BigQueryなしでClaudeから広告データを横断分析する構成【Google・Meta・Yahoo!・TikTok対応】

2026年6月6日

本記事は Harubase 関連の記事です。

ClaudeやCursorを広告データの分析に使う動きが広がっています。検索してみると、構成例の多くは「ETLでデータを抽出 → BigQueryに蓄積 → MCPかAPIでClaudeに渡す」という形です。

この構成は理にかなっています。生ログを長期保持できる、SQLで複雑な集計ができる、BIツールと併用できる。大きな広告アカウントや複数クライアントを抱えるチームには正解の設計です。

ただ、1〜10人規模の代理店やインハウスチームにとっては、BigQueryの設計・ETLパイプラインの構築・インフラの保守という一式が過剰になることが多いです。

本記事では、「Claudeに広告データを分析させたい」という同じ目的に対して取れる選択肢を4つに整理し、それぞれの工数・コスト・向き不向きを比較します。そのうえで、BigQueryを建てずに4媒体の広告データをClaudeから横断分析できる構成の具体例を示します。

選択肢の全体像：4つの方式
① CSV手動アップロード
② スプレッドシート＋GAS
③ DWH構成（ETL＋BigQuery等）
④ 媒体直結のMCPサーバー
方式④の実際：Harubase MCPサーバーを例に
- 接続設定（Claude Desktopの場合）
横断分析の実例：プロンプトと出力イメージ
向き不向きの整理
FAQ
まとめ

選択肢の全体像：4つの方式

大きく分けると以下の4通りの方法があります。

方式	構築工数	月額コスト（目安）	保守	向く規模
①CSV手動アップロード	0（設定なし）	0円	毎回手作業	試してみたい・月1回以下
②スプレッドシート＋GAS	数時間〜数日	0円（GAS無料）	中程度（トークン管理・スクリプト保守）	1〜3媒体・定期蓄積重視
③DWH構成（ETL＋BigQuery等）	数週間〜	数千円〜数万円/月	高（パイプライン監視・スキーマ変更対応）	大規模・生ログ・BI併用
④媒体直結のMCPサーバー	数分（接続設定のみ）	サービス月額のみ	低（設定後はほぼ不要）	1〜10人・横断分析・Claude日常使い

それぞれの方式について、実態に合った評価を書きます。

① CSV手動アップロード

各媒体の管理画面からCSVをダウンロードし、Claude.aiのプロジェクト機能やファイル添付でClaudeに渡す方法です。

設定ゼロで今日から試せます。ただし毎回手でエクスポートとアップロードが必要で、複数媒体を横断しようとすると複数のCSVを揃える手間がかかります。週次・月次で「とりあえず一度やってみる」用途には十分ですが、継続的に使う仕組みとしては機能しません。

向くケース: 試験的な検証、月に1〜2回しか分析しない用途。

② スプレッドシート＋GAS

Google Apps Script（GAS）で各媒体のAPIからデータを取得してスプレッドシートに蓄積し、それをClaudeに渡す（またはスプレッドシート上で分析する）方式です。

無料で使えて、構築のハードルも低く、「日次データが自動でシートに貯まる」という安心感があります。GASでYahoo広告やMeta広告のデータを自動取得する手順については、本ブログの既存記事（GASでYahoo広告データをスプレッドシートに自動取得する方法等）でも詳しく書いています。

限界があるのも事実です。GASの実行時間上限（1回6分）は複数媒体・複数アカウントになると詰まります。Yahoo広告APIのOAuthトークン管理は特にメンテコストが高く、切れたタイミングでサイレントに失敗してシートが空になっていることが起きます。また「スプレッドシートにデータを貯める」ことはできても、「なぜCPAが上がったのか」という分析の問いには人手が要ります。

この壁に当たった経緯と乗り換えの判断についてはGASでのYahoo広告集計からClaude＋MCPに乗り換えた理由と手順で詳しく書いているので、GASを使い倒してきた方はそちらを参照してください。

向くケース: 定型データを毎日スプレッドシートに蓄積したい、チームで共有シートが前提、Googleサービスとの連携が中心。

③ DWH構成（ETL＋BigQuery等）

各媒体のAPIからデータをETLツールまたは自前スクリプトで抽出し、BigQueryのようなクラウドDWHに蓄積。その上でMCP経由またはAPIでClaudeに渡す構成です。

