Soffice PDF変換のタグ付きPDF設定の無効化について

私はLibreOfficeの旧バージョンで既に、Calcで1日あたり100個程度のExcelファイルからPDFファイルへの変換を、sofficeコマンドのバッチ処理で作成しています。

そしてこのたび、新しいLibreOfficeに置き換えるために、このたびWindows 11 Home(24H2)上で、LibreOffice 25.8.5とLibreOffice 26.2.1を動作検証しています。

この動作検証と併せて、バッチ処理の結果となるPDFファイルのサイズ縮小を図れないかと思い、タグ付きPDF設定の無効化をできないかと考えています。私の利用方法では、タグ付きPDFは不要なのです。

念のため、GUI上でタグ付きPDF設定を外して、PDFファイルを作成したところ、出力PDFファイルはタグ無しとなっており、タグ付きと比べてもファイルのサイズは縮小しました。

そこで本丸の、sofficeコマンドでのタグ付きPDF設定の無効化を試しました。chatGPTで問合せのうえで、これまでに実施したことは、以下のようなものです。

・sofficeコマンドのオプション変更(UseTaggedPDF=false、TaggedPDF=false、PDFUACompliance=false、SelectPdfVersion=0 等のオプション設定)
・設定ファイル編集(%APPDATA%\LibreOffice\4\user\registrymodifications.xcu)

これらを実施しましたが、うまくいきません(タグ付きPDFが出力される、ファイルサイズが縮小しない)。

sofficeによってコマンドラインでPDF変換を行う際に、タグ付きPDF設定を無効にする方法をご存じないでしょうか?

追伸:
参考として、chatGPTでの問合せのやり取りを貼り付けた文書PDFを添付しました。

chatGPT_問い合わせ内容_.pdf (126.0 KB)

のコマンドは試しましたか?

今までどのようなコマンドを試したのかがイマイチわかりません。
列挙して頂けますか?

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簡単に言うとaIの使い方に誤りがあります。まだaIはあなたに尋ねているじゃないですか?そこにかぶせていかないとあなたの求める答えには近づきません。特にあなたが直観的に違うと感じるaIの提案を否定しましょう。なぜ違うと思うかの理由をつけて。さらにあなたが欲しい部分をつまりこの質問を流し込むのです。否定と提案を繰り返すことでaIの精度は爆上がりします。繰り返さないとaIは極めて精度の低い答えしか得られないですよ。あなた自身をaIに学習させないといけないんです。そしてそのやり取りが高度であるほど精度はさらに上がります。つまり質問者の能力によってaiの力は変わるものなのです。プロが使えば切れ者になりますし、そうでなければそれなりにというのがaIなのです。

コメントありがとうございます。

私のAIの使い方が拙い、ということにならば、自覚はございます。

しかし、Ask LibreOfficeに問い合わせていることから、私が現在求めているのは、LibeOfficeの「SofficeコマンドのPDF変換で、タグ付きPDF設定を無効化する方法」であり、AIを使いこなす技術の向上ではないので、少し困惑しております。

それと、chatGPTへの問合せ内容を添付したのは、AIへの一次問合せやそれに基づく試行錯誤はしておいたほうが、私の頭の中は整理できるのではないか、Ask LibreOfficeに問い合わせする際に、事前にどんなことを試したのか開示したほうが良いのではないか、という考えによるものです。

もちろんAIの進化は著しいので、一次問合せの内容であっても人間よりも優れた回答を導き出してくれることはあると思いますが、もし仮にLibreOfficeに潜在的な不具合があって私の求める結果が得られないとなった場合は、不具合の判断はAIではなく人間が行うことだろうとも思い、いつまでもAIを使うよりもAsk LibreOfficeへの問い合わせをしたほうが良いだろうと考えました。

せっかく頂戴したコメントに対し、生意気なご返事に見えるかもしれず恐縮ですが、何卒よろしくお願いいたします。

伝わらなかった様で残念ですけど、aiは問い合わせを重ねるほど精度が高くなると申し上げているのです。質問をここに投げるのではなくaIに投げるのが大事なんです。同時にaIの回答文を読んで否定すべきところを否定することであなたのナレッジをaIが学習するのです。aIの回答とあなたの知見とが融合していくことで回答が育っていくのがaIですと申し上げております。二回だけではなかなか期待通りの答えを得る事が難しいんですよ。これは世間で起きている頻度が高いものなら割と簡単に到達できると思うんですが事例の少ないものほどやり取りを重ねた方が精度があがると私は認識しています。