導入

WindowsへのDocling導入

Windows 10/11 (64bit) + Python 3.10以降。最短確実ルートは64bit Python + 仮想環境 + uv。各コマンドは公式インストール文書と照合。

Step 1

前提チェックリスト

狙いは3.10+と64。32なら削除し64bit版を導入:

py --version; py -c "import struct; print(struct.calcsize('P')*8)"

Windows 10/11 64bit (32bit Pythonではtorch Wheelが失敗)。
Python 3.10・3.11・3.12の64bit版をpython.orgから。「Add python.exe to PATH」にチェック。
PowerShell (またはWindows Terminal)。以下はPowerShell前提。
初回モデル取得用に2〜4GB程度の空き。

Step 2

64bit Pythonを正しく入れる

py --version

pip --version

Python 3.11/3.12のWindowsインストーラ (64bit)を取得。
最初の画面で「Add python.exe to PATH」にチェックし「Install Now」。
新しいPowerShellで確認:

pyが無い場合は端末を開き直す (PATH更新) かPATH付きで再導入。Microsoft Store版シムがpythonを隠すことがある。pyランチャかpython.org版推奨。

Step 3

PowerShellで仮想環境

実行ポリシーで有効化が阻まれる場合、一度Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUserして再有効化。

py -m venv .venv

.venv\Scripts\Activate.ps1

python -m pip install -U pip

Step 4

最速導入: uv (推奨)

uvはビルド済みWheelを解決し、Windowsのネイティブコンパイル失敗の大半を回避。エクストラ例:

uv add docling

uv add "docling[rapidocr]"

既存uvプロジェクトでは: uv venv --python 3.12後に有効化しuv pip install docling。

Step 5

標準導入: pip

成功すれば完了。検証へ。pipがコンパイルを始めてC++エラーなら争わず、上記uvか次節の toolchain 対処へ。

pip install docling

Step 6

「Microsoft Visual C++ 14.0 is required」対処

原因: 一部任意依存がネイティブC++拡張を含む。MSVC不在でpipはソースビルドに回り失敗。対処A (最易) — uv利用でWheel取得。対処B — toolchain導入:

winget install Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools

インストーラで「C++によるデスクトップ開発」ワークロードを選択 (MSVC 14.0+)。
端末再起動→venv再有効化。必要なら中途半端な環境を消しpip install docling再試行。
コアは大抵Wheelあり。本エラーは主にtesserocr・fasttext等エクストラ由来。当該のみならrapidocr/easyocr検討。

Step 7

WindowsのOCRエクストラ

品質・言語比較はOCRガイド。スキャンPDFは全文OCR強制: docling convert scan.pdf --ocr-mode full_page。

エンジン	Windows導入	備考
RapidOCR (最易)	`pip install "docling[rapidocr]"`	pipのみ。本体不要。Windows既定 choice。
EasyOCR	`pip install "docling[easyocr]"`	pipのみ。取得は大きめ。多言語良。
Tesseract	UB Mannheim版 + PATHと`TESSDATA_PREFIX`設定後に`pip install "docling[tesserocr]"`	精度管理は最良だが本体+言語データ要。

Step 8

WSL2経由GPU / CUDA

ネイティブWindows CUDAはPyTorchビルドとドライバ次第。最も確実なGPUルートはWSL2 + Ubuntu + WSL用NVIDIA CUDAドライバ:

docling convert report.pdf --device cuda

Microsoft StoreからWSL2 + Ubuntu、WSL対応NVIDIA Windowsドライバを導入。
WSL2内でLinuxガイド通り (CUDA版torch) にし、デバイス明示:

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"がTrueであること。FalseならGPUフラグ以前の問題。CPU専用も完全対応。GPUは速度のみ。

Step 9

検証

まず小さなデジタルPDFで (OCRもGPUもなし)。初回はモデル取得のため接続維持。次に--to jsonやOCRエンジンで各層を確認。

docling --help

docling convert sample.pdf --to md

Step 10

Windows頻出エラー

導入失敗 / C++ 14.0要求 — 導入失敗とMSVC 14.0要求参照。
pythonでStoreが開く — py利用かStoreエイリアス無効化。python.org版推奨。
32bit torch Wheel / 「not a supported wheel」 — 32bit Pythonが原因。64bit再導入。
権限エラー — 管理者シェルで誤魔化さない。venv + --user無しが正解。
初回変換が遅い — 正常 (モデル取得中)。docling-tools models download --allで事前取得可。

Step 11

Windows FAQ

Windowsではuvとpipどちら?

uv add docling推奨。ビルド済みWheelを解決し、任意エクストラ時のMSVC toolchain要求を回避。

Visual Studioは必要?

ネイティブ系エクストラをpipビルドする場合のみ。コアは大抵不要。C++ 14.0エラー時はBuild Tools 2022 (+C++ワークロード) をwinget導入かuv切替え。

Windowsで最易のOCRは?

RapidOCRかEasyOCR。共にpipのみ。TesseractはUB Mannheim本体 + TESSDATA_PREFIX要。

NVIDIA GPUはWindowsで使える?

可。torchビルド対応ならネイティブCUDA、さもなくばWSL2 + Ubuntu + CUDAドライバが最確実。後は--device cuda。

PowerShellがvenv有効化を阻む?

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUserを一度実行し、.venv\Scripts\Activate.ps1再実行。

Docling v2.129.0で検証 · 最終確認 2026-09-22 · 公式ソース