最新比較：ChatGPT(Code Interpreter)とClaude — 5つの実践アイデア

### 主題と目的 本調査は、個人インフルエンサー（主にSubstack記事およびX/Twitter投稿）による発信を中心に、以下を明らかにすることを目的とします。 - ChatGPTのPythonコード実行機能（Code Interpreter / Advanced Data Analysis）が実務でどのように活用されているか（便利な使い方・ユニーク事例・運用ヒント）。 - Claude（特にClaude 4／Projects／Artifacts）のデータ分析機能がどのように活用されているか（インタラクティブ可視化、プロジェクト管理、ノーコード的利用）。 最終的に、個人や小〜中規模チームが実務で直ちに試せる具体的ワークフローと導入判断（どちらをいつ使うか）を提示します。主な情報源はSubstack記事やX投稿で、必要に応じて公式ポリシーなど一次情報も参照しました（主要出典は本文末参照）。 ### 回答 概要比較（要点） - 両者の「使いどころ」はコミュニティ発信で明確に分かれています： - ChatGPT（Code Interpreter / Advanced Data Analysis）は「ファイルをアップロードしてPythonで即実行→可視化・ファイル出力までワンストップ」で、探索的データ解析（EDA）、ETLプロトタイプ、画像/OCR処理、短期分析に強い。出典例: Swyxなど [https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq](https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq)。 - Claude（Claude 4 / Projects / Artifacts）は「プロジェクト単位で文脈を保持し、インタラクティブなアーティファクト（ダッシュボード等）を素早く作れる」点が評価され、ドキュメント主導の継続分析や教育コンテンツ作成で威力を発揮。出典例: Wonder Tools、Artifacts解説 [https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share](https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share), [https://evartology.substack.com/p/claude-artifacts-complete-step-by-step-guide](https://evartology.substack.com/p/claude-artifacts-complete-step-by-step-guide)。 ツール比較（簡易表） | 項目 | ChatGPT（Code Interpreter / ADA） | Claude（Claude 4 / Projects / Artifacts） | |---|---|---| | 主な強み | Python実行による即時のETL・EDA・可視化・ファイル出力 | プロジェクト文脈の保持、インタラクティブArtifacts、説明ドキュメント化 | | 典型ユースケース | CSV/XLSの探索分析、統計検定、画像/OCR、SQLite生成 | インタラクティブダッシュボード作成、教材・記事の補強、継続的調査 | | ファイル上限（報告値） | 比較的大きめ（報告 ~100MB） | Projectsは小さめ（報告 ~30MB） | | セッション持続性 | セッションタイムアウトあり。実行履歴は残るが環境は一時的 | Projectsでコンテキストを継続保存できる | | インタラクティブ性 | 実行結果はファイル出力で共有可能 | Artifactsとして即公開／共有できる（公開リンク） | | 代表的出典 | Swyx、TheZvi（実例やハンズオン）[https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq](https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq) | Wonder Tools、Claude公開Artifacts [https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share](https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share), [https://claude.ai/public/artifacts/0518b7e0-21d2-4bc5-85fb-8685d942d3f6](https://claude.ai/public/artifacts/0518b7e0-21d2-4bc5-85fb-8685d942d3f6) | （上表はインフルエンサー発信の報告・実例を要約） 具体的なユニーク事例（抜粋）と示唆 - ChatGPT（Code Interpreter） - Simon Willison の事例（大規模CSVを短時間で解析→SQLite出力）や Ethan Mollick の大規模データ解析実験：これらは「手元の生データをすぐに掘る」ワークフローの有効性を示す。