4-1 Claude Code で営業レポートを自動生成する手順

このレッスンで身につくこと

このレッスンでは、Claude Code を使って 月次売上レポート・週次活動レポート・案件別 PDF レポート の 3 種類を自動生成できるようになります。営業の現場で毎週・毎月発生している「レポート作成」業務 をまるごと Claude Code に渡して、人間は意思決定だけに集中する状態を目指します。

所要時間 — 約 60 分（読むだけなら 25 分） 難易度 — ★★☆☆☆（CSV をエクスポートできれば OK）

はじめに — 営業レポートはなぜこんなに時間がかかるのか

営業の現場では、営業マネージャーが週の 20〜30% をレポート作成と確認に費やしている というデータもあります。月次半日、週次 2 時間、案件提出資料は 1 件 1 時間 — 合計すると 月 40 時間以上がレポート作業に消えている ことも珍しくありません。理由は データが散らばっている（Salesforce / HubSpot / スプレッドシート / Excel）、フォーマットが固定 されている、見栄えを整える のに時間を取られる、の 3 つに集約されます。どれも Claude Code が得意な領域 です。

営業レポートの種類と必要な要素

ひとくちに「営業レポート」と言っても、用途によって 中身も粒度も読み手も違います。本レッスンで扱う 3 種類を最初に整理しておきます。

月次は 「結果」 のレポート、週次は 「活動量」 のレポート、案件別は 「顧客提出物」 です。それぞれ読み手の関心がまるで違うので、共通テンプレートで賄おうとせず、プロンプトを分ける のが正解です。

月次売上レポートを作る

まずは 月次売上レポート から始めます。HTML 出力 + グラフ + 前月比までまるごと自動化します。

Step 1 — サンプルデータを用意する

最初は本番データではなく ダミーデータ で練習します。これは安全のためというよりも、プロンプトの試行錯誤回数を増やすため です。本番データだと「列名が違う」「文字化けする」など別の問題で詰まりやすく、肝心の「指示の出し方」に集中できなくなります。

> 2026年1月〜3月の架空の売上データCSVを作って。
> 列は「日付, 担当者, 部門, 商品名, 金額, 件数」。
> 50行分、部門は「法人営業, 個人営業, パートナー」、
> 商品名は「Plan A, Plan B, Plan C」の3種類、
> 金額は10万〜100万円の範囲でランダム。
> ファイル名は sales-2026q1.csv で保存して。

Claude Code が sales-2026q1.csv を生成します。中身を head コマンドで確認してみましょう。

$ head -5 sales-2026q1.csv
日付,担当者,部門,商品名,金額,件数
2026-01-05,田中,法人営業,Plan A,450000,1
2026-01-08,佐藤,個人営業,Plan B,280000,2
2026-01-12,鈴木,パートナー,Plan C,920000,1
2026-01-15,田中,法人営業,Plan A,650000,1

Step 2 — レポート生成プロンプトを書く

データが用意できたら、レポート生成のプロンプト を書きます。1 行で済ませようとしないこと がコツです。要素を箇条書きで並べると、Claude が見落としなく実装してくれます。

> sales-2026q1.csv を読み込んで、月次売上レポート HTML を作って。
> 出力ファイルは monthly-report.html。
>
> レポートに含める要素:
> - ヘッダー: 「月次売上レポート 2026年1月〜3月」のタイトルと作成日時
> - KPIカード: 当月売上、前月比 (%)、件数、平均単価
> - 月別売上推移の棒グラフ (Chart.js を CDN で読み込む)
> - 部門別売上の円グラフ
> - 商品別売上のテーブル (金額の降順)
> - 担当者別ランキング (TOP 5)
>
> デザイン:
> - レスポンシブ対応 (スマホでも見やすく)
> - カラーパレットは青系 (#0AA5D4, #0369A1)
> - ヘッダーは sticky で固定

Step 3 — 生成結果をブラウザで確認する

Claude Code が monthly-report.html を生成したら、必ずブラウザで開いて目視確認 します。

$ open monthly-report.html   # macOS
$ start monthly-report.html  # Windows

最初の生成では、たいてい以下のような 小さな違和感 が出ます。これは想定内です。

• KPI カードの数字が 前月比 NaN% になっている（前月データがない最初の月）
• 棒グラフの軸ラベルが 英語の月名 になっている
• 円グラフの色が 見にくい （彩度が高すぎる、隣接色が似ている）

