どちらを選ぶか迷っていますか？
ユースケースに合うツールを見つけましょう
Parsio が向いているケース
- 請求書、領収書、銀行明細、ID 文書を事前学習済み AI models で解析したい
- 固定された予測可能なレイアウトの transactional emails を受け取っている
- OCR でスキャン PDF や画像をテキスト、Excel、CSV に変換したい
- 最小限の設定で高速かつ信頼できる抽出を行いたい
Airparser が向いているケース
- あらゆる文書からデータを抽出したい — CV、契約書、カスタムフォーム、スプレッドシートなど
- 整理されていない、非構造化、または頻繁に変わる文書レイアウトを扱っている
- フィールドを列挙するだけで、あとは LLM に任せたい — テンプレート不要
- 手書きテキストや複雑なマルチフォーマット PDF を解析したい
機能比較
機能、対応文書タイプ、連携を横並びで比較します。
| Parsio | Airparser |
|---|
| Parsing technology | Template-based + pre-trained AI models | LLM-powered (any document type) |
| Setup | Point-and-click templates | List fields to extract — AI does the rest |
| OCR (scan to text) | ||
| LLM / GPT parsing | Prompt-based, supports text and scanned docs | Schema-based with Text/Vision engines |
| Handwriting recognition | ||
| Messy or unpredictable layouts | Partial — known doc types via AI parser; flexible text and scanned docs via GPT parser | Excellent |
| Best for | Known document types with fixed layouts | Any document type, any layout |
| Invoices & receipts | Pre-trained model | |
| Bank statements | Pre-trained model | |
| ID documents & KYC | Pre-trained model | |
| Transactional emails | Template-based | |
| CVs & resumes | Via GPT parser | |
| Contracts & agreements | Via GPT parser | |
| Spreadsheets & price lists | Via GPT parser | |
| Handwritten documents | ||
| Custom / arbitrary document types | Via GPT parser |
| Google Sheets | ||
| Webhooks | ||
| Zapier | ||
| Make | ||
| API | ||
| Download to file (CSV, Excel, JSON) |
LLM 搭載
Airparser が異なる点
Airparser は根本的に異なるアプローチを取ります。テンプレートを設定したり事前学習済みモデルに依存したりする代わりに、抽出したいフィールドを定義し、各 inbox に最適な parsing 設定を選びます。レイアウトが大きく変わる場合でも、LLM が文書を読み取り、構造化データを返します。
フィールドを定義すれば、AI が残りを処理
テンプレートもルールも不要です。構造化された抽出 schema を定義すれば、初めて見る文書でも Airparser が処理します。
あらゆる文書タイプ
CV、求人応募、契約書、カスタムフォーム、メール — 人が読めるなら Airparser も parse できます。事前学習済みモデルは不要です。
複雑なテーブルと非構造化データ
PDF やスプレッドシートから、レイアウトが文書ごとに変わるテーブル、明細行、ネストされたデータを抽出できます。
Airparser でできること
柔軟性のために作られた Airparser は、ルールベースやテンプレート型 parser では扱いにくい文書を処理します。
LLM による抽出
大規模言語モデルで文書の文脈を理解し、必要な任意のフィールドを抽出します。モデル学習やルール作成は不要です。
Schema-based setup
必要なフィールドを列挙して、シンプルな抽出 schema を定義します。Airparser が任意の文書形式で残りを処理します。
Text と Vision engines
作業に最適な engine を選べます。Vision はスキャンファイル、複雑なテーブル、視覚要素の多いレイアウトに特に有効です。
複数の LLM models
文書タイプや抽出シナリオごとに異なる parsing models を使い、品質と信頼性を最適化できます。
あらゆる文書タイプ
CV、契約書、カスタムフォーム、メール、スプレッドシート、手書きメモなど、Airparser は事前学習済み文書カテゴリに限定されません。
手書き認識
PDF や画像内の手書きテキストからデータを抽出できます。テンプレート型 parser では対応が難しい領域です。
変化するレイアウト
送信者やバージョンによって文書レイアウトが変わっても動作します。LLM が再設定なしで適応します。
同じ連携
Google Sheets、Zapier、Make、Webhooks など、すでに使っているツールに接続できます。Parsio と同じ連携エコシステムです。