LaravelでPDFを読み込むベストプラクティス

〜pdftotext・OCR・生成AIをどう組み合わせるべきか？〜

1. 先に結論：ベストプラクティスは「三段構え」

正確性を最優先にするなら、
LaravelでPDFを読み込むベストプラクティスは、ざっくり言うとこの三段構えになります。

PDFの種類を判定する
- 「テキスト埋め込みPDF」か
- 「スキャン画像PDF（テキストが選択できない）」か
- 「両方が混在しているハイブリッド」か
抽出レイヤーを分ける
- テキストPDF → pdftotext系（例：spatie/pdf-to-text）でテキスト抽出
- 画像PDF → OCR（例：Tesseract＋PHPラッパ／LaraOCR、もしくはクラウドOCR）
構造化・要約・項目抽出に生成AIを使う
- 抽出したテキストを LLM（生成AI）で解釈・整形
- 「請求書の項目抽出」「履歴書の職歴抽出」「要約」などはここで行う

ポイントは、

「文字を読む役」＝ pdftotext / OCR
「意味を理解して整理する役」＝生成AI

と、役割をはっきり分けることです。
これを一つのレイヤーに混ぜると、
・遅い
・高コスト
・AIの“それっぽいけど間違った回答（ハルシネーション）”
が増えて、正確性が落ちます。

ここから、それぞれの手法の競合優位性と、
Laravelでの具体的な組み立て方を順番に見ていきますね。

2. そもそもPDF読み取りが難しい理由と「タイプ」の見分け方

2-1. PDFには大きく2種類ある

PDFは見た目は同じでも、中身の構造がまったく違います。

テキスト埋め込みPDF（デジタルPDF）
- WebシステムやWord/Excel、LaTeXなどから直接出力されたPDF
- PDF内部に「テキストオブジェクト」として文字情報が埋め込まれている
- 画面上で文字をドラッグ＆コピーできる
画像PDF（スキャンPDF）
- 紙をスキャナーで取り込んだだけのPDF
- 中身は「画像」であって、テキストは一切埋め込まれていない
- 画面上で文字をドラッグしても選択できない

さらに最近は、
・表紙だけ画像
・中身はテキスト
のような ハイブリッドPDF も増えています。

2-2. まずは「テキストPDFかどうかの判定」を入れる

Laravel側では、例えばこんな流れが堅実です。

PDFアップロード
spatie/pdf-to-text などでテキスト抽出を試みる
抽出結果の文字数や内容で判断
- ある程度文字数があれば「テキストPDF」
- ほとんど空なら「画像PDFとみなしてOCRへ」

use Spatie\PdfToText\Pdf;

$text = Pdf::getText(storage_path('app/'.$path));

if (mb_strlen(trim($text)) < 50) {
    // 文字数が少ない → スキャンPDFの可能性大
    // → OCRルートへ
} else {
    // テキストPDFとして処理
}

spatie/pdf-to-text は内部で pdftotext コマンドを使っており、
Laravelでのテキスト抽出に関する解説でも定番になっています。

3. アプローチ①：pdftotext系（テキストPDF向け）

3-1. 仕組みとLaravelでの定番

pdftotext は Poppler というPDFライブラリに含まれるCLIツールで、
PDF内部のテキストオブジェクトを解析してプレーンテキストにしてくれます。

Laravelでは、ほぼ定番といっていいのがこのパッケージです。

spatie/pdf-to-text
- pdftotext をシンプルなPHPクラスでラップしたライブラリ
- Laravelチュートリアルでも頻繁に採用されています

3-2. メリット（競合優位性）

1. テキストPDFなら精度はほぼ100％に近い

PDF内部にある「テキストオブジェクト」をそのまま読み出すため、
誤認識による誤字が基本的にありません。
OCRと違い、「画像を見て文字を推測する」わけではないので、
正確性の面では圧倒的に有利です。