Step 4 — 追加指示で仕上げる

違和感を 1 つずつ追加指示で直していきます。これが Claude Code との対話のコツです。1 度に全部直そうとせず、1 つずつ。

> monthly-report.html を以下のように修正して:
> - 前月比が NaN になっている月は「-」と表示
> - 棒グラフのX軸ラベルは「1月, 2月, 3月」のように日本語の月名
> - 円グラフの色を青系のグラデーション (#0AA5D4, #38BDF8, #BAE6FD) に
> - 担当者別ランキングに前月比の列を追加

これで月次売上レポートが完成です。実際に試すと、データ用意 → プロンプト → 修正 → 完成 まで 10〜15 分で済むはずです。手作業なら 3 時間かかっていた作業が、です。

KPI カード → 推移グラフ → 内訳の 3 段構成 が、人間が短時間で意思決定するための鉄板レイアウトです。最上段に当月売上・前月比・件数・平均単価の 4 枚カード、中段に月別売上推移の棒グラフ、下段に部門別円グラフと商品別テーブルを並べる — この型を一度作ってしまえば、来月以降は同じプロンプトで自動再生成できます。

週次活動レポートを作る

次は 週次活動レポート です。月次が「結果」のレポートなら、週次は 「活動量」のレポート です。アポ・商談・案件進捗の数字を追います。

Step 1 — 活動データを用意する

週次レポートで扱うデータは、月次より少し複雑です。「商談ステージ」「アポ数」「商談数」「受注金額」 など複数の数値を同時に追います。

> 営業活動データのCSVを作って。
> ファイル名は activities-week.csv。
> 列: 日付, 担当者, 顧客名, 案件名, ステージ, 金額, 確度, 次回アクション
> ステージは「Lead, Qualified, Proposal, Negotiation, Closed Won, Closed Lost」のいずれか
> 確度は 10, 25, 50, 75, 90, 100 のいずれか
> 30件分、過去1週間分の日付で。

Step 2 — 週次レポートを生成する

> activities-week.csv を読み込んで、週次活動レポート HTML を作って。
> 出力は weekly-report.html。
>
> 含める要素:
> - 先週のサマリー: アポ数、商談数、受注数 (Closed Won)、受注金額
> - 担当者別の活動量テーブル (アポ数・商談数・受注金額)
> - 商談ステージ別の案件件数 (横棒グラフ)
> - 今週の重点案件 TOP 5 (確度 × 金額 でソート、Closed Won/Lost は除外)
> - 停滞案件リスト (次回アクション日が3日以上前のもの)
>
> デザイン:
> - A4 1ページに収まるレイアウト
> - 印刷したときに切れない @media print スタイル付き

停滞案件リスト がポイントです。週次レポートでいちばん価値があるのは、「動いていない案件をあぶり出すこと」 です。営業マネージャーがアクションを打つきっかけになります。

Step 3 — 重点案件のスコア式をカスタマイズする

「確度 × 金額」のシンプルなスコアでもいいですが、より実用的な式に変えることもできます。

> 重点案件のスコアリングを変えて:
> 確度 (%) × 金額 × (今週中に動かせる可能性スコア)
> 今週中に動かせる可能性スコアは「次回アクション日」が今週内なら1.5、
> 来週なら1.0、再来週以降なら0.5 で計算。

スコア式を自然言語で書くだけ で、Claude Code が JavaScript なり Python なりに翻訳して計算してくれます。これが、これまで「専用のレポートツールを契約する」しかなかった領域を、自分で組み立てられるようになる転換点です。

Step 4 — Slack 投稿用テキストも同時生成

HTML レポートだけだと、毎週月曜の朝、誰も開きません。Slack に投稿する短いサマリーテキストも同時生成 すると、開封率が劇的に上がります。

> 週次レポートの Slack 投稿用テキスト summary-slack.txt も生成して。
> 構成:
> - 先週のハイライト (3行)
> - 数字: アポ数 / 商談数 / 受注金額
> - 今週の重点案件 TOP 3 (1行ずつ)
> - 詳細は weekly-report.html を参照
> 全体で15行以内に収める。

