投稿者 global-ai-media 
企業内のナレッジを生成AIに活用するRAG（検索拡張生成）の構築において、最大の障壁となっているのが「PDFドキュメント」の処理です。見た目の再現性を重視するPDFから、いかにしてLLMが理解可能な「意味」を取り出すか。HTMLとMarkdownの違いに着目し、日本企業の実務に適したドキュメント処理のアプローチを解説します。
なぜPDFは「強敵」なのか：見た目と意味のギャップ
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）を自社データと連携させるRAG（Retrieval-Augmented Generation）の取り組みが日本企業でも一般化してきました。しかし、多くの現場で直面するのが「PDFファイルの処理」という課題です。社内規定、マニュアル、決算資料など、企業の重要情報の多くはPDF形式で保存されています。
元記事のテーマである「When PDFs Fight Back（PDFが反撃してくるとき）」という表現は、まさにこの実務的な痛みを表しています。PDFは本来、「印刷時のレイアウトを崩さない」ことを目的に作られたフォーマットです。人間が目で見て理解するには最適ですが、機械が論理構造を読み取るには極めて不親切な構造をしています。
単にテキストを抽出するだけでは、段組みが混ざったり、表データが崩壊したりして、LLMに誤った文脈を与えてしまいます。これが、RAGの回答精度が上がらない主要な原因の一つです。
HTMLは「配置」を、Markdownは「意味」を保存する
ドキュメント変換において重要な示唆となるのが、「HTML preserves positioning. Markdown preserves meaning.（HTMLは配置を保存し、Markdownは意味を保存する）」という視点です。
Webページなどで使われるHTMLは、視覚的なデザインやレイアウトの制御に優れています。しかし、LLMにとって重要なのは「文字がどこに配置されているか」よりも、「そのテキストが見出しなのか、箇条書きの一部なのか、表のデータなのか」という「意味的な役割」です。
ここで注目されているのがMarkdown（マークダウン）形式への変換です。Markdownは軽量なマークアップ言語であり、`#`で見出し、`-`でリストといった具合に、文書の論理構造をシンプルに記述します。この形式はLLMのトレーニングデータと非常に親和性が高く、トークン数（AIが処理するデータ量）を節約しながら、文書の構造を正確にAIへ伝えることができます。
日本企業の文書特性と技術的アプローチ
日本企業のドキュメントは、欧米と比較しても複雑な傾向にあります。罫線を多用した表、複雑なインデント、注釈の多さ、そしてパワーポイントをPDF化した「スライド資料」の多用など、構造化が難しいデータが溢れています。
単純なOCR（光学文字認識）ツールを通すだけでは、これらの「意味」は失われます。例えば、表のセルが崩れてテキストが羅列されれば、AIはその数値がどの項目に紐づくか理解できません。
現在のアプローチとしては、マルチモーダルモデル（視覚情報を扱えるAI）にページ画像を直接読ませる方法と、専用のパーサー（解析ツール）を用いてMarkdown等の中間言語に変換する方法の二極化が進んでいます。コストと精度のバランスを考慮すると、テキストベースの処理が依然として主流ですが、図表が多い日本の資料では、「図表のみ画像認識し、テキストは構造化する」ハイブリッドな手法が現実解となりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな技術トレンドと日本の実情を踏まえ、実務担当者は以下のポイントを意識すべきです。
1. 「前処理」への投資を惜しまない
AIモデルの選定以上に、「PDFをどう構造化データに変換するか」がRAGの精度を決定づけます。既存のOCRソフトを漫然と使うのではなく、ドキュメントの論理構造（Markdown等）を抽出できる最新の解析ツールの導入を検討してください。
2. 文書作成プロセスの見直し（脱PDFへの布石）
長期的には、「最終成果物をPDFにする」という業務フロー自体を見直す必要があります。社内WikiやNotionのようなドキュメントツール、あるいはMarkdown形式で情報を管理することで、将来的なAI活用コストを大幅に下げることができます。デジタル庁が推進するデータの標準化と同様、社内ドキュメントの標準化も経営課題です。
3. セキュリティと著作権の確認
高度なPDF解析ツールの多くはクラウドベース（SaaS）であり、海外サーバーを経由する場合があります。機密性の高い社内文書を処理する際は、データの保持期間や学習への利用有無など、利用規約とガバナンス要件を厳密に確認する必要があります。