ExcelグラフをClaude Codeに任せたら、色・レイアウト・タイトルまで完璧に仕上げてくれた

月曜朝のグラフ地獄に限界を感じた日

Excelのグラフ作業は地味に時間を食う作業です。私が担当していた週次営業レポートには10本のグラフが含まれていて、毎週月曜の午前中がほぼグラフ更新に消えていました。週1回×2時間×50週で、年100時間がグラフ作業に溶けていた計算です。

グラフ作業で特に辛かったのは次の3点でした。

• スタイルのバラつき：担当者や作成タイミングによってグラフの色・フォント・軸スケールが毎回微妙に違う
• データ更新のたびに手直し：CSVが更新されるたびにグラフの参照範囲を手動で変更しなければならない
• スケールの問題：グラフを5本から10本、15本に増やすたびに線形で工数が増える

「これをPythonで自動化できるはず」とは思っていたものの、openpyxlとmatplotlibの書き方を一から調べる時間はない。そこでClaude Codeに「グラフ自動化スクリプトを作ってほしい」と頼んでみることにしました。

手動グラフ作成 vs Claude Code自動化：比較表

Claude Codeへの最初の一言

最初はどんなふうに頼めばいいか迷いました。Claude Codeはターミナル上で動くAIアシスタントで、自然な日本語で指示できます。私はまず、自分が持っているデータの構造と作りたいグラフを伝えることにしました。

Claude Codeはすぐに反応し、必要なライブラリのインストールから始まるコードを生成してくれました。私が感心したのは、最初から「日本語フォントのOS別設定」や「メモリリーク防止のplt.close()」まで含んでいたことです。Claude Codeは一言も聞かなかったのにこれらをすべて自動で組み込んでくれました。

# Claude Codeが生成したコード（1回目）
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')  # ヘッドレス環境対応（GUI不要）
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.drawing.image import Image as XLImage
import io, platform

# OS別日本語フォント自動設定
if platform.system() == "Windows":
    plt.rcParams['font.family'] = 'MS Gothic'
elif platform.system() == "Darwin":
    plt.rcParams['font.family'] = 'Hiragino Sans'
else:
    plt.rcParams['font.family'] = 'IPAexGothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# CSVデータ読み込み
df = pd.read_csv('sales_data.csv', encoding='utf-8-sig')

def chart_to_bytes(fig):
    """グラフをbytesとして返す（ファイル保存不要）"""
    buf = io.BytesIO()
    fig.savefig(buf, format='png', dpi=150, bbox_inches='tight')
    buf.seek(0)
    plt.close(fig)  # ★ メモリリーク防止 必須！
    return buf

wb = Workbook()
wb.remove(wb.active)

# ----- グラフ1: 棒グラフ -----
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
bars = ax.bar(df['月'], df['売上（万円）'], color='#107C41', edgecolor='white')
for bar, val in zip(bars, df['売上（万円）']):
    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height() + 30,
           f'{val:,}', ha='center', fontsize=9, color='#333')
ax.set_title('月次売上実績（万円）', fontsize=14, fontweight='bold')
ax.spines['top'].set_visible(False); ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.grid(axis='y', alpha=0.3, linestyle='--')
buf1 = chart_to_bytes(fig)

ws1 = wb.create_sheet('棒グラフ')
img1 = XLImage(buf1); img1.width, img1.height = 600, 360
ws1.add_image(img1, 'A2')

# ----- グラフ2: 折れ線 -----
fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(10, 5))
ax2.plot(df['月'], df['前年比（%）'], color='#107C41', linewidth=2.5,
       marker='o', markersize=8, markerfacecolor='white', markeredgewidth=2)
ax2.fill_between(df['月'], df['前年比（%）'], alpha=0.1, color='#107C41')
ax2.axhline(y=100, color='#e74c3c', linestyle='--', linewidth=1, label='目標ライン(100%)')
ax2.set_title('前年比トレンド（%）', fontsize=14, fontweight='bold')
ax2.legend()
buf2 = chart_to_bytes(fig2)

ws2 = wb.create_sheet('折れ線')
img2 = XLImage(buf2); img2.width, img2.height = 600, 330
ws2.add_image(img2, 'A2')

wb.save('sales_report.xlsx')
print('グラフ生成完了: sales_report.xlsx')