これで「HTML レポート + Slack 投稿テキスト」のセットが揃いました。

案件別 PDF レポート（顧客提出用）

3 つ目は 顧客に提出する PDF レポート です。社内向けと違って、見栄えの優先度が一気に上がります。会社のロゴ、洗練された配色、適切な余白が求められます。

Step 1 — 案件データを用意する

案件 1 件分のデータを JSON で用意します。最低限必要なフィールドは 案件名 / 顧客（社名・担当者）/ 期間 / 担当営業 / サマリー / アクション履歴 / 数値成果 / 次のステップ の 8 つです。

> 案件レポートのデータ deal-report.json をサンプルで作って。
> フィールド: deal_name, client(name, contact), period(start, end),
> owner, summary, actions[](date, title, detail),
> results[](kpi, before, after, diff), next_steps[]
> 「ABC商事様 業務効率化プロジェクト」をテーマに、内容を埋めて。

Step 2 — HTML テンプレートで PDF を生成する

PDF を直接生成するライブラリ（reportlab など）もありますが、HTML を組み立てて PDF に変換する ほうが 仕上がりがきれい です。

> deal-report.json を読み込んで、顧客提出用の PDF レポートを作って。
> 手順:
> 1. まず deal-report.html を作る (A4 縦、印刷最適化、表紙 + 内容3ページ構成)
> 2. Playwright (Python or Node) を使って deal-report.pdf に変換
>
> HTMLレイアウト:
> - 表紙: 自社ロゴ (左上) / 顧客社名 / プロジェクト名 / 期間 / 作成日
> - 2ページ目: エグゼクティブサマリー + 主要KPI3つ
> - 3ページ目: 実施アクションのタイムライン
> - 4ページ目: 数値成果テーブル + 次のステップ
>
> デザイン:
> - フォントは Noto Sans JP
> - 余白は上下左右 20mm
> - 各ページのフッターにページ番号
> - 表紙以外のヘッダーに「ABC商事様 業務効率化プロジェクト報告書」

Playwright を使った HTML → PDF 変換 は、ブラウザでの見え方そのまま PDF になるので、フォントの埋め込みやレイアウト崩れが起きにくく、おすすめです。

Step 3 — ロゴ画像の差し込み

ロゴは ローカルの SVG ファイル を参照するのが確実です（./assets/company-logo.svg、高さ 40px、左上配置、下に薄い罫線）。ロゴ画像が無い場合は 太字のテキストロゴ でも十分プロらしく見えます（フォント太字、#0AA5D4、文字サイズ 24px）。

Step 4 — 顧客名でテンプレート展開

==1 案件 = 1 PDF を 1 回ずつ作る のはまだ手作業のままです。実用にするには、案件リストを渡して一括生成== できる形にします。

> deals/ フォルダにある *.json (案件データ) を全て読み込んで、
> 各案件ごとに deal-{deal_id}.pdf を出力するスクリプトを作って。
> 共通テンプレートは template.html を使い、変数差し替えで生成。
> エラーが出た案件は errors.log にIDと理由を記録、それ以外は最後まで処理を続けて。

「全部試して、ダメなものはログに残して続行」という フェイルソフトな設計 は、Claude Code に明示的にお願いすると入れてくれます。これがあるかないかで、夜間バッチが翌朝壊れているリスクが大きく変わります。

データ元の準備 — Salesforce / HubSpot / Excel / スプレッドシート

ここまではダミーデータで進めましたが、本番運用では実際のデータソース からエクスポートが必要です。代表的な 4 つを順に見ます。

Salesforce からの抽出

Salesforce はレポート機能が強力ですが、CSV エクスポートで一気に取り出す のが Claude Code との相性は最高です。

1. Salesforce の「レポート」タブで対象オブジェクト（Opportunity / Account / Activity）のレポートを作る
2. 必要な項目を全部列に追加（日付・担当者・金額・ステージ・確度・次回アクション）
3. 右上の「エクスポート」→ CSV 形式（カンマ区切り、UTF-8）

