「SQLを全く知らない営業担当がClaude CodeでDB→Excel自動取得を実現した」

1. きっかけ：毎朝の売上確認作業が30分かかっていた

私は営業部に所属しており、毎朝の業務として「昨日の売上データをDBから引き出してExcelにまとめて上司に報告する」という作業があります。DBの管理画面を開いて、管理部門の人にSQLを書いてもらって、CSVをエクスポートして、Excelに貼り付けて、グラフを作って…この作業が毎朝30分かかっていました。

SQLは全くわかりません。「SELECT」という単語は聞いたことがあるくらいです。でもClaude Codeに話しかけることを思いつき、試してみました。結果、SQLを一切書かずにMySQLのデータをExcelに自動取得するスクリプトが完成しました。

2. Claude Codeに「DB接続コード」を頼んでみた

まず私はClaude Codeのチャット画面を開いて、自分の状況をそのまま説明しました。Claude Codeは技術用語がわからなくても、日本語で丁寧に話しかければ理解してくれます。

プロンプト例 1

Claude Codeはセキュリティ面まで考慮して、パスワードを.envファイルで管理する方法を自動的に提案してくれました。以下がClaude Codeが生成したDB接続コードです。

# まず .env ファイルを作成してください（同じフォルダに）
# .env の内容：
# DB_USER=あなたのユーザー名
# DB_PASS=あなたのパスワード
# DB_HOST=db.company.com
# DB_NAME=sales_db

from sqlalchemy import create_engine, text
import pandas as pd
import os
from dotenv import load_dotenv

# .envファイルから接続情報を読み込む（Claude Code推奨のセキュリティ方法）
load_dotenv()

# MySQL接続エンジン作成
engine = create_engine(
    f"mysql+pymysql://"
    f"{os.getenv('DB_USER')}:{os.getenv('DB_PASS')}"
    f"@{os.getenv('DB_HOST')}/{os.getenv('DB_NAME')}",
    pool_recycle=3600,
    echo=False
)

# 接続テスト
try:
    with engine.connect() as conn:
        result = conn.execute(text("SELECT 1"))
    print("DB接続成功！")
except Exception as e:
    print(f"接続エラー: {e}")

Claude Codeが生成した接続コードを実行すると、問題なくMySQLに接続できました。「DB接続成功！」の表示を見たとき、感動しました。

3. 「日本語でSQLを書いて」とClaude Codeに頼んだ

DB接続ができたので、次はデータを取得するSQLをClaude Codeに作ってもらいました。Claude Codeには「こういうデータが欲しい」と日本語で説明するだけでSQLを生成してくれます。

プロンプト例 2

from sqlalchemy import create_engine, text
import pandas as pd
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
engine = create_engine(
    f"mysql+pymysql://{os.getenv('DB_USER')}:{os.getenv('DB_PASS')}"
    f"@{os.getenv('DB_HOST')}/{os.getenv('DB_NAME')}"
)

# Claude Codeが日本語の要件からSQLを生成
# 「直近30日・顧客別・売上合計・件数・上位100件」を実現
sql_top_customers = """
    SELECT
        customer_name           AS 顧客名,
        COUNT(id)               AS 注文件数,
        SUM(amount)             AS 売上合計,
        ROUND(AVG(amount), 0)   AS 平均単価,
        MAX(order_date)         AS 最終注文日
    FROM orders
    WHERE order_date >= CURDATE() - INTERVAL 30 DAY
    GROUP BY customer_name
    ORDER BY 売上合計 DESC
    LIMIT 100
"""

with engine.connect() as conn:
    df = pd.read_sql(text(sql_top_customers), conn)

print(f"取得件数: {len(df)} 件")
print(df.head(10))

SQLを一行も書かずに、顧客別の売上集計データが取得できました。Claude Codeは日本語の要件を正確にSQLに変換してくれました。

プロンプト例 3

Claude Codeは複数のSQLクエリを一度に生成してくれました。このように「追加でこれも欲しい」と話しかけるだけで、Claude Codeが対応するSQLを次々と生成してくれます。

