【非エンジニアのためのClaude/ClaudeCodeシリーズ】 Claudeで受失注データの整理を効率化しようとしたら、サクッと分析までできた話

• URL: https://dev.classmethod.jp/articles/claude-win-loss-analysis/
• 日付: 2026-06-10
• Tier: Tier 2
• 要旨: 営業担当者がHubSpot MCPをClaude Coworkに接続し、受失注データの整理・分析をAIに委ねた実践レポート。手動作業30分→AIで2分に短縮。プロンプト1行でデータ抽出・ピボット・チーム比較分析まで完結。非エンジニア向けAI活用の具体的な成功事例。

詳細

解決した課題

• HubSpotからCSVエクスポート→Excelで列整理→ピボット作成、という一連の下準備に毎回30分以上かかっていた
• ピボットテーブルが苦手でカレンダーに予定枠を確保するほどの苦手作業

実現したこと（HubSpot MCP接続）

1. シンプルなプロンプト1行で2分以内に結果取得:

   • 担当案件一覧（案件名/カテゴリ/取引ステージ/金額）
   • 年間/月間ステータス別データ
   • ピボット分析サマリー

2. 受注率・失注理由・商談期間の即時集計

3. チーム比較分析（受注率トップ担当者との差異を自動抽出）

技術的ポイント

• Claude Coworkのdocument操作とHubSpot MCP接続の組み合わせ
• 日本語プロンプトで指示、Claudeが適切なHubSpotデータを取得
• HubSpot MCP接続手順は同シリーズ別記事参照

非エンジニア向けの意義

• 「データを出す」という前処理をスキップして即座に「考える」フェーズへ
• Excelスキル不要でデータ分析の入口を下げる
• 30分→2〜5分への大幅短縮で分析頻度が上がる