文字エンコーディングは必ず UTF-8 を選んでください。Shift_JIS を選ぶと、Claude Code で読み込んだときに日本語が文字化けします。「文字コードを確認して、Shift_JIS なら UTF-8 に変換して salesforce-utf8.csv に保存し直して」と一言添えるだけで Claude が処理してくれます。

HubSpot からの抽出

HubSpot は Deal、Contact、Company の 3 オブジェクト をそれぞれエクスポートできます。

1. 「CRM」 → 「取引」（Deals）を開く
2. フィルタで「期間: 過去 3 ヶ月」を設定
3. 右上の「エクスポート」→ Excel 形式または CSV 形式

HubSpot の Excel エクスポートは デフォルトで複数シート構成 になります。Deal と Contact が別シートに分かれている場合があるので、「Deal シートと Contact シートを Contact ID で JOIN して flat-data.csv にまとめて」と Claude Code に伝えると 1 ファイルに統合されます。

Excel からの抽出

社内に Salesforce / HubSpot がない場合は、Excel が事実上の CRM になっているはずです。この場合、データの「形」が大事になります。

良いデータの形 は次のとおりです。

• 1 行 = 1 件のレコード（マージセルなし）
• ヘッダーは 1 行目のみ
• 日付は「2026/01/05」または「2026-01-05」で統一
• 金額は数値型（カンマや「円」を入れない）
• 空欄は空欄のまま（「-」「N/A」などを入れない）

マージセル や 小計行が混ざった Excel は、Claude Code でも扱いに苦労します。可能なら、レポート用に「集計前の生データ」を別シートで管理する運用に変えるのが理想です。

Google スプレッドシートからの抽出

スプレッドシートは、「ファイル」→「ダウンロード」→「CSV」 でエクスポートできます。これがいちばんシンプルです。

ただし、毎週手動でダウンロードするのは手間なので、==gspread ライブラリで Python から直接読む== 方法もあります。「スプレッドシート ID abc123... の "営業活動ログ" シートを service-account.json の認証で読み込み、weekly-data.csv に保存するスクリプトを作って」と Claude に頼めば 1 分で完成します。サービスアカウント の発行と、スプレッドシートへの 閲覧権限付与 が必要で、これは Google Cloud Console で 10 分程度の作業です。一度設定すれば、以降は コマンド 1 つで最新データが取れる ようになります。

テンプレート化のコツ

同じレポートを毎月作る なら、プロンプトをファイルに保存しておくのが鉄則です。これは プロンプトをコード資産として扱う という発想です。

Step 1 — プロンプトをファイルに保存

プロジェクトルートに prompts/ ディレクトリを作り、prompts/monthly-report.md に 入力ファイル指定 / 出力先 / 含める要素（KPI カード・推移グラフ・部門別円グラフ・商品別テーブル・担当者ランキング）/ デザイン規約（青系カラー・Noto Sans JP・sticky ヘッダー） をすべて 1 ファイルにまとめて書いておきます。

Step 2 — プロンプトを引数で呼び出す

来月のレポートを作るときは このファイルを参照させるだけ で済みます。

> prompts/monthly-report.md の手順で、4月分のレポートを作って。
> データは sales-2026-q2.csv、出力は reports/monthly-2026-04.html。

1 文で済みます。プロンプトの中身を毎回コピペする必要がなく、履歴がリポジトリに残るので、半年後に「あのときどう作ったっけ」を辿れます。

Step 3 — CLAUDE.md にプロジェクト方針を書く

CLAUDE.md（第 5 章で詳しく扱います）に レポートプロジェクト全体のルール — ディレクトリ構成（data/ prompts/ reports/ assets/）、命名規則（monthly-{YYYY}-{MM}.html / weekly-{YYYY}-W{WW}.html / deal-{id}.pdf）、カラーパレット（メイン #0AA5D4 / アクセント #0369A1）、日付は ISO 8601 統一 — を書いておきます。

CLAUDE.md を 1 回書いておくと、それ以降のレポート生成プロンプトが圧倒的に短くなります。「カラーパレット」「ファイル命名規則」「日付フォーマット」などのお作法を毎回書く必要がなくなるからです。