Claude Codeが生成したこのコードをそのまま実行したところ、Excelファイルが数秒で生成されました。グラフのスタイルも、私が「会社カラー#107C41」と一言伝えただけで、棒グラフの色・折れ線の色・フィルエリアまで統一されていました。

棒グラフ・折れ線を一括生成させてみた

最初のコードで手応えを感じた私は、さらに複雑なグラフも頼んでみることにしました。Claude Codeはどこまで対応できるのか試したくなったのです。

Claude Codeは即座に対応し、3種のグラフコードを追加してくれました。特に「棒グラフに目標値の点線を重ねる」は私自身どう書けばいいかわからなかった部分でしたが、Claude Codeはax.axhline()とax.plot()を組み合わせる方法を選択し、自動的に最適解を出してくれました。

5種のグラフが4.2秒で生成されました。手作業なら最低でも1時間かかる作業です。Claude Codeに頼んだことで、作業時間が99%以上削減されました。

Claude Codeが生成した積み上げ棒グラフのコード

# Claude Codeが追加した積み上げ棒グラフ（製品カテゴリ別）
def create_stacked_bar(df, wb):
    """製品カテゴリ別の積み上げ棒グラフを生成"""
    # ピボットして月×カテゴリの形に変換
    pivot = df.pivot_table(
        index='月', columns='製品カテゴリ',
        values='売上（万円）', aggfunc='sum'
    ).fillna(0)

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

    # カテゴリ数に応じてカラーパレットを自動生成
    green_palette = ['#107C41', '#21a65a', '#5dc389', '#85c1a4', '#0a5a2f']
    colors = green_palette[:len(pivot.columns)]

    bottom = [0] * len(pivot)
    for i, col in enumerate(pivot.columns):
        bars = ax.bar(pivot.index, pivot[col], bottom=bottom,
                     color=colors[i % len(colors)], label=col, edgecolor='white', linewidth=0.5)
        bottom = [b + v for b, v in zip(bottom, pivot[col])]

    ax.set_title('製品カテゴリ別月次売上（積み上げ）', fontsize=14, fontweight='bold')
    ax.set_ylabel('売上（万円）')
    ax.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1))
    ax.spines['top'].set_visible(False); ax.spines['right'].set_visible(False)
    ax.grid(axis='y', alpha=0.3, linestyle='--')
    plt.tight_layout()

    buf = chart_to_bytes(fig)
    ws = wb.create_sheet('積み上げ棒')
    # シートタイトルを緑色フォントで追加
    from openpyxl.styles import Font
    ws['A1'] = '製品カテゴリ別月次売上（積み上げ）'
    ws['A1'].font = Font(bold=True, size=14, color='107C41')
    img = XLImage(buf); img.width, img.height = 640, 400
    ws.add_image(img, 'A3')
    return ws

デザインまで指定したら完璧すぎた

Claude Codeはこれらすべての要件を一度で実装してくれました。特に「最大値と最小値に自動で注釈」は私が「こういう機能があるとは知らなかった」レベルの実装で、ax.annotate()を使った矢印付き注釈まで自動で追加してくれました。

# Claude Codeが生成したデザイン改善版グラフ関数
def create_styled_bar_chart(df, title, dpi=150):
    """平均以上/以下で色分け・最大最小注釈付きの棒グラフ"""
    mean_val = df['売上（万円）'].mean()
    colors = ['#107C41' if v >= mean_val else '#5dc389'
              for v in df['売上（万円）']]

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
    bars = ax.bar(df['月'], df['売上（万円）'], color=colors,
                 edgecolor='white', linewidth=0.8)

