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    PDFサポート

    ClaudeでPDFを処理します。ドキュメントからテキストを抽出し、チャートを分析し、視覚的なコンテンツを理解します。

    PDFに含まれるテキスト、画像、チャート、表についてClaudeに質問できるようになりました。主なユースケースの例:

    • 財務レポートの分析とチャート/表の理解
    • 法的文書からの重要情報の抽出
    • ドキュメントの翻訳支援
    • ドキュメント情報の構造化フォーマットへの変換

    始める前に

    PDFの要件を確認する

    Claudeはあらゆる標準的なPDFに対応しています。ただし、PDFサポートを使用する際は、リクエストサイズが以下の要件を満たしていることを確認してください:

    要件制限
    最大リクエストサイズ32MB
    リクエストあたりの最大ページ数100
    フォーマット標準PDF(パスワード/暗号化なし)

    両方の制限は、PDFと一緒に送信される他のコンテンツを含む、リクエストペイロード全体に適用されることにご注意ください。

    PDFサポートはClaudeのビジョン機能に依存しているため、他のビジョンタスクと同じ制限事項と考慮事項が適用されます。

    サポートされているプラットフォームとモデル

    PDFサポートは現在、直接APIアクセスとGoogle Vertex AIを通じてサポートされています。すべてのアクティブモデルがPDF処理をサポートしています。

    PDFサポートは以下の考慮事項とともにAmazon Bedrockでも利用可能になりました:

    Amazon Bedrock PDFサポート

    Amazon BedrockのConverse APIを通じてPDFサポートを使用する場合、2つの異なるドキュメント処理モードがあります:

    重要: Converse APIでClaudeの完全なビジュアルPDF理解機能にアクセスするには、引用を有効にする必要があります。引用を有効にしない場合、APIは基本的なテキスト抽出のみにフォールバックします。引用の使用方法の詳細をご覧ください。

    ドキュメント処理モード

    1. Converse Document Chat(従来のモード - テキスト抽出のみ)

      • PDFからの基本的なテキスト抽出を提供
      • PDF内の画像、チャート、視覚的レイアウトの分析は不可
      • 3ページのPDFで約1,000トークンを使用
      • 引用が有効でない場合に自動的に使用される
    2. Claude PDF Chat(新モード - 完全なビジュアル理解)

      • PDFの完全なビジュアル分析を提供
      • チャート、グラフ、画像、視覚的レイアウトの理解と分析が可能
      • 包括的な理解のために各ページをテキストと画像の両方として処理
      • 3ページのPDFで約7,000トークンを使用
      • Converse APIで引用を有効にする必要がある

    主な制限事項

    • Converse API: ビジュアルPDF分析には引用を有効にする必要があります。現在、引用なしでビジュアル分析を使用するオプションはありません(InvokeModel APIとは異なります)。
    • InvokeModel API: 強制的な引用なしでPDF処理を完全に制御できます。

    よくある問題

    Converse APIを使用している際にClaudeがPDF内の画像やチャートを認識しないとお客様から報告があった場合、引用フラグを有効にする必要がある可能性が高いです。引用フラグがない場合、Converseは基本的なテキスト抽出のみにフォールバックします。

    これはConverse APIの既知の制約であり、対処に取り組んでいます。引用なしでビジュアルPDF分析が必要なアプリケーションの場合は、代わりにInvokeModel APIの使用を検討してください。

    .csv、.xlsx、.docx、.md、.txtファイルなどの非PDFファイルについては、他のファイル形式の操作をご覧ください。


    ClaudeでPDFを処理する

    最初のPDFリクエストを送信する

    Messages APIを使用した簡単な例から始めましょう。PDFをClaudeに提供する方法は3つあります:

    1. オンラインでホストされているPDFへのURL参照として
    2. documentコンテンツブロック内のbase64エンコードされたPDFとして
    3. Files APIからのfile_idを使用して

    オプション1: URLベースのPDFドキュメント

    最も簡単なアプローチは、URLから直接PDFを参照することです:

     curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
       -H "content-type: application/json" \
       -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
       -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
       -d '{
         "model": "claude-opus-4-6",
         "max_tokens": 1024,
         "messages": [{
             "role": "user",
             "content": [{
                 "type": "document",
                 "source": {
                     "type": "url",
                     "url": "https://assets.anthropic.com/m/1cd9d098ac3e6467/original/Claude-3-Model-Card-October-Addendum.pdf"
                 }
             },
             {
                 "type": "text",
                 "text": "What are the key findings in this document?"
             }]
         }]
     }'

    オプション2: Base64エンコードされたPDFドキュメント

    ローカルシステムからPDFを送信する必要がある場合や、URLが利用できない場合:

    # Method 1: Fetch and encode a remote PDF
    curl -s "https://assets.anthropic.com/m/1cd9d098ac3e6467/original/Claude-3-Model-Card-October-Addendum.pdf" | base64 | tr -d '\n' > pdf_base64.txt
    
    # Method 2: Encode a local PDF file
    # base64 document.pdf | tr -d '\n' > pdf_base64.txt
    
    # Create a JSON request file using the pdf_base64.txt content
    jq -n --rawfile PDF_BASE64 pdf_base64.txt '{
        "model": "claude-opus-4-6",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [{
                "type": "document",
                "source": {
                    "type": "base64",
                    "media_type": "application/pdf",
                    "data": $PDF_BASE64
                }
            },
            {
                "type": "text",
                "text": "What are the key findings in this document?"
            }]
        }]
    }' > request.json
    
    # Send the API request using the JSON file
    curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
      -H "content-type: application/json" \
      -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
      -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
      -d @request.json

