【要約】PDFの請求書30枚からExcelの一覧表を作る作業、Pythonなら0.2秒だった [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
Execute Primary Source
// Problem
経理担当者や管理者が、毎月の経費管理において、大量の請求書PDFからの手作業による転記に苦慮している。この作業は、以下の技術的・運用的な課題を抱えている。
- ・1枚あたり30秒、30枚で15分を要する膨大な時間的コスト。
- ・手作業による転記ミスや、データの整合性確認に伴う精神的負担。
- ・PDFの内部構造に起因する、テキスト抽出時のデータ混入リスク。
- ・単純な行抽出では、発行元と宛先が混同されるといった構造的問題。
// Approach
開発者は、Pythonを用いてPDFのテキスト抽出からExcelへの書き出しまでを自動化するスクリプトを実装した。以下の具体的なステップで、精度の高い抽出を実現している。
- ・pdfplumberライブラリを用いた、PDF内のテキスト抽出。
- ・正規表現を活用し、ラベルの直後に位置する特定文字列のみを抽出。
- ・「御中」を含む行を事前に除外することで、発行元と宛先の誤認を防止。
- ・openpyxlを用い、ExcelのSUM関数を含む一覧表を自動生成。
- ・金額抽出時に「¥」がバックスラッシュとして扱われる事象への対策。
- ・これらにより、PDFのレイアウトに起因するデータの不整合を回避している。
// Result
検証の結果、30枚の請求書処理をわずか0.21秒で完了させ、手作業と比較して劇的な効率化を実現した。具体的な成果と検証結果は以下の通りである。
- ・処理時間を15分から0.21秒へと、圧倒的な速度で短縮。
- ・正解データとの突合により、全件での項目抽出と合計金額の一致を確認。
- ・ExcelにSUM関数を埋め込むことで、後続の追加作業への柔軟性を確保。
- ・「速いだけでなく正確であること」を、データ突合によって証明。
Senior Engineer Insight
> 本手法は、テキスト埋め込み型PDFに対し、極めて高い投資対効果を発揮する。ただし、実戦投入には以下の点に留意すべきだ。
- ・スキャン画像には対応できず、別途OCRが必要となる。
- ・レイアウト変更に対し、正規表現の保守コストが発生する。
- ・運用初期は手作業と並走し、整合性を検証する工程が不可欠である。