【バグあり】Cursorで「非構造データ → 構造データ変換ツール」を作ってみた

Cursorで開発した「非構造データ → 構造データ変換ツール」のアイキャッチ画像。Excel・Word・PDFなどをJSONやCSVへ変換する experimental アプリのUIイメージと、既知バグを示す warning 表示を含むダーク系デザイン。 Cursor開発

今回は、Cursorを使って、

「非構造データを構造データへ変換する experimental ツール」

を作ってみました。

最近は AI や LLM を使う機会がかなり増えていますが、実際には、

  • Excel
  • Word
  • PDF
  • 議事録
  • 箇条書きメモ

など、そのままではAIで扱いづらいデータがかなり多いです。

そこで今回は、

「AIが扱いやすい形へ変換する前処理ツール」

を prototype 的に作ってみました。


今回作ったもの

今回のアプリでは、

  • Excel → JSON
  • テキスト → CSV
  • 非構造データ → Markdown

などを試せるようにしています。

方向性としては、

「AI前処理 experimental lab」

みたいなイメージです。

最近は NotebookLM や RAG 系のツールも増えていますが、

「そもそもデータをどう整形するか」

がかなり重要になっている気がしています。


ただし、かなり experimental です

今回、かなり “AI開発っぽい事故” も起きました。

まず、

「変換すると、空っぽの謎ファイルが生成される」

という問題が発生。

構造化処理そのものは動いているように見えるのですが、
最終出力がなぜか空になったり、
謎ファイルが生成されたりします。

さらに、

「UIがちょっと分かりづらい」

です。

タブ構成が複雑になってしまい、

  • どの画面で
  • 何を操作して
  • どこへ出力されるのか

が少し迷子になりがちです。


一番苦戦したのは、実は exe 化

今回一番苦戦したのは、
実は機能実装よりも exe ビルドでした。

なぜか PyInstaller の build がかなり不安定で、

  • ビルド失敗
  • exe起動失敗
  • 謎の依存エラー
  • 再ビルド地獄

を何度も繰り返しました。

結果として、

「AIで爆速開発」

「最後のexe化で沼る」

という、
かなり Cursor 実験室っぽい展開になりました。


でも、この方向性はかなり面白い

今回のアプリ、完成度としてはまだ prototype レベルですが、

「非構造データ → AIが扱いやすい構造データ」

という方向性自体は、かなり未来を感じています。

最近は:

  • AI Agent
  • RAG
  • NotebookLM
  • ナレッジ検索

などが増えていて、

「AI前処理」

の重要性がかなり上がっている気がします。


ダウンロード

experimental版です。

ご利用は自己責任でお願いします。

GitHub

GitHub – scrap-apps/scrap-apps-data-cleansing: Data cleansing app, from unstructured to structured.
Data cleansing app, from unstructured to structured. – scrap-apps/scrap-apps-data-cleansing

Release / exeダウンロード

Release v0.1 experimental release ?? scrap-apps/scrap-apps-data-cleansing
Data cleansing app, from unstructured to structured. – Release v0.1 experimental release ?? scrap-apps/scrap-apps-data-c…

exe版について

配布ファイルは Windows 用の .exe ファイルです。

初回起動時、Windows Defender などの警告が表示される場合があります。

これは個人開発の unsigned executable(未署名exe) のためです。

必要に応じて内容を確認したうえで実行してください。


今後やりたいこと

次回以降は、

  • PDF → Markdown
  • Excel → JSON
  • OCR + Structuring
  • PDF → PPT Draft

なども試してみたいです。

特に、

「AIが扱いやすい形へ変換する」

方向は、今後かなり重要になりそうな気がしています。


GitHub

今回の experimental release は GitHub に置いています。

exe 起動できますが、
かなり prototype 感強めなので、
自己責任でお願いします。


まとめ

今回の学びは、

「AIはめちゃくちゃ速く作れる。でも最後の20%で普通に沼る」

でした。

とはいえ、

「まず動かす」
「まず出す」

を優先して、
引き続き experimental なツールを量産していこうと思います。