    オプション3: Files API

    繰り返し使用するPDFや、エンコードのオーバーヘッドを避けたい場合は、Files APIを使用してください:

    # First, upload your PDF to the Files API
    curl -X POST https://api.anthropic.com/v1/files \
      -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
      -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
      -H "anthropic-beta: files-api-2025-04-14" \
      -F "[email protected]"
    
    # Then use the returned file_id in your message
    curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
      -H "content-type: application/json" \
      -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
      -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
      -H "anthropic-beta: files-api-2025-04-14" \
      -d '{
        "model": "claude-opus-4-6", 
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [{
          "role": "user",
          "content": [{
            "type": "document",
            "source": {
              "type": "file",
              "file_id": "file_abc123"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "What are the key findings in this document?"
          }]
        }]
      }'

    PDFサポートの仕組み

    PDFをClaudeに送信すると、以下のステップが実行されます:

    1. 1

      システムがドキュメントの内容を抽出します。

      • システムがドキュメントの各ページを画像に変換します。
      • 各ページからテキストが抽出され、各ページの画像と一緒に提供されます。
    2. 2

      Claudeがテキストと画像の両方を分析し、ドキュメントをより深く理解します。

      • ドキュメントはテキストと画像の組み合わせとして分析用に提供されます。
      • これにより、チャート、図表、その他のテキスト以外のコンテンツなど、PDFの視覚的要素についてのインサイトをユーザーが質問できるようになります。
    3. 3

      Claudeが関連する場合はPDFの内容を参照して応答します。

      Claudeは応答時にテキストコンテンツと視覚的コンテンツの両方を参照できます。PDFサポートを以下と統合することで、パフォーマンスをさらに向上させることができます:

      • プロンプトキャッシング: 繰り返しの分析のパフォーマンスを向上させるため。
      • バッチ処理: 大量のドキュメント処理のため。
      • ツール使用: ドキュメントから特定の情報を抽出してツール入力として使用するため。

    コストを見積もる

    PDFファイルのトークン数は、ドキュメントから抽出されたテキストの総量とページ数に依存します:

    • テキストトークンコスト: 各ページは通常、コンテンツの密度に応じてページあたり1,500〜3,000トークンを使用します。追加のPDF料金なしで標準API料金が適用されます。
    • 画像トークンコスト: 各ページが画像に変換されるため、同じ画像ベースのコスト計算が適用されます。

    トークンカウントを使用して、特定のPDFのコストを見積もることができます。


    PDF処理を最適化する

    パフォーマンスを向上させる

    最適な結果を得るために、以下のベストプラクティスに従ってください:

    • リクエスト内でPDFをテキストの前に配置する
    • 標準フォントを使用する
    • テキストが明確で読みやすいことを確認する
    • ページを適切な向きに回転させる
    • プロンプトでは論理的なページ番号(PDFビューアーのもの)を使用する
    • 必要に応じて大きなPDFをチャンクに分割する
    • 繰り返しの分析にはプロンプトキャッシングを有効にする

    実装をスケールする

    大量処理の場合、以下のアプローチを検討してください:

    プロンプトキャッシングを使用する

    繰り返しのクエリでパフォーマンスを向上させるためにPDFをキャッシュします:

    # pdf_base64.txtの内容を使用してJSONリクエストファイルを作成
    jq -n --rawfile PDF_BASE64 pdf_base64.txt '{
        "model": "claude-opus-4-6",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [{
                "type": "document",
                "source": {
                    "type": "base64",
                    "media_type": "application/pdf",
                    "data": $PDF_BASE64
                },
                "cache_control": {
                  "type": "ephemeral"
                }
            },
            {
                "type": "text",
                "text": "Which model has the highest human preference win rates across each use-case?"
            }]
        }]
    }' > request.json
    
    # JSONファイルを使用してAPI呼び出しを実行
    curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
      -H "content-type: application/json" \
      -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
      -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
      -d @request.json

    ドキュメントバッチを処理する

    大量のワークフローにはMessage Batches APIを使用します:

    # pdf_base64.txtの内容を使用してJSONリクエストファイルを作成
    jq -n --rawfile PDF_BASE64 pdf_base64.txt '
    {
      "requests": [
          {
              "custom_id": "my-first-request",
              "params": {
                  "model": "claude-opus-4-6",
                  "max_tokens": 1024,
                  "messages": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": [
                            {
                                "type": "document",
                                "source": {
                                    "type": "base64",
                                    "media_type": "application/pdf",
                                    "data": $PDF_BASE64
                                }
                            },
                            {
                                "type": "text",
                                "text": "Which model has the highest human preference win rates across each use-case?"
                            }
                        ]
                    }
                  ]
              }
          },
          {
              "custom_id": "my-second-request",
              "params": {
                  "model": "claude-opus-4-6",
                  "max_tokens": 1024,
                  "messages": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": [
                            {
                                "type": "document",
                                "source": {
                                    "type": "base64",
                                    "media_type": "application/pdf",
                                    "data": $PDF_BASE64
                                }
                            },
                            {
                                "type": "text",
                                "text": "Extract 5 key insights from this document."
                            }
                        ]
                    }
                  ]
              }
          }
      ]
    }
    ' > request.json
    
    # JSONファイルを使用してAPI呼び出しを実行
    curl https://api.anthropic.com/v1/messages/batches \
      -H "content-type: application/json" \
      -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
      -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
      -d @request.json

    次のステップ

    PDFの例を試す

    クックブックレシピでPDF処理の実践的な例を探索してください。

    APIリファレンスを見る

    PDFサポートの完全なAPIドキュメントをご覧ください。

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