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CSV の準備

AI CSV クリーナー:データを変更する前にルールを決める

区切り文字、ID、日付、空白、重複レコードに関する CSV クリーニングのルールを、確認可能な変更ログとともに準備します。

CSV はテキスト形式の表なので、クリーニングによって、気づかないうちにフィールドの意味が変わってしまうことがあります。元のファイルから始め、想定するデータ型を定義しましょう。目指すのは、同じレコードを表したまま一貫性のあるエクスポートです。

このページのプロンプトは自由にコピーできます。利用できるモデル、利用枠、コラボレーション機能はプランによって異なります。利用条件と料金を確認する

実例

日付を正規化しつつ ID を保持する

このガイドのために作成した説明用の例です。モデルの出力は毎回異なります。

前提データ

customer_id: 00124; signup_date: 03/04/2026; city: “ Bristol ”

正しい結果

customer_id は「00124」のまま、city は「Bristol」に、signup_date は日/月の表記ルールが確認されるまでフラグを立てておきます。

先頭のゼロには意味がある場合があります。曖昧な日付は、黙って推測するのではなく確認すべきです。

調整して使えるプロンプト

編集する前に、この CSV を確認してください。customer_id はテキストとして扱い、先頭のゼロを保持してください。city の前後の空白を削除してください。区切り文字を特定し、曖昧な日付を報告してください。重複判定のルールと変更の概要を提案してください。名前が一致するという理由だけで行を削除しないでください。

まずファイル形式を確認する

文字コード、区切り文字、ヘッダー行、引用符を確認します。引用符で囲まれた住所の中のカンマは値の一部であり、新しい列とは限りません。すべての行が想定どおりのフィールド数になっているかを確認しましょう。

列のデータ型は明示的に設定します。郵便番号、電話番号、顧客 ID は、数字を含んでいてもテキストであることがよくあります。比較のために、元のエクスポートのコピーを残しておきましょう。

ビジネスキーで重複を定義する

顧客名が同じ2つの行が、別の人物や別の取引を表している場合もあります。何かを削除する前に、同一性を確定するフィールドを選び、値が食い違う場合の扱いを決めておきましょう。

完全一致と一致の可能性があるものを、別々の確認グループに分けるよう依頼しましょう。残すレコードの出典を保持し、別の行を削除する理由を説明させます。

クリーニング後のエクスポートを照合する

前後の行数を比較し、列ごとの欠損値を数え、変更されたセルのサンプルを確認します。行が統合または削除された場合は、すべての差異に説明がつくはずです。

エクスポートした CSV を、実際に取り込むシステムで開きます。ID、英語以外の文字、日付はそのシステム上で確認してください。プレビューが正しく見えるだけでは、インポートが成功した証明にはなりません。

CSV の確認から始める

代表的なファイルを Excel Studio に取り込み、変更を受け入れる前にクリーニング案を提示してもらいましょう。曖昧な値を確認し、元のエクスポートは残しておきます。

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