CSV出力・取込の仕様設計｜文字コード・BOMとエラーチェック一覧

CSVの仕様設計とは、「ファイルの形（文字コード・BOM・改行・囲み）」と「取り込むときに何をどの順で検査し、エラーをどう返すか」を表で決めることです。 CSV は広く使われている形式ですが、細部は作る側と受け取る側の取り決めに任されています。取り決めを文書にしておけば、出力する側・取り込む側・テストする人が同じ表を見て作業できます。

この記事では、CSVファイル仕様表と取込時エラーチェック一覧をテンプレートと記入例で示します。BOM の有無、Shift_JIS、CRLF と LF、項目内の改行と二重引用符については、Python の csv モジュールで実際にファイルを出力し、バイト列と読み込み結果を載せました。

確認環境：Python 3.11.15（標準ライブラリの csv、sqlite3）。2026-10-05 に実行しました。CSV の形式は RFC 4180、数式インジェクション対策は OWASP の「CSV Injection」のページを同じ日に開いて確かめています。

この記事の結論

• CSV の仕様は2つの表で決めます。ファイルの形を決める「CSVファイル仕様表」と、取込時の検査を決める「エラーチェック一覧」です。
• 文字コードは、表計算ソフトで開く人がいるなら BOM 付き UTF-8、プログラムどうしの受け渡しなら BOM なし UTF-8 が基本です。取り込む側は BOM の有無のどちらも受け付けるようにします。
• 取込時の検査は形式 → 項目単体 → 相関 → DB照合の順に行い、前の段階を通った行だけ次へ進めます。
• エラーが1行でもあれば全部を取り消すか、正常な行だけ取り込むかは、行どうしに関係があるかと利用者が直して再取込しやすいかで選びます。
• 出力する CSV を表計算ソフトで開く想定なら、=、+、-、@ などで始まる文字列の項目に対策を入れると仕様書に書きます。

CSV仕様で決めること早見表

CSVファイル仕様表のテンプレートと記入例

ファイル全体の仕様

架空の備品予約システムの「備品一括登録 CSV」を題材にした記入例です。

項目ごとの仕様

タブ区切りのテンプレートです（表計算ソフトに貼れます）。

No  項目名（ヘッダ）    型   桁数・範囲   必須  書式  例   備考
1   備品コード   文字列 半角英数字とハイフン、20桁まで    ○   EQ-＋数字  EQ-101  ファイル内で重複不可。登録済みはエラー
2   備品名 文字列 50文字まで  ○   ―   プロジェクター 
3   分類コード   文字列 半角英字2桁  ○   ―   AV  分類マスタに登録済みのもの
4   数量  整数  1〜9999  ○   半角数字、桁区切りなし 2   
5   購入日 日付  ―   ○   YYYY-MM-DD  2026-04-01  
6   廃棄日 日付  ―       YYYY-MM-DD      空は「廃棄していない」。購入日以降

RFC 4180 に書かれていること・書かれていないこと

CSV の形式を説明した文書として RFC 4180 がよく参照されます。今回開いて確かめた範囲では、次の内容が書かれています。

文字コード、BOM、日付や数値の書式、値が無いときの表し方は RFC 4180 の範囲の外です。「RFC 4180 に従う」と書くだけでは決まらない項目が多いので、上の仕様表で1つずつ決めます。

BOM・文字コード・改行をバイト列で確かめる

仕様表の項目が実際のファイルでどう違うのかを、Python の csv モジュールで出力して確かめます。同じ3レコード（ヘッダ、二重引用符を含む行、項目内に改行を含む行）を4種類の設定で書き出します。

import csv, io

rows = [
    ["備品コード", "備品名", "備考"],
    ["EQ-001", "プロジェクター", '型番は"X-100"、色は黒'],
    ["EQ-002", "延長コード", "1行目\n2行目"],
]

def write(path, encoding, lineterminator):
    # newline="" を付けて、改行の変換を csv モジュールに任せる
    with open(path, "w", encoding=encoding, newline="") as f:
        csv.writer(f, lineterminator=lineterminator).writerows(rows)

write("utf8_bom_crlf.csv", "utf-8-sig", "\r\n")
write("utf8_crlf.csv", "utf-8", "\r\n")
write("utf8_lf.csv", "utf-8", "\n")
write("sjis_crlf.csv", "cp932", "\r\n")

