[Python]更新マニュアルの差分比較法｜業務で使うPython前処理

1. はじめに

業務マニュアルや社内文書の更新管理は、多くの企業で共通の課題です。手動での差分チェックは見落としやミスにつながる可能性があり、時間も労力もかかります。そこで、Pythonを利用して旧版と新版のテキストを自動比較し、変更箇所をハイライトすることで、更新点の把握とレビューを効率化する手法を提案します。この記事では、基本概念から実践例、さらに応用編までを網羅し、実際の業務に役立つ具体的な実装方法を説明します。

2. 差分抽出の基本概念

差分抽出とは

差分抽出とは、2つのテキストや文書の間で変更された部分を自動的に検出する技術です。もともとはコードのバージョン管理やテキストファイルの更新履歴の比較などに利用されてきました。今回のケースでは、業務マニュアルの旧版と新版を比較し、更新箇所を明確にすることを目的とします。

更新箇所のハイライト抽出のメリット

一目で更新箇所を把握：更新箇所が明確に示されるため、どこが変更されたのかを迅速に確認できます。
業務効率の向上：自動化により手動チェックの手間が省け、レビューや承認のプロセスが短縮されます。
ミスの削減：人為的な見落としを防ぎ、確実な更新管理が可能となります。

3. Pythonで実装する差分抽出

使用するライブラリ紹介

difflib：Python標準ライブラリで、テキストの比較や差分抽出が容易に行えます。
SequenceMatcher：difflib内のクラスで、2つのシーケンスの類似度を計算するために用いられます。
python-Levenshtein（オプション）：より高速な差分計算や編集距離の計算が必要な場合に使用できます。

基本的な実装手順

テキストの読み込み：旧版と新版のマニュアルテキストを用意し、プログラム内に読み込みます。
差分比較のアルゴリズム解説： difflib.unified_diffやdifflib.ndiffを使って、テキストの差分を抽出します。
ハイライト表示のための出力フォーマット設計：差分結果を整形し、更新箇所を視覚的にハイライト表示するためのフォーマット（例：ANSIカラーコードやHTMLタグ）を用意します。

サンプルコードの解説

以下は、difflibを使ったシンプルな差分抽出の例です。コード内のコメントを参考に、各ステップの解説も行っています。

import difflib

# 旧版と新版のテキストサンプル
old_text = """業務マニュアルは基本的な操作方法を記載しています。
初期設定、ログイン方法、基本操作について説明します。
その他、よくある質問とその回答も掲載しています。
"""

new_text = """業務マニュアルは基本的な操作方法を記載しています。
初期設定、ログイン方法、基本操作および応用操作について説明します。
その他、FAQ（よくある質問）とその回答も掲載しています。
"""

# テキストを行単位に分割
old_lines = old_text.splitlines()
new_lines = new_text.splitlines()

# difflibを使って差分を抽出（unified diff形式）
diff = difflib.unified_diff(old_lines, new_lines, fromfile='旧版', tofile='新版', lineterm='')

# 差分結果をハイライト表示するため、変更箇所にANSIカラーコードを適用する例
def highlight_diff(diff_lines):
    highlighted = []
    for line in diff_lines:
        if line.startswith('+') and not line.startswith('+++'):
            # 追加された行を緑色で表示
            highlighted.append("\033[92m" + line + "\033[0m")
        elif line.startswith('-') and not line.startswith('---'):
            # 削除された行を赤色で表示
            highlighted.append("\033[91m" + line + "\033[0m")
        else:
            highlighted.append(line)
    return "\n".join(highlighted)

# ハイライトされた差分を出力
print(highlight_diff(list(diff)))

上記コードでは、difflib.unified_diffで旧版と新版の差分を抽出し、ANSIカラーコードを用いて追加行は緑色、削除行は赤色で表示しています。これにより、ターミナル上で変更箇所を一目で確認できるようになっています。

4. 実践事例：社内マニュアル更新での利用

具体的な利用シーン

実際の社内文書の改訂では、更新箇所が頻繁に発生します。例えば、年度ごとの業務フローや手順書の変更点を抽出する際に、本プログラムを利用することで、更新箇所を自動的に抽出し、関係者にレポートとして配信することが可能です。

実装のカスタマイズ例

異なるフォーマットへの対応：PDFやWord形式の文書の場合、事前にテキスト抽出ツール（例：pdfminerやpython-docx）を使ってテキストに変換し、本プログラムに渡すことができます。
複数ファイルのバッチ処理：複数の文書を一括で比較するためのバッチ処理を実装し、変更箇所を一つのまとめレポートとして出力することも可能です。
視覚化の工夫：WebアプリケーションやGUIツールと連携させ、変更箇所をカラー表示したHTMLやPDFレポートとして出力する手法も有効です。

5. 応用編：高度な差分抽出テクニック

アルゴリズムのカスタマイズ

ユーザー定義ルールの導入：単純な行単位の比較だけでなく、特定のキーワードやフレーズに基づいたカスタムルールを適用することで、より精密な差分抽出が可能になります。
レイアウトの違いへの対応：文書のフォーマットやレイアウトが異なる場合、正規表現や自然言語処理（NLP）ライブラリを組み合わせ、意味的な変更点を抽出する手法も検討できます。

エラーハンドリングとパフォーマンス改善

大規模文書の最適化：文書サイズが大きくなると差分抽出に時間がかかるため、事前にテキストをチャンクに分割するなどの工夫が必要です。
例外処理の実装：ファイル読み込みエラーや文字エンコーディングの問題に対して、適切な例外処理を行うことで、安定した運用が可能になります。
ログ出力：変更点の抽出プロセスでエラーや警告をログに記録し、後から検証できるようにすることも重要です。

6. まとめと今後の展望

本記事では、Pythonを活用して業務マニュアルの差分抽出と更新箇所のハイライト表示を実現する方法を紹介しました。

今後は、自然言語処理や機械学習を活用した高度な差分抽出技術、さらにWebベースの共有システムとの連携が期待されます。

豆知識

diffアルゴリズムの起源

Unix系OSで長らく使われている「diff」コマンドは、テキストファイルの違いを抽出するために開発されました。Pythonのdifflibは、この伝統を受け継ぎ、使いやすい形で差分抽出機能を提供しています。