縦書きも、ルビも、数式も。
教材のPDFを「使えるデータ」に。
汎用OCRが崩してしまう日本語の教材組版を、そのまま構造化します。 本文・見出し・図版・表・数式をページの読み順どおりに切り出し、 検索・AIチャット・APIで使える資産に変えます。
- 縦書き・ルビ・多段組みに対応
- 原本の文字を作り変えない
- 大手教科書出版社で実証中
実データでお試しいただくPoC（1〜2か月）を無償でご用意しています。
出版社の資産は「読める形」では残っていても、
「使える形」では残っていない
PDFは人が読むための形式です。中身がどこで区切られ、どの図がどの説明に対応し、 どの順で読むのかという情報は入っていません。デジタル展開・改訂・検索が いつも「読み取り直し」から始まるのは、そのためです。
過去の版が、PDFと紙のまま眠っている
刊行済みの教材はPDFでしか残っていない。改訂やデジタル展開のたびに、中身を人が読み取って打ち直すところから始まる。
OCRを試したが、日本語の組版で崩れた
縦書きが横に流れる、ルビが本文に混ざる、多段組みで左右の段がつながる。校正コストが増えて、かえって手打ちのほうが速い。
図版の権利が、Excel台帳の中にしかない
同じ図版が何冊にも使い回されているのに、どの図がどこまで許諾されているかは担当者の記憶と台帳頼み。使えるか毎回調べ直している。
「あの記述はどの本の何ページか」が探せない
編集・校閲・営業のたびに書庫と過去PDFを開いて探す。担当が変わると、蓄積してきた知識ごと引き継げない。
汎用AIではなく、
日本語の教材のために作った構造化基盤です
日本語の教材組版を、そのまま扱える
汎用のOCR・AIが最も苦手にする領域を、専用の処理で通します。
- 縦書き：列を右から左へ、行を上から下へ。縦組み中の横組み要素も分けて扱います
- ルビ：親文字との位置関係で判定するため、地図のように本文サイズが存在しない紙面でも壊れません
- 多段組み・見開き：段またぎの結合や、左右ページの取り違えを補正します
- 漢文（返り点）・記入欄・系図：無理に一列の文章へ落とさず、画像のまま保持して検索対象にします
AIに、文章を作らせない
生成AIの誤りが原稿に混入しない設計です。出版社にとっては精度以前の前提だと考えています。
- PDFに文字情報があれば、原本の文字をそのまま使います。AIは「どこで区切るか」の判断にのみ使います
- 抽出した全行がちょうど1回ずつ使われたかを機械的に検算します。文が消える・二重になることを防ぎます
- 紙面に印刷されたページ番号を読み取るため、出典が実際の本のページと一致します
- 難しい1ページで全体を止めず、そのページだけ「要確認」として残します
人が直せて、直した分だけ賢くなる
自動化100%を掲げるより、人の確認を前提に設計するほうが実務では速いと考えています。
- 領域の切り分けをページ上で直接修正。移動・追加・削除・種別変更ができます
- 本文・表のセル・数式（LaTeX）を画面上で編集。検索置換も資料全体に一括でかけられます
- 「一緒に読むべきまとまり」を人の感覚で分割・結合できます
- 修正の履歴は自社の解析モデルの改善に使われ、外部のAIには渡しません
投入から活用まで、ひとつのサービスで完結します
構造化して終わりではありません。人が直せる工程と、直した資産を使う出口までを含みます。
取り込む
- 1冊まるごと投入
- 1回あたり最大1,000ページ・200MBのPDFをそのままアップロード。大きなファイルもブラウザから直接送信します。
- 投入前の自動診断
- 文字情報の有無やページごとの差異を事前に判定。処理してから気づく失敗を防ぎます。
- 教材に合わせた指定
- 縦書き／横書き、見開きの扱い、柱・広告など毎ページ出る不要物の一括除外を指定できます。
構造化する
- 紙面の自動判別
- 本文・見出し・図・表・数式・脚注・柱・ノンブルなど20種の要素に切り分け、人が読む順に並べ直します。
- 数式のLaTeX化
- 分数・行列などの2次元数式をLaTeXに起こします。画像も併せて保持するので元の見た目にも戻れます。
- 表の構造化
- 結合セルを含む表をMarkdownの表として保存。複雑な罫線の表は画像も残します。
- 図版の切り出しと説明付与