4. Claude Codeにデータ→Excelレポート化を依頼した

取得したデータをExcelレポートにまとめる処理もClaude Codeに依頼しました。「複数のデータを1つのExcelファイルの別々のシートに書き込んでほしい」と説明しました。

プロンプト例 4

from sqlalchemy import create_engine, text
import pandas as pd
from openpyxl.styles import PatternFill, Font, Alignment
from datetime import datetime
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
engine = create_engine(
    f"mysql+pymysql://{os.getenv('DB_USER')}:{os.getenv('DB_PASS')}"
    f"@{os.getenv('DB_HOST')}/{os.getenv('DB_NAME')}"
)

# ==============================
# Claude Codeが生成したSQLクエリ群
# ==============================
SQL_CUSTOMERS = """
    SELECT customer_name AS 顧客名, COUNT(id) AS 注文件数,
           SUM(amount) AS 売上合計, ROUND(AVG(amount), 0) AS 平均単価
    FROM orders
    WHERE order_date >= CURDATE() - INTERVAL 30 DAY
    GROUP BY customer_name ORDER BY 売上合計 DESC LIMIT 100
"""

SQL_MONTHLY = """
    SELECT DATE_FORMAT(order_date, '%Y年%m月') AS 月,
           COUNT(id) AS 注文件数, SUM(amount) AS 売上合計
    FROM orders
    WHERE order_date >= CURDATE() - INTERVAL 365 DAY
    GROUP BY DATE_FORMAT(order_date, '%Y年%m月')
    ORDER BY MIN(order_date) DESC
"""

SQL_CATEGORY = """
    SELECT category AS カテゴリ, COUNT(id) AS 件数,
           SUM(amount) AS 売上合計,
           ROUND(SUM(amount) * 100.0 / (SELECT SUM(amount) FROM orders WHERE order_date >= CURDATE() - INTERVAL 30 DAY), 1) AS 構成比
    FROM orders
    WHERE order_date >= CURDATE() - INTERVAL 30 DAY
    GROUP BY category ORDER BY 売上合計 DESC
"""

# データ取得
with engine.connect() as conn:
    df_customers = pd.read_sql(text(SQL_CUSTOMERS), conn)
    df_monthly   = pd.read_sql(text(SQL_MONTHLY),   conn)
    df_category  = pd.read_sql(text(SQL_CATEGORY),  conn)

print(f"顧客:{len(df_customers)}件 / 月次:{len(df_monthly)}件 / カテゴリ:{len(df_category)}件")

# ==============================
# Excelマルチシート出力（Claude Code生成）
# ==============================
today       = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
output_path = f"売上レポート_{today}.xlsx"

GREEN_FILL = PatternFill(start_color="107C41", end_color="107C41", fill_type="solid")
WHITE_FONT = Font(color="FFFFFF", bold=True)

def style_header(ws):
    """ヘッダー行を緑色・白文字にする（Claude Codeが自動追加）"""
    for cell in ws[1]:
        cell.fill      = GREEN_FILL
        cell.font      = WHITE_FONT
        cell.alignment = Alignment(horizontal="center")
        # 列幅を自動調整
        col_letter = cell.column_letter
        ws.column_dimensions[col_letter].width = max(
            len(str(cell.value or "")) + 4, 12
        )

with pd.ExcelWriter(output_path, engine="openpyxl") as writer:
    df_customers.to_excel(writer, sheet_name="顧客ランキング", index=False)
    df_monthly.to_excel(writer,   sheet_name="月次推移",      index=False)
    df_category.to_excel(writer,  sheet_name="カテゴリ別",    index=False)

    # ヘッダーにスタイル適用
    wb = writer.book
    for sheet_name in ["顧客ランキング", "月次推移", "カテゴリ別"]:
        style_header(wb[sheet_name])

print(f"Excelレポート生成完了: {output_path}")

Claude Codeは「ヘッダーを緑色に」という要件を自動的にopenpyxlのスタイル設定コードに変換してくれました。さらに列幅の自動調整まで追加してくれました（私は頼んでいませんでした）。Claude Codeは実用的な機能を自発的に追加してくれます。

