ChatGPTはPDFを読めるのか？方法とアドバイス

CometAPI
AnnaJul 19, 2025
ChatGPTはPDFを読めるのか？方法とアドバイス

ここ数ヶ月で、ChatGPTのPDF文書の取り込み、解釈、分析能力は飛躍的に向上しました。ChatGPTウェブインターフェースでのネイティブファイルアップロードサポートから、APIや専用プラグインを介したPDFの直接取り込みまで、このモデルのPDF読み取り機能は多くのユーザーのワークフローの中核を成しています。この記事では、 の および 現在も将来も、 ChatGPTはPDFを読むことができます。 何 現在の限界は、 の これらの機能を効果的に使用し、 コラボレー テクノロジーは次の方向へ進んでいます。

ChatGPT が PDF ファイルを読み取ることができる最近の機能は何ですか?

ChatGPT Enterpriseにおけるビジュアル検索

ChatGPT Enterpriseのお客様は、2025年XNUMX月に「PDFによるビジュアル検索」機能へのアクセスが可能になりました。これにより、モデルはアップロードされたPDF内のテキストと埋め込まれたビジュアル（画像、グラフ、図など）の両方を解釈できるようになりました。ユーザーはチャットでクリップアイコンをクリックしてPDFをアップロードするだけで、重要なポイントの抽出から複雑なグラフィックの説明まで、ドキュメントのあらゆる要素をクエリできます。この包括的なアプローチにより、以前は個別にアップロードされた画像のみが処理されていたという制限が解消され、埋め込まれた図が見落とされることがなくなり、コンテキストに富んだ回答の精度が向上します。

OpenAI は API でファイル サポートをどのように拡張しましたか?

2025年4月、OpenAIはChat Completions APIとResponses APIの両方でPDFファイルの直接入力のサポートを正式にリリースしました。この機能により、開発者は手動の抽出パイプラインを回避し、PDFドキュメントを直接アップロードし、組み込みパーサーを活用してテキストとグラフや図などの視覚要素の両方を抽出できるようになります。内部的には、このAPIはテキスト抽出エンジンとコンピュータービジョンモジュールを組み合わせて各ページのコンテンツを処理し、GPT-1oやoXNUMXなどのビジョン対応モデルに統一された表現を提供します。

  • レスポンスAPI: 検索拡張生成 (RAG) とコンテキスト認識ドキュメント検索用に設計された Responses API は、PDF ファイルを受け入れ、セマンティック検索クエリ用に自動的にチャンク化してインデックスを作成します。
  • チャット完了 APIPDFコンテンツを用いたインタラクティブな会話型Q&Aを可能にします。PDFファイルをメッセージペイロードの一部として（ファイルID付きで）指定することで、ChatGPTは後続メッセージでドキュメントセクションを参照し、複数ターンにわたるインタラクションの連続性を維持できます。

これらの機能強化により、コンプライアンス レビュー、技術文書分析、法的デューデリジェンスなどのドキュメント ワークフローがリアルタイム自動化に近づき、サードパーティのパーサーなしで ChatGPT の強力な言語理解機能を活用します。

ChatGPT は PDF 内のテキストとビジュアルをどのように処理しますか?

テキストのみの検索モードと視覚的な検索モード

エンタープライズチャットセッション内またはプロジェクトの一部としてPDFがアップロードされると、ChatGPTは光学文字認識（OCR）と画像解析を組み合わせた「ビジュアル検索」を適用し、文書のテキストに加えて埋め込まれた図表も理解します。一方、「GPTナレッジ」または「プロジェクトファイル」として追加されたPDFはテキストのみのモードで処理されます。このモードでは視覚的な解釈は省略されますが、テキストの要約と抽出は可能です。このデュアルモードアーキテクチャにより、エンタープライズユーザーは、知識の取り込みには軽量でテキスト中心のワークフローを維持しながら、必要に応じてよりリッチでマルチモーダルな分析を活用できます。

CanvasとDeep ResearchからのネイティブPDFエクスポート

2025年XNUMX月とXNUMX月、OpenAIは複数のChatGPTサービスに画期的なエクスポート機能を導入しました。Plus、Team、Proの加入者が利用できるDeep Researchツールに、書式設定、表、画像、さらにはクリック可能な引用も保持するPDFエクスポートオプションが追加され、AIが生成した洞察をすぐに使えるビジネスドキュメントに変換できるようになりました。その後まもなく、Canvas機能（ChatGPT内のライブ編集スペース）に、PDF、Word（.docx）、Markdown（.md）、そしてさまざまなコード固有の形式（Python、JavaScript、SQLなど）でのコンテンツのエクスポートのサポートが追加されました。これらのアップデートによりワークフローが総合的に合理化され、専門家はAIとのやり取りを、手動でコピーアンドペーストすることなく正式なレポートに変換できるようになります。

ChatGPT を使用して PDF を読み取るにはどうすればよいでしょうか?

