JSON Swiss

JSON Swiss

JSON 変換と AI Transform ツール

範囲ルート
スクリプト
ここに JavaScript を書いてください…（return を忘れずに）
1
2
3
4
5
6
7
入力
1
出力
プレビューを実行すると、出力 JSON が表示されます。

スクリプトと AI Transform で JSON を再構成する方法

1ステップ 1 - 正しく解析できる JSON から始める2ステップ 2 - レシピを選ぶか、AI Transform に最初のスクリプトを作らせる3ステップ 3 - 上書きする前に Preview で出力を検証する4ステップ 4 - 結果を適用して JSON ワークフローの次へ進む

JSON Transformer はワークフローの構造変更レイヤーとして使うと効果的です。まず解析できる JSON を用意し、組み込みレシピか AI が作成したスクリプトから始めるかを決め、プレビューで結果を確認してから適用・エクスポート、またはテーブルエディター、Formatter、Schema ツールへ進みます。

生の payload から目標の形へ

本当に欲しい JSON を定義し、スクリプトと AI で形にする

実際の仕事では一つの値を変えるだけでなく、ノイズの多い入力をフロントエンドの一覧、レポート、下流 API に合う構造へ整えることが多くあります。

生の JSON
1
[
2
{
3
"id": 101,
4
"fullName": "Maeve Winters",
5
"team": "growth",
6
"active": true,
7
"profile": {
8
"email": "[email protected]"
9
}
10
},
11
{
12
"id": 102,
13
"fullName": "Jon Park",
14
"team": "ops",
15
"active": false,
16
"profile": {
17
"email": "[email protected]"
18
}
19
}
20
]
変換後の出力
1
[
2
{
3
"id": 101,
4
"name": "Maeve Winters",
5
"email": "[email protected]"
6
}
7
]

このようなフィルター + 名前変更 + 深いフィールドの抽出には、AI Transform で始めて Preview でローカルに確認する流れが向いています。

実際の作業に近い JSON 変換例 3 つ

API、エクスポート、設定データを扱う際によくある、クリーンアップ、フィールド再構成、値の抽出を取り上げます。

クリーンアップ

無効な行を除外して、使えるレコードだけを下流へ送る

エクスポート、分析、別の場所への読み込みの前に、アーカイブ済みユーザー、失敗レコード、テスト項目を除きたい場合に便利です。

入力 JSON
1
[
2
{ "id": 101, "status": "active", "name": "Maeve" },
3
{ "id": 102, "status": "archived", "name": "Jon" }
4
]
変換後の出力
1
[
2
{ "id": 101, "status": "active", "name": "Maeve" }
3
]

先にフィルターすると、その後の各ステップがより簡単で速くなります。

再構成

ネストしたオブジェクトを平坦化し、下流ツール向けにフィールド名を変える

フロントエンドのテーブル、レポート、CSV、型付きモデル用にシンプルな構造が必要な場合に便利です。

入力 JSON
1
{
2
"user": {
3
"id": 42,
4
"profile": {
5
"fullName": "Maeve Winters",
6
"email": "[email protected]"
7
}
8
}
9
}
変換後の出力
1
{
2
"id": 42,
3
"name": "Maeve Winters",
4
"email": "[email protected]"
5
}

平坦な出力はテーブルエディターで確認しやすく、Schema やコードにも変換しやすくなります。

抽出

オブジェクト配列から一つのフィールドを独立したリストに取り出す

ID や SKU の許可リストなど、値を手でコピーせずに一列の出力が必要な場合に便利です。

入力 JSON
1
[
2
{ "id": "SKU-1", "price": 19 },
3
{ "id": "SKU-2", "price": 22 }
4
]
変換後の出力
1
[
2
"SKU-1",
3
"SKU-2"
4
]

列の抽出は、レシピテンプレートでも AI が作成したスクリプトでも、すぐに効果を得られる処理です。

  1. 01

    チュートリアルの手順

    ステップ 1 - 正しく解析できる JSON から始める

    変換する前に入力が有効な JSON であることを確認します。Transformer は修復ツールではありません。データを解析でき、残っている問題が構文ではなく構造であるときに最適です。

    • API レスポンス、設定オブジェクト、エクスポート、ログの payload を入力エディターに貼り付けます。
    • ファイルに保存されている場合は、手でコピーする代わりに Import を使います。
    • 大きな配列や深いネストを扱う場合は、スクリプトを編集する前に目標の構造を決めます。
    • 解析に失敗したら、先に Validator または Repair へ移動し、JSON が有効になってから戻ります。
    • よくある流れは Formatter を先に、Transformer を後に使うことです。整形された JSON の方が構造変更を考えやすくなります。
  2. 02

    チュートリアルの手順

    ステップ 2 - レシピを選ぶか、AI Transform に最初のスクリプトを作らせる

    組み込みレシピで十分か、AI により強い出発点を作らせるかを決めます。一般的なパターンはレシピが速く、業務データ固有のルールには AI が役立ちます。

    • フィルター、マッピング、フィールド保持、平坦化、重複排除、キー名変更などの組み込みレシピを確認します。
    • 目標の形は分かっていてもゼロから書きたくない場合は、AI Transform を開いて自然な言葉で目的を説明します。
    • 残すフィールド、削除するフィールド、グループ化・並べ替え・平坦化・デフォルト値の要否を伝えると、プロンプトの結果が良くなります。
    • AI の結果は質の高い初稿として扱い、採用する前にフィールド名と業務ルールを調整します。
    • レシピでも AI でも、変換後と比較できるよう元の入力をきれいなまま保存します。
  3. 03

