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コードの作成や修正を行う際、生成AIにコードを貼り付け、回答をコピーしてエディタに戻す...という「往復作業」に時間を取られていませんか？
こうした手間を解消できるのが、生成AIのClaudeです。
本記事では、特に社内に専任エンジニアが不在で、自身でSQLやGAS（Google Apps Script）を管理しなければならないDX推進担当者やマーケティング担当者に向けて、Claudeのコーディング性能が素人でも使えるのかを検証していきます。
Claudeが単なるチャットボットではなく、「優秀なシニアエンジニア」となるのか気になる方は、ぜひ参考にしてみてくださいね。
Claudeは、Anthropic社が開発した高度な大規模言語モデル（LLM）です。
自然な日本語の生成能力や、長い文章（コンテキスト）を一度に読み込む能力に定評があります。
Claudeをコーディングで利用する際には、以下の機能を知っておくと便利です。
プロジェクト：
関連する資料や指示をプロジェクトにまとめておくことで、前提知識を持った状態でコードを作成・修正できます。
定型的な指示や、そのプロジェクトの情報をわざわざ指示する手間が無くなるため、指示漏れを防ぎつつ効率的にコーディングを進めることが可能です。
アーティファクト：
チャット上で別画面が開き、プログラムが視覚的に表示されます。
デザインやボタンの動作などを確認でき、自然言語でコードを作成してくれます。
非エンジニアでコードを全く書けなくてもプログラムを作成することが可能です。
長いコンテキストウィンドウ：
200kトークンという長いコンテキストウィンドウを持っています。
長文の指示書でも情報を取りこぼすことなく処理する性能が高く、データの中間が抜け落ちる「ロスト・イン・ザ・ミドル」も起きにくいです。
それでは、実際にClaudeや他の生成AIを使って、そのコーディング性能を検証していきます。
今回は、DX推進担当者やマーケティング担当者が実務で直面しやすい「データの可視化」と「コード解析」の2つのシーンを想定しました。
検証に使用したAIモデルとプランは以下の通りです。
検証1
検証2
今回の検証では、以下の2点を重点的にチェックします。
検証内容：Googleスプレッドシートのデータを読み込ませ、アーティファクト機能でダッシュボードを作成
検証ポイント：
利用データ（今回はCSVファイルとして添付します）：
検証内容：既存のプログラムコードを読み込ませ、非エンジニアにわかるように解説できるか。
検証ポイント：
利用するコード：
今回は、以下のGoogleの公式サイトに掲載されているGASのコードをテキストファイルとして添付します。
検証方法
【Claude】
※検証1と2共通
1.アカウントにログイン
入力欄の右下からモデルを選択できます。
「じっくり考える」（時計マーク）をクリックします。
続いて、検証1では「＋」マークをクリックし、「ファイルまたは写真を追加」を選択し、CSVファイルを添付します。
※「じっくり考える（拡張思考）」機能を利用することで、Claudeが複数の処理プロセスを検証できるようになり、結果の精度を高めることに繋がります。
設定が完了したらプロンプトを入力して送信します。
今回は、それぞれの検証で以下のプロンプトを入力しました。
検証1用プロンプト
提供したスプレッドシートのデータを読み取り、表記の揺れを統一し、欠損値を適切に処理した上で、各AIモデルの強みがひと目でわかるインタラクティブなダッシュボードを作成してください。
デザインはモダンで清潔感のあるものとし、アーティファクトで直接操作できるようにしてください。
検証2用プロンプト
添付したプログラム全体の構造を分析してください。
何の言語で書かれているか、何をするためのツールなのか、各ファイルがどのように連携しているのかをプログラミングを知らない人にもわかるように日本語で説明してください。
【ChatGPT】
1.アカウントにログイン
2.モデルを選択
左上のプルダウンからモデルを選択します。
3.ファイルを添付
「＋」マークをクリックして、「写真とファイルを追加」からテキストファイルを添付します。
4.プロンプトを作成して送信
Claudeと同じプロンプトを入力して送信します。
1.アカウントにログイン
2.モデルを選択
入力欄の右下からモデルを選択します。
「＋」マークをクリックし、「ファイルをアップロード」からテキストファイルを添付します。
4.プロンプトを入力して送信
