あらゆる画像から座標、データ点、曲線を正確に抽出する最高峰のオンライン グラフリーダー。棒グラフ、プロット、図表を CSV、Excel、Python、MATLAB にサブピクセル精度で変換します。
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あらゆるグラフを、ひとつの AI で高精度データ化
単純な2D折れ線グラフだけでなく、直交座標、極座標、三角図、ヒートマップなど8つの異なる座標系を完全にサポート。
学術論文やレポートから、連続曲線、離散データ点、線形/対数軸、2軸プロット、誤差範囲を正確に抽出します。
垂直棒グラフ、水平棒グラフ、100%積み上げグラフ、グループ化されたカテゴリを直接Excelスプレッドシート形式に変換。
アンテナの放射パターンや多角レーダーチャートから、角度座標 (θ) と動径の大きさ (r) を正確に計算します。
三角形の3成分系相図 (A + B + C = 100%) を重心座標系に分解し、頂点校正を用いて各成分比率を算出します。
扇形角度、パーセンテージ、絶対数値を分解円グラフや多重ドーナツグラフから精密に測定します。
階級の境界値、度数、確率密度関数 (PDF)、正規分布フィッティング曲線を数値化します。
電子顕微鏡画像や図面のマイクロスケールバー (µm, nm, mm, km) を基準に寸法、距離、角度を測定します。
カラーバー (Viridis, Jet, Magma) を2次元空間の連続数値 Z値 にマッピングし数値行列化します。
次世代のグラフ デジタイズ アーキテクチャ
研究者、エンジニア、データサイエンティストが求める厳格な精度基準に合わせて構築されています。
リアルタイムの4倍十字カーソル拡大鏡により、画像のピクセル重心に正確にデータポイントを配置できます。
RGB/HEXカラーフィルタリング、破線パターン、マーカー形状により、重なり合う複数曲線を自動分離。
Python (Pandas/Matplotlib)、MATLAB (.m)、R (ggplot2)、LaTeX テーブルコードをワンクリックで生成。
機密論文、特許図面、企業財務データはすべてお使いの端末内で処理され、サーバーへの送信は一切ありません。
対数軸 (常用対数・自然対数)、アレニウスプロット、省略軸、対称・非対称誤差範囲を正確に校正。
JPG、PNG、WEBP、BMP、GIF、SVG の読み込みに対応。Ctrl+V で画面キャプチャを直接貼り付け可能。
画像からクリーンなデータ表までわずか4ステップ
手作業での面倒な入力や定規での測定はもう不要です。
グラフ画像 (JPG, PNG, WebP, SVG, BMP) をドロップするか、Ctrl+V でクリップボードから直接貼り付けます。
ニューラルジオメトリエンジンがグラフ境界、軸の目盛り数値、線形/対数スケール、データ点を瞬時に認識。
サブピクセル十字カーソルで抽出点を検査。マーカーをドラッグして微調整し、100%の再現性を確保します。
CSV、Excel (.xlsx)、JSON に即時エクスポート。Python Pandas や MATLAB 用スクリプトも即座にコピー可能です。
論文図表、スキャンされたグラフ、画像ファイルから正確な数値を読み取り、再計算するための完全ガイド。
グラフリーダーは、画像ファイル内に埋もれた数値データ、座標点、曲線をリバースエンジニアリングして復元するための専用データ抽出ツールです。従来、研究者やエンジニアは論文やレポートから手作業で数値を推定していました。AI グラフリーダー技術の登場により、この作業は即座に、かつ極めて高い精度で自動化されました。
当ツールの AI グラフリーダーは、高度なコンピュータビジョンと幾何学キャリブレーションアルゴリズムを活用して、グラフの枠線や軸の目盛りを認識し、複雑な曲線をトレースします。低解像度のスクリーンショットでも、ピクセル座標を実際の数学的単位へと正確に変換します。
棒グラフモードを使用すれば、柱状グラフからのカテゴリデータ抽出も簡単です。基準線と目盛りを設定し、各バーの頂点をクリックするだけで、高さを瞬時に計算してスプレッドシート形式のデータテーブルを作成します。
実験データの数値化には厳密な精度が求められます。AI Graph Reader は 4倍サブピクセル拡大鏡を搭載し、線形、対数 (log10, ln)、極座標、三角図の座標変換に対応。傾いたスキャン画像でも数値のズレを最小限に抑えます。
通常のグラフ作成ツールは既存の表から図を描画しますが、研究の現場では「画像はあるが生データがない」という逆の課題が頻繁に生じます。そこで高精度のグラフデジタイザーが必要になります。
この無料グラフリーダーを使用することで、公開された図表から座標配列を抽出し、お好みのツールで高解像度なインタラクティブグラフとして再描画できます。過去のデータの検証や複数論文のデータ統合に最適です。
課金や会員登録、出力件数の上限なく、すべての機能を自由にご利用いただけます。
光学式十字カーソルにより、1ピクセル未満の微細な位置調整が可能です。