    チュートリアルの手順

    ステップ 3 - 上書きする前に Preview で出力を検証する

    このページで最も重要な安全機能は Preview です。入力を置き換えたりエクスポートしたりする前に、スクリプトが実際に生成するものを確認できます。

    • Preview を実行し、適用前に出力の形、行数、フィールド名、値の型、ネストの深さを確認します。
    • スクリプトが例外を投げる、undefined を返す、JSON としてシリアライズできない値を作る場合はエラーが表示されます。
    • フィルターやマッピングでは代表的なレコードを確認し、重要なフィールドが削除・誤変換されていないことを確かめます。
    • 平坦化、グループ化、名前変更では、出力キーが一貫していることや配列・ネスト構造が意図せず変わっていないことを確認します。
    • AI が生成したスクリプトは特に慎重に Preview してください。高品質な出発点ですが、未確認の最終回答ではありません。
  4. 04

    チュートリアルの手順

    ステップ 4 - 結果を適用して JSON ワークフローの次へ進む

    プレビューが正しければ、結果を入力エディターへ適用するか、コピー・エクスポートします。その後はビジュアル確認、整形、Schema 生成、下流連携へ進めます。

    • Preview の結果を次の入力にしたい場合は Apply を使うと、複数の変換を連結できます。
    • 出力が完成したら、API テスト、データ納品、引き継ぎ、保管のためにコピーまたはダウンロードします。
    • 変換後に行を確認したり数個のフィールドを手動編集したりする場合は、JSON Table Editor に移します。
    • 読みやすく共有しやすくしたい場合は、Formatter で整形、並べ替え、圧縮を行います。
    • 形が安定したら、元の JSON ではなく変換後の出力から Schema や型を生成したり、バージョンを比較したりします。

より信頼できる JSON Transformer の流れ

1

まず Validator または Formatter を使い、変換前に入力が解析可能で確認しやすい状態にします。

2

空のファイルから毎回書くのではなく、レシピまたは AI Transform の草案から始めます。

3

スクリプトを変更するたびに Preview を実行し、代表的な行を確認してから Apply を押します。

4

変換が安定したら、コピー、エクスポート、テーブルエディター、Formatter、Schema Generator、Compare へ進みます。

5

成功したスクリプトを保存して再利用すれば、似た payload を次回はより速く処理できます。

JSON Transformer はフォーマットとビジュアル編集の間で特に役立ちます。手動のテキスト編集より速く、独立したデータ処理プログラムを書くより軽く反復できます。

実用的なヒント

スクリプトを書く前に目標の出力形状を決めます。ロジックが整理され、やり直しも減ります。
AI Transform は初稿作成に使い、スクリプトそのものより先に Preview の出力を信頼します。
配列を変換するときは代表的な行をいくつか確認し、重要なフィールドや型を静かに失わないようにします。
主に手動確認や一度きりの編集なら、スクリプトを書くより JSON Table Editor の方が適しています。

関連する JSON ツール

  • 先に入力を整形・検証すると、スクリプトを書きやすく、出力も確認しやすくなります。
  • 一括変換の後にテーブルで目視確認すると、重要なフィールドを点検できます。
  • 出力の形が安定したら、Schema と型の生成もきれいに行えます。

JSONを表に変換

変換後の JSON をテーブルで開き、行の確認、フィルター、最後の手動編集を行います。

JSON を整形

入力または出力 JSON を整形して、構造の変化を読みやすく確認します。

JSON を検証

変換前に payload を検証し、変換後にも有効な JSON であることを確認します。

JSON を修復

元の payload を解析できない場合は、先に壊れた JSON の構文を修復します。

よくある質問

この JSON 変換ツールは何に向いていますか？

有効な JSON を、別の場所で使いやすい構造に整える用途に向いています。行のフィルター、フィールド名の変更、デフォルト値の補完、一つのフィールドのリスト化、ネストしたオブジェクトの平坦化、下流 API・テーブル・レポート向けの再グループ化などができます。

JavaScript の知識は必要ですか？

必須ではありません。フィルター、マッピング、平坦化、重複排除、キー名変更などのレシピを用意しています。ゼロから書きたくない場合は、自然な言葉で目的を伝えて AI Transform にスクリプトのたたき台を作らせることもできます。

AI Transform はデータを自動的に変更しますか？

いいえ。AI Transform はスクリプトを作成しますが、確認を省略することはありません。生成されたスクリプトを確認し、プレビューを実行して出力を確かめ、現在の JSON に適用するかを選べます。速度を保ちながら主導権も維持できます。

変換すると JSON はアップロードされますか？

スクリプトの実行、プレビュー、適用、エクスポートはすべてブラウザー内でローカルに行われます。AI アシスタントはプロンプトから変換ロジックの草案を作る場合がありますが、生成された JSON の変換自体はローカルで実行されます。

JSON Table Editor や Formatter との違いは何ですか？

Table Editor は視覚的な確認と手動編集、Formatter は読みやすさや圧縮などの基本的な整理に向いています。JSON Transformer は、フィールド名の変更、列の抽出、ネスト構造の平坦化、新しい出力形状の作成など、データ自体の構造変更に向いています。

いつ Validator や Repair を先に使うべきですか？

JSON がまだ有効でない場合は、先に Validator または Repair を使ってください。Transformer は、すでに解析でき、構文修正ではなくデータ構造の再編成に集中できる状態で最も力を発揮します。