Excelで表のデータを扱うとき、手軽に入力できるセルに貼り付けるだけで済む便利さは誰もが知っています。
しかし、紙やPDFにしかない情報をそのままExcelへ取り込むと、構造が崩れたり、数値が文字列化したり、列がずれるといったトラブルが発生します。
今回ご紹介する「PDF表をExcelに取り込むベスト方法とおすすめツール10選」は、初心者でも失敗しにくい手順と実際に利用できるツールをまとめたものです。
これを読むことで、PDFデータの「読み取り」から「整理」までをスムーズに行うことができます。
PDF表をExcelへ取り込む際の課題
| 課題 | 具体例 | 影響 |
|---|---|---|
| セル構造が保持されない | 行や列にブレークができず、1列に全てが詰まる | データ加工が大変になる |
| 数値がテキスト化 | 123,456 → "123,456" | 計算式に使用できない |
| 罫線情報の消失 | セル分けが分からなくなる | 見た目がわからない |
| 大規模データの処理 | 数千行の表 | 直列化が遅くなる |
| 複数ページの表 | 複数ページにまたがる表 | 列合体が必要になる |
これらの問題に対処するには、単なるコピー&ペーストではなく、表構造を正確に解析してExcelに再構築できるツールや手順を選ぶことが重要です。
1. Excelの「Power Query」を使う方法
Microsoft Excel 2016以降には「Power Query」が組み込まれています。
PDFを直接読み込む機能はなくても、PDFからテキストを抽出し、整形してExcelへインポートするパイプラインを作れます。
手順概要
-
PDFをテキストとして読み込む
- 「データ」タブ → 「取得と変換」→ 「Webから」
- PDFのパスを指定(
file:///C:/path/file.pdf)
-
列ごとの分割
- Power Queryで「列の分割」操作を使用し、スペースやタブで区切る。
-
不要行の削除
- ヘッダー行や空行を除去。
-
最後にExcelにロード
- 「閉じて読み込む」
メリット
- 無料(Excel内蔵)
- 処理ロジックの再利用が可能
- 大量データでも高速
デメリット
- PDFの構造が複雑な場合、手入力で調整が必要
- 初心者には操作がやや難解
2. Adobe Acrobat DC で「テーブルをエクスポート」機能
Adobe AcrobatはPDF編集の定番です。
テーブル抽出機能を使うと、セル構造をなるべく保持したままExcelへエクスポートできます。
操作手順
- AcrobatでPDFを開く
- 右ペインから 「エクスポートPDF」 を選択
- フォーマットを 「スプレッドシート」 → 「Microsoft Excel ワークブック」
- 「エクスポート」
- Excelで開き、必要に応じて調整(数値キャスト、セル幅調整等)
メリット
- 直感的なGUI
- ファイル全体のレイアウトを保持しやすい
デメリット
- 有料(Adobe Acrobat DCはサブスク)
- 複雑なレイアウトだとセルの分割が崩れやすい
3. オンライン変換サービスを使う
| サイト | 主な特徴 | 料金 |
|---|---|---|
| Smallpdf | 直感的UI、無料枠あり | 無料/有料 |
| PDFTables | 3列まで無料 | 無料/有料 |
| iLovePDF | PDF→Excel変換に特化 | 無料/有料 |
| PDF Converter Elite | 高精度変換 | 有料 |
注意点
- プライバシー:機密データは扱わない
- 「オンライン」ではファイルサイズ制限があることが多い
- 料金が発生する場合はPDF1枚あたりで計算する
4. Python ライブラリを使ったカスタム抽出
高度なフローが必要な場合は、Pythonを使った自動化が有効です。
以下は代表的なライブラリです。
| ライブラリ | 用途 | 特徴 |
|---|---|---|
| Tabula-py | テーブル抽出 | PDF内の行列を検出 |
| Camelot | PDF表抽出 (テキスト/テーブル) | 2種類の抽出エンジンあり |
| PyPDF2 | PDFからテキスト取得 | シンプルだが構造解析はなし |
| pandas | データフレーム操作 | Excelへの書き出しが簡単 |
基本コード例(Tabula-py)
import tabula
import pandas as pd
# PDFのテーブル抽出
df_list = tabula.read_pdf("sample.pdf", pages="all", multiple_tables=True)
# 抽出したテーブルを結合
df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