for name in ["utf8_bom_crlf.csv", "utf8_crlf.csv", "utf8_lf.csv", "sjis_crlf.csv"]:
    data = open(name, "rb").read()
    print(f"{name}: {len(data)} バイト")
    print("  先頭16バイト:", data[:16].hex(" "))
    print("  CRLF の数:", data.count(b"\r\n"), "/ LF だけの数:", data.count(b"\n") - data.count(b"\r\n"))

print()
print("2行目のバイト列（utf8_crlf.csv）:")
print(" ", open("utf8_crlf.csv", "rb").read().split(b"\r\n")[1])
print("3行目以降のバイト列（utf8_crlf.csv）:")
print(" ", open("utf8_crlf.csv", "rb").read().split(b"\r\n", 2)[2])

utf8_bom_crlf.csv: 142 バイト
  先頭16バイト: ef bb bf e5 82 99 e5 93 81 e3 82 b3 e3 83 bc e3
  CRLF の数: 3 / LF だけの数: 1
utf8_crlf.csv: 139 バイト
  先頭16バイト: e5 82 99 e5 93 81 e3 82 b3 e3 83 bc e3 83 89 2c
  CRLF の数: 3 / LF だけの数: 1
utf8_lf.csv: 136 バイト
  先頭16バイト: e5 82 99 e5 93 81 e3 82 b3 e3 83 bc e3 83 89 2c
  CRLF の数: 0 / LF だけの数: 4
sjis_crlf.csv: 106 バイト
  先頭16バイト: 94 f5 95 69 83 52 81 5b 83 68 2c 94 f5 95 69 96
  CRLF の数: 3 / LF だけの数: 1

2行目のバイト列（utf8_crlf.csv）:
  b'EQ-001,\xe3\x83\x97\xe3\x83\xad\xe3\x82\xb8\xe3\x82\xa7\xe3\x82\xaf\xe3\x82\xbf\xe3\x83\xbc,"\xe5\x9e\x8b\xe7\x95\xaa\xe3\x81\xaf""X-100""\xe3\x80\x81\xe8\x89\xb2\xe3\x81\xaf\xe9\xbb\x92"'
3行目以降のバイト列（utf8_crlf.csv）:
  b'EQ-002,\xe5\xbb\xb6\xe9\x95\xb7\xe3\x82\xb3\xe3\x83\xbc\xe3\x83\x89,"1\xe8\xa1\x8c\xe7\x9b\xae\n2\xe8\xa1\x8c\xe7\x9b\xae"\r\n'

読み取れることは次のとおりです。

読み込んで確かめる

出力した4つのファイルを、文字コードの指定を変えて読み込みます。

import csv

def read(path, encoding):
    with open(path, encoding=encoding, newline="") as f:
        return list(csv.reader(f))

def show(label, value):
    print(label, "文字数", len(value), "/ 先頭の文字 U+%04X" % ord(value[0]))

show("1) BOM付きを utf-8 で読む     :", read("utf8_bom_crlf.csv", "utf-8")[0][0])
show("2) BOM付きを utf-8-sig で読む :", read("utf8_bom_crlf.csv", "utf-8-sig")[0][0])
show("3) BOMなしを utf-8-sig で読む :", read("utf8_crlf.csv", "utf-8-sig")[0][0])
show("4) Shift_JIS を cp932 で読む  :", read("sjis_crlf.csv", "cp932")[0][0])
try:
    read("sjis_crlf.csv", "utf-8")
except UnicodeDecodeError as e:
    print("5) Shift_JIS を utf-8 で読む  :", type(e).__name__, e)
print("6) UTF-8 を cp932 で読む      :", end=" ")
try:
    print(repr(read("utf8_crlf.csv", "cp932")[0][0]))
except UnicodeDecodeError as e:
    print(type(e).__name__, e)

for name in ["utf8_crlf.csv", "utf8_lf.csv"]:
    r = read(name, "utf-8")
    print(name, "→ レコード数", len(r), "/ 項目内改行", repr(r[2][2]), "/ 引用符", repr(r[1][2]))

# DictReader でヘッダに BOM が残る例
with open("utf8_bom_crlf.csv", encoding="utf-8", newline="") as f:
    row = next(csv.DictReader(f))
    print("BOM付きを utf-8 で DictReader: '備品コード' in row →", "備品コード" in row)