2. 高速・低コスト

単純なテキスト抽出なので処理が軽く、
大量PDFのバッチ処理にも向いています。
サーバーに poppler-utils を入れればライセンス的にも扱いやすく、
ランニングコストはほぼサーバー代だけです。

3. オンプレ完結・機微情報に強い

外部APIに投げる必要がないので、
個人情報や機密文書でも社内サーバーで完結できます。

3-3. デメリット・限界

画像PDFでは何も取れない（文字数ほぼ0）
表や段組み、レイアウト情報は壊れやすい
- テーブルは改行とスペースだけになる
- 2段組みの論文などは文章が混ざりやすい

つまり、

テキストPDFに対しては「速くて正確」だが、
レイアウトや構造までは面倒見ない

という立ち位置です。

4. アプローチ②：OCR（画像PDF・スキャン向け）

4-1. OCRとテキスト抽出の違い

テキスト抽出（pdftotextなど）
- PDF内部の「文字情報」を直接読む
- 文字が埋め込まれていないと何も取れない
OCR（Optical Character Recognition）
- 画像のピクセルを見て、そこに描かれた文字を推定する
- スキャンPDFや写真から文字を“復元”する技術

データ抽出系の解説でも、

OCRは「画像 → テキスト化」の役割
テキスト抽出は「すでにあるテキストから必要な情報を拾う」役割

と区別して説明されています。

4-2. Laravelでよく使われるOCRエンジン

1. Tesseract OCR

オープンソースで実績のあるOCRエンジン
多言語対応（日本語もサポート）
PHPからは以下のようなラッパーがよく使われています
- thiagoalessio/tesseract_ocr（PHPラッパー）
- LaraOCR（Laravel向けラッパー）

2. Laravelの統合パッケージの例

NilGems/laravel-textract
- 画像にはTesseract、PDFにはpdftotextを使い分ける統合パッケージ
（最近のもの）laravelsmartocr/laravel-smart-ocr
- OCR＋AIによるクレンジングやテンプレート機能をうたうパッケージ

4-3. OCRのメリット（競合優位性）

1. スキャンPDFや写真でも読める

これはもはや「OCRでないとどうにもならない」世界です。
契約書の紙スキャン、領収書の写真、FAXのPDFなど、
現場ではまだまだこういったデータが多く存在します。

2. レイアウトをある程度維持できる

前処理や設定次第では、
段組みや表の列が分かりやすい形でテキストに落ちるケースもあります。
とはいえ完璧ではないので、
表や帳票はあとでAIや専用パーサで補正する前提が安全です。

4-4. OCRのデメリット・注意点

1. 100%正しい文字にはならない

解像度・フォント・歪み・汚れなどで精度は変動します。
数字や記号などのミスはどうしても残るため、
金額やIDのような重要項目では人間の確認をはさむか、二重チェックが必要です。

2. 重い・遅い・コストがかかる

1ページを画像化→OCRという流れなので、
pdftotextと比べるとかなり重い処理です。
高解像度（300〜400dpi）でやるほど精度は上がりますが、
サーバー負荷や処理時間も伸びます。

3. 純粋なOCRだけでは「意味」は分からない

OCRはあくまで「文字起こし」。
どこが請求番号で、どこが日付かまでは理解しません。

この「意味を理解しない」という部分を補うのが、
次に出てくる生成AIや、クラウドのドキュメント解析サービス（Textract / Document AI / Form Recognizer など）です。

