最終更新日: 2026年2月2日
ワードプロセッシングファイルは見た目ほど単純ではありません。テキストを入力し、画像を数枚追加し、変更履歴を追跡して保存するだけに思えますが、その「名前を付けて保存」ボタンの背後には、パフォーマンス、互換性、セキュリティ、共同作業、長期的なアクセシビリティに直接影響を与える複雑なファイル形式のエコシステムが隠れています。
2026年、文書ワークフローを支配し続けている形式は次の3つです。
DOC – Microsoft Word のレガシー バイナリ形式 DOCX – 現代の Office Open XML 標準 ODT – オープンソースの OpenDocument Text 形式 本ブログ記事では、DOC と DOCX と ODT を技術的かつ実用的に徹底比較し、開発者、IT チーム、コンテンツ制作者、企業が現在と将来に適した形式を選択できるよう支援します。
ワードプロセッシング形式の簡単な進化 機能を比較する前に、これらの形式が存在する理由を理解することが重要です。
DOC（1990年代）は、ディスク容量が高価で相互運用性が優先されていなかった時代に設計されました。 DOCX（2007年以降）は、Microsoft がオープン標準、クラウド共同作業、セキュリティへの懸念に応える形で登場しました。 ODT（2005年以降）は、ベンダーニュートラルでオープンな標準として、主にオープンソースコミュニティによって推進されました。 各形式はそれぞれの時代の技術と哲学を反映しています。
DOC: レガシー バイナリ ワークホース DOC とは？ DOC は Microsoft Word が Word 2003 まで使用した独自のバイナリファイル形式です。最新の形式とは異なり、テキスト、書式設定、画像、メタデータすべてを単一の不透明なバイナリ構造に格納します。
技術的特性 バイナリエンコーディング（XML ではない） プログラムで解析するのが困難 破損時のエラー回復が限定的 Microsoft Word の内部構造への強い依存 実用的な利点 最新の Word バージョンでも開くことができる 膨大なレガシー文書アーカイブに存在 古いエンタープライズシステムでも動作 実用的な欠点 ファイルサイズが大きい 破損リスクが高い セキュリティが弱い（マクロベースの攻撃が一般的） Microsoft 以外のツールとの互換性が低い 2026 年の DOC: まだ関連性はあるか？ DOC は主にレガシー ワークフロー、法務アーカイブ、旧式の自動化システムで生き残っています。新規文書作成においては技術的に時代遅れであり、使用はますます推奨されません。 最終更新日: 26 Jan, 2026
今日のデジタル社会では、画像は eコマースの製品ギャラリーから AI 主導のアプリケーションまで、あらゆるものを支えています。しかし、JPEG、PNG、WebP、TIFF、GIF、[BMP][13]、HEIC など、多種多様な画像フォーマットが存在するため、開発者は効率的にフォーマット間を変換できる信頼できるツールが必要です。ウェブアプリの構築、パフォーマンス向上のための画像最適化、または自動化パイプラインの作業であれ、画像フォーマット変換にオープンソースAPIを使用することで、時間を節約し、コストを削減し、深いカスタマイズ性を得られます。
本記事では、Node.js、Python、Java、.NET の 4 つの主要なプログラミングエコシステムにおけるベストなオープンソースAPIを紹介します。それぞれの強み、ユースケース、画像変換における評価をハイライトします。
📌 画像フォーマット変換にオープンソースAPIを使用する理由 無料かつ柔軟 – ライセンス費用がかからず、ソースコードへフルアクセス可能。 コミュニティサポート – 継続的な改善とピアレビューされたアップデート。 カスタマイズ可能 – ワークフローに合わせて機能を変更可能。 クロスプラットフォーム – 多くのツールが Windows、macOS、Linux で動作。 パフォーマンス – 多くのオープンソースエンジンは C/C++ バックエンドで最適化。 言語別ベストオープンソース画像変換API 🔹 1. Node.js Sharp Sharp は Node.js 用の高性能画像処理ライブラリです。
