PDFからExcelへ

事前定義されたデータモデルを持たないドキュメントや、事前定義された方法で編成されていないドキュメントには、非構造化データが含まれます。これは、スキャンされた(イメージPDF) か否か (ネイティブPDF) に関係なく、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、その情報が表形式で編成されているため、定義どおりに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、非構造化データを構造化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ことが困難であることです。 PDF からExcel への変換の最も明白な使用例である表でさえ、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に、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決まります。

多くの AI ベースのテクノロジーは、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 を活用した OCR エンジンは、スキャンされたPDF ファイルまたはPDF ファイル内のPDF 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、特に低品質のスキャンされたドキュメント上で、表、グラフ、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。
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、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の識別と抽出を伴う、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、ドキュメント上の領域を識別して分類します。これは、表、画像、方程式、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。