5. アプローチ③：生成AI（LLM）をどこに使うのが正解か

5-1. OCR vs AIの役割分担

5-2. 生成AIの強み

1. OCRのノイズに強い

多少の誤字があっても、
文脈から補完して正しく解釈してくれることが多いです。

2. 構造化が得意

「このPDFは請求書かどうか？」
「請求元企業名・振込先・合計金額・支払期限を抽出して」
といったタスクは、ルールベースよりもLLMの方が柔軟に対応できます。

3. 半構造化・非定型文書にも対応しやすい

職務経歴書
打ち合わせ議事録
長文の契約書

など、テンプレートがない文書でも、
「要約」「重要条項の抽出」などを行いやすいです。

5-3. 生成AIの弱み・気をつける点

1. ハルシネーション（それっぽい誤回答）

元PDFに書いていない内容を「補って」しまうことがあります。
正確性が重要な場面では、
「元テキストの範囲を超える仮説は禁止」といったプロンプト設計や、
抽出値と元テキストの突き合わせが必要です。

2. コストとレイテンシ

大きなPDFをそのままLLMに投げると、
トークン数が膨れ上がり、
コスト・時間ともにかなり重くなります。

3. 「抽出の一次ソース」にするのは危険

いきなりPDF→LLMに投げて
「全文OCRもLLMでやらせる」方法は、
現状ではテキスト抜けや誤読が多く、
基盤となるテキスト抽出としてはまだリスクが高い とされます。

ですので、

文字を起こす：pdftotext / OCR
意味・構造を付ける：LLM

というレイヤー分離が、正確性とコストの両面からみて現実的です。

6. Laravelでのベストプラクティス構成（実装イメージ）

ここからは、実務でよくある要件を想定して、
Laravelアプリの構成イメージをお話しますね。

6-1. 全体アーキテクチャ

アップロード＆メタ情報保存
- pdfs テーブル：ファイルパス、状態、ページ数、種別（テキスト/画像/混在）など
抽出ジョブ（キュー）
- DetectPdfTypeJob：spatie/pdf-to-textで試し読みして種別判定
- ExtractPdfTextJob：
  - テキストPDF → pdftotextで全ページ抽出
  - 画像PDF → 1ページずつ画像化→OCR
AI構造化ジョブ
- AnalyzePdfContentJob：
  - 抽出テキストをLLMに渡し、
    請求書なら { supplier, total_amount, due_date, invoice_number }
    といったJSONを返させる
検証・管理画面
- オペレーターが抽出結果を確認・修正できるUI
- 特に金額・日付など重要項目は人間のチェックを前提にする

6-2. pdftotext（spatie/pdf-to-text）の利用例

# サーバーにpoppler-utilsをインストール（Ubuntu例）
apt install poppler-utils

# Laravelプロジェクトにパッケージ追加
composer require spatie/pdf-to-text

use Spatie\PdfToText\Pdf;

$pdfPath = storage_path('app/'.$pdf->path);

// 文字列抽出
$text = Pdf::getText($pdfPath);

// ページ別で処理したい場合は、別途ページ分割（pdftkなど）か
// pdftotextのオプションを活用

Laravel向けのチュートリアルでも、
ほぼ同じ構成で紹介されています。

6-3. OCRの利用例（Tesseract）

1) Tesseract＋PHPラッパ

# Tesseract本体
apt install tesseract-ocr tesseract-ocr-jpn

composer require thiagoalessio/tesseract_ocr

use thiagoalessio\TesseractOCR\TesseractOCR;

$imgPath = storage_path('app/pages/page-1.png');

$text = (new TesseractOCR($imgPath))
    ->lang('jpn', 'eng')
    ->psm(3) // ページ分割モード
    ->run();

TesseractをLaravelから使う例は、
LaraOCR や各種ブログ・Q&Aでも一般的なパターンとして紹介されています。

2) PDF→画像変換

imagick や ghostscript を使って、PDFページを300dpi程度で画像化
その画像をTesseractに渡してテキストを抽出
という流れがベストプラクティスです。

6-4. 生成AIでの構造化（例：請求書）

抽出テキストを一度DBに保存したうえで、
LLMには「テキスト＋抽出フォーマット」を渡します。

$prompt = <<<EOT
あなたは請求書のデータ抽出アシスタントです。
与えられたテキストから、次の項目をJSONで抽出してください。

- supplier_name: 請求元の会社名
- invoice_number: 請求書番号
- issue_date: 発行日（YYYY-MM-DD）
- due_date: 支払期限（YYYY-MM-DD）
- total_amount: 合計金額（数値のみ）

