DEEP Parser

AIが信頼できるデータとして、文書を組み直します。

表、グラフ、結合セル、多段組レイアウトまで文書の構造をそのまま生かし、検索とエージェントがすぐ使えるデータに変換します。

解析が崩れると、その後の工程がすべて崩れます。

RAGやエージェントの回答がぶれる原因は、モデルよりも入力文書にあることが多いです。そのためKDLは解析の段階で止まらず、文書を受け取った瞬間から回答が出力されるまでの全工程をまとめて構築します。

  1. 01文書

    PDF、HWP、Office文書、スキャン画像を変換せずにそのまま受け取ります。

  2. 02解析

    多段組、表のヘッダー、キャプションを元の構造どおりに読み取ります。ここで崩れると後の工程がすべて狂います。

  3. 03チャンク分割

    文字数ではなく、条項、段落、表の単位で分割し、意味が途切れないようにします。

  4. 04埋め込み

    チャンクごとにタイトル、ページ、作成日、文書の種類を付けてベクトルに変換します。

  5. 05ベクトルDB

    索引はお客様のサーバー内に置きます。閉域網でもそのまま運用できます。

  6. 06検索

    似た文書ではなく、今の質問に合う文書をメタデータまで見て探します。

  7. 07再ランキング

    見つかった根拠を、質問に合う順序に並べ直します。

  8. 08生成

    回答ごとに根拠となった原文の位置を添えて、すぐに確認できる形で回答します。

ページを人と同じように読み取ります。

タイトル、段落、表、図、グラフ、数式を要素ごとに分け、読む順序を決めます。文書ごとに構成が違っても、23種類のレイアウトタグで同じ構造に整理します。

23

レイアウトタグ

  • Title
  • Section header
  • Text
  • List item
  • Caption
  • Footnote
  • Table
  • Picture
  • Chart
  • Formula
  • Flowchart

01 / 08NASA Facts

NASA Facts「Mars Exploration Rover」の最初のページ。タイトル、住所、NASAのロゴ、見出し、ローバーの影の写真があり、その周りを二段組の本文が囲んでいます。1
NASA Facts「Mars Exploration Rover」、米国航空宇宙局の公開資料。写真の次にそのキャプションを読み、写真を囲む二段組は行単位で横断せず、左段を最後まで読んでから右段へ進みます。

表

表の中の表も、結合セルもそのまま。

表の中の表や結合セルまで、行と列の関係をそのまま生かします。値が抜けたり重なったりしないので、評価表や行政様式も元の構造のままデータになります。

< 15歳以上人口及び経済活動人口 >(単位:千人、%、前年比)202320242025構成比増減構成比増減構成比増減増減率○ 15歳以上人口45,407100.014745,570100.016345,762100.01920.4男性22,36249.28922,45949.39722,57549.31150.5女性23,04550.85823,11150.76623,18850.7770.3- 経済活動人口29,203100.028129,399100.019629,599100.02000.7男性16,38656.11016,37555.7−1116,40855.4330.2女性12,81743.927113,02344.320613,19144.61681.3- 非経済活動人口16,204100.0−13416,172100.0−3216,164100.0−8−0.1男性5,97636.9796,08437.61086,16738.2831.4女性10,22863.1−21410,08862.4−1409,99761.8−91−0.9<tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">2023</th><th colspan="3">2024</th><th colspan="4">2025</th></tr>出典:韓国国家データ処「2025年12月及び年間雇用動向」(2026. 1. 14.)25ページの表を、元の値のまま描き直しました。

グラフと図面

グラフは画像ではなく、数値として読み取ります。

グラフ、図表、図面を画像のまま残さず、軸、凡例、数値の関係までデータに移します。画像にしかなかった情報も、検索して分析できます。

< 就業者及び雇用率の推移 >(千人)(%)就業者15歳以上雇用率15〜64歳雇用率26,00027,00028,00029,00030,00031,000044.048.052.056.060.064.068.072.00.069.969.468.868.969.369.970.570.370.269.970.470.170.269.663.261.461.061.762.563.263.863.663.463.363.763.463.461.528,82128,04127,87828,17928,58928,88729,16029,09129,02928,96729,15429,04029,04628,209'24.1112'25.12345678910111228,82163.269.928,04161.469.427,87861.068.828,17961.768.928,58962.569.328,88763.269.929,16063.870.529,09163.670.329,02963.470.228,96763.369.929,15463.770.429,04063.470.129,04663.470.228,20961.569.6出典:韓国国家データ処「2025年12月及び年間雇用動向」(2026. 1. 14.)3ページの図を、元の値のまま描き直しました。

チャンクとメタデータ

意味を保ったまま分割したチャンク。

文字数ではなく、条項、段落、表の単位で分割します。タイトル、ページ、作成日、文書の種類などのメタデータを併せて残し、似た文書ではなく今の質問に合う文書を探せるようにします。

