AIのコード実行で変わる未来：ClaudeとGeminiが拓くデータ分析の新時代

2025年11月、GoogleのGeminiとAnthropicのClaudeが、データ分析の常識を覆すアップデートを相次いで発表しました。それは、AIがユーザーの指示に従って「コードを書き、実行する」機能です。これまで専門家でなければ難しかった高度なデータ分析やレポート作成が、日常会話のような言葉で指示するだけで可能になります。この記事を読めば、データ分析の民主化がもたらすビジネスチャンスと、今日から始められる具体的なアクションプランがわかります。

1. AIがコードを書いて実行する時代が到来

AIがコードを実行している近未来的なイメージ

2025年11月、AIの進化は新たな次元に突入しました。これまで主に情報を「生成」してきたAIが、自ら「コードを書き、実行する」能力を備え始めたのです。この動きを象徴するのが、ClaudeとGeminiが同時期に発表したデータ分析機能の強化です。これは、AIがユーザーの指示でプログラミングコードを生成・実行し、数学的に正確な分析結果を提供するという、大きなパラダイムシフトを意味します[1]。データドリブン経営が重要視される現代において、専門知識なしで高度なデータ分析が可能になる「データ分析の民主化」が始まり、業務効率の飛躍的な向上が期待されています。

2. Claudeのコード実行機能 - 数学的に正確な分析を実現

データ分析ダッシュボードのイメージ

Anthropic社のAI「Claude」は、2025年11月5日のアップデートで、JavaScriptコードを直接記述・実行する強力な「コード実行機能」を搭載しました[2]。ユーザーがデータをアップロードし、自然言語で指示するだけで、Claudeはデータ処理から分析、グラフ化、さらにはスプレッドシートやレポートといった実用的なファイルの生成までを自動で行います。この機能により、マーケティング部門での顧客分析や営業部門での販売データ分析など、これまで専門家を必要とした高度な分析が、あらゆるビジネス現場で可能になります。これは、抽象的な示唆に留まらない、数学的に正確で再現性の高い、新しい次元のデータ活用です。

3. Gemini Deep Research - 社内外データを横断分析

社内外データ統合のイメージ

Googleも2025年11月5日、Geminiの「Deep Research」機能がGoogle Workspace（Gmail、ドライブ等）と直接連携可能になったと発表しました[1]。このアップデートにより、GeminiはWeb上の公開情報とユーザー自身の社内データを横断的に分析し、より文脈に沿った深い洞察を含む調査レポートを生成できます。例えば、「新製品の市場分析」を指示すれば、AIはWebの競合情報とドライブ内の社内文書やGmailのやり取りを自動で統合・分析します。公開情報と非公開情報をシームレスに組み合わせることで、分析の精度は飛躍的に向上。この強力な機能が無料ユーザーにも提供される点が、普及をさらに後押しするでしょう。

4. 日本のビジネスパーソンが今すぐ始められる活用法

ビジネスパーソンがAIを活用している様子

これらの革新的な機能は、プログラミング知識のない初心者でも、自然言語での指示だけで簡単に利用できます。例えば、小売業なら売上データをアップロードして「月次売上推移をグラフ化して」と頼むだけで、AIが分析から視覚化までを自動で行い、販売戦略に役立つインサイトを提供します。製造業では、Geminiを使い、スプレッドシートの生産効率データとドライブ内の改善提案書を連携させ、「各ラインの効率を比較し、改善策を要約して」と指示すれば、ボトルネックの特定が容易になります。ただし、導入にあたっては、分析結果の精度を左右する「データの品質」確保が不可欠です。また、AIの出力を鵜呑みにせず、人間の目で検証すること、そして企業の機密情報や個人情報を取り扱う際は、セキュリティとプライバシー保護に最大限配慮することが重要です。

5. 他の生成AIツールとの比較

データ分析機能を備えたAIは他にもあります。OpenAIの「ChatGPT（Advanced Data Analysis）」やMicrosoftの「Copilot in Excel」など、それぞれに特徴があり、用途に応じた使い分けが重要です。下の表は、各ツールの特徴をまとめたものです。

ChatGPTは対話を通じた柔軟な分析、Claudeは再現性の高い厳密な分析、Copilot in Excelは既存のExcel業務の効率化にそれぞれ強みがあります。目的に応じてこれらのツールを使い分ける、あるいは連携させることが、今後のデータ活用の鍵となります。

6. まとめ - データ分析の民主化が始まった

データ分析の民主化を表すイメージ

2025年11月のClaudeとGeminiのアップデートは、専門家でなくとも高度なデータ分析が可能になる「データ分析の民主化」の始まりです。自然言語で指示するだけで、AIが社内外のデータを分析し、ビジネスに直結するインサイトを提供します。この変革期において重要なのは、AIの出力を鵜呑みにせず、自らの業務知識と組み合わせて活用する「データリテラシー」です。AIを思考を拡張する「賢いパートナー」と捉え、試行錯誤しながら使いこなすマインドセットを持つことが、これからの時代を勝ち抜く鍵となるでしょう。データに基づいて仮説を立て、AIに分析を指示し、結果からアクションプランを導き出す。この新しいスキルとマインドセットこそが、今最も求められています。

Q&A

Q1: データ分析にAIを使うには、やはりプログラミングの知識が必要ですか？

A1: いいえ、その必要はほとんどありません。本記事で紹介したClaudeやGeminiの最新機能は、日常会話で使うような自然言語で指示を出すだけで、AIが裏側で自動的にプログラミングコードを生成・実行してくれます。「この売上データから、商品カテゴリ別の割合を円グラフにして」と頼むだけで、専門家が作成したような分析結果を得ることができます。データ分析の「民主化」により、専門知識の有無にかかわらず、誰もがデータから価値を引き出せる時代になりました。

Q2: 社内の機密データをAIに分析させるのは、セキュリティ的に問題ありませんか？

A2: 非常に重要なご質問です。GoogleやAnthropicといった主要なAI提供企業は、法人向けプランにおいて、入力されたデータがAIの学習に再利用されないことを保証するなど、高度なセキュリティ対策を講じています。しかし、AIを利用する際は、自社のセキュリティポリシーを必ず確認し、許可された範囲でデータを取り扱うことが不可欠です。特に個人情報や極秘情報を含むデータを扱う場合は、事前に情報システム部門や法務部門と連携し、安全な利用方法を確立することが重要です。

Q3: AIの分析結果は、どの程度信頼できるのでしょうか？

A3: AIの分析能力は飛躍的に向上していますが、その結果を100%鵜呑みにするのは危険です。AIは、与えられたデータに基づいて論理的な結論を導き出しますが、そのデータ自体に誤りがあったり、ビジネスの特殊な文脈を理解していなかったりする場合があります。そのため、AIが出力した分析結果は、あくまで「強力な示唆」として捉え、最終的な判断は人間の専門知識や経験に基づいて行うべきです。AIを「副操縦士」として活用し、その提案を吟味・検証する姿勢が大切です。

参考文献

[1] ITmedia. (2025, November 6). Geminiの「Deep Research」、GmailとGoogleドライブにも接続可能に. Retrieved from [2] Claude. (2025, November 5). Introducing the analysis tool in Claude.ai. Retrieved from