注意事項:
- 分からない項目は null にしてください。
- 元テキストに存在しない値を推測してはいけません。
- 応答はJSONのみとしてください。

=== テキスト ===
{$plainText}
EOT;

上のように 「推測禁止」「わからないときはnull」 を明記しておくと、
ハルシネーションをかなり減らせます。

7. ユースケース別：何を組み合わせるのがベストか？

7-1. 履歴書・職務経歴書の検索／自動タグ付け

多くはWordやPDF出力された「テキストPDF」
レイアウトはバラバラ、内容もフリーフォーマット

おすすめ構成

抽出：pdftotext（spatie/pdf-to-text）
構造化：LLMで
- 職歴リスト
- スキル一覧
- 希望勤務地などを抽出
検索：抽出した項目＋全文をElasticsearch／Meilisearchなどに投入

7-2. 請求書・見積書・領収書の自動処理

スキャンPDFが混ざる
金額や日付など「1文字のミスも困る」項目が多い

おすすめ構成

抽出：
- テキストPDF → pdftotext
- 画像PDF → Tesseract OCR or クラウドOCR（Textract / Document AI / Form Recognizer）
構造化：
- LLMでJSON化
- 重要項目（金額・日付・振込先など）は
  - 人間のダブルチェック
  - もしくは正規表現＋ルールベースとの二重チェックで検証

精度がシビアであれば、
純粋なTesseractよりも クラウドのIDP（Document AI系） を使う選択肢も検討の余地があります。
これらはOCR＋レイアウト解析＋ML／LLMを組み合わせた
「ドキュメント処理専用AI」であり、
単純なOCRより精度と安定性が高いケースが多いと報告されています。

7-3. 契約書・規約・レポートの要約・ナレッジ化

ほとんどがテキストPDF
「全文を構造化」よりも「要点をつかむ」ことが目的

おすすめ構成

抽出：pdftotext（テキストPDF）
構造化：LLMで
- 要約
- 条項の分類
- リスク項目のリストアップ
必要に応じて、全文テキストをベクターストアに入れてRAG検索

この場合は「文字の一字一句」よりも
要点の抜け漏れがないか が重要なので、
サンプリングして人間がレビューする仕組みを用意しておくと安心です。

8. 最後に：正確性を高めるための運用上のポイント

最後に、「正確性」を本気で求める場合に意識したいポイントをまとめます。

必ず「元PDF→抽出テキスト→構造化データ」をすべて保存する
- いつでも差分チェックができるように
OCR結果の品質チェックを仕組み化する
- 例えば
  - 全角数字と半角数字が混ざっていないか
  - 金額フィールドに「,」「.」以外の文字が入っていないか
- ルールベースのバリデーションで“怪しいもの”だけ人間が確認
LLMへの入力は「本当に必要な範囲」に絞る
- ページ単位・セクション単位で渡す
- 冗長なヘッダー・フッターは事前に除去
- これによりコストも精度も安定します
生成AIの役割はあくまで「整理・要約・抽出」と割り切る
- OCRの代替にしてしまうと、
  見落としや誤読を検証するのが難しくなります。

9. まとめ

ベストプラクティスは三段構え
1. PDF種別判定
2. pdftotext / OCRでの一次抽出
3. LLMでの意味理解・構造化
テキストPDFにはpdftotextが最適
- 高速・高精度・低コストで、Laravelでは spatie/pdf-to-text が事実上の標準
画像PDFにはOCRが必須
- Tesseract＋Laravelラッパ（LaraOCR 等）
- 重要書類ではクラウドのIDPも検討価値あり
生成AIは「文字を読む」のではなく「意味を理解する」役割
- 項目抽出・分類・要約・エラー補正に使うと真価を発揮
正確性を上げる決め手は「レイヤー分離」と「検証フロー」
- 抽出レイヤーとAIレイヤーを分ける
- 重要項目は機械＋人間の二重チェック

