1)

    wb = openpyxl.load_workbook(excel_path)
    report_ws = wb[config["report_sheet"]]

    print(f"集計期間: {month_start.strftime('%Y/%m/%d')} ～ {month_end.strftime('%Y/%m/%d')}")

    # 各営業所のSUMIFS数式を書き込む
    for office_config in offices:
        office_name = office_config["name"]
        cell_addr   = office_config["cell"]
        label_col   = "G"
        label_row   = cell_addr[1:]

        # Claude Codeが生成したSUMIFS数式（動的日付条件付き）
        formula = (
            f'=SUMIFS({cols["amount"]}:{cols["amount"]},'
            f'{cols["date"]}:{cols["date"]},'
            f'">="&EOMONTH(TODAY(),-1)+1,'
            f'{cols["date"]}:{cols["date"]},'
            f'"<="&EOMONTH(TODAY(),0),'
            f'{cols["office"]}:{cols["office"]},'
            f'"{office_name}")'
        )

        report_ws[cell_addr]               = formula
        report_ws[f"{label_col}{label_row}"] = f"{office_name}営業所"
        print(f"  {cell_addr}: {office_name}営業所 SUMIFS書き込み完了")

    # 合計行
    last_cell_row = offices[-1]["cell"][1:]
    first_cell    = offices[0]["cell"]
    last_cell     = offices[-1]["cell"]
    total_row     = int(last_cell_row) + 1
    report_ws[f"H{total_row}"] = f"=SUM({first_cell}:{last_cell})"
    report_ws[f"G{total_row}"] = "全営業所合計"

    wb.save(excel_path)
    print("数式の書き込み完了")

    # pandasによる数値確認（Claude Codeが自動追加した動作確認機能）
    if verify_with_pandas:
        print("\n--- pandas検証（数式の正しさを確認）---")
        df = pd.read_excel(
            excel_path,
            sheet_name=config["data_sheet"]
        )
        df.columns = ["注文番号", "注文日", "営業所", "カテゴリ", "金額"]
        df["注文日"] = pd.to_datetime(df["注文日"])

        # 今月のデータでフィルタリング
        mask = (
            (df["注文日"] >= month_start) &
            (df["注文日"] <= month_end)
        )
        df_this_month = df[mask]

        for office_config in offices:
            office_name = office_config["name"]
            total = df_this_month[
                df_this_month["営業所"] == office_name
            ]["金額"].sum()
            print(f"  {office_name}営業所: ¥{total:,.0f}")

generate_sumifs_formulas("売上レポート.xlsx")

Claude Codeはpandasによる数値確認コードも自動で追加してくれました。「Excel数式で計算した値がExcelを開かなくても確認できる」というデバッグ機能です。これにより、数式が正しく動いているかをPython側からも検証できます。

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