生成AIのおすすめ本4選|PDF文書のデータ抽出・帳票OCRを業務活用

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生成AIにPDFを読ませ、請求日や金額を取り出す。ここまでは簡単そうでも、読み取りに誤りがあれば台帳を直す手間が残ります。認識結果の確認から決まった形式で渡すところまで見通して、ようやく業務に乗る作業です。

生成AIのおすすめ本を探すなら、プロンプト例のほかに、帳票画像の処理や抽出結果の検査、現場での確認も扱っているかを見ておきたいところ。4冊は抽出処理の実装、Difyでのアプリ作成、Google AIでの資料確認、経理の事例と、それぞれ内容が分かれています。

書籍関連するテーマ参考価格
LLMによる情報抽出入門LLMによる情報抽出入門テキスト・画像・音声の抽出、品質評価3,520円(税込)
ゼロからわかるDifyの教科書ゼロからわかるDifyの教科書PDF処理、画像抽出、請求書登録アプリ2,970円(税込)
Google AI 仕事大全Google AI 仕事大全PDF資料の抽出、出典確認、資料比較2,420円(税込)
Before/Afterでよくわかる 生成AI×経理・会計 実務入門Before/Afterでよくわかる 生成AI×経理・会計 実務入門請求書、経費精算、売掛金・買掛金管理2,200円(税込)

価格は税込みの希望小売価格・定価を目安にしています。実売価格や在庫状況は時期や販売店で変わるため、購入時にご確認ください。

LLM抽出の実装

技術評論社が2026年に刊行した『LLMによる情報抽出入門』は、272ページのB5変形判です。著者は中田百科さんと桐生佳介さん。日常のデータから情報を抽出する流れを、実装とあわせて扱います。

対象はテキスト、画像、音声です。汎用的な手法からタスク別の手法まで取り上げ、Gemini用の詳しいプロンプトやGoogle Colabで動くPython例も掲載しています。

帳票画像の処理に関係する前処理として、画像の回転補正やクレンジング、チャンク化を解説。長い資料から重要箇所を取り出して圧縮する方法もあり、入力が不揃いな現場で考える手がかりになります。

出力形式を固定した後のパースや正規化、型・制約・整合性の検査、失敗時のリカバリも扱います。ログの記録と精度評価まで学べるため、抽出を実装し、結果の質も確かめたい人におすすめです。

LLMによる情報抽出入門

LLMによる情報抽出入門

技術評論社

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Difyで帳票を扱う

にゃんたさんの『ゼロからわかるDifyの教科書』は2025年刊、360ページのA5判です。Difyを使った生成AIアプリの開発を扱い、プログラミングスキルのないビジネスパーソンやIT・DX担当者、エンジニアが対象です。

PDFからのテキスト抽出に加え、PDF対話アプリや要約アプリを作る内容があります。複数ファイルの一括要約にも触れており、規程や手順書をまとめて調べる場面にも結びつけられます。

帳票業務に近い例は、画像からの特定情報抽出と請求書データ登録ツールの開発です。アプリの出力形式を設計して実行テストを行い、Googleスプレッドシートとの連携まで学べます。

RAG、外部システム連携、AIエージェントも扱います。一つの書類処理を社内向けアプリにし、担当者が試せるところまで進める構成です。

ゼロからわかるDifyの教科書

ゼロからわかるDifyの教科書

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Google AIと資料

澤田竹洋さんによる『Google AI 仕事大全 Gemini・NotebookLM・AIエージェントをぜんぶ使う』は、2026年刊の272ページ、A5判です。GoogleのAIサービスを日々の仕事に取り入れる方法を幅広く扱います。

WebやPDFの資料からデータを抽出し、グラフ化する方法も掲載。文書の内容を尋ねるだけでなく、数字をまとめて傾向を見たい業務にもつなげられます。

NotebookLMの「出典元ジャンプ」を使い、回答の根拠を確かめる方法も紹介しています。契約書やマニュアルへのQ&A、複数資料の共通点・相違点の比較など、元資料へ戻って確認したい仕事に役立つ内容です。

Gemini、NotebookLM、Googleスプレッドシートなどのアプリ連携も収録。PDFからのデータ抽出や資料の比較、根拠確認を組み合わせて、情報を整理する仕事に応用できます。

Google AI 仕事大全

Google AI 仕事大全

技術評論社

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経理・会計の実務

白井敬祐さんの『Before/Afterでよくわかる 生成AI×経理・会計 実務入門』は、2026年刊、292ページのA5判です。経理の仕事に生成AIを取り入れる具体的な場面を知りたい人に向けた一冊。

日次の請求書処理や経費精算、月次の売掛金・買掛金管理を扱います。帳票から情報を拾う工程に加えて、確認や登録を含む経理の流れも考えられる内容です。

年次の開示チェックや決算書分析、議事録、業務引継ぎも対象。22のケーススタディと24のコラムを収録し、紙面に載るプロンプトは購入者向けにダウンロード提供されています。

AIで整理した後に残る内容を、専門家が人の目で確認して仕上げる考え方も扱います。経理の事例に沿って、確認を含む仕事の分担を考えたいチームにおすすめです。

Before/Afterでよくわかる 生成AI×経理・会計 実務入門

Before/Afterでよくわかる 生成AI×経理・会計 実務入門

日本実業出版社

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結論

PDF文書の情報抽出をコードで実装し、前処理や出力検査まで理解したい人には『LLMによる情報抽出入門』がおすすめです。ノーコードでPDFや画像を扱う業務アプリを試すなら、『ゼロからわかるDifyの教科書』を選ぶとよいでしょう。

資料の根拠を確かめながらPDFや複数文書を調べたい人には『Google AI 仕事大全』をおすすめします。請求書や経費精算、売掛金・買掛金など経理の実例を中心に読みたい場合は、『Before/Afterでよくわかる 生成AI×経理・会計 実務入門』が合います。

価格を抑えて経理のケースを学ぶなら2,200円の本、PDFや画像からの抽出アプリを試すなら2,970円の本が候補です。帳票OCRでは入力から確認・登録まで考える必要があります。まずは自分の担当工程に近い一冊を選んでください。

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