# Excelへ書き出し
df.to_excel("output.xlsx", index=False)
-
メリット:
- 自動化により大量データ処理が可能
- スクリプトを保存して繰り返し使用
-
デメリット:
- Python 環境構築が必要
- PDFのレイアウトにより成功率が変わる
5. 専用デスクトップアプリで高精度変換
| ツール名 | 主な機能 | 料金 |
|---|---|---|
| Able2Extract Professional | PDF→Excel/CSV, テーブル認識 | 有料 |
| Nitro Pro | PDF作成・編集・変換 | 有料 |
| PDF Converter Elite | 高精度変換, オプション多数 | 有料 |
| DocParser | PDF→データベース, API | 有料 |
それぞれの特徴
-
Able2Extract
- 変換前にテーブルを選択可
- カスタム変換設定 (列幅、数値フォーマット)
-
Nitro Pro
- 大容量のPDFにも高速
- 変換後に直接Excelで編集可能
-
PDF Converter Elite
- 複数ページの表をまとめて変換
- OCRサポート(画像PDFも可)
-
DocParser
- フォーム作成 → PDF → データベースに自動投入
- API連携でシステム構築が可能
6. オープンソースで無料にできるツール
| ツール | 用途 | 料金 |
|---|---|---|
| Tabula (Web版) | PDF表抽出 | 無料 |
| Camelot | PDF表抽出 | 無料 |
| PDFtoExcel.com | Web変換 | 無料(制限あり) |
| PDFMiner | PDFテキスト解析 | 無料 |
Tabulaの使い方
- Tabula Web を開く
- PDFアップロード → テーブル領域をドラッグ
- 変換 → CSVとしてダウンロード
- Excelで開く
- メリット:無料、ブラウザだけで完結
- デメリット:大量データや複雑なレイアウトは難しい
7. PDFをCSVに変換してExcelへ貼り付け
時には、PDF→CSVで一度中間アウトプットを作ると、Excelでの貼り付けが楽になります。
CSV変換に最適なのは tabula-py (Python)、Adobe Acrobat、Smallpdf などです。
CSVを貼り付けた後に 「テキストを列に変換」 で、Delimeterを指定すれば迅速にセル化できます。
8. まとめ:最適施策の選び方
-
データ量と頻度
- 少量・一度きり → オンライン/無料ツール
- 大量・定期 → Power Query / Python / 専用ソフト
-
PDFの複雑さ
- 単純な表 → Power Query / Tabula
- 複雑な罫線・分割が必要 → Adobe Acrobat / Able2Extract
-
予算
- 無料で済ませたい → Smallpdf / Tabula
- 高精度・サポートが欲しい → Adobe / Nitro
-
セキュリティ
- 機密情報が含まれる場合 → オフラインツール(Python + Tabula)
9. 実際のワークフロー例(企業業務向け)
| ステップ | ツール | 目的 |
|---|---|---|
| 1 | PDFの受領 | 受信 |
| 2 | Power Query | 行・列の構造保存 |
| 3 | 変換結果の検証 | エラー修正 |
| 4 | Excelマクロ | 追加計算・報告書作成 |
| 5 | バックアップ | 変更履歴管理 |
10. 参考リソース
-
Adobe Acrobat公式ガイド
https://acrobat.adobe.com/us/en/acrobat/pdf-converter.html -
Tabula公式サイト
Tabula: Extract Tables from PDFsTabula is a free tool for extracting data from PDF files into CSV and Excel files. -
PythonでPDF表抽出 – DataCamp
Just a moment...
エンディング
PDFに含まれる表データを正しくExcelへ取り込むための「ベストプラクティス」を整理しました。
目的や状況に合わせて、Power Queryのように自由にカスタマイズできる方法から、Adobe Acrobatのように一発で高精度変換できる方法まで、幅広い選択肢があります。
ぜひこのリストを参考に、作業フローを見直してみてください。
「手間いらず」でデータを扱えるようになれば、業務効率は格段にアップしますよ!


コメント