CSV や Excel だけでなく、Python、MATLAB、R、LaTeX コードを自動生成。
ブラウザのメモリ内でのみ処理されるため、機密データが外部に漏洩しません。
直交座標、棒グラフ、極座標、三角図、ヒートマップなど多彩な形式をカバー。
WASM でコンパイルされた高速エンジンにより、ストレスのない操作性を実現。
グラフ画像 (JPG, PNG, WebP, SVG, BMP) をドロップするか、Ctrl+V でクリップボードから直接貼り付けます。
ニューラルジオメトリエンジンがグラフ境界、軸の目盛り数値、線形/対数スケール、データ点を瞬時に認識。
CSV、Excel (.xlsx)、JSON に即時エクスポート。Python Pandas や MATLAB 用スクリプトも即座にコピー可能です。
科学的基準、厳格なプライバシー保護、明確なデータ権利、迅速なサポートを提供します。
AI Graph Reader を支えるコンピュータビジョン技術、サブピクセル精度、科学的検証について詳しく解説します。
サーバーへのデータ保持は一切ありません。画像や抽出データはブラウザの RAM 内でのみ処理されます。
抽出されたすべてのデータセット、CSV、スクリプトの著作権・知的財産権はお客様に100%帰属します。
カスタム座標系モデル、PDF一括処理、学術利用に関するご相談は開発チームまでお問い合わせください。
よくあるご質問と回答 (FAQ)
グラフ読み取り、画像からの Excel 変換、座標抽出に関するよくある質問にお答えします。
画像からグラフデータを正確に読み取るには：まず、X軸とY軸の目盛り数値、単位、スケール種別（線形または対数）を確認します。次に、X軸・Y軸の既知の基準点（最小値と最大値の目盛り）を校正します。その後、十字カーソルや自動検出機能を使ってデータ点や曲線をトレースします。最後に、変換された数値を CSV、Excel、JSON 形式で書き出します。
はい、AI Graph Reader を使用すれば、ブラウザ上で直接オンラインでグラフを数値化できます。画像 (PNG, JPG, WEBP, SVG) をアップロードするか、Ctrl+V で貼り付けるだけです。座標軸を設定し、サブピクセル拡大鏡で点をプロットすれば、ソフトウェアのインストール不要で CSV、Excel (.xlsx)、Python、MATLAB 形式でダウンロードできます。
はい、可能です。AI Graph Reader で抽出したデータはリアルタイムでプレビューでき、Python (Matplotlib/Pandas)、R (ggplot2)、MATLAB、LaTeX 用の再描画コードを即座にコピーして、出版品質のデジタルプロットを再作成できます。
グラフ画像を Microsoft Excel データ (.xlsx または .csv) に変換する手順：1) AI Graph Reader に画像をアップロードまたは貼り付けます。2) X軸とY軸の基準目盛りを設定します。3) データ点をクリックするか自動トレースを実行します。4) 「Excel (.xlsx) を出力」または「CSV ダウンロード」をクリックすれば、Excel ですぐに分析できます。
はい、抽出した数値データをもとに、散布図、棒グラフ、極座標プロット、三角図など最適な可視化スタイルを選び、Python、R、MATLAB のスクリプトを出力して高品質なグラフを作成できます。
はい、スマートフォンやタブレットのブラウザ（Safari、Chrome、Firefox）から AI Graph Reader にアクセスして利用できます。教科書や論文の図表をスマホのカメラで撮影し、画面タップで軸を設定してプロットすれば、CSV や Excel ファイルをスマホに直接保存できます。
JPG、PNG、WEBP、SVG ファイルをアップロードし、座標系（直交座標、極座標、三角図、棒グラフ、ヒートマップ）を選択して軸目盛りを合わせることで、静止画ピクセルをインタラクティブで再利用可能なデジタルデータに変換します。
グラフ画像を読み込んで軸の校正を行うと、プロットした点がリアルタイムで数値テーブルに自動変換されます。作成されたテーブルはコピーして Markdown/HTML として貼り付けたり、CSV、TSV、Excel として保存できます。
はい、AI Graph Reader は 100% 完全無料のオンライン グラフ デジタイザーです。有料プランや会員登録、利用回数の制限はなく、どなたでも安全にご利用いただけます。
独立変数 (X) と従属変数 (Y) を定義し、AI Graph Reader のテーブルエディタで数値を抽出・編集して、高解像度ベクトル画像 (SVG/PNG) や描画スクリプトを出力することで簡単に再作成できます。
1) 写真を撮影して AI Graph Reader に読み込みます。2) 必要に応じて余白をトリミングし、軸の数値を校正します。3) 自動検出または4倍拡大鏡で曲線の点をプロットします。4) CSV や Excel に出力してデジタルデータ化を完了します。