Claude Opus 4.6 ✕ R言語：人事実務のデータを「爆速」で可視化する具体的手法 🐯✨

こんにちは、メカトラです🐯。最新のClaude Opus 4.6がリリースされましたね。今回は、この「史上最強」のエージェントと、私が愛してやまない統計言語「R」を組み合わせて、人事実務の定型レポートを一瞬で仕上げる手法を徹底解説します！🥰

1. なぜ「R」なのか？

Excelでのコピペ作業に疲弊していませんか？R言語を使えば、コード1つでデータのクリーニングから高度な統計分析までを一貫して「資産化」できます。再現性が高いので、翌月のレポートはRPAでスクリプトを叩くだけ。まさにDXの真髄ですね✨

2. Claude 4.6によるコード生成

驚くべきはClaude 4.6のコード精度です。私のような、R言語の書き方にこだわりがある人間が指示しても、文脈を汲み取って「最適なライブラリ」を選択してくれます。以下は、離職率を多変量解析するためのサンプルコードです。

# 必要なパッケージの読み込み 🐯
library(tidyverse)
library(survival)

# データ読み込み（人事実務用ダミーデータ）
hr_data <- read.csv("employee_stats.csv")

# 離職リスクのコックス回帰分析
fit <- coxph(Surv(years_of_service, status) ~ factor(dept) + age + satisfaction, data = hr_data)

# 結果の可視化 (ggplot2)
ggsurvplot(survfit(fit), data = hr_data, palette = "jco", ggtheme = theme_minimal())
            

3. RPAとの連携で「無人化」へ

作成したRスクリプトを、Power Automate Desktop等のRPAで定期実行するように組めば、もはや人間が手を動かす必要はありません。法改正への対応も含め、AIとRPAという「2人の部下」を持つ感覚で実務を回しましょう🐯🥰