KDAN、コアプロダクトのオープンソース化でAI文書データ主権を支援
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【プレスリリース】KDAN、企業向け「AI文書活用」と「データ主権の確立」を推進 —— コアプロダクトをオープンソース化

「ComPDF」と「DottedSign」をGitHubで公開し、セルフホスト導入に対応、機密データの統制を維持したAIドキュメントワークフローの構築を支援 AIドキュメントおよびデータインフラのグローバルプロバイダーである株式会社 KDAN JAPAN(本社:東京都千代田区、KDAN 創業者 兼 会長:ケニー・スー(Kenny Su)、以下 KDAN)は、本日、自社のコアプロダクトであるドキュメント解析ソリューション「ComPDF」および電子署名サービス「DottedSign」をGitHub上でオープンソースとして公開したことを発表いたします。本取り組みは、オープンソースへのアクセスと商用ライセンスの提供を通じて、企業のAI導入を支援する当社のグローバル戦略における重要なステップとなります。  このセルフホスト型のオープンソースモデルを通じて、KDANはAIを活用したドキュメントアプリケーションの導入を目指す企業のハードルを下げる一方で、商用環境での成長に向けた拡張可能な道筋の創出を目指しています。本イニシアチブは、組織が機密情報の管理を維持できる「ソブリンAI(Sovereign AI)」、セルフホスト型デプロイメント、およびセキュアなドキュメントインフラに対する世界的な需要の高まりに応えるものです。  ■ 本リリースの3つのポイント ■ 背景と導入のメリット  従来のエンタープライズソフトウェアの導入では、高い実装ハードル、検証コスト、長期にわたる調達サイクルが課題となることが少なくありませんでした。今回、KDANがコア製品をオープンソース化することで、企業のITチームや開発者はGitHubからソースコードを直接取得し、自社で管理するオンプレミスまたはプライベートクラウド環境で迅速に展開・利用できます。これにより、機密文書を第三者のクラウドサービスに送信することなく処理でき、データ主権を企業環境内に保持できます。 KDANのオープンソースプロジェクトは、オープンソース・イニシアティブ(OSI)が承認したオープンソースライセンスを採用しています。各リポジトリのライセンス条件、利用範囲、商用利用条件は、GitHub上で公開されるLICENSEファイルに準拠します。導入後、より高度なセキュリティガバナンス、技術サポート、カスタマイズ統合、運用保守が必要な企業は、KDANのエンタープライズ商用ライセンスへアップグレードできます。KDANは、エンタープライズレベルのセキュリティモジュール、グローバル技術サポート、システム間統合、長期的なバージョン保守を通じて、オープンソース導入から企業向けライセンスへの商用転換モデルを構築します。 この戦略は、情報セキュリティ、コンプライアンス、データガバナンスを重視する金融サービス、製造業、政府機関、および大企業にとって特に有用です。オープンソースへのアクセスと商用グレードのエンタープライズサービスを組み合わせることで、KDANは組織がデータのコンプライアンスとコントロールを維持しながら、AIイノベーションを加速できるよう支援します。 ■ KDAN 創業者 兼 会長 ケニー・スー(Kenny Su)のコメント  「KDANは、AIモデルそのものと競合するのではなく、企業データとAIモデルをつなぐ『充電スタンド』の役割を担います。コア製品のオープンソース化とエンタープライズ商用ライセンスを通じて、企業が文書データをより迅速、正確かつ安全に学習・アクセス・活用できるよう支援します。企業がデータの自主性を維持しながら、拡張可能なAI文書インフラを構築できるようにすることで、KDANの長期的な事業価値の創出にもつなげていきます。」  ■対象プロダクトについて KDANは、2つのコア製品ラインにわたって製品開発への投資を継続しています。 1. ドキュメント解析ソリューション「ComPDF」 ComPDFは、インテリジェントな文書解析機能を備えています。公開されているOpenDataLabのベンチマークデータセットと評価フレームワークを用いたKDANの内部テストでは、ComPDFは文書認識および表認識のタスクにおいて、複数の主要オープンソースモデルを上回る結果を示しました。ComPDFの最新バージョンは、Formula(数式認識)、Table(表認識)、Text Parsing(テキスト認識)、Reading Order(読み順)など複数の精度指標で優れた結果を示しており、KDANが長年にわたりAI文書処理技術へ投資してきた成果を示しています。なお、これらの結果はKDANの内部テストに基づくものであり、OpenDataLabの公式ランキングまたは第三者認証を示すものではありません。 2. 電子署名サービス「DottedSign」 互換性の高いAPIとモジュール式アーキテクチャにより、企業は既存インフラに合わせた柔軟な統合が可能です。 今後の展望として、KDANはこのオープンソースおよび商用ライセンス戦略を他の製品やユースケースにも拡張し、データ主権とデジタルトランスフォーメーションに対する企業の長期的な需要に引き続き対応していく計画です。 ■KDANについて KDAN(台湾証券取引所 TPEx:7737)は、企業向けAIドキュメントおよびデータインフラを提供するグローバルプロバイダーです。ドキュメント管理、データ抽出、電子署名ワークフローを統合するモジュール式アーキテクチャと、多様な環境に適応する柔軟なデプロイオプションを提供しています。企業がデータ主権と情報セキュリティを維持しながら、既存システム全体でAIを大規模に導入し、持続可能なビジネス価値を推進できるよう支援しています。 ■報道関係者からのお問い合わせ KDAN 広報チーム(英語)[email protected] 株式会社 KDAN JAPAN マーケティング栗原 光彦[email protected] 