    # 全バーに数値ラベル（カンマ区切り）
    for bar, val in zip(bars, df['売上（万円）']):
        ax.text(
            bar.get_x() + bar.get_width() / 2,
            bar.get_height() + 30,
            f'{val:,}',
            ha='center', va='bottom',
            fontsize=9, fontweight='bold', color='#333'
        )

    # 最大値・最小値に自動注釈
    max_idx = df['売上（万円）'].idxmax()
    min_idx = df['売上（万円）'].idxmin()
    ax.annotate(
        f'最大: {df["売上（万円）"][max_idx]:,}',
        xy=(max_idx, df['売上（万円）'][max_idx]),
        xytext=(max_idx, df['売上（万円）'][max_idx] + 200),
        ha='center', fontsize=9, color='#107C41', fontweight='bold',
        arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='#107C41')
    )
    ax.annotate(
        f'最小: {df["売上（万円）"][min_idx]:,}',
        xy=(min_idx, df['売上（万円）'][min_idx]),
        xytext=(min_idx, df['売上（万円）'][min_idx] + 200),
        ha='center', fontsize=9, color='#e74c3c', fontweight='bold',
        arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='#e74c3c')
    )

    # タイトル・スタイル設定
    ax.set_title(title, fontsize=16, fontweight='bold', loc='left', pad=16, color='#1a1a1a')
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)
    ax.spines['left'].set_color('#ddd')
    ax.spines['bottom'].set_color('#ddd')
    ax.grid(axis='y', alpha=0.35, linestyle='--', color='#ccc')
    ax.set_axisbelow(True)
    ax.set_facecolor('#fafffe')
    fig.patch.set_facecolor('white')
    plt.tight_layout(pad=1.5)

    return chart_to_bytes(fig, dpi=dpi)

# 通常品質（Web用150dpi）と印刷用（300dpi）の両方を生成
buf_web = create_styled_bar_chart(df, '月次売上実績', dpi=150)
buf_print = create_styled_bar_chart(df, '月次売上実績', dpi=300)

10グラフ一括生成とExcel自動挿入

ここまでで単体グラフの生成は完璧になりました。次は「週次レポート用の10本のグラフをまとめて生成して、1つのExcelファイルに挿入する」という本番環境に向けたコードをClaude Codeに依頼しました。

Claude Codeはこの複雑な要件を一度で実装してくれました。特に「エラーが出ても他のグラフを継続する」という耐障害性まで自動で設計してくれたのには驚きました。

Claude Codeが生成した10グラフ一括生成コード（主要部分）

# Claude Codeが生成した一括生成システム
import time

CHART_CONFIGS = [
    {'type': 'bar',        'title': '月次売上実績（色分け・注釈付き）',  'sheet': '①棒グラフ'},
    {'type': 'line',       'title': '前年比トレンド（目標ライン付き）',   'sheet': '②折れ線'},
    {'type': 'stacked',    'title': '製品別月次売上（積み上げ棒）',      'sheet': '③積み上げ'},
    {'type': 'vs_target',  'title': '売上 vs 目標比較',              'sheet': '④比較'},
    {'type': 'scatter',    'title': '広告費×売上散布図（相関分析）',    'sheet': '⑤散布図'},
    {'type': 'pie',        'title': '製品構成比（円グラフ）',          'sheet': '⑥円グラフ'},
    {'type': 'hbar',       'title': '地域別売上ランキング（横棒）',     'sheet': '⑦地域別'},
    {'type': 'ranking',    'title': '担当者別売上ランキング',          'sheet': '⑧担当者'},
    {'type': 'heatmap',    'title': '曜日×時間帯ヒートマップ',         'sheet': '⑨ヒートマップ'},
    {'type': 'combo',      'title': '売上+前年比複合グラフ',           'sheet': '⑩複合'},
]

def generate_weekly_report(csv_path: str, output_path: str) -> None:
    start = time.time()
    df = pd.read_csv(csv_path, encoding='utf-8-sig')

    wb = Workbook()
    wb.remove(wb.active)