OpenAIは、PDFアップロードのための64つの主要な統合方法を提供しています。Files APIを使用してドキュメントをアップロードし、IDで参照する方法と、BaseXNUMXエンコードされたPDFコンテンツを完了リクエストに直接埋め込む方法です。どちらの方法も、既存のChat Completionsエンドポイントと完全に互換性があります。

1. ChatGPT Webインターフェース?

  1. ログイン ChatGPT Plus または Enterprise アカウントに追加します。
  2. GPT-4シリーズを選択 (または任意のビジョン対応モデル) をモデル選択ツールで選択します。
  3. ペーパークリップアイコンをクリック次に、PDF ファイルをアップロードします (最大サイズ 20 MB、50 ページまでを推奨)。
  4. プロンプト ChatGPT では、「各章を要約する」、「すべての参考文献をリストする」、「表を抽出してそれぞれを説明する」などのタスクを実行します。
  5. レビュー 回答を確認し、追加の質問をします（例：「セクション 2 の箇条書きだけを見せてください」）。

2. プラグインはPDFワークフローを強化する

いくつかのサードパーティ製および公式プラグインにより、PDF の処理が効率化されます。

  • AskYourPDF: PDF を自動的に取り込み、引用を含む Q&A 用のチャット インターフェイスを提供します。
  • リンクリーダー: PDF を指す任意の URL で動作し、コンテンツを 1 ステップで取得して要約します。
  • ノートブックLM および マクロ: ChatGPT モデルに渡す前に、大きな PDF を管理しやすいセクションに分割することで、長いコンテキストのワークフローを提供します。

プラグインをインストールするには:

  1. ChatGPTサイドバーで「プラグインストア」を開きます。
  2. 「AskYourPDF」または「Link Reader」を参照します。
  3. 「インストール」をクリックし、必要に応じて承認します。
  4. プロンプトにプレフィックスを付けてプラグインを呼び出します。例: 「@Link Reader: https://example.com/report.pdf、主要な調査結果を要約します。」。

開発者はどのようにして PDF 読み取り機能をアプリケーションに統合できるでしょうか?

OpenAIはPDFをアップロードするためのいくつかの主要な統合方法を提供しています。ファイルAPIを使用してドキュメントをアップロードし、IDで参照する方法、Base64でエンコードされたPDFコンテンツを完了リクエストに直接埋め込む方法、または content_url フィールドをファイル作成エンドポイントに追加します。どちらのアプローチも、既存のチャット完了エンドポイントと完全に互換性があります。

ファイル API ワークフロー

  1. ファイルアップロードAPI: multipart/form-dataリクエストを /v1/files エンドポイントを指定する purpose=assistantsPDF は安全に保存され、ファイル ID が返されます。
  2. 手動変換なし: API は、テキストベースの PDF とスキャンされた PDF の両方に内部 OCR と解析エンジンを活用してテキスト抽出を処理し、開発者側の前処理なしで正確なコンテンツの取り込みを保証します。
  3. チャット通話でPDFを参照する

アップロードしたら、チャット完了リクエストのペイロードにファイル ID を含めます。

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a document assistant."},
    {"role": "user", "content": "Review the attached PDF for compliance risks.", "files": }
  ]
}

このモデルは PDF を文脈に応じて処理し、「セクション 3.2 を要約してください」や「すべての契約上の義務を抽出してください」などのクエリを会話形式で実行し、アップロードされたドキュメントに基づいた応答を提供します。

Base64エンコードされたペイロード

PDF データは Base64 文字列としてエンコードされ、リクエスト本文に直接含めることができます。

PDFを直接添付する GPT-4oまたは同様のモデルを使用する場合のAPI呼び出し:

