# JSONをExcelに変換する方法

JSONデータをExcelスプレッドシートに変換する様々な方法を学びます。

なぜJSONをExcelに変換するのか

使用例

📊 データ分析 - Excelでデータを分析
📈 レポート作成 - ビジネスレポート
👥 非技術者との共有 - 読みやすい形式
📉 可視化 - グラフとチャート作成
💾 データバックアップ - 読みやすいバックアップ

オンラインツール

1. BigJSON.online

URL: bigjson.online 特徴：

JSONをExcel/CSVに変換
無料で高速
大きなファイル対応
データプライバシー保護

手順：

JSONを貼り付け

「Excelにエクスポート」をクリック

.xlsxファイルをダウンロード

2. ConvertJSON

特徴：

シンプルな変換
カスタマイズ可能
CSV/XLSX出力

3. JSON to Excel Converter

特徴：

一括変換
フォーマット保持
無料

JavaScript/Node.jsでの変換

xlsx パッケージ

インストール

npm install xlsx

基本的な変換

const XLSX = require('xlsx');
const fs = require('fs');

// JSONデータ
const data = [
  { name: '田中太郎', age: 30, city: '東京' },
  { name: '佐藤花子', age: 25, city: '大阪' },
  { name: '鈴木一郎', age: 35, city: '名古屋' }
];

// ワークシートを作成
const worksheet = XLSX.utils.json_to_sheet(data);

// ワークブックを作成
const workbook = XLSX.utils.book_new();
XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, worksheet, 'Users');

// Excelファイルに書き込み
XLSX.writeFile(workbook, 'users.xlsx');

console.log('Excelファイルが作成されました！');

JSONファイルから

const XLSX = require('xlsx');
const fs = require('fs');

// JSONファイルを読み取り
const jsonData = JSON.parse(fs.readFileSync('data.json', 'utf8'));

// Excelに変換
const worksheet = XLSX.utils.json_to_sheet(jsonData);
const workbook = XLSX.utils.book_new();
XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, worksheet, 'Data');

XLSX.writeFile(workbook, 'output.xlsx');

複数シート

const XLSX = require('xlsx');

const workbook = XLSX.utils.book_new();

// シート1：ユーザー
const users = [
  { id: 1, name: '田中太郎' },
  { id: 2, name: '佐藤花子' }
];
const usersSheet = XLSX.utils.json_to_sheet(users);
XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, usersSheet, 'Users');

// シート2：注文
const orders = [
  { orderId: 1001, userId: 1, total: 5000 },
  { orderId: 1002, userId: 2, total: 3000 }
];
const ordersSheet = XLSX.utils.json_to_sheet(orders);
XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, ordersSheet, 'Orders');

XLSX.writeFile(workbook, 'data.xlsx');

カスタムヘッダー

const data = [
  { name: '田中太郎', age: 30 },
  { name: '佐藤花子', age: 25 }
];

// カスタムヘッダー
const worksheet = XLSX.utils.json_to_sheet(data, {
  header: ['name', 'age'],
  skipHeader: false
});

// ヘッダーを日本語に変更
worksheet['A1'].v = '名前';
worksheet['B1'].v = '年齢';

const workbook = XLSX.utils.book_new();
XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, worksheet, 'Data');
XLSX.writeFile(workbook, 'custom.xlsx');

ExcelJS（高度な機能）

インストール

npm install exceljs

スタイル付き変換

const ExcelJS = require('exceljs');

async function jsonToExcel() {
  const workbook = new ExcelJS.Workbook();
  const worksheet = workbook.addWorksheet('Users');

  // カラム定義
  worksheet.columns = [
    { header: '名前', key: 'name', width: 20 },
    { header: '年齢', key: 'age', width: 10 },
    { header: '都市', key: 'city', width: 15 }
  ];

  // ヘッダースタイル
  worksheet.getRow(1).font = { bold: true };
  worksheet.getRow(1).fill = {
    type: 'pattern',
    pattern: 'solid',
    fgColor: { argb: 'FFE0E0E0' }
  };

  // データ追加
  const data = [
    { name: '田中太郎', age: 30, city: '東京' },
    { name: '佐藤花子', age: 25, city: '大阪' }
  ];

  worksheet.addRows(data);

  // ファイルに保存
  await workbook.xlsx.writeFile('styled.xlsx');
  console.log('スタイル付きExcelが作成されました！');
}

jsonToExcel();

