CSV vs JSON vs XML：適切なデータフォーマットの選び方

すべてのデータ交換にはフォーマットの選択が必要です。CSV、JSON、XMLは最も一般的な3つのオプションで、それぞれ異なる強みを持っています。間違ったフォーマットを選ぶとパースの問題、肥大したペイロード、開発時間の浪費につながります。このガイドは適切なツールの選択を支援します。

フォーマットの概要

CSV（カンマ区切り値）

name,age,city
Alice,30,London
Bob,25,Paris
Charlie,35,Tokyo

• 構造：フラットな表形式（行と列）
• 型システム：なし（すべてがテキスト）
• ネスト：非対応
• サイズ：表形式データで最小

JSON（JavaScript Object Notation）

[
  {"name": "Alice", "age": 30, "city": "London"},
  {"name": "Bob", "age": 25, "city": "Paris"},
  {"name": "Charlie", "age": 35, "city": "Tokyo"}
]

• 構造：階層的（オブジェクト、配列）
• 型システム：文字列、数値、ブール、null、オブジェクト、配列
• ネスト：ネイティブサポート
• サイズ：中程度

XML（eXtensible Markup Language）

<people>
  <person>
    <name>Alice</name>
    <age>30</age>
    <city>London</city>
  </person>
  <person>
    <name>Bob</name>
    <age>25</age>
    <city>Paris</city>
  </person>
</people>

• 構造：属性と要素を持つ階層構造
• 型システム：XML Schema（XSD）経由
• ネスト：ネイティブサポート
• サイズ：最大（冗長なタグ）

詳細比較

CSVの使用場面

最適な用途：

• スプレッドシートデータとデータベースエクスポート
• データ分析（Pandas、R、Excel）
• 一貫した列を持つシンプルなフラットデータ
• 最大の互換性（すべてのツールがCSVをサポート）
• サイズが重要な大規模データセット

避けるべき場面：

• ネストされた階層構造を持つデータ
• 複数のデータ型を保持する必要がある場合
• 列の値にカンマ、改行、クォートが含まれる場合（エッジケース）

CSVエディターでCSVデータを操作するか、CSV to JSONコンバーターでJSONに変換できます。

JSONの使用場面

最適な用途：

• Web API通信（REST、GraphQLレスポンス）
• 設定ファイル（package.json、tsconfig.json）
• ドキュメント指向データベース（MongoDB、CouchDB）
• ブラウザ環境（ネイティブJavaScriptパース）
• 構造が可変のデータ（一部のレコードにのみフィールドがある）

避けるべき場面：

• データが純粋な表形式の場合（CSVの方がシンプルで小さい）
• XMLの機能が必要な場合（名前空間、スキーマ、XSLT）
• データファイルにコメントが必要な場合（代わりにYAMLを使用）

JSONフォーマッターでJSONをフォーマットおよび検証できます。

XMLの使用場面

最適な用途：

• エンタープライズシステム（SOAP、XHTML、RSS、SVG）
• ドキュメントマークアップ（混在コンテンツ — 埋め込み構造を持つテキスト）
• 要素と並んで属性が必要な場合
• 強力なスキーマ検証要件（XSD）
• XSLT変換
• 業界固有の標準（医療のHL7、金融のXBRL）

避けるべき場面：

• モダンWeb APIの構築（JSONが標準）
• データが表形式の場合（CSVの方がシンプル）
• ファイルサイズとパース速度が重要な場合（JSONの方がスリム）

サイズ比較

同じ1000レコードのデータセット：

XMLの冗長性 — 開始タグ、終了タグ、すべての値で繰り返される要素名 — はCSVと比較してサイズを約3倍にします。

マイグレーションパターン

CSVからJSON

import csv, json

with open('data.csv') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    data = list(reader)

with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f, indent=2)

JSONからCSV

import csv, json

with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=data[0].keys())
    writer.writeheader()
    writer.writerows(data)

XMLからJSON

import xmltodict, json

with open('data.xml') as f:
    data = xmltodict.parse(f.read())

with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f, indent=2)

モダンなランドスケープ

過去10年のトレンドは明確です：JSONはWeb APIと設定においてXMLを大きく置き換えました。しかし、分析やビジネスの文脈でのデータ交換ではCSVが依然として主流であり、XMLはエンタープライズおよび政府システムで存続しています。

新しい代替手段：

• YAML：人間に優しい設定（JSONとXMLの両方の設定を置き換える）
• Protocol Buffers / MessagePack：高性能システム向けバイナリフォーマット
• Parquet / Arrow：ビッグデータ分析向けカラムナーフォーマット

JSONとYAMLの比較についてはYAML vs JSONガイドをご覧ください。

FAQ

これらのフォーマット間で変換してもデータは失われませんか？

CSVからJSONへの変換はフラットデータに対してはロスレスです（ただし型は失われます — CSVでは数値が文字列になります）。JSONからCSVへの変換では階層構造が失われます（ネストされたオブジェクトはフラット化が必要）。XMLからJSONへの変換はほぼロスレスですが、属性と混在コンテンツは扱いが難しい場合があります。特定のデータで往復変換を必ずテストしてください。

新しいAPIにはどのフォーマットを使うべきですか？

JSONです。ネイティブなブラウザサポート、優れたツール、可読性とサイズの最適なバランスを持つ、モダンWeb APIのデファクトスタンダードです。検証にはJSON Schemaを使用してください。唯一の例外は、XMLを要求するレガシーエンタープライズシステムとの統合の場合です。

関連リソース

• CSVエディター — CSVデータの編集とクリーニング
• JSONフォーマッター — JSONのフォーマットと検証
• CSV to JSON変換ガイド — ステップバイステップの変換