# 物理的な行数とレコード数の違い
text = open("utf8_crlf.csv", encoding="utf-8", newline="").read()
print("ファイルの行数:", text.count("\n"), "/ レコード数:", len(read("utf8_crlf.csv", "utf-8")))

# cp932 に無い文字
try:
    "備品🙂".encode("cp932")
except UnicodeEncodeError as e:
    print(type(e).__name__, "/ cp932 に変換できない文字:", e.object[e.start])

1) BOM付きを utf-8 で読む     : 文字数 6 / 先頭の文字 U+FEFF
2) BOM付きを utf-8-sig で読む : 文字数 5 / 先頭の文字 U+5099
3) BOMなしを utf-8-sig で読む : 文字数 5 / 先頭の文字 U+5099
4) Shift_JIS を cp932 で読む  : 文字数 5 / 先頭の文字 U+5099
5) Shift_JIS を utf-8 で読む  : UnicodeDecodeError 'utf-8' codec can't decode byte 0x94 in position 0: invalid start byte
6) UTF-8 を cp932 で読む      : UnicodeDecodeError 'cp932' codec can't decode byte 0x89 in position 14: illegal multibyte sequence
utf8_crlf.csv → レコード数 3 / 項目内改行 '1行目\n2行目' / 引用符 '型番は"X-100"、色は黒'
utf8_lf.csv → レコード数 3 / 項目内改行 '1行目\n2行目' / 引用符 '型番は"X-100"、色は黒'
BOM付きを utf-8 で DictReader: '備品コード' in row → False
ファイルの行数: 4 / レコード数: 3
UnicodeEncodeError / cp932 に変換できない文字: 🙂

BOM付きUTF-8・BOMなしUTF-8・Shift_JIS の選び方

改行コードは、出力は CRLF、取込は CRLF と LF の両方を受け付ける形にしておくと、作成元の OS や道具の違いを吸収できます。

取込時エラーチェック一覧のテンプレート

検査の4つの段階

この順にする理由は2つあります。1つは、前の段階が通っていないと後の検査が意味を持たないためです（日付として読めない値どうしの前後関係は比べられません）。もう1つは、データベースへの問い合わせを最後に回すと、形式の誤りが多いファイルで余分な問い合わせをせずに済むためです。

エラーチェック一覧（記入例）

タブ区切りのテンプレートです。

コード 段階  検査内容    対象  エラー文言
E101    形式  文字コードがUTF-8として読めるか  ファイル    文字コードが UTF-8 ではありません。
E102    形式  ヘッダ行の項目名と並び順が仕様と一致するか   ファイル    ヘッダ行が仕様と一致しません。
E103    形式  データ行が上限以内か  ファイル    データ行が上限（1000行）を超えています。
E104    形式  行の項目数がヘッダと同じか   行   項目数が {n} 個です（正しくは 6 個）。
E105    形式  データ行が1行以上あるか    ファイル    データ行がありません。
E106    形式  拡張子とファイルサイズが仕様の範囲か  ファイル    CSV ファイル（5MB まで）を選択してください。
E201    項目単体    必須項目が空でないか  項目  {項目名}は必須です。
E202    項目単体    桁数・文字数が上限以内か    項目  {項目名}は {n} 文字以内で入力してください。
E203    項目単体    数値の型と範囲 項目  数量は 1〜9999 の半角数字で入力してください。
E204    項目単体    日付の書式と、実在する日付か  項目  {項目名}は YYYY-MM-DD 形式で入力してください。
E205    項目単体    使える文字の種類    項目  備品コードは半角英数字とハイフンで入力してください。
E206    項目単体    改行を許可していない項目に改行が無いか 項目  {項目名}に改行は使えません。
E301    相関  日付の前後関係 行   廃棄日は購入日以降の日付にしてください。
E302    相関  ファイル内でキーが重複していないか   行   備品コードが {n} 行目と重複しています。
E303    相関  ある項目に値があるとき、別の項目が必須 行   廃棄日を入力するときは廃棄理由も入力してください。
E401    DB照合    マスタに存在するか   項目  分類コード {値} は登録されていません。
E402    DB照合    登録済みのキーと重複していないか    行   備品コード {値} は登録済みです。
E403    DB照合    更新対象が存在するか（更新・削除の取込のとき） 行   備品コード {値} が見つかりません。
E404    DB照合    取込む人に、その行を登録する権限があるか    行   この分類の備品を登録する権限がありません。