条件付き書式

// 年齢に基づいて色を変更
worksheet.eachRow((row, rowNumber) => {
  if (rowNumber > 1) { // ヘッダーをスキップ
    const age = row.getCell(2).value;
    if (age > 30) {
      row.getCell(2).fill = {
        type: 'pattern',
        pattern: 'solid',
        fgColor: { argb: 'FFFF0000' } // 赤
      };
    }
  }
});

Pythonでの変換

pandas ライブラリ

インストール

pip install pandas openpyxl

基本的な変換

import pandas as pd
import json

# JSONを読み取り
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# DataFrameに変換
df = pd.DataFrame(data)

# Excelに書き込み
df.to_excel('output.xlsx', index=False, engine='openpyxl')

print('Excelファイルが作成されました！')

複数シート

import pandas as pd

# 複数のDataFrame
users = pd.DataFrame([
    {'name': '田中太郎', 'age': 30},
    {'name': '佐藤花子', 'age': 25}
])

orders = pd.DataFrame([
    {'order_id': 1001, 'total': 5000},
    {'order_id': 1002, 'total': 3000}
])

# ExcelWriterで複数シート
with pd.ExcelWriter('multi_sheet.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    users.to_excel(writer, sheet_name='Users', index=False)
    orders.to_excel(writer, sheet_name='Orders', index=False)

print('複数シートのExcelが作成されました！')

ネストされたJSONの処理

import pandas as pd
import json

# ネストされたJSON
json_data = '''
{
  "users": [
    {
      "name": "田中太郎",
      "age": 30,
      "address": {
        "city": "東京",
        "zip": "100-0001"
      }
    },
    {
      "name": "佐藤花子",
      "age": 25,
      "address": {
        "city": "大阪",
        "zip": "530-0001"
      }
    }
  ]
}
'''

data = json.loads(json_data)

# json_normalizeでフラット化
df = pd.json_normalize(data['users'])

# Excelに書き込み
df.to_excel('flattened.xlsx', index=False)

print(df)
#         name  age address.city address.zip
# 0  田中太郎   30         東京    100-0001
# 1  佐藤花子   25         大阪    530-0001

スタイル付き

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    {'name': '田中太郎', 'age': 30, 'score': 85},
    {'name': '佐藤花子', 'age': 25, 'score': 92}
])

# スタイル関数
def highlight_high_scores(val):
    color = 'yellow' if val > 90 else ''
    return f'background-color: {color}'

# スタイルを適用してExcelに
with pd.ExcelWriter('styled.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Data', index=False)

    workbook = writer.book
    worksheet = writer.sheets['Data']

    # ヘッダーをボールドに
    for cell in worksheet[1]:
        cell.font = cell.font.copy(bold=True)

print('スタイル付きExcelが作成されました！')

CSVへの変換

JavaScriptでJSON to CSV

function jsonToCsv(jsonData) {
  if (jsonData.length === 0) return '';

  // ヘッダー
  const headers = Object.keys(jsonData[0]);
  const csvHeaders = headers.join(',');

  // 行
  const csvRows = jsonData.map(row => {
    return headers.map(header => {
      const value = row[header];
      // 値をエスケープ
      const escaped = String(value).replace(/"/g, '""');
      return "${escaped}";
    }).join(',');
  });

  return [csvHeaders, ...csvRows].join('\n');
}

// 使用
const data = [
  { name: '田中太郎', age: 30, city: '東京' },
  { name: '佐藤花子', age: 25, city: '大阪' }
];

const csv = jsonToCsv(data);
console.log(csv);

// ファイルに保存
const fs = require('fs');
fs.writeFileSync('output.csv', csv, 'utf8');

PythonでJSON to CSV

import pandas as pd
import json

# JSONを読み取り
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# DataFrameに変換
df = pd.DataFrame(data)

# CSVに書き込み
df.to_csv('output.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

print('CSVファイルが作成されました！')

複雑なJSON構造の処理

ネストされた配列

const data = [
  {
    name: '田中太郎',
    hobbies: ['読書', '旅行', '料理']
  },
  {
    name: '佐藤花子',
    hobbies: ['音楽', 'スポーツ']
  }
];

// 配列を文字列に変換
const flattened = data.map(person => ({
  name: person.name,
  hobbies: person.hobbies.join(', ')
}));

// Excelに変換
const XLSX = require('xlsx');
const worksheet = XLSX.utils.json_to_sheet(flattened);
const workbook = XLSX.utils.book_new();
XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, worksheet, 'Data');
XLSX.writeFile(workbook, 'hobbies.xlsx');

