Cursorで名刺データのCSV変換ツールを作った

Cursorで名刺データのCSV変換ツールを作った

はじめに

こんにちは。株式会社フォノグラムでWebマーケティングを担当している「おきょう」こと森山です。

今回は、Cursorを使って名刺データをCSVに変換するツールを作ったお話をします。
といっても作り方ではなく、こんなの作れる？と聞くだけの、対話だけで乗り切ったので、難しいことは聞かないでほしいです。私はコードが書けないので…
こういうのもCursorでできるんだな、という参考になればと思い書いています。

背景

今回展示会に出てたくさん名刺をいただきました。

元々の名刺管理フローは以下の通りでした。
といっても普段は個人個人でセールスやディレクターの人がHubSpotに登録していて、私のやり方も完全に自己流です。

1. ScanSnapで読み取る
2. OCRツールでテキスト化する
3. Excelに整形

今回枚数が多くて、2から3の作業が数が大変すぎる...となって、ふと「これCursorで作れるんじゃない？」と思い立ちました。

結論からいうと

「こんなツール作れる？」って聞いただけで、名刺PDFから会社情報を自動抽出してCSVに変換するツールが完成しました！

実現したこと

• ScanSnapで読み取った名刺PDFをフォルダにまとめる
• OCRでテキストを抽出
• 会社名、役職、連絡先などを自動抽出
• 1つのCSVファイルにまとめて出力

選択されたライブラリ

Cursorが自動で選定してくれたライブラリは以下の通りです。

1. Tesseract-OCR

• 理由：無料、高精度、日本語対応
• バージョン：5.5.0
• 言語データ：日本語（jpn）を使用

2. pdf2image

• 理由：PDFを画像に変換してOCR処理可能にする
• 依存：Poppler（PDF処理ライブラリ）

3. pytesseract

• 理由：PythonからTesseract-OCRを使いやすくするラッパー

4. Pillow

• 理由：画像処理

このリストもCursorのclaudeさんに出してもらいました。
このあたりの選定からPythonのプログラムまで自動で生成してくれました。私は項目名を指定しただけです。（姓と名分けてほしいなーとか）

実際の処理フロー

Cursorが作成してくれたツールの処理フローもまとめてもらいました。

1. PDFファイルの読み込み

   • 指定フォルダ内のPDFファイルを一括処理

2. 画像変換

   • pdf2imageでPDFを画像に変換

3. OCR処理

   • TesseractでOCRを実行し、テキストを抽出

4. データ抽出

   • 正規表現やパターンマッチングで以下の情報を抽出
     • 会社名
     • 部署名
     • 役職
     • 氏名
     • 電話番号
     • メールアドレス
     • 住所

5. CSV出力

   • 抽出した情報を整理してCSVファイルに出力

強み

1. 楽

• フォルダに名刺PDFを入れるだけで処理完了
• 手動でのテキスト入力がほぼ不要

2. 日本語対応

• 日本語の名刺でも高精度で読み取り
• 漢字、ひらがな、カタカナ、英数字すべて対応

3. バッチ処理

• 複数の名刺を一度に処理
• 大量の名刺でも効率的

4. カスタマイズ可能

• 抽出項目の追加・変更が簡単
• 出力フォーマットも自由に調整可能

実際の結果

実行した結果、読み取り精度は70点ぐらいでした。
まあ日本語なので、ある程度は仕方ないと思っています。

目視の確認は結局必要なんですが、それでもだいぶ楽になりました。

まとめ

Cursorを使えば、プログラミング知識がなくても、「こんなツール作れる？」と聞くだけで実用的なツールが作れます。

アイデアだけの記事ですが、**こういうこともできるんだ～**ということを伝えたかったのでした。

おわりに

この方法は、技術的な知識がなくても、Cursorの力を借りれば誰でも業務効率化ツールを作ることができます。
「もしかしてこの作業、楽になるんじゃない？」と思いつくことが大事なのかなと思います。
同じような課題をお持ちの方の参考になれば嬉しいです！✨