エラーの返し方で決めること

4つの段階を Python で動かす

上の一覧のうち11種類のエラーコードを実装した、そのまま動くサンプルです。データベースは標準ライブラリの sqlite3 をメモリ上で使っています。8行のデータのうち、正常な行は2行目と9行目の2つです。

import csv, io, sqlite3
from datetime import date

HEADER = ["備品コード", "備品名", "分類コード", "数量", "購入日", "廃棄日"]
MAX_ROWS = 1000

CSV_TEXT = """備品コード,備品名,分類コード,数量,購入日,廃棄日
EQ-101,プロジェクター,AV,2,2026-04-01,
EQ-102,,AV,1,2026-04-01,
EQ-103,モニター,AV,多数,2026/04/01,
EQ-104,ノートPC,PC,5,2026-04-10,2026-04-01
EQ-105,三脚,ZZ,1,2026-05-01,
EQ-001,スピーカー,AV,1,2026-05-01,
EQ-106,延長コード,PC,3
EQ-107,Webカメラ,PC,4,2026-06-01,
"""

def setup():
    db = sqlite3.connect(":memory:")
    db.executescript("""
      CREATE TABLE categories (code TEXT PRIMARY KEY);
      INSERT INTO categories VALUES ('AV'), ('PC');
      CREATE TABLE items (code TEXT PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, category TEXT NOT NULL,
                          qty INTEGER NOT NULL, bought TEXT NOT NULL, disposed TEXT);
      INSERT INTO items VALUES ('EQ-001', 'ホワイトボード', 'AV', 1, '2025-01-10', NULL);
    """)
    return db

def to_date(s):
    try:
        return date.fromisoformat(s)
    except ValueError:
        return None

def check(db, raw):
    """(正常行のリスト, エラーのリスト) を返す。エラーは (行番号, コード, 文言)"""
    # 段階1: 形式チェック（ファイル全体）。ここでエラーなら以降へ進まない
    try:
        text = raw.decode("utf-8-sig")
    except UnicodeDecodeError:
        return [], [(0, "E101", "文字コードが UTF-8 ではありません。")]
    records = list(csv.reader(io.StringIO(text, newline="")))
    if not records or records[0] != HEADER:
        return [], [(1, "E102", "ヘッダ行が仕様と一致しません。")]
    if len(records) - 1 > MAX_ROWS:
        return [], [(0, "E103", f"データ行が上限（{MAX_ROWS}行）を超えています。")]

    ok, errors, seen = [], [], {}
    for no, rec in enumerate(records[1:], start=2):
        errs = []
        if len(rec) != len(HEADER):
            errors.append((no, "E104", f"項目数が {len(rec)} 個です（正しくは {len(HEADER)} 個）。"))
            continue
        code, name, cat, qty, bought, disposed = (v.strip() for v in rec)
        # 段階2: 項目単体チェック
        if not name:
            errs.append((no, "E201", "備品名は必須です。"))
        if not qty.isascii() or not qty.isdigit() or not 1 <= int(qty) <= 9999:
            errs.append((no, "E203", "数量は 1〜9999 の半角数字で入力してください。"))
        d1 = to_date(bought)
        if d1 is None:
            errs.append((no, "E204", "購入日は YYYY-MM-DD 形式で入力してください。"))
        d2 = to_date(disposed) if disposed else None
        if disposed and d2 is None:
            errs.append((no, "E204", "廃棄日は YYYY-MM-DD 形式で入力してください。"))
        # 段階3: 相関チェック（項目単体が通った行だけ）
        if not errs:
            if d2 and d2 < d1:
                errs.append((no, "E301", "廃棄日は購入日以降の日付にしてください。"))
            if code in seen:
                errs.append((no, "E302", f"備品コードが {seen[code]} 行目と重複しています。"))
        seen.setdefault(code, no)
        # 段階4: DB照合チェック（ここまで通った行だけ）
        if not errs:
            if not db.execute("SELECT 1 FROM categories WHERE code = ?", (cat,)).fetchone():
                errs.append((no, "E401", f"分類コード {cat} は登録されていません。"))
            if db.execute("SELECT 1 FROM items WHERE code = ?", (code,)).fetchone():
                errs.append((no, "E402", f"備品コード {code} は登録済みです。"))
        if errs:
            errors.extend(errs)
        else:
            ok.append((code, name, cat, int(qty), bought, disposed or None))
    return ok, errors

