PDFからエクセル

定義済みのデータモデルがないか、定義済みの方法で編成されていないドキュメントには、構造化されていないデータが含まれています。これは、スキャンされたもの (イメージPDF) であろうとなかろうと (ネイティブPDF)、PDF ファイルを含む、生成されたすべての電子ドキュメントの約90% に相当します。逆に、Excel ファイルは、情報が表形式で編成されているため、定義によって構造化されています。PDF からExcel への変換の目的は、同じ視覚的および論理的な外観を維持しながら、構造化されていないデータを構造化されたドキュメントに変換することです。
主な問題は、PDF ファイルにはテキスト、画像、グラフィックスなどのさまざまな要素が含まれている可能性があるため、抽出してExcel スプレッドシートに変換するのが難しいことです。PDF からExcel への変換の最も明白な使用例であるテーブルでさえ、変換が難しい場合があります。たとえば、結合されたセル、複雑な書式設定、または部分的なアウトラインを含む表を変換すると、エラーやデータの損失が発生する可能性があります。
PDFファイルをExcel形式に変換するには、さまざまなツールやソフトウェアアプリケーションを使用できます。すべてが同じように効果があるわけではありません。変換の品質は、PDF ファイルの複雑さ、表の書式設定、そして最も重要なこととして、変換を実行するために使用される特定のツールと手法によって異なります。

多くのAI ベースのテクノロジは、PDF ファイルをExcel に変換するのに役立ちます。
光学式文字認識(OCR): AI 搭載の OCR エンジンは、スキャンした PDF ファイルまたはPDF ファイル内の画像からテキストを認識して抽出できます。 AI テクノロジーは、表、チャート、グラフィック、画像などの複雑なレイアウトからテキストを抽出するのに役立ちます。特に、スキャンされたドキュメントの品質が低い場合に有効です。
機械学習(ML): ML アルゴリズムをトレーニングして、表やフォームなどのPDF ファイル内のパターンと構造を認識し、それらをExcel 形式に変換できます。
キーと値のペア(KVP): KVP 抽出は、名前、住所、日付などの特定の種類のデータを識別して抽出することを含む、データ抽出および自然言語処理(NLP) で使用される手法です。
ドキュメント レイアウト分析(DLA): DLA は、ドキュメントの領域を識別して分類します。これは、表、写真、方程式、およびバーコードの幾何学的分析と、文書の論理レイアウト分析(段落、行、単語、文字) を意味します。