CSVデータ処理をClaudeに書かせる

CSVファイルの処理は、ETLパイプラインや社内ツールでよく登場する定番タスクです。Claude Codeを使えば、読み込み・バリデーション・変換・出力まで一気に実装できます。具体的な手順を見ていきましょう。

まずClaudeに要件を伝える

Claude Codeを起動したら、最初に処理の全体像を一度に伝えるのがコツです。曖昧な指示より、入力ファイルの形式・バリデーションルール・出力形式をセットで渡すと精度が上がります。

> Node.jsでCSV処理スクリプトを作ってください。
  - 入力: users.csv（列: id, name, email, age）
  - バリデーション: emailは正規表現チェック、ageは18以上
  - 変換: nameを大文字に統一、ageを数値型にキャスト
  - 出力: valid_users.csv と invalid_users.csv に分けて書き出す
  - ライブラリはcsv-parseを使う

このように箇条書きで渡すと、Claude Codeは要件を漏らさずコードに落とし込んでくれます。

生成されたコードを確認・修正する

Claudeが生成するコードの骨格はおおむね以下のようになります。

import { parse } from 'csv-parse/sync';
import { stringify } from 'csv-stringify/sync';
import fs from 'fs';

const EMAIL_REGEX = /^[^\s@]+@[^\s@]+\.[^\s@]+$/;

const records = parse(fs.readFileSync('users.csv'), { columns: true });
const valid = [], invalid = [];

for (const row of records) {
  row.age = Number(row.age);
  row.name = row.name.toUpperCase();
  const isValid = EMAIL_REGEX.test(row.email) && row.age >= 18;
  (isValid ? valid : invalid).push(row);
}

fs.writeFileSync('valid_users.csv', stringify(valid, { header: true }));
fs.writeFileSync('invalid_users.csv', stringify(invalid, { header: true }));

生成後に「エラーハンドリングを追加して」「ストリーム処理に書き換えて」と追加指示を出すだけで、コードを段階的に育てられます。

※API: Application Programming Interface の略。外部サービスとプログラム間でデータをやりとりするための接続口。

テストデータの生成もClaudeに任せる

動作確認用のダミーCSVもClaudeに作ってもらえます。

> 上記スクリプトのテスト用に、正常データ10件・異常データ5件（不正メール3件、age未満2件）を含むusers.csvを生成してください

このプロンプト一発でテスト用フィクスチャが手に入ります。「実装→テストデータ生成→動作確認→修正」のサイクルをClaudeと一緒に回すことで、CSV処理の開発時間を大幅に短縮できます。要件が変わったときも「ageの下限を21に変更して」と一言伝えるだけで対応できるので、ぜひ活用してみてください。

※プロンプト: AIへの指示文。Claude Codeへの指示の質がそのまま出力の質に影響する。