def import_csv(raw, mode):
    db = setup()
    ok, errors = check(db, raw)
    with db:  # 1トランザクション。例外が出れば全体が取り消される
        if mode == "all_or_nothing" and errors:
            inserted = 0
        else:
            db.executemany("INSERT INTO items VALUES (?,?,?,?,?,?)", ok)
            inserted = len(ok)
    total = db.execute("SELECT COUNT(*) FROM items").fetchone()[0]
    return inserted, errors, total

raw = CSV_TEXT.encode("utf-8-sig")
for mode in ("all_or_nothing", "valid_rows_only"):
    inserted, errors, total = import_csv(raw, mode)
    print(f"[{mode}] 取込 {inserted} 行 / エラー {len(errors)} 件 / items の行数 {total}")
for no, code, msg in errors:
    print(f"  {no}行目 {code} {msg}")

print(check(setup(), "備品コード,備品名\r\n".encode("cp932"))[1])
print(check(setup(), "コード,名前\r\n".encode("utf-8"))[1])

[all_or_nothing] 取込 0 行 / エラー 7 件 / items の行数 1
[valid_rows_only] 取込 2 行 / エラー 7 件 / items の行数 3
  3行目 E201 備品名は必須です。
  4行目 E203 数量は 1〜9999 の半角数字で入力してください。
  4行目 E204 購入日は YYYY-MM-DD 形式で入力してください。
  5行目 E301 廃棄日は購入日以降の日付にしてください。
  6行目 E401 分類コード ZZ は登録されていません。
  7行目 E402 備品コード EQ-001 は登録済みです。
  8行目 E104 項目数が 4 個です（正しくは 6 個）。
[(0, 'E101', '文字コードが UTF-8 ではありません。')]
[(1, 'E102', 'ヘッダ行が仕様と一致しません。')]

4行目は項目単体のエラーが2つ同時に返り、5行目以降は段階ごとのエラーが1つずつ返っています。4行目の購入日（2026/04/01）は書式エラーになるので、相関チェックと DB 照合には進みません。

全件ロールバックと正常行だけ取込の違いと選び方

上の実行結果のとおり、同じファイルでも方式によってデータベースに入る行数が変わります（全件ロールバックは 0 行、正常行だけ取込は 2 行）。

選ぶ判断基準

どちらを選んでも、取り込んだ件数・エラーの件数・取り込まなかった件数を結果画面に表示すると仕様に書いておきます。

数式インジェクション対策

CSV を表計算ソフトで開くと、= などで始まる項目が数式として解釈されることがあります。利用者が入力した文字列を CSV に出力する機能では、仕様書に対策を書いておきます。OWASP の「CSV Injection」のページには、注意する先頭文字として =、+、-、@、タブ（0x09）、復帰（0x0D）、改行（0x0A）と、全角の ＝ ＋ － ＠ が挙げられています。

OWASP のページでも、すべての表計算ソフトと後続処理に通用する1つの方法は無いと説明されています。「誰が何で開くか」を仕様表に書いたうえで対策を選ぶのが要点です。

先頭に ' を付ける方法のサンプルです。数値の型の項目（マイナスの数量など）はそのまま出力し、文字列の項目だけを対象にしています。

import csv, io

RISKY = ("=", "+", "-", "@", "\t", "\r", "\n", "＝", "＋", "－", "＠")

def neutralize(value):
    """文字列の項目が数式として解釈されないよう、先頭に ' を付ける"""
    if isinstance(value, str) and value.startswith(RISKY):
        return "'" + value
    return value

rows = [
    ["EQ-001", "=1+1", 3],
    ["EQ-002", "@SUM(A1:A2)", -5],
    ["EQ-003", "-在庫少", 10],
    ["EQ-004", "＝HYPERLINK(...)", 0],
    ["EQ-005", "プロジェクター", 2],
]
buf = io.StringIO()
w = csv.writer(buf, quoting=csv.QUOTE_ALL, lineterminator="\r\n")
for r in rows:
    w.writerow([neutralize(v) for v in r])
print(buf.getvalue())

"EQ-001","'=1+1","3"
"EQ-002","'@SUM(A1:A2)","-5"
"EQ-003","'-在庫少","10"
"EQ-004","'＝HYPERLINK(...)","0"
"EQ-005","プロジェクター","2"