    success_count = 0
    for config in CHART_CONFIGS:
        try:
            ws = wb.create_sheet(config['sheet'])
            # シートタイトルを緑色フォントで追加
            ws['A1'] = config['title']
            ws['A1'].font = Font(bold=True, size=13, color='107C41')

            buf = render_chart(df, config['type'], config['title'])
            img = XLImage(buf)
            img.width, img.height = 620, 390
            ws.add_image(img, 'A3')

            success_count += 1
            print(f"  [OK] {config['sheet']}: {config['title']}")

        except Exception as e:
            print(f"  [SKIP] {config['sheet']}: エラー → {e}")
            continue  # エラーでも他のグラフの生成は継続

    wb.save(output_path)
    elapsed = time.time() - start
    print(f"\n完了: {success_count}/{len(CHART_CONFIGS)} グラフを生成")
    print(f"保存先: {output_path}")
    print(f"実行時間: {elapsed:.1f}秒")

generate_weekly_report('sales_data.csv', 'weekly_report.xlsx')

10本のグラフが9.3秒で生成されました。これを毎週月曜の朝に手作業でやっていたことを思うと、Claude Codeのおかげで得られた時間の大きさを実感しました。

週次自動配信システムを構築した

Claude Codeはメール配信機能付きの完全自動化スクリプトと、Windowsタスクスケジューラへの登録コマンドまで一緒に生成してくれました。Claude Codeに「タスクスケジューラのコマンドも教えて」と一言加えるだけで、schtasksコマンドまで完全に出力してくれたのです。

# Claude Codeが生成した自動配信システム（auto_report.py）
import smtplib, logging
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.base import MIMEBase
from email.mime.text import MIMEText
from email import encoders
from datetime import datetime
import os

# ログ設定
logging.basicConfig(
    filename='report_log.txt',
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s',
    encoding='utf-8'
)

def send_report_email(
    smtp_user: str, smtp_pass: str,
    to_addrs: list, xlsx_path: str
) -> None:
    """生成したExcelをGmail経由で自動送信"""
    today = datetime.now().strftime('%Y年%m月%d日')
    subject = f'【自動配信】週次営業レポート {today}'

    msg = MIMEMultipart()
    msg['From'] = smtp_user
    msg['To'] = ', '.join(to_addrs)
    msg['Subject'] = subject

    body = f"""お疲れ様です。
週次営業レポートを自動生成しました。
添付のExcelファイルをご確認ください。

生成日時: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}
グラフ数: 10件
-- 自動配信システム (Claude Codeで構築)"""
    msg.attach(MIMEText(body, 'plain', 'utf-8'))

    # Excelファイルを添付
    with open(xlsx_path, 'rb') as f:
        part = MIMEBase('application', 'octet-stream')
        part.set_payload(f.read())
    encoders.encode_base64(part)
    part.add_header('Content-Disposition',
                    f'attachment; filename="{os.path.basename(xlsx_path)}"')
    msg.attach(part)

    with smtplib.SMTP_SSL('smtp.gmail.com', 465) as server:
        server.login(smtp_user, smtp_pass)
        server.sendmail(smtp_user, to_addrs, msg.as_string())

def main():
    logging.info('週次レポート生成開始')
    try:
        generate_weekly_report('sales_data.csv', 'weekly_report.xlsx')
        send_report_email(
            smtp_user='your@gmail.com',
            smtp_pass='your_app_password',
            to_addrs=['manager@example.com', 'team@example.com'],
            xlsx_path='weekly_report.xlsx'
        )
        logging.info('レポート生成・メール送信完了')
    except Exception as e:
        logging.error(f'エラー発生: {e}')
        raise

if __name__ == '__main__':
    main()

Claude Codeはさらに、Windowsタスクスケジューラへの登録コマンドも生成してくれました。

このコマンドを実行した瞬間から、週次レポートは毎週日曜23:00に自動実行され、月曜朝には全員のメールボックスにExcelファイルが届くようになりました。Claude Codeが設計したシステムで、月曜朝2時間の作業がゼロになりました。

導入事例：現場の変化

よくある質問（FAQ）

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