PDFの特定部分だけを抽出してOCR読み取りする方法｜無料・有料ツール別に徹底解説

PDFの中の「特定の部分」だけを抽出してテキスト化したい、というニーズは多くの場面であります。
たとえば、請求書の金額欄だけを読み取りたい、申請書の氏名欄だけを取り出したいなどです。
しかし、PDFは画像データとして保存されていることも多く、そのままではテキストをコピーできません。
この記事では、OCR（文字認識）技術を使って、PDFの特定部分のみを抽出・読み取る方法を、無料・有料ツール、そしてプログラミングでの自動処理まで幅広く紹介します。
作業効率を上げたい方、帳票処理を自動化したい方は必見です。

PDFの特定部分を抽出するとは？

PDFは大きく分けて「テキスト型PDF」と「画像型PDF」の2種類があります。
テキスト型は文字情報をそのまま保持しているため、範囲選択してコピーするだけで抽出可能です。
一方、スキャンされた書類などは画像型PDFであり、OCR（Optical Character Recognition＝光学文字認識）を使って文字を認識させる必要があります。

「特定部分の抽出」とは、PDFの全体ではなく、たとえば右上の表、日付欄、署名欄など、特定の位置だけを切り出して解析することを意味します。
これは、AI-OCRやプログラムを使うと非常に効率的に実現できます。

方法①：Adobe Acrobatを使う（有料・精度重視）

最も正確で手軽な方法が、Adobe Acrobat Pro DCを使う方法です。
AcrobatにはOCR機能が内蔵されており、次の手順で特定領域の文字を抽出できます。

手順

  1. PDFをAdobe Acrobatで開く。
  2. 「ツール」→「スキャン補正」→「テキスト認識」→「このファイルでテキストを認識」を選択。
  3. OCR処理を実行すると、画像がテキスト化される。
  4. 「スナップショットツール」を使って特定の範囲を選択し、コピー。
  5. その部分だけをWordやExcelに貼り付ける。

メリット

  • 認識精度が非常に高い。
  • レイアウト保持も優れている。
  • 一括処理も可能。

デメリット

  • 有料（月額プランあり）。
  • 処理速度はやや遅め。

業務で頻繁にPDFを扱う場合は、コストに見合うメリットがあります。

方法②：無料OCRツールを使う（Googleドライブ・Microsoft OneNoteなど）

無料で特定部分のOCRを行いたい場合は、次の2つの方法が代表的です。

①Googleドライブ＋Googleドキュメント

  1. GoogleドライブにPDFをアップロード。
  2. 右クリックして「アプリで開く」→「Googleドキュメント」を選択。
  3. 自動的にOCRが実行され、文字データ化される。
  4. その中から必要な部分だけをコピー。

GoogleのOCRは精度が高く、画像内の日本語にも対応しています。
ただし、特定の領域をピンポイントで抽出する機能はないため、部分抽出は手動になります。

②Microsoft OneNote

  1. PDFをOneNoteに貼り付ける。
  2. 右クリックして「画像からテキストをコピー」。
  3. 必要な箇所のみ貼り付けて利用。

手軽にOCRを行いたい人におすすめの無料手段です。

方法③：Python＋ライブラリで自動抽出する（プログラマー向け）

大量のPDFから特定領域を自動抽出したい場合、Pythonを使ったスクリプト処理が最も効率的です。
次のようなライブラリを組み合わせて利用します。

  • PyMuPDF（fitz）：PDFのページや座標を扱うライブラリ
  • Pillow：画像の切り抜き・変換用
  • Tesseract OCR：Googleが開発した無料のOCRエンジン

サンプルコード

import fitz
from PIL import Image
import pytesseract

pdf_path = "sample.pdf"
page_number = 0  # 1ページ目
x0, y0, x1, y1 = 100, 200, 300, 250  # 抽出範囲の座標（px）

doc = fitz.open(pdf_path)
page = doc.load_page(page_number)
pix = page.get_pixmap()
img = Image.frombytes("RGB", [pix.width, pix.height], pix.samples)

# 特定領域を切り抜き
crop = img.crop((x0, y0, x1, y1))

# OCR実行
text = pytesseract.image_to_string(crop, lang="jpn")
print(text)

このコードは、PDFの1ページ目の特定領域を座標指定で切り抜き、Tesseractで文字を抽出します。

メリット

  • 完全自動化が可能。
  • 数百枚のPDFを一括処理できる。
  • CSVやDBへの出力も容易。

デメリット

  • 座標指定の調整が必要。
  • 初期セットアップ（Python＋Tesseract）がやや難しい。

方法④：AI-OCRサービスを利用する（精度重視・業務向け）

近年はクラウド型のAI-OCRサービスが登場しており、手書き文字にも対応しています。
特定領域を自動検出し、帳票処理を行う機能が豊富です。

代表的なサービスは以下の通りです。

サービス名特徴価格帯
Google Cloud Vision API高精度のOCR、位置情報も取得可能従量課金制
AWS Textractフォーム・表形式も認識可従量課金制
Azure Cognitive Services OCR画像中のテキストを構造化して取得従量課金制
AI inside DX Suite日本語帳票に特化月額型（法人向け）

これらのサービスは、単なる文字認識だけでなく、「どこに何の情報があるか」を座標付きで返してくれます。
たとえば「右上の金額欄」「左下の日付欄」といった指定も可能になります。

メリット

  • 手書き文字にも強い。
  • 自動で領域判定可能。
  • クラウドでスケーラブルに処理。

デメリット

  • API連携の知識が必要。
  • 無料枠を超えると課金が発生。

方法⑤：RPA＋OCRツールで自動化（ノーコードで実現）

プログラミングが難しい場合、RPA（Robotic Process Automation）ツールを使う方法もあります。

代表的なものは以下の通りです。

  • Power Automate for Desktop（Microsoft）
  • UiPath
  • WinActor（NTT）

これらでは「PDFを開く→特定範囲をスクリーンショット→OCRで認識→Excelに転記」という流れをGUI操作で自動化できます。
ノーコードで構築できるため、非エンジニアでも実用的です。

OCR精度を上げるコツ

  1. 高解像度のPDFを使用する（150dpi以上推奨）
  2. 背景を白に近づける（ノイズを減らす）
  3. 明朝体・ゴシック体のフォントを優先
  4. 手書きは太字・大きめに書く
  5. OCRエンジンの言語設定を「日本語」にする

OCRの結果が不安定な場合、これらを改善するだけでも認識精度が大幅に向上します。

まとめ：目的に合わせて最適な方法を選ぼう

目的おすすめ手段特徴
手軽に1枚だけ抽出したいAdobe Acrobat／OneNote高精度・簡単
無料でOCRしたいGoogleドライブ手軽だが手動多め
自動処理・大量データPython＋Tesseract自動化に最適
手書きや帳票処理AI-OCR（Google Vision等）高精度・クラウド対応
ノーコードで自動化Power Automate／UiPath企業導入向け

結論

PDFの特定部分を抽出してOCRで文字認識する方法は、
「手作業」「無料ツール」「自動処理」「AIクラウド」など目的に応じて使い分けるのがポイントです。

最初はGoogleドライブやOneNoteで試してみて、業務で効率化を図るならPythonやAI-OCRに移行するのがベスト。
一度仕組みを構築すれば、請求書・申請書・アンケート処理など、あらゆる文書のデジタル化が劇的に進みます。

あなたの作業効率を何倍にも高める「PDF部分抽出＋OCR」、ぜひ実践してみてください。

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