3列目の -5 は数値として渡しているので、そのまま出力されています。文字列か数値かを項目ごとの仕様（型の列）で決めておくと、対策の対象がはっきりします。

CSV仕様とExcelファイル・固定長・JSONの違い

受け渡しの形式を選ぶ段階で迷いやすいものとの比較です。

確かめて分かったこと

• CRLF で出力したファイルでも、項目内の改行は LF のまま残りました。 csv モジュールの lineterminator はレコードの区切りにだけ使われます。「改行コードは CRLF」と書くときは、項目内の改行をどうするかも別の行で決めます。
• BOM 付きのファイルを utf-8 で読むと、エラーにならずに先頭の項目名だけが変わりました。 文字数が5から6になり、DictReader では項目名が一致しなくなります。エラーが出ないぶん気づきにくいので、取込側は utf-8-sig で読むと決めておくと安心です。
• utf-8-sig は BOM が無いファイルもそのまま読めました。 取込側をこの指定にしておけば、「BOM は有無のどちらも可」という仕様を1行で満たせます。
• ファイルの行数とレコード数は一致しませんでした（4 と 3）。 項目内に改行があると、表計算ソフトの行番号、テキストエディタの行番号、レコードの番号がずれます。エラーの行番号が何を指すかを仕様で決めておきます。
• RFC 4180 が決めているのは区切り・囲み・改行までで、文字コードの既定や BOM、日付・数値の書式は範囲の外でした。 仕様表の半分以上は、自分たちで決める項目です。
• 数式インジェクション対策は、数値の項目に当てると値が変わります。 サンプルでは -5 を数値のまま出力し、文字列の -在庫少 だけに ' を付けました。型を項目ごとに決めておくことが対策の前提になります。

よくある質問

Q. CSV の BOM とは何ですか？付けるべきですか？ A. BOM は、UTF-8 のファイルの先頭に付く3バイト（EF BB BF）の目印です。利用者が表計算ソフトで開く CSV には付け、プログラムどうしの受け渡しでは付けないのが基本で、取り込む側は有無のどちらも受け付けるようにします。

Q. CSV の文字コードは UTF-8 と Shift_JIS のどちらにすべきですか？ A. 新しく決めるなら UTF-8 をおすすめします。Shift_JIS（CP932）は絵文字など変換できない文字があるため、受け取る側のシステムが Shift_JIS だけに対応している場合に選び、変換できない文字の扱いを仕様に書きます。

Q. CSV アップロードのエラーチェックはどの順番で行いますか？ A. 形式、項目単体、相関、DB照合の順です。前の段階を通った行だけを次の段階で検査すると、意味のない検査や余分なデータベースへの問い合わせを省けます。

Q. CSV 取込でエラーがあったとき、全件取り消しと一部取込のどちらがよいですか？ A. 行どうしに関係があるなら全件取り消し、行が独立していて件数が多いなら正常行だけ取込が向いています。迷うときは、検査だけを行う「確認」と「取込」を分け、取込は全件取り消しにします。

Q. CSV の項目にカンマや改行、ダブルクォートを含めるにはどうしますか？ A. 項目全体を二重引用符で囲み、項目内の二重引用符は2つ重ねます。出力は csv モジュールなどのライブラリに任せ、文字列の連結で組み立てないようにすると、囲みの付け忘れを防げます。

まとめ

• CSV の仕様は、CSVファイル仕様表（ファイル全体＋項目ごと）とエラーチェック一覧の2つで決めます。
• 文字コードは UTF-8。表計算ソフトで開くなら BOM 付き、取込側は BOM の有無と CRLF・LF の両方を受け付けます。
• 項目内の改行と二重引用符は、囲みと "" で表します。項目内の改行を許可する項目は、仕様表で指定します。
• 取込時の検査は形式 → 項目単体 → 相関 → DB照合の順。エラーコードの帯を段階ごとに分け、文言には行番号・項目名・正しい書式を入れます。
• 全件ロールバックか正常行だけ取込かは、行どうしの関係と再取込のしやすさで選び、結果画面に件数を表示します。
• 表計算ソフトで開く出力には、数式として解釈されうる文字列の項目への対策を仕様に入れます。

参考・出典

• RFC 4180: Common Format and MIME Type for Comma-Separated Values (CSV) Files（https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc4180 ）
• OWASP「CSV Injection」（https://community.owasp.org/attacks/CSV_Injection ）

株式会社RJC ― SI事業・SES事業・AI駆動開発。RJCは一緒に成長を楽しめる会社です。