確認できるデータに変える、PDFのOCR
space-ocrでPDFやスキャンから構造化データを抽出。明細行、組み込みテンプレート、CSV/JSONエクスポート、そしてすべての値がページ上の位置とマッチ率とともに返ります。
PDFは、データが隠れてしまう場所です。請求書、領収書の束、納品書——数字はページ上にちゃんとあるのに、表計算に取り込むには結局打ち直すことになります。PDF OCRはそれを解決すると約束します。書類を読んで、構造化されたフィールドを返す、と。ただ問題は、ほとんどのツールがそれらしい推測で止まり、あとはそれを信じるしかないことです。
space-ocrはもっと厳しい問いに答えます。PDFを構造化された行に変え、すべての値を、ページ上のどこから読み取ったかという正確な位置とともに返します——見えるボックスと、どれだけ一致したかのスコア付きで。だから抽出結果を鵜呑みにする必要はなく、自分で確認できます。
その場で確認できる、実際の抽出結果
下のフィールドにマウスを合わせてみてください——領収書上のボックスが、その値を読み取った場所です。ここにある数値・ボックス・マッチ率はすべて、実際の解析結果から読み込んだもので、モックアップではありません。
Each value with a box carries a verified on-page location — bbox + 4-point vertices + match_ratio — on a 0–1000 normalized grid (0,0 top-left → 1000,1000 bottom-right), the same shape the live API returns. Hover a field to trace it back to the pixels it came from.
space-ocrでのPDF OCRの仕組み
アプリにPDFをドロップすると、各ページが画像にレンダリングされ、読み取られて構造化フィールドになります——複数ページのPDFは、並べ替え・絞り込み・エクスポートできる行の集合になります。APIを直接呼ぶ場合は、ページ画像を送ってください（公開APIはラスター画像を受け付けます——JPEG・PNG・GIF・BMP・TIFF・WebP）。返ってくる構造化結果は同じです。
よくある書類なら、スキーマを書く必要はありません。receipt や invoice といった組み込みの templateId を渡すか、独自の fields を定義します——明細行には children を持つ array フィールドを含めます。
curl -s https://api.space-ocr.com/ocr/fields \
-H "Authorization: Bearer $SPACE_OCR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"image": "https://example.com/invoice-page-1.png",
"imageType": "url",
"templateId": "invoice"
}'PDFをOCRする手順
- PDFを追加アプリにPDFをドロップすると、各ページが画像にレンダリングされOCR待ち行列に入ります。APIではページ画像（urlまたはbase64）を /ocr/fields に送ります。
- テンプレートまたはフィールドを選ぶ'receipt' や 'invoice' といった組み込み templateId を渡すか、独自の fields を指定します——明細行テーブルには children を持つ array フィールドを含めます。
- 構造化された結果を読む各値は bbox・vertices・match_ratio・bbox_source とともに返り、ページ上の全フィールドの位置を示す field_bboxes マップが付きます。
- なんでも検証セルをクリックすると、それが読み取られた正確な領域がハイライトされます。0.85 を下回る match_ratio は要確認の値です。編集は元のOCR値の隣に保存されます。
- エクスポートまたはクエリCSV（UTF-8 BOM、明細行は展開済み）をダウンロードするか、保存済みシートを GET /view で where・sort・select を使ってクエリします——OCR再実行も追加料金もありません。
シンプルで予測できる料金
1枚あたり¥10（$0.05 / ₩100）、クレジットカード不要・月100スキャンの無料枠付き。定額プランは月間スキャン数・シート数・ストレージを追加します。