TL;DR

JSON ⇄ CSV の相互変換は、API のレスポンスを Excel で見たい / ログを集計したい / 設定を一覧にしたい…と地味によく発生する
変換自体は jq・Python・Node でもできるが、ちょっと中身を見たいだけのときに環境を用意するのが面倒
なので ブラウザだけ・アップロードなしで変換できるツールを作って無料公開しています（業務データを外に出さずに済む）
- JSON → CSV: https://ai-image-tools.com/tools/json-to-csv
- CSV → JSON: https://ai-image-tools.com/tools/csv-to-json
- JSONL / NDJSON → CSV: https://ai-image-tools.com/tools/jsonl-to-csv
この記事では「変換でハマる所（ネスト・文字コード・区切り）」と、ブラウザ／コマンド／コードそれぞれのやり方をまとめます。

どんなときに変換したくなるか

API の JSON レスポンスを Excel/スプレッドシートで眺めたい（非エンジニアに渡す時も）
アプリのログ（JSON Lines）を 集計・グラフ化したい
マスタや設定の JSON を 一覧化してレビューしたい
逆に、CSV で受け取ったデータを コードで扱いやすい JSON にしたい

「本格的な ETL を組むほどじゃないけど、いったん表で見たい」——この温度感が一番多い気がします。

構造の違い＝ハマりどころは「ネスト」

JSON は入れ子（オブジェクト・配列）を持てますが、CSV はフラットな表です。ここが変換の肝。

[
  { "id": 1, "name": "佐藤", "tags": ["a", "b"], "addr": { "city": "東京" } },
  { "id": 2, "name": "鈴木", "tags": ["c"],      "addr": { "city": "大阪" } }
]

これを CSV にするには、ネストをどう平らにするかを決める必要があります。よくある流儀は2つ：

ドット記法でフラット化：addr.city という列を作る
配列は文字列に結合：tags を "a,b" のように1セルへ

id,name,tags,addr.city
1,佐藤,"a,b",東京
2,鈴木,c,大阪

逆（CSV→JSON）では、addr.city のような列名を入れ子に戻すか、フラットなまま {"addr.city": "東京"} にするかを選ぶことになります。「正解」は用途次第なので、ツール側がどちらの挙動かを把握しておくと事故りません。

やり方①：ブラウザだけ（環境構築なし・アップロードなし）

「中身をちょっと見たいだけ」なら、これが一番速いです。手元の JSON/CSV を貼る or 選ぶだけで変換できます。処理はブラウザ内で完結するので、業務データや個人情報を含むファイルでも外部サーバーに送られません。

「そもそも JSON と CSV、どっちで持つべき？」という整理はこちらに書きました：
https://ai-image-tools.com/guides/json-and-csv

Excelで日本語だけが文字化けする場合は、JSON変換の前に文字コードを直すほうが早いです：
https://ai-image-tools.com/tools/csv-encoding-fix

全部が1列に入る場合は文字コードではなく区切り文字を確認します：
https://ai-image-tools.com/tools/csv-delimiter-converter

やり方②：コマンド（jq / nkf）

JSON→CSV を jq で：

jq -r '(.[0] | keys_unsorted) as $k | $k, (.[] | [.[$k[]]]) | @csv' data.json > data.csv

ネストがある場合は事前に jq でフラット化しておくのが楽です。

文字化け対策（Excel は BOM 付き UTF-8 か Shift_JIS を好む）：

# UTF-8 → Excelで開いても化けない CSV（BOM付与）
printf '\xEF\xBB\xBF' > out.csv && cat data.csv >> out.csv

やり方③：コード（Python / Node）

Python（標準ライブラリだけ）：

import json, csv

rows = json.load(open("data.json", encoding="utf-8"))
keys = list(rows[0].keys())

# Excel対策で utf-8-sig（BOM付きUTF-8）にするのがコツ
with open("data.csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:
    w = csv.DictWriter(f, fieldnames=keys)
    w.writeheader()
    for r in rows:
        # 配列はそのままだと書けないので結合しておく
        w.writerow({k: ",".join(v) if isinstance(v, list) else v for k, v in r.items()})

CSV→JSON は csv.DictReader で読んで json.dump(..., ensure_ascii=False) するだけです。

ハマりやすい3点（まとめ）

ネスト：JSON の入れ子をどう平らにするか（ドット列／配列の結合）を最初に決める
文字コード：Excel で開くなら BOM 付き UTF-8（utf-8-sig） が無難。化けたら Shift_JIS も疑う
区切り・引用符：値にカンマや改行が入るとズレる。ちゃんとクォートする実装で出す

Microsoftの公式案内でも、ExcelでUTF-8 CSVを直接開く用途ではBOM付きで保存するか、「データ」からテキスト／CSVとして読み込む方法が示されています：
https://support.microsoft.com/en-us/office/opening-csv-utf-8-files-correctly-in-excel-8a935af5-3416-4edd-ba7e-3dfd2bc4a032

ちょっと見たいだけならブラウザ、繰り返すならコード、と使い分けると楽です。
ブラウザ版（無料・登録不要・アップロードなし）はこちら：

JSON → CSV: https://ai-image-tools.com/tools/json-to-csv
CSV → JSON: https://ai-image-tools.com/tools/csv-to-json
JSONL / NDJSON → CSV: https://ai-image-tools.com/tools/jsonl-to-csv
CSV文字化け修正: https://ai-image-tools.com/tools/csv-encoding-fix

同じところで詰まった人に届けばと思って書きました。