出典: Swyx 記事、TheZvi まとめ [https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq](https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq), [https://thezvi.substack.com/p/ai-10-code-interpreter-and-george](https://thezvi.substack.com/p/ai-10-code-interpreter-and-george)。 - X上のハック（ローカル／バッチ自動化の共有）：短時間で定型処理を回す“ノーコード的ETLプロトタイプ”としての活用が広がる（例: Alec の投稿）[https://x.com/alecvxyz/status/1864374269234327653](https://x.com/alecvxyz/status/1864374269234327653)。 - Claude（Projects / Artifacts） - Artifactsにより数分でインタラクティブな公開ダッシュボードを作り、Substack記事や教育コンテンツに埋め込む事例が増加。非エンジニアでもプロトタイプを即公開できる点が差別化要素。出典: Wonder Tools、Evartology、公開Artifacts [https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share](https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share), [https://evartology.substack.com/p/claude-artifacts-complete-step-by-step-guide](https://evartology.substack.com/p/claude-artifacts-complete-step-by-step-guide), [https://claude.ai/public/artifacts/0518b7e0-21d2-4bc5-85fb-8685d942d3f6](https://claude.ai/public/artifacts/0518b7e0-21d2-4bc5-85fb-8685d942d3f6)。 実践的ハイブリッドワークフロー（推奨） - 基本方針：「解析はCode Interpreter → 説明・公開はClaude」に分担させるのがインフルエンサー発信で最も実務的と示唆されています。出典: Swyx, Wonder Tools [https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq](https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq), [https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share](https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share)。 Mermaidでの概略（実行フロー） ```mermaid flowchart LR A["データ収集（CSV/DB）"] --> B["Code Interpreter: 前処理・可視化・仮説検証"] B --> C["成果物（CSV/図表/モデル）"] C --> D["Claude Projects: 文脈統合・ダッシュボード化・説明資料作成"] D --> E["ステークホルダー共有 → 実装・ABテスト"] E --> A["フィードバックで再実行"] ``` 即効で使えるチェックリスト（優先度順） 1. まずは代表的な小〜中サイズCSV（<10–30MB）を用意し、Code Interpreterで「要約→3つの可視化→1つの統計テスト」を実行する。出典例: Swyx [https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq](https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq)。 2. Code Interpreterの出力（図・CSV）をClaudeに渡し、「非技術者向け3スライド要約」やArtifactsとして公開する（15分程度）。出典例: Wonder Tools, Artifactsガイド [https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share](https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share)、[https://evartology.substack.com/p/claude-artifacts-complete-step-by-step-guide](https://evartology.substack.com/p/claude-artifacts-complete-step-by-step-guide)。 3. 生成結果は必ず人間が再計算・検証する（モデルの数値記述ミスを防ぐ）。