【ウェビナー開催】眠ったままの“情報資産”ドキュメントをAIが理解できる形に変える方法
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【ウェビナー開催】眠ったままの“情報資産”ドキュメントをAIが理解できる形に変える方法

KDAN Japan Monthly Webinar 【眠ったままの“情報資産”】ドキュメントをAIが理解できる形に変える方法 ~数百億のドキュメントを解析してきたKDANが解説~ (Googleフォームのページに遷移します) こんなお悩みはありませんか? 「PDFをAIに読み込ませたのに、的外れな回答が返ってくる」 「契約書や規定集を読み込ませると、文脈や条文がめちゃくちゃになる」 「表やグラフのデータが、ただの文字の羅列になってしまい使い物にならない」 「結局、AIに読み込ませるために『人間が手作業でデータを整える』という本末転倒なことが起きている」 実はそれ、AIの性能不足ではなく「データが構造化されていないこと」が原因です。 AIは「単なるチャット(生成AI)」から「業務を遂行するAIエージェント(自律型AI)」へシフトしていますが、多くの企業が社内ドキュメント(非構造化データ)をAIに正確に読み込ませられない(RAGの精度が出ない)壁にぶつかっています。 本セミナーでは、多くのドキュメントを解析してきたKDANが「構造化データ」の価値を解説。高精度なデータ構造化を実現する「ComPDF AI」から、AIエージェントによるアクションを可能にする「DottedSign」のMCP対応まで、KDANの次世代エンタープライズAIソリューションを一挙にご紹介します。 ▼こんな方におススメ  ・経営層(CxO、経営企画) ・AIガバナンス室 / AI推進室 ・DX推進部門 ・AI活用推進部門 ▼開催概要 【形式】オンライン配信(申込いただいたメールアドレスに視聴URLをお送りいたします)【日時】7月28日(火)12:20-13:00【受付】12:10 配信開始【参加費】無料(事前登録制)【主催】株式会社KDAN JAPAN (Googleフォームのページに遷移します) ご担当部門の方、ご興味を持っていただけそうな方へのご共有も歓迎しております。心より皆様のご参加を、お待ち申し上げております。 KDAN について  KDAN (TPEx:7737)は、デジタル文書管理、電子署名、データ自動化、AIを活用したスマートな意思決定サービスなど、AIを活用した幅広いワークフローとデータソリューションを提供することで、企業が業務効率と組織のアジリティを向上させ、意思決定プロセスを最適化し、より安全で効率的な方法でビジネス価値を創造し、持続可能な発展というビジョンを実現できるよう尽力しています。 KDAN 公式サイト:https://www.kdan.com/  LynxPDF 公式サイト:https://www.lynxpdf.com/

【開催レポート】眠ったままの“情報資産” ドキュメントをAIが理解できる形に変える方法
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【開催レポート】眠ったままの“情報資産” ドキュメントをAIが理解できる形に変える方法

2026年6月23日(火)、KDAN JAPANではセミナー「ドキュメントをAIが理解できる形に変える方法」をTKP神田ビジネスセンターにて開催いたしました。 当日の様子と、ご参加いただいた皆様からの声を詳しくご紹介します。 ■なぜAIはドキュメントを「読めない」のか? 企業内には、PDFをはじめとする数多くのドキュメントが「情報資産」として眠っています。生成AIの発展により、これらを活用した業務の自動化や効率化が期待されています。 一方で、いざ導入してみると以下のような“AIの壁”に直面する企業も少なくありません。 人間にとって読みやすい文章レイアウトや表の構造は、実はAIにとって「誤解の温床」になりがちです。これが、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」の大きな原因となっています。

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ジェネレーティブAIとは?|従来のAIとの違いやできることも解説!

近年、著しい進歩を見せると共に多くの人の興味関心を引いているAI。わたしたちの生活においてもAIの活躍が目に見えてわかるほどです。その中でも特に注目を集めているのが「ジェネレーティブAI」です。皆さんは、ジェネレーティブAIと聞いてピンとくるでしょうか。もしかすると、AIは知っているけどジェネレーティブAIが何かいまいちわからない、という方も多いのではないでしょうか。ジェネレーティブAIの一番わかりやすい例は、Chat CPTです。世間でも話題になっているため、実際に使った方や知っている方も多いかもしれません。 そこで本記事では、何かと話題なジェネレーティブAIの概要や従来のAIとの違い、ジェネレーティブAIでできることなどの詳細をご紹介します。ジェネレーティブAIについて詳しく知りたい方は、ぜひ最後まで読んでみてください。

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【2023年最新】AIで業務効率化する方法|人工知能で効率化できる業務・ツール3選

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【PDFをOCR変換】PDFをテキスト認識する方法を図解で紹介

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【ドキュメントAIとは?】導入するメリットなど詳しく解説!

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【無料】OCRアプリを徹底比較|文字認識アプリ

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【超便利!】画像の文字を読み取る方法は?おすすめツール6選

  「ペーパーレス化」や「データ化」が進む近年、画像の文字を自動で読み取るOCR技術を活用することで、文書の入力作業の効率化が進んでいます。 しかし、「OCR機能ってなに?」「文字を自動で読み取れるとどんなメリットがあるの?」「おすすめの文字読み取り機能に対応したツールが知りたい」と感じている方も多いでしょう。 今回は、画像の文字を自動で読み取れるOCR機能やそのメリット、おすすめの文字読み取り機能付きツールもご紹介します。

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【OCRとは】OCRを徹底解説!手書き文字に使えるスキャンアプリも紹介

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