毎月末、地獄でした。

Google広告、Meta広告、Yahoo広告、それ以外の媒体……30社分のレポートを、スプレッドシートにコピペして、グラフを整えて、コメントを書いて、PDFにして送る。気づけば丸一日。ミス一つで信頼が飛ぶ仕事です。

「また今月末か……」と思いながら、同じ作業を繰り返す。その繰り返しを断ち切るために動いたのが、去年の秋のことでした。

結果から言います。

✅ 月末のレポート作業：丸一日 → 3分

✅ 月収：この仕組みを活用してから月+100万以上の収入増

✅ 作業時間：約半分に削減。上流の設計・提案業務に集中できるように

この記事では、Claude Codeを使って「毎月の定型レポートを3分で出力できるパイプライン」を作った手順を、そのまま再現できる形でまとめています。テンプレートとスクリプトのセットも配布します。

この記事が向いている人

広告代理店・広告運用担当として、複数社のレポートを毎月作成している人

レポート作業に追われて、本来やるべき提案・改善業務に時間が使えていない人

Python・GitHubの基礎操作ができる、またはコマンド操作に抵抗がない人

逆に、「副業でこれから広告運用を始めたい」という初心者の方には、まだ少しハードルが高いかもしれません。まずは基本的な広告アカウント操作に慣れてからこの記事に戻ってきてください。

なぜ「Claude Code」だったのか

ChatGPTやCopilotなども試しました。でも「レポートを書いて」と言うだけでは、30社×複数媒体の実データを一気に処理するのは無理でした。

Claude Codeが決定的に違ったのは3点です。

① コードとファイルに直接触れる：レポート用のCSVや設定JSONを、チャットだけでなくリポジトリ上で一貫して扱える。「このCSVを読み込んで集計して」が実際に動く。

② 繰り返し作業が得意：同じ型の処理（集計・整形・文章化）を一度関数化すれば、30社分を一気に回せる。

③ 仕様の言語化がそのまま実装になる：「30社×媒体ごとにこの列を出して、コメントを自動生成して」と書けば、だいたい形になる。エンジニアでなくても、手順を文章で書ける人ほど相性がいい。

全体の仕組み（ざっくり）

一言で言うと、「Metaの広告データをAPIで取得し、Claude Codeが集計・分析・コメント生成まで自動でやってくれる」という仕組みです。

人間がやることは「コマンドを1回実行する」だけ。あとはClaude CodeがCSVを読み込み、媒体ごとに集計し、仮説コメントまで書いてくれます。

実際のレポート出力内容

このパイプラインが出力するのは3種類のレポートです。

① 週次レポート（Notion）：エグゼクティブサマリー、媒体別KPI、前週比などを自動生成。クライアントにそのまま共有できるクオリティ。

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② クリエイティブ精査：画像・動画別にImp、CTR、CPC、CV、CPAを集計し、勝ちクリエイティブを自動で評価。改善コメントまで出力。

タイトルなし①.png

③ LPO分析：LP上の問題点を項目別に評価し、優先度・詳細コメント付きで出力。「何から直すべきか」が一目でわかる。

準備するもの

・PC（Windows / Mac / Linux のどれかで動かせればOK）

・Python 3.11以上（python --version で確認。なければ公式からインストール）

・Meta（Facebook）広告アカウント（操作権限があること）

・Meta for Developersのアプリ（アプリID・App Secret・Marketing API追加・OAuthリダイレクトURI登録）

・.envファイル（App ID / App Secretを記載した設定ファイル。.env.exampleをコピーして編集するだけ）

・MCP対応AIクライアント（Claude Desktop または Cursor。どちらか1つでOK）

導入ステップ（5ステップで完了）

そろそろ「導入してみよう」と思ってきたと思います。ここからは完全に再現できる手順だけ書きます。必要なGitHubのコードは後のセクションにあります。

STEP 1：ツールのフォルダをPCに用意する

GitHubからリポジトリをclone、またはzipでダウンロードして任意のフォルダに展開してください。

STEP 2：仮想環境とパッケージを準備する

python -m venv .venv でvenv作成 → 有効化 → pip install -r requirements.txt で完了。

STEP 3：Meta for Developersでアプリを作成する

Marketing APIを追加し、アプリIDとApp Secretを控えます。OAuthのリダイレクトURIに「http://localhost:9876/callback」を登録（ここが抜けがちなので要注意）。

STEP 4：.envファイルを作る

.env.exampleをコピーして.envにリネームし、META_APP_IDとMETA_APP_SECRETを入力するだけ。META_AUTH_TYPE=oauthはそのままでOK。

STEP 5：AIクライアントでMCPサーバーを起動して完了

Claude DesktopまたはCursorでMCPサーバーを起動したら準備完了です。あとはチャットで「このCSVから今月の広告レポートを作って」と指示するだけ。

配布物の内容（この記事で受け取れるもの）

購入後に受け取れるのは以下のセットです。「とりあえず動かしてみる」ための最小構成を整えています。

README.md（セットアップから運用までの手順書）

config/clients.yaml のテンプレ（クライアント情報設定ファイル）

scripts/build_report.py の最小構成（レポート生成スクリプト本体）

templates/summary.md.j2（Notionに貼り付けられるレポートテンプレート）

GitHubリポジトリへのリンクはこちら：