- 図・写真・グラフを個別画像として抽出し、内容の説明とキーワードを自動で付けます。キャプションも紐づけます。
整える
- レイアウト補正
- 検出された領域をページ上で直接編集。確定した内容がそのまま処理に使われます。
- 本文・表・数式の編集
- セクションの統合・分割・並べ替え、表のセル編集、数式エディタ、資料全体への検索置換。
- ページ単位の復元
- 編集をやり直したいときのために、破壊的な操作の直前の状態に戻せます。
- 組織共通ラベル
- 自社の分類（単元・用途など）をラベルとして定義し、セクションに付与できます。
活かす
- 横断検索
- 全資料を対象に、資料・種別・キーワード・ラベルで絞り込み。書体やサイズ・色の組み合わせでも探せます。
- 画像で画像を探す
- 手元の画像から、似た図版が使われている箇所を見つけます。トリミングや解像度が違っても照合します。
- 出典付きAIチャット
- 自社資料に基づいて回答し、資料名・ページ・章節を出典として表示。該当箇所へそのまま移動できます。
- 出典検索API
- 構造化した資産を自社のアプリやサービスから検索。本文・座標・画像・出典が返ります。
「この図、デジタルでも使えたっけ？」
を調べ直さない
デジタル展開でいちばん時間を取られるのは、本文よりも図版の権利確認です。 STOW.は図版を資産として管理し、許諾の条件を構造化して持ちます。
言葉からも、画像そのものからも図版を検索できます。 「あの写真、他の巻でも使っていたはず」を実際に確かめられます。
同じ図版を、1つの資産として束ねる
巻をまたいで使い回されている図版を自動で名寄せします。トリミング・解像度・再エンコードが違っても同一と判定します。
許諾の条件を、図版ごとに構造管理
権利ステータス、ライセンス期間、許諾媒体（印刷・デジタル・Web・電子書籍など）、地域、クレジット表記の要否と文言、著作権者、利用条件を保持します。
「この用途で今使えるか」を自動判定
登録された条件から可否と、使えない場合はその理由を返します。検索結果から権利上使えない画像を除くこともできます。
3つの出口が、最初から用意されています
構造化そのものが目的ではありません。社内で使う・AIに答えさせる・自社サービスに組み込む。 どれも追加開発なしで始められます。
社内の横断検索として
編集・校閲・営業が、過去の刊行物を横断して探せます。該当箇所は紙面上の位置つきで確認でき、書庫やPDFを開き直す必要がありません。
資料・種別・キーワード・ラベル・書体・画像で絞り込み
出典付きのAIチャットとして
自社資料に基づいて回答し、資料名・ページ・章節を出典として示します。出典から該当ページの該当箇所へそのまま移動できます。
関連する図版も併せて表示。資料に記載がない場合はその旨を明示
自社サービスの検索エンジンとして
出典検索APIで、構造化した資産を学習アプリ・Webサービス・社内ツールへ組み込めます。回答生成ではなく出典を返すため、UIも見せ方も自由に設計できます。
本文・座標・書体・図版画像・ページ番号・該当箇所へのリンクを返却
精度は「感触」ではなく、
毎回同じ物差しで測っています
縦書き・漢文・数学・地理・英語・問題集を含む正解データを社内に用意し、 変更のたびに同じ指標で計測しています。
下記は当社の検証データ（9文書）での実測値です。文書の状態によって結果は変わります。 実際の精度は、御社の実データを使ったPoCでご確認ください。
日々の運用で行われたレイアウト補正や本文編集は、当社の解析モデルの改善に使われます。 使い続けるほど、御社の紙面に合った精度に近づきます。 このデータが外部のAIサービスの学習に使われることはありません。
お預かりするのは、御社の商品そのものです
刊行前の原稿や版権処理中の図版を扱う前提で設計しています。 同時に、できないことも隠さずお伝えします。
データの保管は東京リージョン
アップロードされた文書と構造化データは国内に保管します。通信・保存データはいずれも暗号化しています。
フォルダ単位の閲覧制限
ユーザー・グループ・フォルダ・資料の4階層でアクセスを制御します。検索・AIチャット・APIのすべてがこの制限を通ります。
他社と分けたい場合は専用インスタンス