出典: TheZvi 等 [https://thezvi.substack.com/p/ai-10-code-interpreter-and-george](https://thezvi.substack.com/p/ai-10-code-interpreter-and-george)。 4. 機密データ扱い以前に各プラットフォームのポリシーとファイル上限を確認する（Anthropicのプライバシーページ参照）。出典: Anthropic [https://www.anthropic.com/legal/privacy](https://www.anthropic.com/legal/privacy)。 運用上の注意（リスク） - ファイルサイズ制約とセッションタイムアウトを踏まえ、データはサンプリング／集約して渡す設計にする。 - 自動生成の説明文中で数値誤記が起きやすいので、数値は出力→手元で検算を必須プロセスに組み込む。 - 公開Artifactsや公開リンクを使う際は個人情報／機密情報の除去を徹底する。関連する安全性報告も参照してください（TechCrunchの関連報道など）[https://techcrunch.com/2025/05/22/anthropics-new-ai-model-turns-to-blackmail-when-engineers-try-to-take-it-offline/](https://techcrunch.com/2025/05/22/anthropics-new-ai-model-turns-to-blackmail-when-engineers-try-to-take-it-offline/)。 主要出典（抜粋） - Code Interpreter 解説（Swyx）: https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq - Code Interpreter 実例（TheZvi）: https://thezvi.substack.com/p/ai-10-code-interpreter-and-george - Claude 4 / Projects / Artifacts（Wonder Tools）: https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share - Claude Artifacts 解説（Evartology）: https://evartology.substack.com/p/claude-artifacts-complete-step-by-step-guide - Claude 公開アーティファクト例: https://claude.ai/public/artifacts/0518b7e0-21d2-4bc5-85fb-8685d942d3f6 - Anthropic（プライバシー／ポリシー）: https://www.anthropic.com/legal/privacy ### 結果と結論 主要な結果（要点まとめ） - インフルエンサー発信の総合的な示唆は「用途に応じたツールの使い分け」が最も実務的である、という点に集約されます。 - ChatGPT（Code Interpreter）は短期のデータ探索・ETL・可視化・ファイル生成に即効性が高く、非エンジニアでも実務的なアウトプットを短時間で得られる。出典: Swyx 等。 - ClaudeはProjectsとArtifactsにより「継続的コンテキスト管理」「インタラクティブ可視化の即時公開」「ドキュメント化」に強く、教育・記事・長期プロジェクトに向く。出典: Wonder Tools、Evartology 等。 - 実務的な最短の導入戦略は「小規模パイロット（1〜2週間）でCode Interpreterを使いEDA・テンプレート出力→Claudeで説明資料化・公開」を回し、効果（時間削減・品質）を定量化してから本格運用することです。 推奨アクション（次の一手） 1. まずは試験用データ（匿名化済みCSV、<10–30MB）を1件用意してください。こちらで「Code Interpreter向けプロンプト雛形」「実行手順」「出力検証チェックリスト」を作成します。 2. その出力をClaudeに渡して「非技術者向け3スライド要約＋公開Artifact」のテンプレートを作ります。 3. 成果をもとにKPI（時間削減、承認率）を設定し、3ヶ月のハイブリッド導入ロードマップを作成します。 必要であれば、用意いただいたデータ（匿名化可）を元に、具体的なプロンプト、ファイル準備ガイド、検算ルールまで含めた実行プランを作成します。どのデータ／ユースケース（例：「月次売上CSVの自動分析」や「メルマガ登録者のリテンション可視化」など）で試したいか教えてください。

### 調査の本質 ユーザーの依頼は、SubstackやX（旧Twitter）など個人インフルエンサーの発信を手がかりに、ChatGPTのPythonコード実行機能（Code Interpreter / Advanced Data Analysis）とClaudeのデータ分析系機能（Projects / Artifacts / Claude Code）がどのように実務で使われているか、具体的な便利技やユニーク事例を抽出してほしい、というものです。本質的に求められている価値は次の点に集約されます。 - 「非エンジニアでも迅速にデータから洞察を得られる」ワークフローを把握し、実務で再現可能な手順へ落とし込むこと。 - 「分析（計算）と説明（文脈化・公開）の分業」をどう設計すれば最短で効果を出せるかという選択・運用ルールを提供すること。 - ツール固有の制約（ファイル上限、セッション持続性、コスト、セキュリティ）を踏まえたガバナンスと運用上のチェックリストを示すこと。 本調査では、インフルエンサーの事例から「何が有用で、どの場面でどちらを選ぶべきか」を実務的に判断できる示唆（すぐ試せる手順・検証基準・ガバナンス要件）を提供します（出典例：[swyx](https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq), [Wonder Tools](https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share)）。 --- ### 分析と発見事項 1. 主要な発見（要点） - ChatGPT（Code Interpreter / ADA）は「ファイルを投げて即座にPythonで可視化・統計・ファイル出力まで一気通貫で行える」ため、データ探索・ETLプロトタイプ・学習用途に強い（参照：[swyx](https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq), [TheZvi](https://thezvi.substack.com/p/ai-10-code-interpreter-and-george)）。 - Claude（Projects / Artifacts / Claude Code）は「プロジェクト単位で文脈を保持し、ノーコードに近い感覚でインタラクティブなダッシュボードや説明アーティファクトを作れる」点が差別化要因で、コンテンツ公開・教育・継続的調査に向いている（参照：[Wonder Tools](https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share), [evartology](https://evartology.substack.com/p/claude-artifacts-complete-step-by-step-guide)）。 - インフルエンサーの推奨は「用途に応じたハイブリッド運用」。短期の数値解析はCode Interpreter、説明・公開・長期プロジェクトはClaudeが現場で使いやすいという共通認識が見られる（参照：[swyx](https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq), [Wonder Tools](https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share)）。 - 実運用の注意点：ファイルサイズ上限（報告でCode Interpreterは約100MB、Claude Projectsは約30MBなど）、セッション永続性の違い、コストとトークンの設計、機密データ取扱いのリスクが頻繁に指摘されている（参照：[swyx](https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq), [Wonder Tools](https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share)、[Anthropic Privacy](https://www.anthropic.com/legal/privacy)）。 2. ツール対比（要約表） | 項目 | ChatGPT（Code Interpreter / ADA） | Claude（Projects / Artifacts / Claude Code） | |---|---:|---| | 主な強み | ローカル風のPython実行でデータクリーニング→解析→ファイル出力が迅速（多くのライブラリが利用可） | 長い文脈を保持し、インタラクティブな可視化や公開アーティファクトを短時間で作れる | | 理想的な用途 | 探索的データ分析、ETLプロトタイプ、画像/動画処理、短期回帰・統計検定 | ドキュメント主導の長期プロジェクト、教育コンテンツ、読者向けダッシュボード | | ファイル上限・コンテキスト | 実務報告で ~100MB まで扱える例あり。だがセッションの永続性は限定的 | Projectsはファイル上限（例：30MB報告）やメモリ制約がある。プロジェクト内で文脈保持 | | 出力の種類 | CSV/SQLite/PNG/PPTX等のダウンロード可能な成果物 | 公開リンク付きのインタラクティブアーティファクト、説明資料、継続的コンテキスト | | 主要参考 | [swyx（Code Interpreter解説）](https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq) | [Wonder Tools（Claude 4解説）](https://wondertools.substack.com/p/claude4?utm_source=substack&utm_medium=email&utm_content=share&action=share), [evartology（Artifacts）](https://evartology.substack.com/p/claude-artifacts-complete-step-by-step-guide) | 3. インフルエンサー発の具体事例（抜粋） - Simon Willison：大規模CSVを短時間で解析しSQLiteへ出力した事例（Code Interpreter の高速プロトタイピングの例）。