【Claudeのコーディング性能を検証】エンジニア不在でも大丈夫？データの可視化とコード解析を試してみた！

自動化のアイデア

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2025-12-25

【Claudeのコーディング性能を検証】エンジニア不在でも大丈夫？データの可視化とコード解析を試してみた！

Suguru Nakazawa

✍️そもそもClaudeとは
🤔Claudeをコーディングで実際に使ってみた！
✅検証結果1：データの可視化
✅検証結果2：コードの解析
🖊️検証結果まとめ

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。

✍️そもそもClaudeとは

本記事の想定読者

業務でSQLやGAS、Pythonなどのスクリプトを記述・修正する機会があり、エラー対応に時間を取られている方
チームに専任エンジニアがおらず、コーディングの属人化に課題を感じている方
ブラウザとエディタを行き来する「コピペ作業」をなくし、開発やデータ抽出作業を自動化・効率化したい方

コーディングをする際に知っておきたいClaudeの特徴

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。

🤔Claudeをコーディングで実際に使ってみた！

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。

検証条件

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

Claude Sonnet 4.5（Proプラン）
Claude Opus 4.5（Proプラン）

検証2

ChatGPT：GPT-5.2 Thinking（Plusプラン）
Gemini：Gemini 3 思考モード（Google AI Proプラン）

検証内容とポイント一覧

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1：データの可視化（Claudeのモデル比較）

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：

データクレンジング能力（データの表記ゆれや空欄の処理を適切に行えるか）
アーティファクトによる動的出力（出力されたプログラムが問題なく動くか）
データの視覚化（数値の視覚化だけでなく結論がわかりやすい内容か）

利用データ（今回はCSVファイルとして添付します）：

検証2：コードの解析（他社AIとの比較）

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：

コードの内容を理解できるか
使用言語とツールを理解できるか
解析時間

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

2.モデルを選択

入力欄の右下からモデルを選択できます。

3.ファイルの添付と機能の選択

「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。

4.プロンプトを入力して送信

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。

【Gemini】

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。

3.ファイルの添付

「＋」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。

「ツール」をクリックすると、Geminiの機能を追加できるため、必要に応じて設定してください。

4.プロンプトを入力して送信

✅検証結果1：データの可視化

まずは、Claudeの強力な機能である「アーティファクト」を使ったデータ可視化の検証結果です。
Claudeの中核モデル「Sonnet 4.5」と、最上位モデル「Opus 4.5」の出力をご紹介します。

【Sonnet 4.5】

【Opus 4.5】

検証結果

検証ポイントをもとに、2つのモデルを評価した結果は以下になります。

Opus 4.5が見せた圧倒的な処理能力と「プラスα」の提案

結果は一目瞭然で、高性能モデルであるOpus 4.5の圧勝です。
特に注目すべきは「欠損データの処理」です。
Sonnetは欠損値の処理に法則性がなかったのに対し、Opusは他のデータの傾向を読み取り、適切に穴埋めを行いました。
さらに、出力されたインフォグラフィックにおいて、Opusは指示された内容だけでなく、「どのモデルが最適か」を示すランキングまで自律的に作成しています。
単に指示をこなすだけでなく、ユーザーが知りたい結論を先回りして提示する点は、まさに「優秀なエンジニア」の働きです。
非エンジニアにとってはSonnetでも十分な性能がありますが、Claudeの性能を最大限に活用したいシーンではOpusが最適です。

Sonnet 4.5のミスは「自然言語」で修正可能

Sonnet 4.5の結果では、ダッシュボード上の「パフォーマンス」「コスト効率」「応答反応」を切り替えるボタンが機能しないというエラーが発生しました。
しかし、非エンジニアでも、ここで諦める必要はありませんでした。
アーティファクト機能でプログラムのミスを見つけたら、自然言語で「切り替えボタンがありますが、機能していません」とチャットで伝えただけで、即座にコードが修正され、ボタンが正常に動作するようになりました。
一発での作成精度はOpusに譲りますが、ミスがあっても日本語での指摘だけで修正できるため、誰にとってもClaudeは強力な武器になります。

アーティファクト機能がもたらす直感的な開発体験

今回の検証で特筆すべきは、アーティファクト機能の有用性です。
通常、コードを書いてグラフを作るには、環境構築やライブラリの選定など煩雑な手順が必要です。
しかしClaudeであれば、ブラウザ上のチャット画面で、生成されたグラフやUIを操作して確認できます。
「静的な画像」ではなく、クリックして動く「動的なダッシュボード」をわずか2分程度で作成できる点は、業務効率を劇的に向上させられます。

✅検証結果2：コードの解析

次に、既存のコードを読み解く「コード解析」の検証結果です。
Claude、ChatGPT、Geminiのミドルクラスのモデルで出力された結果が以下になります。

【Claude】

【ChatGPT】

【Gemini】

検証結果

検証ポイントをもとに作成した比較表は以下になります。

処理スピードはGeminiが圧倒的、Claudeの2倍以上の速さ

コード解析において最も大きな差が出たのは「処理スピード」です。
Geminiはわずか16秒で解析を完了しており、36秒かかったClaudeと比較すると2倍以上の速さを記録しました。
大量のコードを読み込ませて内容を確認する場合や、業務中にサッと調べ物をしたい場合、Geminiのスピードは体感としてかなり大きく影響します。
一方でコードの理解と解説においては、AIの差はありませんでした。
いずれもコーディングの処理性能が高いことが証明されました。
コーディングの補助として日常的にAIを使うのであれば、処理スピードが速いGeminiがおすすめです。

「プログラミングを知らない人」への配慮はGeminiが優秀

プロンプトの意図である「プログラミングを知らない人にもわかるように」という点において、モデルごとの「気遣い」に差が出ました。
ClaudeとChatGPTは、「onOpen()関数」のように関数名をそのまま見出しにして解説しましたが、Geminiは「メニューの作成」のように、その機能が何をするものかを日本語で見出しにしました。
専門用語を並べられるよりも、機能ベースで説明されたほうが非エンジニアには直感的に伝わります。
日本語の自然さや説明の親切さでは、Geminiに軍配が上がります。

Claudeは日本語の自然さに課題があるが、実用レベル

ClaudeのSonnet 4.5は、コードの内容自体は正しく理解していましたが、生成された日本語解説に一部違和感を覚える箇所がありました。
ミドルクラスのモデルを日本語性能で比較すると、Geminiが高性能、ChatGPTが中間、Claudeがやや課題ありという結果です。
ただし、内容は正確に把握できているため、実務で使えないレベルではありません。
解説のわかりやすさやスピードを最優先するならGeminiですが、Claudeでも十分に実用的です。
普段のタスク処理からClaudeを使う機会が多いなら、コード解析にもClaudeを使うという判断は十分に合理的です。

🖊️検証結果まとめ

今回の2つの検証から、Claudeおよび各生成AIのコーディング性能における特徴が明確になりました。

結論として、社内にエンジニアがおらず「自分でツールを作りたい」「データを可視化したい」という方には、Claudeが最も適しています。
特にアーティファクト機能は、コードが書けない人でも「動くもの」を作れるという意味で、他のAIにはない圧倒的なアドバンテージです。
一方で、単純なコードの解説やスピードを重視する場面では、Geminiなどの他社モデルを併用するのも賢い選択です。
こうした特徴を踏まえて、業務にあわせてClaudeや他の生成AIを使い分けてみてくださいね。

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