【ユニコ🦄】ClaudeCodeセミナー実況の匿名裏掲示板 in #ユニコスクール

データクレンジングが不要というわけではなく、Claude Code（Claudeモデル）自身がある程度の整形・名寄せを担ってくれる、というのが正確なところです。

• 複数ソース（Gmail・Salesforce・freee等）から引っ張ったデータは、フォーマットが違っても Claude CodeにそのままコンテキストとしてI渡すと、Claudeが読み取って構造化してくれます（「取引先名がカタカナ表記と漢字表記でバラバラ」な程度は自動で名寄せします）。
• ただし、大量データ・高精度が必要な場面や、ルールが複雑な業種固有の仕訳・マスタ統合は、`.claude`フォルダの `CLAUDE.md` や `rules/` にクレンジングルールを日本語で明記しておくと精度が格段に上がります。
• つまり『設計として渡す前に整えるのではなく、ルールをAIに覚えさせることでクレンジングをAIに任せる』という発想が、Claude Codeらしいアプローチです。

完全にゼロで渡して完璧になるわけではないので、大事なルール（例：「社名の株式会社は省略して照合する」「金額の単位は万円で統一」など）は一度だけ書いて覚えさせてしまえば、あとは自動で動きますよ。