Scanner Excel Extraction Skill

概要

このSkillは、scannerエージェントがExcelファイルからデータを抽出し、構造化されたフォーマット（JSON、CSV）に変換する際に使用します。複数シート、数式、書式設定に対応しています。

主な機能

1. 複数シート読み込み: すべてのシートを一括処理
2. データ構造化: JSON/CSV形式に変換
3. 数式評価: セルの数式を計算値に変換
4. 書式情報抽出: セルの色、太字等の書式
5. 大容量ファイル対応: チャンク処理でメモリ効率化

使用方法

スクリプト

python scripts/extract-excel.py <excel-path> [options]

オプション:

• --output=json: JSON形式で出力（デフォルト）
• --output=csv: CSV形式で出力（各シートごと）
• --sheet=<name>: 特定のシートのみ抽出
• --evaluate-formulas: 数式を計算値に変換

使用例:

# 全シートをJSONに変換
python scripts/extract-excel.py data.xlsx --output=json

# 特定シートのみCSVに変換
python scripts/extract-excel.py data.xlsx --sheet="Sheet1" --output=csv

# 数式を評価して出力
python scripts/extract-excel.py data.xlsx --evaluate-formulas

出力形式

JSON形式

{
  "Sheet1": [
    {"id": 1, "name": "Product A", "price": 1000},
    {"id": 2, "name": "Product B", "price": 2000}
  ],
  "Sheet2": [
    {"category": "Electronics", "count": 10}
  ]
}

CSV形式

複数シートの場合、各シートごとにCSVファイルを生成:

• data_Sheet1.csv
• data_Sheet2.csv

スクリプト詳細

extract-excel.py

Excelファイルを読み込み、構造化されたデータに変換します。

必要なライブラリ:

pip install pandas openpyxl xlrd

コード概要:

import pandas as pd
import json

def extract_excel(file_path, output_format='json', evaluate_formulas=False):
    # Excelファイルを読み込み
    excel_file = pd.ExcelFile(file_path)

    data = {}
    for sheet_name in excel_file.sheet_names:
        # 各シートを読み込み
        df = pd.read_excel(
            file_path,
            sheet_name=sheet_name,
            # 数式を評価するかどうか
            engine='openpyxl' if evaluate_formulas else 'xlrd'
        )

        if output_format == 'json':
            # JSON形式に変換
            data[sheet_name] = df.to_dict(orient='records')
        elif output_format == 'csv':
            # CSV形式で保存
            df.to_csv(f'{file_path.stem}_{sheet_name}.csv', index=False)

    if output_format == 'json':
        # JSONファイルに保存
        with open(f'{file_path.stem}.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

    return data

convert-to-json.js

Excel→JSON変換（Node.js版）

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

function extractExcel(filePath) {
  // Excelファイルを読み込み
  const workbook = XLSX.readFile(filePath);

  const data = {};

  // 各シートを処理
  workbook.SheetNames.forEach(sheetName => {
    const sheet = workbook.Sheets[sheetName];
    // JSONに変換
    data[sheetName] = XLSX.utils.sheet_to_json(sheet);
  });

  return data;
}

実装例

例1: 売上データの抽出

# 売上データExcelを読み込み
data = extract_excel('sales-2023.xlsx', output_format='json')

# Sheet1（売上明細）を取得
sales_data = data['Sales']

# データフレームに変換して集計
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(sales_data)

# 月別売上を集計
monthly_sales = df.groupby('month')['amount'].sum()
print(monthly_sales)

# 結果をCSVに保存
monthly_sales.to_csv('monthly-sales-summary.csv')

例2: 在庫データの構造化

# 在庫管理Excelから複数シートを抽出
data = extract_excel('inventory.xlsx')

# 各シートのデータを処理
products = data['Products']  # 商品マスタ
inventory = data['Inventory']  # 在庫数
locations = data['Locations']  # 保管場所

# JSONファイルに保存（API連携用）
import json
with open('inventory-data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump({
        'products': products,
        'inventory': inventory,
        'locations': locations
    }, f, ensure_ascii=False, indent=2)

print(f"✅ 商品数: {len(products)}件")
print(f"✅ 在庫レコード: {len(inventory)}件")

例3: 大容量Excelの処理

# 大容量Excel（100万行以上）を効率的に処理
def process_large_excel(file_path, chunk_size=10000):
    # チャンクごとに読み込み
    for chunk in pd.read_excel(file_path, chunksize=chunk_size):
        # データ処理
        process_chunk(chunk)

        # メモリ解放
        del chunk

def process_chunk(df):
    # チャンクごとの処理（集計、変換等）
    summary = df.groupby('category')['value'].sum()
    # データベースに保存等
    save_to_database(summary)

# 実行
process_large_excel('large-data.xlsx')

ベストプラクティス

DO（推奨）

✅ ヘッダー行を明確に: 1行目をヘッダーとして使用 ✅ データ型の統一: 各列のデータ型を統一 ✅ 空白セルの処理: NaN、Null、空文字の扱いを定義 ✅ 大容量ファイルはチャンク処理: メモリ効率化 ✅ エラーハンドリング: 欠損値、不正な形式に対応

DON'T（非推奨）

❌ 複雑な書式に依存: シンプルな表形式が最適 ❌ 結合セル: データ抽出が困難 ❌ 画像・チャート: テキストデータのみ推奨 ❌ マクロ依存: Pythonでは実行不可 ❌ 全データをメモリに展開: 大容量ファイルは危険

データ型の扱い

日付

# 日付を正しく読み込む
df = pd.read_excel('data.xlsx', parse_dates=['date_column'])

# 日付フォーマット変換
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime('%Y-%m-%d')

数値

# 数値として読み込む（カンマ区切りの数値対応）
df['amount'] = df['amount'].str.replace(',', '').astype(float)

文字列

# 前後の空白を削除
df['name'] = df['name'].str.strip()

トラブルシューティング

Q: 日付が数値になってしまう

A: Excelの日付シリアル値です。変換が必要:

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], unit='D', origin='1899-12-30')

Q: 日本語が文字化けする

A: エンコーディングを指定:

df = pd.read_excel('data.xlsx', encoding='utf-8')

Q: メモリ不足エラー

A: チャンク処理を使用:

for chunk in pd.read_excel('large.xlsx', chunksize=10000):
    process(chunk)

Q: 数式が評価されない

A: openpyxlエンジンを使用:

df = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl')

Progressive Disclosure

このSKILL.mdはメインドキュメント（約250行）です。詳細なスクリプトは scripts/ ディレクトリ内のファイルを参照してください。

関連Skill

• scanner-pdf-analysis: PDF解析
• data-analyst-export: データエクスポート
• data-analyst-sql-optimization: 抽出データのDB格納最適化

関連リソース

• scripts/extract-excel.py: Excel抽出スクリプト（Python）
• scripts/convert-to-json.js: Excel→JSON変換スクリプト（Node.js）