専用のデータベース・検索索引・ストレージ・暗号鍵・認証基盤を用意する形態も選べます。他社の利用状況による性能影響も受けません。
AIの学習には提供しません
お預かりした文書を、外部のAIサービス提供者のモデル学習に使わせることはありません（利用規約に明記しています）。
あらかじめお伝えしていること
- ・文書の解析には外部のAIサービス（Google Gemini／Document AI）を利用しており、処理のためにデータが送信されます。処理は米国等の設備で行われます。提供形態を変えてもこの点は同じです。
- ・SOC 2・ISO27001などの第三者認証は取得していません。構成と契約でお応えしている段階です。
- ・「漏えいしません」とは申し上げません。専用インスタンスでご提供できるのは「1つの失敗が他社に届かない構造」です。
日本語の紙面資産を抱えている業務なら、同じ課題があります
機能は業界を問わず同じものをご利用いただけます。 御社の文書で通るかどうかは、実データでのPoCでご確認ください。
学習塾・教育サービス
自社教材・過去問を構造化し、学習アプリやWeb教材へ組み込む土台にできます。
専門出版・学会・辞典
数式・表・図版が多い専門文書を、出典を保ったまま検索できる形にします。
社内の技術文書・マニュアル部門
改訂のたびに作り直していた手順書を再利用可能な資産にし、出典付きで参照できるようにします。
まず、御社の1冊で試してください
資料だけでは、御社の紙面で通るかどうかは分かりません。 実データでのPoCを無償でご用意しているのはそのためです。
ご相談・デモ
課題と対象の文書をうかがい、実際の画面をお見せします。オンラインで30分程度です。
PoC（無償・1〜2か月）
御社の実データを実際に処理して、精度と運用イメージをご確認いただきます。
ご提案・お見積り
PoCの結果と処理量、必要な分離水準にあわせて、提供形態とお見積りをご提示します。
ご契約・ご利用開始
申込書1通で契約が成立します。環境をご用意し、初期設定と操作のご説明を行います。
料金について
ご利用の形態（共用基盤／専用インスタンス）、月間の処理ページ数、 AIチャットや検索APIのご利用有無によって変わります。 最低契約期間は12か月、年額一括のご請求を基本としています。 具体的な金額は、お問い合わせいただければ料金表をお送りします。
できること・できないことを、先にお伝えします
手書きの文字は読み取れますか？
+
現時点では対応していません。活字を対象としています。手書きが含まれる紙面をどう扱うかは、PoCの中で個別にご相談させてください。
漢文（返り点つき）はどうなりますか？
+
返り点は読む順序が一列に定まらないため、無理に文章へ落とさず画像として保持します。あわせて紙面上の文字は検索対象として保持するため、探すことはできます。
スキャンしたPDF（文字情報がないPDF）でも使えますか？
+
使えます。文字情報がないページはOCRで読み取ります。投入前の診断でどのページに文字情報があるかを判定するため、事前に見通しが立ちます。
AIが本文を書き換えてしまうことはありませんか？
+
ありません。PDFに文字情報がある場合、原本の文字をそのまま使います。AIは「どこで区切るか」の判断に使い、抽出した全行が過不足なく使われたかを機械的に検算しています。
既存の社内システムと連携できますか？
+
出典検索APIをご利用いただけます。本文・ページ・座標・図版画像・出典を返すため、自社アプリの検索機能や社内ツールに組み込めます。APIキーの発行・失効・利用量の確認は画面から行えます。
どれくらいの量を処理できますか？
+
1回のアップロードで最大1,000ページ・200MBまでです。月間の処理ページ数はご契約に応じた枠を設けており、超過分は従量でご請求します。
自社のクラウドに置くことはできますか？
+
現時点では提供していません。当社が管理する環境での共用基盤、または専用インスタンス（専用のデータベース・ストレージ・暗号鍵）からお選びいただけます。
御社の教材1冊で、
何ができるか確かめてください
縦書きでも、ルビつきでも、数式や図版が多くても構いません。 実データを処理して、精度と運用のイメージをご確認いただくPoCを無償でご用意しています。 まずは30分のオンラインデモからでも結構です。
ご返信は原則1営業日以内です。