Amazonの購入履歴13年分をAIで可視化してみたら、自分の消費行動が丸見えになった話

きっかけ──13年分のAmazon履歴が手に入ることを知った

Amazonを使い始めたのは2013年。以来、日用品から電子機器、猫の療法食まで、あらゆるものを注文してきた。「積み上げた金額は相当なはず」という漠然とした感覚はあったが、正確な数字は把握していなかった。

Amazonにはプライバシー設定から「注文履歴レポート」をCSVでダウンロードできる機能がある。試しに取得してみると、ZIPファイルの中にOrder History.csvが入っていた。エクセルで開くと膨大な行数。これをどうにか可視化したい！そう思ったときに、Claude Codeを使ってみることにした。

僕がやったことは「渡すだけ」だった

正直に言う。技術的なことは何もしていない。Claude CodeにZIPファイルを添付して「このAmazonの購入データをダッシュボードで可視化してほしい」と指示しただけだ。

あとはClaude Codeが自律的に動いた。

1. データ解析スクリプトを自動生成──build_data.pyとbuild_price.pyの2本のPythonスクリプトを作成。月別・年別・カテゴリ別の集計データを生成するJSONファイルを出力。
2. HTMLダッシュボードを構築──Chart.jsを使ったインタラクティブなグラフ、カレンダーヒートマップ、ドーナツチャートなど多彩なビジュアライゼーションをindex.htmlに実装。
3. ローカルサーバー方式を採用──JSONファイルをfetch()で読み込む仕組みのため、ブラウザのCORSセキュリティ制限を回避するPythonの標準HTTPサーバーを使用。完全にPC内部で完結。
4. バッチファイルで起動を自動化──「更新してブラウザを開くまで」を1クリックで完結させる.batファイルをWindowsのCP932エンコーディングで正しく作成。
5. ヘルプページとデータ更新手順を内蔵──ダッシュボード内に「使い方」ページと更新方法のドキュメントを自動生成。

途中でバッチファイルのエンコーディングエラー（UTF-8で保存されたためWindowsのCMDが文字化け）が発生したが、エラーメッセージをそのまま貼り付けると即座に原因を特定して書き直してくれた。「なぜエラーが出るのか」「どう直すのか」をすべて説明しながら修正する。これがClaude Codeの使い方だと実感した。

完成したダッシュボードの全貌

出来上がったのは5つのビュー、計15枚以上のカードで構成される本格的な分析ツールだ。

ナビバーには期間フィルター（全期間 / 1年 / 3年 / 5年 / 年指定）があり、特定の年だけを絞り込むことも可能。右上の「実データ 541件」バッジが常に表示され、フィルター後の件数がリアルタイムで更新される。

データが明かした13年間の消費実態

まず総購入金額が135万円という事実に、ちょっと呆然とした。年平均にすると約10万円。月換算で8,000円強。そう書くと「まあそんなもんか」と思えるが、積み上げると大きい。

カテゴリ別構成を見ると、最大カテゴリは「ペット・猫」で37.0%。猫の療法食（ロイヤルカナン消化器サポート可溶性繊維）や「メディファスアドバンス グレインフリー」が購入金額上位を占めている。TOP5にキャットフードと医薬品が4品入っている。うちのネコへの投資額は相当なものだ。

購入タイミングの分析も面白かった。曜日別では「金曜日」が突出して多い。時間帯別では12〜14時と18〜20時にピークがある。「金曜の昼休みと夜、週末の買いだめを検討する」というリズムが13年間一貫していたことになる。

セキュリティは心配無用──完全ローカル動作の仕組み

「購入履歴をAIに渡して大丈夫？」という疑問は当然あると思う。仕組みを整理しておく。

費用も一切かからない。外部サービスやクラウドは不使用。追加のインストールも不要（Pythonが入っていれば動く）。ダッシュボードはHTMLファイルとJSONファイルの組み合わせなので、サーバーが停止しても次回またpython -m http.server 3500で再開できる。

データ更新の手順──次回からは4ステップ

• ①AmazonからCSVをダウンロードして所定フォルダに上書き保存
• ②python build_data.pyを実行
• ③python build_price.pyを実行
• ④「ダッシュボード起動.bat」をダブルクリック──ブラウザが自動で開く

バッチファイルのおかげで、②〜④はダブルクリック1回で完結する。Amazonが月1回程度のペースでデータをリリースするので、月次で更新すれば十分だろう。

自然言語でWebアプリが作れる時代に何を思うか

プログラミングの経験がなくても、アイデアと自然言語さえあれば、こういうツールが作れる時代になった。「何を作りたいか」「どんな問いに答えたいか」を明確に持っていれば、実装はAIが担う。

今回特に感じたのは、「ドキュメントと運用まで込みで作ってくれる」という点だ。ダッシュボード本体だけでなく、使い方ヘルプページ、データ更新手順書、バッチファイルまで一気通貫で作り上げた。エラーが出れば原因を分析して修正する。これは単なるコード生成ツールではなく、プロジェクト全体を一緒に走るパートナーだと感じた。