優れた点:
libvips 上に構築されており、最速クラスの画像処理ライブラリの一つです。 JPEG、PNG、WebP、TIFF、AVIF などのフォーマット間変換に優れています。 リサイズ、クロップ、回転、メタデータ処理、ストリーミングをサポート。 使用例:
const sharp = require('sharp'); sharp('photo.jpg') .toFormat('png') .toFile('photo.png') .then(() => console.log('Converted!')) .catch(err => console.error(err)); 適した用途: Web サーバ、サーバーレス関数、高スループット画像処理タスク。
Jimp ネイティブ依存が全くない純粋な JavaScript ライブラリです。 最終更新: 2026年1月19日
今日のデジタル時代において、画像はオンラインでのユーザー体験を形作る上で非常に重要な役割を果たしています。ブログのビジュアル、商品写真、ヒーローバナーなど、画像の品質と効率はウェブサイトのパフォーマンス、SEO、ユーザーエンゲージメントに直結します。JPEG や PNG といった従来のフォーマットは何十年も活躍してきましたが、帯域幅の要求が高まりページ速度がランキング要因になるにつれ、圧縮と品質の限界を超える新しいフォーマットが登場しています。
本稿では、ウェブやアプリのデザインで覇権を争う 3 つの最新画像フォーマット WebP、AVIF、JPEG XL を分かりやすく解説します。各フォーマットの特徴、違い、そしてプロジェクトに最適な選択肢を学びましょう。
従来の画像フォーマットがもはや十分でない理由 各次世代フォーマットに入る前に、業界が古いファイルタイプから離れつつある理由を理解しておきましょう。
ページ速度が重要 – Google などの検索エンジンはページ読み込み時間を重要なランキング要因として使用します。 モバイルファースト – モバイルネットワークの帯域制限により効率的な画像が求められます。 視覚的要求の増大 – 高解像度（Retina、4K、レスポンシブデザイン）では、ファイル肥大化を防ぐためにより賢い圧縮が必要です。 従来の JPEG は圧縮のために品質を犠牲にしがちで、PNG は品質を保てるもののファイルサイズが大きくなりがちです。これが WebP、AVIF、JPEG XL といったより賢いフォーマットへの道を開きました。
WebP：最初に広く採用された次世代フォーマット WebP とは？ WebP は Google が開発したモダンな画像フォーマットで、非可逆圧縮と可逆圧縮の両方を提供します。2010 年の登場以来、主要なウェブブラウザからのサポートが急速に拡大しました。
主な利点
✔ JPEG と PNG よりも小さいファイルサイズ ✔ PNG のように透過をサポート ✔ サイズを縮小しても品質が高く保たれる 制限事項
⚠ すべてのレガシープラットフォームで普遍的にサポートされているわけではありません ⚠ 圧縮効率は AVIF などの高度なフォーマットにまだ劣ります WebP は JPEG に比べて最大約 30% 小さくなる大幅なサイズ削減を実現し、品質低下が最小限に抑えられるため、ウェブでの利用に最適です。
AVIF：新たな圧縮チャンピオン AVIF とは？ AVIF（AV1 Image File Format）は、AV1 ビデオコーデックに基づく最先端の画像フォーマットで、極めて効率的な圧縮が特徴です。AVIF は現在利用可能なほとんどのフォーマットよりも小さいファイルサイズで優れた画像品質を提供します。 最終更新日: 2026年1月12日
光学文字認識（OCR）は、もはやスキャンしたページを読み取り可能なテキストに変換するだけではありません。データ主導の現代において、選択するOCR出力形式は、検索性、コンプライアンス、長期保存、オートメーション、そして最新アプリケーションとの統合に直接影響します。シンプルなテキスト抽出から構造化された機械可読データまで、各形式はそれぞれ異なる目的を果たします。