失敗パターン — 3 つの落とし穴

実際に運用を始めると、ほぼ確実に踏む 3 つの落とし穴 があります。先回りして潰しておきます。

落とし穴 1 — 生データ整形不十分

元データに余分な行や列があると、レポートが盛大に崩れます。Excel から CSV にエクスポートしたとき、よくあるのは次のパターンです。

• 1 行目に「2026 年 1 月度 売上データ」というタイトル行が入っている
• 末尾に合計行が入っている（「総計」「合計」など）
• 列の途中に空白セルが入っている
• 「合計」セルが文字列として入って、グラフが描けない

Claude Code に「データを整形してから集計して」と最初に頼む と、これらは自動で潰してくれます。具体的には ==「ヘッダー行を自動検出（"日付" を含む行）/ 上のタイトル行は無視 / "合計"・"総計"・"Subtotal" を含む行は除外 / 金額列のカンマと "円" を除去して数値に変換 / 日付が空の行は除外 → sales-clean.csv に保存」== のように、ルールを箇条書きで渡します。

「データクレンジング → レポート生成」を 2 ステップに分ける のがコツです。クレンジング済みデータが残るので、後でレポートが変な場合に原因切り分けが楽になります。

落とし穴 2 — 顧客名重複

同じ顧客が違う表記で入っている問題 は、営業データで必ず起きます。たとえば ABC商事 / ABC商事株式会社 / 株式会社ABC商事 / （株）ABC商事 / ABC Shoji Co., Ltd. — これらが全部「同じ顧客」だと、レポートで 1 つの顧客が 5 つに分裂 します。担当者別ランキングも、商品別ランキングも、すべて歪みます。「株式会社 (株) （株） を削除 / 末尾の Co., Ltd. 等を削除 / 全角英数字を半角に / 空白を削除 → 統一前後のマッピング表を customer-name-map.csv に出力」と Claude に頼みます。

マッピング表を出力させる のがポイントです。「自動で名寄せしました、はい完了」だと事故の元です。人間が 1 分目を通せる粒度に分解 しておくと、安全に運用できます。

落とし穴 3 — 日付フォーマット崩壊

日付ほど 事故が多いデータ型 はありません。よくあるパターンは次のとおりです。

• 2026/01/05 と 2026-01-05 が混在
• 2026年1月5日 のように日本語表記
• Excel が勝手に 1/5/2026 (USフォーマット) で出力
• 月 / 日が逆 （05/01/2026 を「5 月 1 日」と読むか「1 月 5 日」と読むか）
• 時刻が 00:00:00 で揃ってしまい、ソート順がおかしい

対策はシンプルです。「日付列を ISO 8601（YYYY-MM-DD）に統一。2026/1/5 2026年1月5日 5-Jan-2026 等のパターンを全部認識、認識できない値は parse-errors.csv に行番号と元の値を記録して該当行は集計から除外」と明示します。

落とし穴サマリー

これら 3 つを プロンプトテンプレートに最初から組み込んでおく と、本番運用に乗せたあとの事故が激減します。

効率化 — 毎週月曜朝に自動実行する仕組み

レポート生成プロンプトが完成したら、最後のステップは 自動実行 です。毎週月曜の朝 8 時に、誰の手も借りずにレポートが Slack に届く状態を目指します。

仕組みの全体像

[毎週月曜 8:00]
       ↓
[cron / GitHub Actions]
       ↓
[Google スプレッドシート から最新データ取得]
       ↓
[Claude Code --print モードでレポート生成]
       ↓
[Slack Webhook で投稿]

Step 1 — --print モードで非対話実行

Claude Code は、==--print フラグで対話なしの一発実行== ができます。

claude --print "prompts/weekly-report.md の手順で、
今週の週次レポートを作って。
データは data/activities-week.csv、
出力は reports/weekly-$(date +%Y-W%V).html、
Slack 投稿用テキストは reports/slack-$(date +%Y-W%V).txt。"

$(date +%Y-W%V) は ISO 8601 の週番号 を生成します。2026-W17 のような文字列が入るので、レポートが毎週違うファイル名で残ります。