この考え方で設計しておくと、
LaravelアプリにPDF読み込み機能を追加しても、
後から「精度が足りない」「コストが高すぎる」といった行き詰まりを起こしにくくなります。

LaravelでPDFを読み込むベストプラクティス〜pdftotext・OCR・生成AIをどう組み合わせるべきか？〜

LaravelでPDFを読み込むベストプラクティス

1. 先に結論：ベストプラクティスは「三段構え」

2. そもそもPDF読み取りが難しい理由と「タイプ」の見分け方

2-1. PDFには大きく2種類ある

2-2. まずは「テキストPDFかどうかの判定」を入れる

3. アプローチ①：pdftotext系（テキストPDF向け）

3-1. 仕組みとLaravelでの定番

3-2. メリット（競合優位性）

3-3. デメリット・限界

4. アプローチ②：OCR（画像PDF・スキャン向け）

4-1. OCRとテキスト抽出の違い

4-2. Laravelでよく使われるOCRエンジン

4-3. OCRのメリット（競合優位性）

4-4. OCRのデメリット・注意点

5. アプローチ③：生成AI（LLM）をどこに使うのが正解か

5-1. OCR vs AIの役割分担

5-2. 生成AIの強み

5-3. 生成AIの弱み・気をつける点

6. Laravelでのベストプラクティス構成（実装イメージ）

6-1. 全体アーキテクチャ

6-2. pdftotext（spatie/pdf-to-text）の利用例

6-3. OCRの利用例（Tesseract）

1) Tesseract＋PHPラッパ

2) PDF→画像変換

6-4. 生成AIでの構造化（例：請求書）

7. ユースケース別：何を組み合わせるのがベストか？

7-1. 履歴書・職務経歴書の検索／自動タグ付け

7-2. 請求書・見積書・領収書の自動処理

7-3. 契約書・規約・レポートの要約・ナレッジ化

8. 最後に：正確性を高めるための運用上のポイント

9. まとめ

参考リンク（英語・日本語）

投稿者 greeden

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1. 先に結論：ベストプラクティスは「三段構え」

2. そもそもPDF読み取りが難しい理由と「タイプ」の見分け方

2-1. PDFには大きく2種類ある

2-2. まずは「テキストPDFかどうかの判定」を入れる

3. アプローチ①：pdftotext系（テキストPDF向け）

3-1. 仕組みとLaravelでの定番

3-2. メリット（競合優位性）

3-3. デメリット・限界

4. アプローチ②：OCR（画像PDF・スキャン向け）

4-1. OCRとテキスト抽出の違い

4-2. Laravelでよく使われるOCRエンジン

4-3. OCRのメリット（競合優位性）

4-4. OCRのデメリット・注意点

5. アプローチ③：生成AI（LLM）をどこに使うのが正解か

5-1. OCR vs AIの役割分担

5-2. 生成AIの強み

5-3. 生成AIの弱み・気をつける点

6. Laravelでのベストプラクティス構成（実装イメージ）

6-1. 全体アーキテクチャ

6-2. pdftotext（spatie/pdf-to-text）の利用例

6-3. OCRの利用例（Tesseract）

1) Tesseract＋PHPラッパ

2) PDF→画像変換

6-4. 生成AIでの構造化（例：請求書）

7. ユースケース別：何を組み合わせるのがベストか？

7-1. 履歴書・職務経歴書の検索／自動タグ付け

7-2. 請求書・見積書・領収書の自動処理

7-3. 契約書・規約・レポートの要約・ナレッジ化

8. 最後に：正確性を高めるための運用上のポイント

9. まとめ

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