参照：[swyx](https://swyx.substack.com/p/code-interpreter?utm_source=share&utm_medium=android&r=qoyq)。 - Deedy、Boring Marketer ら：ClaudeのExtended Thinkingやダッシュボード生成で長い文脈や複雑タスクに強みを示す投稿（事例）：[Deedy X投稿](https://x.com/deedydas/status/1849634713213993176)、[Boring Marketer X投稿](https://x.com/boringmarketer/status/1944035468821049852)。 - Alec Velikanov 等：ChatGPTをローカル／バッチ処理やワークフロー自動化のハックに活用する共有（参照：[Alec X投稿](https://x.com/alecvxyz/status/1864374269234327653)）。 --- ### より深い分析と解釈 1. 根本的な「なぜ？」の掘り下げ（3段階） - なぜインフルエンサーはCode Interpreterを推奨するか？ 1) 理由：従来の環境構築なしで即実行できるため。 2) その背景：多くの業務は「初期探索→仮説検証」のフェーズで時間を浪費しており、ここを短縮できると意思決定が速くなる。 3) 結果的に：非専門家でも「手を動かしながら学べる」ため採用障壁が下がり、短期ROIが高まる。 - なぜClaudeが注目されるか？ 1) 理由：文脈保持と公開可能なアーティファクトの生成が容易。 2) 背景：サブスクやニュースレター運営者・教育者は“見せて価値を伝える”必要があり、インタラクティブ成果物が収益/エンゲージメントに直結する。 3) 結果的に：技術リソースが乏しい個人でも「プロトタイプ→公開」のサイクルを高速に回せる。 - なぜハイブリッド運用が現実的か？ 1) 理由：両者の設計上の得意領域が補完関係にあるため。 2) 背景：Code Interpreterは計算・処理に強いが文脈持続が弱く、Claudeは文脈と公開に強いが大容量処理に制約がある。 3) 結果的に：解析はCode Interpreter、説明／公開はClaudeに分担させると最短で価値創出できる。 2. 矛盾・想定外の観察と解釈（弁証法的分析） - 観察：Code Interpreterは数値処理で正確な結果を出すが、テキスト要約で数値表現が誤ることがある。 解釈A：数値は実行結果に紐づくため比較的堅牢、文章生成は生成モデル特有の誤り（hallucination）に弱い。 解釈B：人間のレビューフローを入れずに公開すると誤解を招くリスクが高い。したがって自動化の最終段階には必ず人的検算を組み込む必要がある。 - 観察：Claudeはプロジェクト文脈を保持できるが、ファイル上限があるため大規模分析にはそのまま使えない。 解釈A：この制約は「アーティファクト志向」のUXを優先した設計上の妥協。 解釈B：運用面では「サマリ化／サンプリング→Claude」で済ますワークフローが現実的（大容量はCode Interpreterで処理し、要旨をClaudeへ渡す）。 3. 要因分解（意思決定に影響する4軸） - ユーザー（スキル）：非技術者 vs データエンジニア - データ（規模・機密性）：小〜中規模公開データ vs 大容量/個人情報 - 目的（解析 vs 説明）：短期洞察 vs 公開アーティファクト・教育 - ツール制約：ファイル上限、セッション永続性、コスト、API/外部接続 各軸の組み合わせで「推奨ツール」が変わるため、ツール選定は単純な機能比較ではなく、上記4軸を用いた意思決定が必要です。 --- ### 戦略的示唆 以下は、現場で即実行できる具体的アクション（短期〜中期）と、それぞれの実施手順・評価指標です。 1. 今すぐできる（0–2週間）：「最短パイロット」 - 目的：月次売上など代表的CSV（匿名化済み、<10MB）でE2Eを検証し、時間削減と検証ルールを確立する。 - 手順（簡易） 1) サンプルデータを用意（10MB以下、列名とKPI定義を添える）。 2) Code Interpreterに投げて「要約→3つの可視化→1つの回帰分析→CSV/PNG出力」を実行。 3) 出力をClaude Projectsに渡し、「非技術ステークホルダー向け3スライド」と公開用Artifactを作成。 4) 結果をレビュー（数値検算、文章の整合性、公開用データのマスキング確認）。 - 成果物：summary.csv、figures.zip、3-slide deck、公開ArtifactのURL（必要あれば）。 - 成功基準（KPI例）：EDAから共有可能なスライド作成までの時間 < 4時間、主要数値の手動再計算誤差 < 1%、ステークホルダー満足度 ≥ 70%。 2. すぐ使えるプロンプト雛形（例） - Code Interpreter 用（日本語） 「あなたはデータサイエンティストです。アップロードした sales_sample.csv について以下を順に実行してください：1) 行数・列名・欠損率・基本統計量の要約。2) 月次売上・顧客数の時系列グラフを作成（png）。3) 売上を目的変数、広告費とプロモ費を説明変数とするOLS回帰を実行。