「Excelのフィルタじゃ限界がある」問題
CSVデータの分析にExcelを使っていると、こんな壁にぶつかります。
- 複雑な条件での絞り込みが面倒
- GROUP BYのような集計がVLOOKUP地獄に
- 2つのCSVファイルの結合（JOIN）ができない
- 10万行を超えるとExcelが重くなる
SQLを使えばこれらの問題を一発で解決できますが、データベースの構築は面倒。JobDoneBotならCSVをドロップするだけでSQLクエリを実行できます。
JobDoneBotでCSVにSQLを実行する手順
ステップ1：CSVファイルをドラッグ＆ドロップ
CSVクエリツールにCSVファイルをドロップ。カラム名とデータ型が自動検出され、SQLテーブルとして認識されます。複数のCSVファイルを読み込めば、JOINも可能です。
ステップ2：SQLクエリを入力
SQLエディタに標準SQL構文でクエリを入力します。
クエリ例1：条件付き抽出
SELECT * FROM data
WHERE age >= 30 AND prefecture = '東京都'
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 100クエリ例2：集計
SELECT prefecture, COUNT(*) as count, AVG(amount) as avg_amount
FROM sales
GROUP BY prefecture
HAVING COUNT(*) > 10
ORDER BY avg_amount DESCクエリ例3：複数CSVのJOIN
SELECT o.order_id, c.name, o.amount
FROM orders o
INNER JOIN customers c ON o.customer_id = c.id
WHERE o.amount > 10000ステップ3：結果を確認・エクスポート
クエリ結果がテーブル形式で即座に表示されます。実行時間は0.1秒以下。結果をCSV・JSON・TSVでエクスポートして、さらなる分析や報告書作成に活用できます。
技術的な仕組み
JobDoneBotのCSVクエリツールは、ブラウザ内で動作するWebAssembly版SQLiteを採用。CSVをメモリ上のSQLiteデータベースに読み込み、標準SQLエンジンでクエリを実行します。
| 方法 | セットアップ | クエリ実行 | セキュリティ |
|---|---|---|---|
| ローカルDB構築 | 10〜30分 | 高速 | 安全 |
| クラウドサービス | 5分 | 中速 | データ送信あり |
| JobDoneBot | 0秒（ドロップのみ） | 高速 | ローカル処理 |
セキュリティ
CSVデータには顧客情報・売上データ・社内データなど、機密性の高い情報が含まれることが多いです。JobDoneBotはLocal-First設計で、CSVデータは一切サーバーに送信されません。社内のビジネスデータも安全に分析できます。
まとめ：CSVデータ分析は0.1秒で実行
データベース構築不要、Excelのフィルタ地獄からも解放。CSVをドロップしてSQLを書くだけ。今すぐCSVにSQLを実行する →