【要約】PDF仕様書から寸法・公差・部品表を正規表現で抽出してみた [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
機械設計者が、大量のPDF仕様書から情報をスプレッドシートへ手入力する際、膨大な工数と入力ミスのリスクに直面している。主な課題は以下の通りである。
- ・転記作業の負荷：50ページに及ぶ仕様書や、数百点に及ぶ部品情報を手作業で写す必要がある。
- ・品質リスク：入力ミスがそのまま客先への誤発注や設計ミスに直結する懸念がある。
- ・作業の複雑性：部品表（BOM）の構成が複雑な場合、見落としが発生しやすい。
// Approach
設計者が手入力作業を効率化するため、Pythonを用いてPDFから特定の情報を抽出する仕組みを構築した。具体的には以下の手法を採用している。
- ・テキスト抽出：pdfplumberを使用し、ネイティブPDFから行順序を維持したテキストを取得する。
- ・寸法抽出：ラベル付き（幅、Width等）および「×」区切り形式の正規表現を用いてパターンマッチングを行う。
- ・公差抽出：ラベル別（幅、高さ等）およびインライン形式のパターンを使い分け、情報を構造化する。
- ・BOM抽出：数量パターンをキーに行を特定し、品名と寸法を分離して抽出する。
// Result
開発者は、ネイティブPDFに対して高い抽出精度を実現し、実務に耐えうる補助ツールを構築した。その成果は以下の通りである。
- ・自動化率の向上：ネイティブPDFであれば、約8割のデータを自動で抽出できる。
- ・実用的な運用：自動抽出と人間による目視確認を組み合わせた、現実的なフローを確立した。
- ・ツールへの統合：設計支援ツール「ドコカワ」の内部補助機能として実装されている。
Senior Engineer Insight
> 実務における「8割の自動化と2割の目視」という割り切りは、極めて合理的である。OCRを排除し、ネイティブPDFに限定することで、開発コストと精度のバランスを最適化している。ただし、品名などの非定型テキストの精度に課題がある。スケーラビリティを確保するには、抽出後の検証プロセスをいかに軽量化するかが鍵となるだろう。