生ログを長期保持できる、SQLで任意の集計ができる、LookerStudioなどのBIツールとデータを共有できる、という強みがあります。媒体が増えても設計を崩さずにテーブルを追加できます。

この構成が正解になるケース（正直に書きます）:

月間の広告消化金額が大きく、細粒度のインプレッションログや入札ログを保持したい
SQLを書ける担当者がいて、カスタム集計を日常的に行っている
BIダッシュボードとデータを共有したい
チームにデータエンジニアかそれに準じる担当者がいる

ただし、中小規模チームにとっての現実的な課題があります。ETLパイプラインの設計と構築に数週間かかる、各媒体APIの仕様変更でパイプラインが壊れる、BigQueryのストレージ・クエリ料金が初期は読みにくい、パイプラインの監視を誰かが担当しなければならない、といった点です。

向くケース: 大規模アカウント、SQL資産・BI併用が前提、専任エンジニアがいる、生ログの長期保持が必要。

④ 媒体直結のMCPサーバー

MCP（Model Context Protocol）サーバーが広告APIに直接接続し、ClaudeがそのサーバーをツールとしてAPIに問い合わせる構成です。Claude Desktop・Cursor・Claude Codeから、チャット形式で広告データを取得・分析できます。

データの蓄積はしません。「今の数字を取りに行く」設計です。BigQueryのような中間ストアを持たないため、パイプライン設計・スキーマ管理・ストレージ管理が不要です。接続設定（後述）さえ済めば3分で動き始めます。

向くケース: 1〜10人規模のチーム、複数媒体の横断分析をClaudeで行いたい、DWHを建てるリソースがない、分析の問いに対してリアルタイムで答えを出したい。

方式④の実際：Harubase MCPサーバーを例に

方式④の具体例として、MCPサーバー Harubase を使った構成を示します。Google・Meta・Yahoo!・TikTokの4媒体のデータをClaudeから直接取得できます。読み取り専用設計（GETのみ、書き込みなし）で、広告アカウントへの変更操作は一切行いません。

接続設定（Claude Desktopの場合）

設定ファイルの編集は不要です。Claude（デスクトップアプリ / claude.ai）の「コネクタ」に次のURLを登録するだけです。

Claudeのサイドバーから「カスタマイズ」→「コネクタ」を開く
「カスタムコネクタを追加」で名前に「Harubase」、URLに以下を入力して追加

https://connect.haru-base.com/mcp

Harubaseのログイン画面が開くので、ログインして「許可」を押す

これで接続完了です。OAuth認証なので、APIキーをコピーして貼り付ける作業もありません。

補足: 設定ファイル方式（JSONにAPIキーを記述する従来のやり方）にも対応しているので、コネクタ非対応のクライアントやCI環境ではそちらを使えます。

接続確認のプロンプトは次の一言で十分です。

Meta広告の今週のキャンペーン一覧を出して

Harubaseへの登録・媒体アカウントの接続・APIキーの発行手順の詳細は公式マニュアルを参照してください。

補足: 単一エンドポイント（/mcp 1本）で全媒体に接続します。媒体が増えても接続設定を変える必要はありません。

横断分析の実例：プロンプトと出力イメージ

以下は実際の操作イメージです。数値はすべて架空のダミーデータです。

プロンプト例1：全媒体の先週実績を表で

先週（月〜日）のGoogle・Meta・Yahoo!・TikTokの実績を表にまとめて。
媒体ごとに消化金額・クリック・CV・CPA・ROAS を出して。

出力イメージ（数値はダミー）:

媒体	消化金額	クリック	CV	CPA	ROAS
Google	¥312,000	4,820	38	¥8,210	312%
Meta	¥184,000	3,140	22	¥8,360	287%
Yahoo!	¥97,000	1,650	11	¥8,818	260%
TikTok	¥63,000	5,910	8	¥7,875	198%
合計	¥656,000	15,520	79	¥8,304	286%

この表をそのまま週次レポートのベースにできます。各媒体の管理画面を開いて数字をコピペする手作業がなくなります。

プロンプト例2：媒体横断でCPAの上位/下位を比較

上記の数字で、CPAが低い媒体と高い媒体を比較して、
差異の仮説を3つ挙げて。次週の予算配分の方向性も提案して。

出力イメージ（ダミー）:

TikTokのCPAが¥7,875と最も低く、Google（¥8,210）・Meta（¥8,360）が続きます。Yahoo!は¥8,818で最も高い状況です。

差異の仮説:
1. TikTokは動画フォーマットによるエンゲージメント率の高さが、CV単価の抑制に寄与している可能性があります。
2. Yahoo!はディスプレイ枠の比率が高く、検索連動型に比べてCVRが低い可能性があります。
3. GoogleはブランドキーワードのCVRが高く、全体のCPAを押し下げている可能性があります。

次週の方向性（案）:
– TikTokに¥10,000〜¥15,000の増額を試みる（CPAが最良かつ規模感に余裕がある）
– Yahoo!は既存キャンペーンのターゲティング見直しを優先し、予算は現状維持

プロンプト例3：Yahoo!ディスプレイのクリエイティブ別実績

Yahoo!広告のディスプレイキャンペーン「夏季プロモ_2026」の
先週のバナークリエイティブ別CTRとCVRを一覧で出して。

出力イメージ（ダミー）:

クリエイティブ名	表示回数	CTR	CVR	CPA
バナー_A_728x90	89,400	0.31%	2.8%	¥9,200
バナー_B_300x250	61,200	0.44%	3.6%	¥7,100
バナー_C_728x90	44,800	0.28%	2.1%	¥11,400

バナー_Bが300×250サイズでCTR・CVRともに最良です。バナー_Cは表示回数が最も少なく、CPAが高い状態です。配信比率の調整を検討してください。

媒体管理画面でクリエイティブ別のレポートを手でエクスポートする手間なく、テキストの問いかけで同等の分析が出ます。

向き不向きの整理

「Claudeから広告データを分析したい」という同じ目的に対して、4方式はそれぞれ異なる層に向いています。

方式①（CSV手動）が向く状況:
とにかく今日試したい、月1〜2回の分析で十分、インフラ設定を一切やりたくない場合。継続的な自動化は期待できないことを理解したうえで使うなら有効です。

方式②（スプレッドシート＋GAS）が向く状況:
毎日シートにデータを蓄積したい、チーム全員がスプレッドシートを日常的に開く、過去データの推移をグラフで見たい、という場合。GASの制限に当たっておらず、現状の仕組みが動いているなら維持で十分です。

方式③（DWH構成）が向く状況:
月間の広告費が大きく（目安として数百万円以上）、粒度の細かい分析が業務として必要。SQLを書ける担当者がいて、生ログの長期保持・BI連携を前提にしている。リソースと要件がそろっているなら、スケーラビリティの面でDWH構成が最善です。

方式④（MCP直結）が向く状況:
1〜10人規模で専任エンジニアがいない、複数媒体を横断してClaudeで分析したい、DWHを建てるほどの規模感ではないが「管理画面を行き来して数字を集める」作業はなくしたい。この要件には、方式④が最もコストと機能のバランスが取れた選択肢です。

FAQ

Q. BigQueryは不要になりますか？

方式④（MCP直結）を選んだ場合、BigQueryを持たなくてもClaudeから広告データを分析できます。ただし「データを蓄積しない」という設計上、過去の長期間にわたる任意日付のデータや、ピクセルレベルの行動ログを持ちたい要件には対応できません。BigQueryが不要になるというよりも、「BigQueryが必要ない要件の場合に使える現実的な選択肢がある」と理解するのが正確です。

Q. 読み取り専用とはどういう意味ですか？

MCP経由でHarubaseが広告APIに行うリクエストは、データの取得（GET）のみです。キャンペーンの作成・編集・停止・削除といった操作は一切行いません。広告アカウントへの書き込み権限も要求しません。誤って広告設定を変えてしまうリスクがない点は、MCPを業務に使う際の重要な前提になります。

Q. 料金はどのくらいかかりますか？

Harubaseの料金は固定の月額プランです（詳細はharu-base.comを参照）。Claudeの利用料はご自身のClaude契約に乗る形なので、Harubase側に従量課金はありません。BigQueryのような「クエリ量に応じた料金」の読みにくさがない点が特徴です。

Q. Claude以外のAIでも使えますか？

MCPプロトコルをサポートするクライアントであれば利用できます。執筆時点では、Claude Desktop・claude.ai・Cursor・Claude Codeに対応しているほか、OpenAIのCodex CLIからもmcp-remote経由で接続できます。MCPクライアントとして動作するアプリケーションが前提です。