120文字ごとに区切ると見出し・段落・表の単位で区切ると- 25 -- 26 -1. 15歳以上人口及び経済活動人口ア. 15歳以上人口及び経済活動人口□ 2025年の15歳以上人口は4,576万2千人で、前年比19万2千人(0.4%)増加しました□ 経済活動人口は2,959万9千人で、前年比20万人(0.7%)増加しました—’21年’22年’23年’24年’25年経済活動人口(千人)28,31028,92229,20329,39929,599(前年比、%)(1.1)(2.2)(1.0)(0.7)(0.7)○ 性別に見ると、男性は1,640万8千人で前年比3万3千人(0.2%)増加し、女性は1,319万1千人で16万8千人(1.3%)増加しましたイ. 経済活動参加率□ 経済活動参加率は64.7%で、前年比0.2%p上昇しました—’21年’22年’23年’24年’25年経済活動参加率(%)62.863.964.364.564.7(前年比増減、%p)(0.3)(1.1)(0.4)(0.2)(0.2)○ 性別に見ると、男性は72.7%で前年比0.2%p低下した一方、女性は56.9%で0.6%p上昇しました○ 年齢層別に見ると、40代(0.9%p)、30代(0.7%p)、60歳以上(0.7%p)で上昇しました種類 報道資料作成日 2026-01-14ページ 25タイトル 15歳以上人口及び経済活動人口種類 報道資料作成日 2026-01-14ページ 26タイトル 経済活動参加率出典:韓国国家データ処「2025年12月及び年間雇用動向」(2026. 1. 14.)25〜26ページの本文を、元の改行のまま移しました。

既存のシステムがそのまま読める形で出力します。

PDF、HWP、Office文書、スキャン画像を受け取り、HTML、JSON、Markdownで返します。結果はERP、EDMS、RPA、RAGやエージェントのパイプラインにそのまま接続できます。

入力

  • PDF
  • HWP
  • Word
  • Excel
  • PowerPoint
  • スキャン
  • 画像

出力

  • HTML
  • JSON
  • Markdown

連携先

  • ERP
  • EDMS
  • RPA
  • RAG
  • LLM
  • AIエージェント

ParseBenchで33モデル中1位。

LlamaIndexのParseBenchは、保険・金融・公共分野の実際の企業文書約2,000ページで文書の構造化能力を測定します。Hugging Faceの公式リーダーボードで、KDLの1.2Bパーサーモデルが33モデル中1位を記録しました。

76.36

総合スコア(公式リーダーボード)

ベンチマークを見る

1.2B

パラメータ数

GPU1枚での動作を目標に設計しているため、閉域網の中でも運用できます。

1/30

従来のオープンソース首位モデルとのサイズ比

直前のオープンソース首位モデル(35.1B)の約30分の1のサイズです。

Open

重み

重みを公開しているため、お客様ご自身で性能を確認し、検証していただけます。

導入事例 · Gyeonggi Provincial Government

文書から始まった、道全体のAIプラットフォーム。

京畿道庁は2025年に生成AIプラットフォーム構築事業を進めました。広域自治体として初の事例で、社内文書の90%以上がHWPとPDFでした。そのためモデルより先に文書の構造化を解決し、その部分にDEEP Parserを導入しました。

KRW 13.1B

生成AIプラットフォーム事業、2025年

90%+

HWPまたはPDF形式の社内文書

97.3%

項目認識精度(社内テスト)

事例を読む

セキュリティ

閉域網の中で動作します。

外部ネットワークと完全に切り離されたオンプレミスや閉域網の環境でも、そのまま動作します。文書とモデルがお客様の組織の外に出ることはありません。

ソフトウェア品質認証(GS)1等級

GS certified

ソフトウェア品質認証(GS)1等級

品質経営認証

ISO 9001

品質経営認証

女性企業

Women-owned business

女性企業

調達庁のイノベーション製品

K-Innovative Product

調達庁のイノベーション製品

導入形態をお選びください

オンプレミス

お客様のサーバーに直接インストールして運用します。

こんな場合に適しています

  • サーバーが用意できている場合
  • 外部インターネットを使えない場合
  • セキュリティを最も重視する場合

プライベートクラウド

専用のクラウドで、データを分離して運用します。

こんな場合に適しています

  • 閉域網のクラウドを使いたい場合
  • 専用環境とデータの分離が必要な場合
  • サーバーの運用を任せたい場合

DEEP Hub

社内サーバーがなくても、専用ソフトウェアをパッケージでそのまま導入できます。

こんな場合に適しています

  • 社内にサーバーがない場合
  • サーバーをまとめて購入するのが負担な場合
  • ソフトウェアをすぐに使いたい場合

SaaS

インストールなしで、クラウドからすぐに始められます。

こんな場合に適しています

  • インストールなしですぐ使いたい場合
  • インターネットを利用できる場合
  • 手頃な価格が必要な場合

最も難しい文書をお聞かせください。

表が崩れ、順序が狂ってしまう文書を共有してください。お問い合わせいただければ、担当エンジニアが直接確認してご連絡いたします。