Step 2 — シェルスクリプトにまとめる

scripts/weekly-report.sh に、データ取得 → レポート生成 → Slack 投稿の 3 ステップをまとめます。

#!/bin/bash
set -euo pipefail
WEEK=$(date +%Y-W%V)

python scripts/fetch-from-gspread.py > data/activities-week.csv

claude --print "prompts/weekly-report.md の手順で、
data/activities-week.csv から
reports/weekly-${WEEK}.html と reports/slack-${WEEK}.txt を作って。"

curl -X POST -H 'Content-type: application/json' \
  --data "{\"text\":\"$(cat reports/slack-${WEEK}.txt)\"}" \
  "${SLACK_WEBHOOK_URL}"

Step 3 — cron または GitHub Actions で定期実行

毎週月曜 8

これで、営業マネージャーが何もしなくても、毎週月曜の朝に Slack に活動レポートが届く 状態が完成します。

プロンプトテンプレート集

すぐ使える プロンプトテンプレート 4 種類 を prompts/ 配下に保存して、毎月コピペで使えるようにします。

1. ==prompts/monthly-report.md== — 月次売上レポート。本文「月次売上レポートを作る」のプロンプトをそのまま保存。データクレンジング → KPI カード → グラフ → 内訳の 1 セット。
2. ==prompts/weekly-report.md== — 週次活動レポート（HTML + Slack）。本文の指示に加え、Slack 投稿テキスト（ハイライト 3 行 / 数字 / 重点案件 TOP 3 / 詳細 URL）を含める。
3. ==prompts/deal-report.md== — 案件別 PDF。HTML 4 ページ構成 + Playwright で PDF 変換。deals/*.json を入力に取り、deal-{id}.pdf を一括出力するフェイルソフト指示まで含める。
4. ==prompts/sf-preprocess.md== — Salesforce CSV 前処理。UTF-8 統一、列名日英変換（Amount → 金額 等）、金額の数値化、CloseDate の ISO 8601 化、顧客名の表記ゆれ統一、Closed Lost 除外、Opportunity ID 重複削除、整形ログ出力までを 1 セット。

まとめ

このレッスンで押さえてほしいポイントを 7 つ並べます。

1. 営業レポートは 月次 / 週次 / 案件別 の 3 種類。それぞれ 読み手も粒度も違う ので、プロンプトは必ず分ける
2. 最初は ダミーデータで練習。プロンプトが完成してから本番データに切り替えるのが安全
3. データクレンジング → レポート生成の 2 ステップに分ける と事故が激減する
4. 失敗パターン 3 つ （生データ整形不十分・顧客名重複・日付フォーマット崩壊）は最初からプロンプトに対策を組み込む
5. プロンプトは ==prompts/*.md に保存== して再利用。CLAUDE.md にプロジェクト共通ルールを書く
6. ==--print モード + cron / GitHub Actions== で毎週月曜朝に自動実行できる
7. 顧客提出用 PDF は必ず人間が最終確認。「自動生成 → 人間が 1 分目を通す → 送信」が安全運用の基本

<Checklist items={["ダミーデータで月次レポートを 1 回作ってみる","プロンプトを prompts/monthly-report.md に保存する","失敗パターン 3 つの対策をプロンプトに組み込む","本番データ (Salesforce / HubSpot / Excel) で 1 度試す","週次レポートを Slack 投稿テキストとセットで生成する","案件別 PDF を 1 件分作ってクオリティを確認する","シェルスクリプト化して cron で自動実行する (最初の 4 週間は手動確認)"]} />

<Quiz question="営業レポートを Claude Code で自動化するときに、最初にやるべきことは？" options={["本番データではなく、まずダミーデータでプロンプトを完成させる","Slack 連携と cron 設定を先に終わらせる","PDF 出力用のテンプレートを Figma で作る"]} answer={0} />

<Quiz question="日付フォーマットを統一するときの安全な指示はどれ？" options={["「ISO 8601 (YYYY-MM-DD) に統一、認識できない値は parse-errors.csv に記録」","「日付は適当に揃えておいて」","「Excel の表示形式に合わせて」"]} answer={0} />

次のレッスン 4-2: Excel 加工 では、複数の Excel ファイルを統合・変換・集計する自動化パターンを学びます。