ネストされたオブジェクト

import pandas as pd

data = [
    {
        "name": "田中太郎",
        "address": {
            "city": "東京",
            "zip": "100-0001"
        }
    }
]

# フラット化
df = pd.json_normalize(data)

# Excelに
df.to_excel('nested.xlsx', index=False)

コマンドラインツール

jq と csvkit

# JSONをCSVに変換
jq -r '.[] | [.name, .age, .city] | @csv' data.json > output.csv

# または csvkit を使用
pip install csvkit
in2csv data.json > output.csv

Miller (mlr)

# インストール brew install miller # 変換

mlr --j2c cat data.json > output.csv

ベストプラクティス

1. データ検証

function validateData(data) {
  if (!Array.isArray(data)) {
    throw new Error('データは配列である必要があります');
  }

  if (data.length === 0) {
    throw new Error('データが空です');
  }

  // すべての行が同じキーを持つか確認
  const firstKeys = Object.keys(data[0]);
  const allSame = data.every(row => {
    return JSON.stringify(Object.keys(row).sort()) === 
           JSON.stringify(firstKeys.sort());
  });

  if (!allSame) {
    console.warn('警告：行によってキーが異なります');
  }
}

2. 大きなファイルの処理

import pandas as pd
import json

def convert_large_json(input_file, output_file, chunk_size=1000):
    """大きなJSONファイルをチャンクで処理"""
    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)

    # チャンクで処理
    with pd.ExcelWriter(output_file, engine='openpyxl') as writer:
        for i in range(0, len(data), chunk_size):
            chunk = data[i:i + chunk_size]
            df = pd.DataFrame(chunk)

            if i == 0:
                df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Data')
            else:
                df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Data', 
                           startrow=i+1, header=False)

convert_large_json('large.json', 'large.xlsx')

3. エラーハンドリング

async function safeJsonToExcel(jsonData, outputFile) {
  try {
    // データ検証
    if (!Array.isArray(jsonData) || jsonData.length === 0) {
      throw new Error('無効なJSONデータ');
    }

    // 変換
    const XLSX = require('xlsx');
    const worksheet = XLSX.utils.json_to_sheet(jsonData);
    const workbook = XLSX.utils.book_new();
    XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, worksheet, 'Data');

    // 書き込み
    XLSX.writeFile(workbook, outputFile);

    console.log(✅ 成功: ${outputFile});
    return true;
  } catch (error) {
    console.error('❌ エラー:', error.message);
    return false;
  }
}

比較表

| 方法 | 簡単さ | 機能 | 速度 | コスト |

|------|-------|------|------|--------|

| オンラインツール | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 無料 |

| xlsx (JS) | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 無料 |

| ExcelJS | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 無料 |

| pandas (Python) | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 無料 |

| 手動 | ⭐ | ⭐ | ⭐ | 無料 |

まとめ

クイック選択ガイド

単発変換 → オンラインツール（BigJSON）
Node.jsプロジェクト → xlsx パッケージ
高度なスタイル → ExcelJS
Pythonプロジェクト → pandas
シンプルなCSV → 組み込みツール

推奨ワークフロー

// 1. データ検証
validateData(jsonData);

// 2. 変換
const XLSX = require('xlsx');
const ws = XLSX.utils.json_to_sheet(jsonData);
const wb = XLSX.utils.book_new();
XLSX.utils.book_append_sheet(wb, ws, 'Data');

// 3. 保存
XLSX.writeFile(wb, 'output.xlsx');

// 4. 確認
console.log('✅ Excelファイルが作成されました');

JSONからExcelへの変換で、データ共有を簡単に！

Big JSON Team

なぜJSONをExcelに変換するのか

使用例

オンラインツール

1. BigJSON.online

2. ConvertJSON

3. JSON to Excel Converter

JavaScript/Node.jsでの変換

xlsx パッケージ

インストール

基本的な変換

JSONファイルから

複数シート

カスタムヘッダー

ExcelJS（高度な機能）

インストール

スタイル付き変換

条件付き書式

Pythonでの変換

pandas ライブラリ

インストール

基本的な変換

複数シート

ネストされたJSONの処理

スタイル付き

CSVへの変換

JavaScriptでJSON to CSV

PythonでJSON to CSV

複雑なJSON構造の処理

ネストされた配列

ネストされたオブジェクト

コマンドラインツール

jq と csvkit

Miller (mlr)

ベストプラクティス

1. データ検証

2. 大きなファイルの処理

3. エラーハンドリング

比較表

まとめ

クイック選択ガイド

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