本研究では，PDF文書から表データを正確に抽出することを目的とし，主に農業分野で利用される技術文書を対象に主要企業の表抽出ツールを評価する．既存研究が指摘する固定レイアウト構造の課題を考慮し，複雑な表レイアウトや多言語への対応を踏まえて，表構造認識ベンチマークTOITAを用いて性能を比較することで，その有用性を明らかにする．

PDF文書は，企業の統計資料や財務報告書のみならず，教育や農業，交通などの行政関連分野においても，情報共有や保存の標準フォーマットとして広く利用されている．特に農業分野では，生産計画や収支報告，技術継承など，多岐にわたる情報提供の手段として表形式データを含むPDF文書が活用される場面が多く，これらのデータを効率的かつ正確に抽出することは，組織や業務のデジタル化をはじめとする新たな技術導入による効率向上においても不可欠な基盤である[1,2]．また，PDF文書からの情報抽出技術に関する研究が進められている[3,4]．しかしながら，PDFは作成者が意図したレイアウトを保持するように設計されたフォーマットであり，「表」のような構造化データの抽出が困難な場合もある[5]．特に，セル結合や非スカラー値などの複雑なレイアウト表現が用いられている場合，その抽出はさらに困難となる[6,7]．一方，近年のAI技術の急速な進歩により，機械学習や深層学習を活用した表抽出手法が，従来のルールベースやOCRベース手法では困難とされてきた複雑なレイアウトや多言語への対応においても有効性を示しつつある．そこで，本研究では，PDFに対応した表構造認識ツールを対象として，それらの表構造認識の精度を評価する．具体的には，PDF形式の農業基準技術文書に含まれる表を対象とした表構造認識ベンチマークであるTechnicalObtainmentandInterpretationofTablesinAgriculturaldocument(TOITA)[8]を用いて各ツールの精度を評価することで，その有用性を明らかにする．