{ "model": "gpt-4o-mini", "inputs": , "messages":  }

ファイル検索でレスポンスAPIを使用する PDFをベクターストアにアップロードし、チャンク単位で効率的にクエリを実行します。これは、大規模な文書リポジトリや検索拡張生成（RAG）システムに最適です。

コンテンツURLパラメータ

2025年XNUMX月現在、OpenAIはファイル自体をアップロードすることなく、公開されているURLからPDFコンテンツを直接取り込む機能を追加しました。 content_url フィールドをファイル作成エンドポイントに送信すると、APIはPDFをサーバー側でダウンロードして処理し、 file_id さらに使用するため。

コメットAPI PDFファイルのURLを提供することで、ファイルをアップロードせずにPDFを処理するためのOpenAI APIへの直接呼び出しをサポートするようになりました。cometapiキーを使用して、cometapiから呼び出しメソッドを取得するだけです。 APIドキュメント.

も参照してください OpenAI APIを使用してURL経由でPDFを処理する方法

PDF から情報を抽出するためのベストプラクティスは何ですか?

どのプロンプトが最も正確な結果をもたらしますか?

ユーザー エクスペリエンスと Tom's Guide などのガイドに基づくと、影響力の大きい 6 つのプロンプトは次のとおりです。

  1. 「このPDFを要約してください。」 概要を把握するのに最適です。
  2. 「重要なポイントをピックアップしてください。」 主要なポイントの箇条書きリストを生成します。
  3. 「を裏付ける引用を見つけてください。」 引用する箇所を正確に特定します。
  4. 「すべての図、表、グラフを抽出し、それぞれを説明してください。」 データ量の多いレポートに役立ちます。
  5. 「この PDF の調査結果を に関する最近のニュースと比較してください。」 外部コンテキストを統合します。
  6. 「この PDF をわかりやすく説明してください。」 専門家以外の視聴者にも最適です。

出力を検証し、改良するにはどうすればよいでしょうか?

  • 相互参照 元の PDF テキストに対する応答。
  • 明確なフォローアップを求める「この引用はどのページにありますか？」や「行番号を表示しますか？」など。
  • より小さなファイルセグメントを使用する 長い文書をトークンの制限内に収めます。
  • 外部OCRツールを導入する アップロードする前に、スキャンした PDF に PDF エディタ (Adobe Acrobat、Tesseract など) をインストールしてください。

ChatGPT の PDF 読み取りの精度と信頼性はどの程度ですか?

既知の制限と一般的な障害モードは何ですか?

これらの進歩にもかかわらず、ユーザーからは ChatGPT が時々次のような症状を示すことが報告されています。

  • 特定のトークン制限を超えるコンテンツを切り捨てたり無視したりします多くの場合、アップロードごとに約 2,000 語になるため、文書が長い場合は幻覚的または不完全な応答が発生します。
  • 複雑なレイアウトを誤解する複数列の学術論文などでは、異なる列のテキストが誤って結合されることがあります。
  • 埋め込みフォントやスキャンしたPDFの扱いに苦労する OCR テキスト レイヤーが不足しているため、意味不明な出力になったり、ページがスキップされたりします。

幻覚は PDF 出力にどのような影響を与えますか?

ChatGPTは、特に実際に取り込んだことのないコンテンツについて質問された場合、自信満々に詳細を捏造する可能性があります。例えば、サポートされていないPDFで「セクション4では市場動向について何が述べられていますか？」と質問すると、もっともらしく聞こえるものの、完全に架空の要約が生成される場合があります。特に法律、医療、金融に関するコンテンツについては、重要な抜粋を必ず元の文書と照合してください。

結論として、ChatGPTのPDF読み取り機能は、一般ユーザーとエンタープライズ開発者の両方にとって強力なスイートへと成熟しました。記事を要約する学生、重要な条項を抽出する弁護士、グラフを分析するデータサイエンティストなど、あらゆるユーザーがネイティブファイルアップロード、APIサポート、プラグイン、ベストプラクティスプロンプトを組み合わせることで、PDF分析はこれまで以上に高速かつ信頼性の高いものになります。OpenAIがトークン制限、視覚的解釈、ロングコンテキスト処理の改良を続けるにつれ、静的ドキュメントと動的な会話型AIの境界はさらに曖昧になり、あらゆる業界のナレッジワークに新たな可能性をもたらすでしょう。

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