こちらは、「PR TIMES」より配信された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま掲載しています。掲載内容および削除・修正等のお問い合わせは、「PR TIMES」までご連絡をお願いいたします。
発表:株式会社スニフアウト/原文:https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000029.000116826.html(2026年7月29日 10時01分 配信)/転載日:2026年7月30日
画像・Excel・PowerPoint・PDF など、あらゆる形式のファイルを RAG が扱いやすい .md 形式に変換。 AIのためのデータ整備に取り組む企業のためのデータ変換ツール正式リリース。

株式会社スニフアウト(本社:東京都新宿区、代表取締役:津本海、以下「スニフアウト」)は、あらゆる形式のファイルをRAGで高精度に取り扱える「RAG Ready データ」へ変換するサービス「RAG Ready Converter」の正式版を、2026年7月29日より提供開始します。
2025年6月のベータ版リリース以降、多くの企業にご利用いただく中で寄せられたフィードバックをもとに、変換方式の刷新による変換精度の向上、エンタープライズ利用に対応したセキュリティ強化を実施しました。あわせて、従来のクレジット制に加え、カスタマーサクセスによる伴走支援付きのサブスクリプションプランの提供を開始します。
「RAG Ready Converter」サービスページ:https://rag-ready-converter.sniffout.net/
■ 「RAG Ready Converter」とは
「RAG Ready Converter」は、画像・Excel・PowerPoint・PDFなど多様なビジネスファイルを、独自の特許技術によってAIが理解可能な「マークダウン形式」のテキストデータへ高精度に変換するサービスです。
一般的なRAGはテキストデータを取り扱うことを前提に設計されているため、画像や図表、フローチャートなどの非テキスト情報が混在する資料では情報の欠落(オーバールック)が発生し、検索・生成精度が低下します。RAGの精度が出ない原因の多くは、データが「RAG Ready」でないことにあります。

「RAG Ready Converter」は、OCR・画像認識・構造理解を組み合わせた独自の変換技術により、複雑に絡み合った情報も漏れなくテキスト化し、すべての情報がテキストで説明されている「RAG Readyデータ」を生成します。これにより、従来はRAGで取り扱えなかったデータを活用できるようになり、導入企業のRAG精度向上を実現しています。このようにAIエージェントによってドキュメントのデータを抽出する技術を Agentic Document Extract と呼ぶことがあります。

2025年6月のベータ版提供開始以降、150社以上の企業にご利用いただき、今回の正式版では、さらなる精度の向上を実現し、グローバルトップレベルの精度のデータ抽出が可能となりました。
■ AI Ready なデータの成形が急務
生成AIの企業活用が本格化するなかで、その成果を左右する要因として「データの品質」に注目が集まっています。すでに5割以上の企業が「AI-Readyデータ」の整備に着手していると報告されており(*1)、データをAIが扱える状態に成形することは、AI活用における重要な経営課題となりつつあります。
AI活用の成果を高めるには、既存のドキュメントを、すべての情報がテキストで説明され、構造が整理された 「AI Ready」なデータへと成形することが不可欠です。一方、膨大な既存資産を人手で作り直すには多大な工数を要し、現実的ではありません。この課題を自動化によって解決するのが「RAG Ready Converter」です。
(*1)インプレス総合研究所 生成AI時代のデータマネジメント調査報告書2026(2026年1月13日発行)
■ 正式版における主なアップデート
1. 変換方式の刷新による変換精度の向上
OCR・画像認識・構造理解の各AIの出力を統合するプロセスを刷新し、変換精度をさらに向上させました。特に Excel ファイルの処理について、複雑な図解やセルの結合、各社の独自設定にも耐えうるよう、ルールベースと LLM による構造理解を組み合わせた形式に変更いたしました。
2. エンタープライズ利用に対応したセキュリティ強化
データのセキュリティ管理を重視する企業さまの環境での利用を想定し、多要素認証やIP制限を可能にし、セキュリティ仕様を強化しました。
3. 料金改定
企業様からの問い合わせに対応しつつ、実際にRAGシステムの中で活用できる状況までをフォローアップするために、月額固定を基本とする料金体制に変更いたしました。
クレジットカード決済を希望する個人ユーザーに限っては、事前クレジット購入制も選択いただける仕様になっております。
詳細はお問い合わせください。
■ データ変換事例

RAG Ready Converter:https://rag-ready-converter.sniffout.net/
■ 企業情報

株式会社スニフアウト
・所在地:東京都新宿区新宿二丁目11番7号 第33宮庭ビル4階
409号室
・代表者:代表取締役CEO 津本 海
・事業内容:生成AIエージェント開発・導入支援、RAG導入コンサルティング
・URL:https://www.sniffout.net/
※ここまでが「PR TIMES」で配信されたプレスリリースの原文です。以下は trends 編集部による情報です。
ITやプログラミングに関するコラム
【Python】FastAPIで料金プラン見積もりシミュレーターを作ってみた
【Python】pandasとmatplotlibで在庫データのABC分析と構成比を可視化してみた
【Python】Flaskで社内FAQをカテゴリ検索できるWebアプリを作ってみた
【Python】argparseでJSON整形・構文検証・キー検索CLIを試してみた
【Python】NumPyとmatplotlibでモンテカルロ法による円周率推定と収束過程の可視化を試してみた
【Python】Playwrightでスクレイピングを試してみた
【CSS】notで複数の件を除外する方法
【Git】remote設定を変更する方法
【VBA】コメントアウトを設定する方法
x86とx64の違いを分かりやすく解説
ITやプログラミングに関するニュース
VercelがAI GatewayにSeedream 5.0 Proを追加、AI SDKのモデル指定で画像生成と編集が可能に
AWSがAmazon LocationのPlaces APIを強化、住所表記の指定と移動手段別の検索が可能に
VercelがトレースにTree・Waterfallビューを追加、ログ画面で処理の階層と所要時間を確認可能に
Googleがエージェント評価の再考を提唱、難易度を情報量で測るDiscovery Benchを解説
Google CloudがCloud Runサンドボックスを公開プレビューで提供、サービスヘルスは一般提供に
Google Cloud EMEAが英国金融の重要第三者に指定、イングランド銀行・PRA・FCAの直接監督下に
AWS DMS Schema ConversionがSQL Serverのオフライン変換に対応、ソースDBへ接続せずスキーマを変換可能に
EC2 G7インスタンスが米国東部(バージニア北部)で利用可能に、G6比でAI推論性能が最大4.6倍
SageMaker HyperPodが継続プロビジョニングでのAMIベース構成に対応、S3のスクリプト管理なしでSlurmクラスターを作成可能に
AWSがEMR on EKSでSparkトラブルシューティングエージェントに対応、失敗ジョブの原因分析を自然言語で依頼可能に
