革新的なAI技術を活用した6つのアプリケーション
非構造化ドキュメントを、AIが活用可能な「資産」へ変換する。眠っている社内ドキュメントを「AIが活用できる知識」へと変えます。
ChatGPTやCopilot導入の最大の障壁は、データの「非構造化」にあります。
PDF、Word、Excel、PowerPointなど、社内には統一されていない形式のファイルが散乱しています。
スキャンされたPDFや写真として貼り付けられた文字情報は、通常のテキスト抽出では読み取れません。
単純なテキスト抽出を行うと、表の構造や段組みが崩れ、意味が通じないデータになってしまいます。
ファイル名、ページ番号、作成日時などの重要なコンテキスト情報が、変換過程で失われがちです。
画像、表、メタデータを保持したまま、AIが理解しやすいJSON形式に統一します。
入力ファイル
正規化エンジン
Parsing + OCR + Structuring
JSON + 画像ファイル
マルチフォーマット対応
PDF、Word、Excel、PowerPoint、Outlook全てに対応
OCR統合
Tesseract OCRによる日本語+英語の画像内テキスト抽出
構造保持
表やレイアウトの情報をHTMLテーブルとして保存
メタデータ豊富
ページ番号やファイル情報を記録、テキストと画像を自動紐付け
SharePoint連携
MFA認証対応、クラウドドキュメントを直接処理・アップロード
デスクトップアプリをダウンロード:
macOS:
Windows:
正規化されたJSONをナレッジソースとして登録し、Copilot Studioなどで回答精度を向上。出典情報も正確に表示できます。
Pinecone/Qdrantなどのベクターデータベースと連携。キーワードだけでなく、意味に基づいた検索が可能に。
大量の報告書から数値を自動抽出し、集計・分析を自動化。例：全支店の月次データを統合してレポート作成。
※ OCR処理（スキャンPDF）を含む場合、処理時間が増加します。
{
"source_file": "2024年度報告書.pdf",
"total_chunks": 45,
"chunks": [
{
"chunk_id": "chunk_001",
"text": "第1章 エグゼクティブサマリー",
"element_type": "Title",
"page_number": 1,
"related_images": ["img_001", "img_002"],
"metadata": { "languages": ["jpn"] }
},
...
]
}Chunks
文書を意味のあるブロック単位に分割
Element Type
テキストの役割（タイトル、本文、表など）を分類
Related Images
同じページの画像を自動的に紐付け
Metadata
ページ番号や言語情報を保持
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