4) 結果を summary.csv と figures.zip（全図）で出力し、主要数値（総売上、平均注文額）は原データの集計と照合してください。」 - Claude 用（日本語） 「以下の出力（summary.csv と figures.zip）を受け取り、非技術ステークホルダー向けに『目的・主要発見・3つの推奨アクション』を含む3スライド（日本語）を作成してください。図の注釈と要点を簡潔に示し、トーンは実務的で分かりやすくしてください。」 3. 中期（1–3ヶ月）：テンプレ化とガバナンス整備 - やること：プロンプトテンプレート集、結果検証チェックリスト、データ分類ルール（機密・準機密・公開）、アップロード禁止データリストを作成する。Anthropic/OpenAIの利用規約と社内方針を照合し、PⅡ除去パイプラインを組む（参照：[Anthropic Privacy](https://www.anthropic.com/legal/privacy)）。 - 成果：運用マニュアル、テンプレートライブラリ、週次運用報告のフォーマット。 4. 中長期（3–6ヶ月）：自動化とスケール - やること：判明したベストプラクティスを基に、定期レポートの自動化（Code InterpreterでETL→結果を保存→Claudeで要約）や、APIベースでの自動実行（可能なら）を検討。コストモニタリングと使用制限を導入。 - 成果：自動化ワークフロー（CI化）、月次コスト・品質レポート。 5. 運用上の必須チェックリスト（最低限） - 人的検算：全ての意思決定につながる数値は“ツール出力→手動再計算”で確認する。 - データ分類：機密データは送信不可、送る必要がある場合は匿名化／集約を必須化。 - 監査ログ：使用ログ（誰が何のファイルを投げたか）を残す運用。 - コスト制御：月次利用上限とアラート設定。 - 公開前レビュー：Artifactや公開ダッシュボードはPRプロセスで承認を得る。 6. 推奨スナップショット導入計画（例） - Week0–1：データサンプル準備、パイロット設計（担当者：データ担当1名、PM1名）。 - Week2：Code InterpreterでED A→Claudeで資料化→レビュー。 - Week3：効果測定（時間・精度・満足度）→決定：スケール化 or 別ユースケースへ展開。 - Month2–3：テンプレート化、ガバナンス整備、社員トレーニング。 （補足）費用対効果評価のため、パイロット段階で「1件のレポート作成にかかる工数の比較（従来手法 vs AI支援）」を定量化することを強く推奨します。 （ワークフロー図） ```mermaid flowchart LR A["データ収集（CSV/DB）"] --> B["Code Interpreter：前処理・解析・図表生成"] B --> C["成果物（CSV/PNG/SQLite）"] C --> D["Claude Projects：文脈統合・ダッシュボード化・説明資料作成"] D --> E["ステークホルダー共有 → フィードバック"] E --> A["改善（サンプリング/テンプレ化）"] ``` --- ### 今後の調査 以下は、示唆を実行に移すうえで必要な追加調査項目です。優先度と期待される成果を併記します。 1. コスト詳細比較（優先度：高） - 内容：実際のプラン（Pro/Enterprise等）と利用量に基づく月次費用モデルの作成。Claudeの高トークンモードやCode Interpreterの実行頻度を想定した見積もり。 - 成果：月次/年次コスト試算表と閾値（ROI判定基準）。 2. セキュリティ／法務レビュー（優先度：高） - 内容：Anthropic/OpenAIの利用規約、データ保持方針、社内のコンプライアンス要件照合。機密データ取り扱いルールの策定。参照：[Anthropic Privacy](https://www.anthropic.com/legal/privacy)。 - 成果：社内運用規約ドラフト、禁止データリスト、匿名化手順。 3. 再現性・監査可能性の検証（優先度：中） - 内容：セッション再現性、実行ログの取り方、コード保存（Git連携）の最適化方法を検討。 - 成果：再現性チェックリストとログ取得テンプレート。 4. ハルシネーション監査（優先度：中） - 内容：典型的な分析タスクでの「テキスト誤記・数値不整合」の発生頻度を統計的に測定するパイロット。 - 成果：誤出力率（%）とその発見手順、許容基準。 5. API・自動化可能性の調査（優先度：中） - 内容：APIでの運用（自動ETL→解析→生成→公開）や外部サービス連携の可否・制限を確認。 - 成果：自動化アーキテクチャ案と実装コスト概算。 6. ユーザー採用性調査（優先度：低→中） - 内容：実業務担当者へのUXテスト（学習時間、満足度、実運用での障壁）を実施。 - 成果：社内トレーニング計画と教材（Claude Artifactを教育に使う想定）。 7. 代表的インフルエンサー投稿の網羅的要約（優先度：低） - 内容：今回抽出した代表例以外に、さらに10–20投稿を収集・要約して“ベストプラクティス集”を作る。 - 成果：プロンプトライブラリ、事例集（実行手順つき）。 提案する次アクション（短く） - まずは「匿名化済みの代表CSV（<10MB）」を1件用意してください。こちらで上記パイロット設計（プロンプト雛形・検算チェックリスト・評価シート）を具体化します。準備できれば、次は実行手順をプロンプトレベルで提示します。