5. 逆方向：ExcelデータをDBに書き込むコードも頼んだ

DBからExcelへの取得だけでなく、ExcelのデータをDBに書き込む（逆方向）コードもClaude Codeに依頼しました。営業が入力したExcelの受注データをMySQLに自動登録する仕組みです。

プロンプト例 5

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import logging
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s",
    handlers=[
        logging.FileHandler("excel_to_db.log", encoding="utf-8"),
        logging.StreamHandler()
    ]
)

engine = create_engine(
    f"mysql+pymysql://{os.getenv('DB_USER')}:{os.getenv('DB_PASS')}"
    f"@{os.getenv('DB_HOST')}/{os.getenv('DB_NAME')}"
)

def validate_and_load(excel_path: str, table_name: str = "orders"):
    """
    ExcelをDBに書き込む（Claude Codeが生成したバリデーション付き）。
    バリデーション：重複除去・型変換・欠損値スキップ
    """
    # Excel読み込み
    df = pd.read_excel(excel_path, sheet_name="受注データ", dtype=str)
    logging.info(f"Excel読み込み完了: {len(df)} 行")

    # 必須列チェック
    required_cols = ["注文ID", "顧客名", "金額", "注文日", "カテゴリ"]
    for col in required_cols:
        if col not in df.columns:
            raise ValueError(f"必須列が見つかりません: {col}")

    # 型変換
    df["注文日"] = pd.to_datetime(df["注文日"], errors="coerce")
    df["金額"]   = pd.to_numeric(df["金額"],   errors="coerce")

    # 欠損値のある行をスキップしてログ記録
    null_mask = df[required_cols].isnull().any(axis=1)
    if null_mask.any():
        logging.warning(f"欠損値のある行をスキップ: {null_mask.sum()} 行")
        df = df[~null_mask]

    # 重複行削除（注文IDが重複している行を除外）
    before = len(df)
    df = df.drop_duplicates(subset="注文ID", keep="first")
    logging.info(f"重複削除: {before - len(df)} 行")

    # DB書き込み（appendモード: 既存データに追加）
    df.to_sql(
        name=table_name,
        con=engine,
        if_exists="append",
        index=False,
        chunksize=1000,
        method="multi"
    )
    logging.info(f"DB書き込み完了: {len(df)} 行 → {table_name}")

# 実行（ファイルパスを変更してください）
validate_and_load(r"C:\受注データ\orders_2026.xlsx")  # ← 変更

6. Claude Codeに毎日自動実行の設定も依頼した

スクリプトが完成したので、毎朝8時に自動実行する設定もClaude Codeに任せました。

プロンプト例 6

import smtplib
from email.message import EmailMessage
from pathlib import Path
from datetime import datetime

def send_report_email(report_path: str):
    """生成したExcelレポートをメールで送付する（Claude Code生成）"""
    today_str = datetime.now().strftime("%Y年%m月%d日")
    msg = EmailMessage()
    msg["Subject"] = f"【{today_str}】日次売上レポート"
    msg["From"]    = os.getenv("SMTP_USER")
    msg["To"]      = "boss@company.com"
    msg.set_content(f"""\
お疲れさまです。
{today_str}分の日次売上レポートをお送りします。

※このメールはClaude Code生成スクリプトにより自動送信されています。
""")
    with open(report_path, "rb") as f:
        msg.add_attachment(
            f.read(), maintype="application",
            subtype="vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet",
            filename=Path(report_path).name
        )
    with smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587) as smtp:
        smtp.starttls()
        smtp.login(os.getenv("SMTP_USER"), os.getenv("SMTP_PASS"))
        smtp.send_message(msg)
    print(f"レポートを送付しました: boss@company.com")

if __name__ == "__main__":
    # レポート生成 → メール送付の一連の処理
    report_path = generate_daily_report()  # 上記のdb_to_excel_report.pyの関数
    send_report_email(report_path)

毎朝8時に自動実行されるようになってから、私は毎朝パソコンを開くと上司にレポートが既に届いている状態になりました。Claude Codeとのやり取りが6回のプロンプトで、SQL知識ゼロから完全自動化が実現しました。

7. 導入事例

8. よくある質問

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