本詳細ガイドでは、最も一般的に使用されるOCR出力形式（TXT、PDF、PDF/A、XML、JSON）を比較し、オープンソースのOCRパイプライン、エンタープライズ文書システム、AI搭載の分析プラットフォームなど、あらゆるワークフローに最適な形式を選ぶ手助けをします。
OCRとは何か、そして出力形式が重要な理由 OCRはテキストの画像（スキャンした文書、写真、PDF）を機械が扱えるテキストに変換します。このプロセスにより、従来は静的だったコンテンツを検索、編集、分析できるようになります。ただし、取得した生テキストは構造化され、利用可能な形式にパッケージ化する必要があります。
出力形式が決定する項目:
アクセシビリティ: コンテンツをどれだけ簡単に読み取り・検索できるか。 保存性: 元のレイアウトや視覚的完全性を維持できるか。 相互運用性: 他のソフトウェアやシステムがデータを容易に利用できるか。 編集性: 抽出されたテキストをどれだけ簡単に修正できるか。 メタデータと構造: フォントや位置、論理的階層（見出し、段落）などの情報を保持しているか。 誤った形式を選ぶと、書式の喪失、統合の困難、または法的保存に適さない文書になる可能性があります。
OCR出力形式の詳細比較 1. TXT（プレーンテキスト） 最もシンプルで汎用的な形式です。TXTファイルは抽出された文字列のみを含み、スタイル、画像、レイアウト情報は含まれません。
取得内容: 生テキスト。改行やスペースはOCRエンジンの推測に基づくことが多いです。 長所:
非常に軽量: ファイルサイズが極小。 どこでも互換性あり: 任意のテキストエディタで開けます。 テキスト分析に最適: データマイニング、自然言語処理（NLP）、キーワードインデックスに適しています。 完全に編集可能: コピー、貼り付け、修正が容易です。 短所:
すべての書式が失われる: フォント、太字、列、ページ構造が失われます。 画像なし: 埋め込み画像や写真は除去されます。 視覚的再現性が低い: 元文書とほとんど見た目が似ていません。 ベストユース: 分析用の純粋なテキスト抽出、シンプルな検索インデックス作成、またはストレージ容量が重要な場合に最適です。文書の保存や書式付きレポートには不向きです。
SEOノート: スキャン文書からクローラブルなテキストコンテンツを作成しウェブに公開するのに最適です。検索エンジンはプレーンテキストを容易に解析できます。
2. PDF（ポータブルドキュメントフォーマット - 標準） OCRで作成されたPDF（一般に「検索可能PDF」または「テキストレイヤー付きPDF」と呼ばれる）は、認識されたテキストを元のスキャン画像の背後に不可視で埋め込みます。
• 取得内容: 元のスキャンと見た目が全く同じですが、テキストの選択、検索、コピーが可能な文書です。
長所:
元のレイアウトと外観を保持: フォント、列、画像、グラフィックを維持。 検索可能かつ選択可能: 視覚的忠実性とテキスト機能を兼ね備えます。 広く受容: 文書共有のグローバル標準です。 短所:
ファイルサイズが大きい: 画像とテキストレイヤーの両方を含む。 構造データが限定的: 検索は可能ですが、タイトルと段落を自動的に認識しません。 専用ツールが必要な編集: 高度なテキストレイヤー編集にはAdobe Acrobat等の特定ツールが必要です。 ベストユース: 元と同一の外観を保ちつつテキスト検索を可能にする文書の共有に最適です。法務、学術、ビジネス文書で一般的です。
SEOノート: 検索エンジンは検索可能PDFのテキストレイヤーをクロールでき、関連クエリでの文書の見つかりやすさが向上します。 最終更新: 05 Jan, 2026
もし文書をスキャンして、コンピュータが画像からテキストを検索可能・編集可能なコンテンツに変換する仕組みを不思議に思ったことがあるなら、**光学文字認識（OCR）**の世界に触れたことがあります。しかし、単に画像からテキストを抽出するだけで話は終わりません。本当の魔法は、その情報がどのように保存・構造化されるかにあります。
歴史的アーカイブをデジタル化したり、ビジネスの請求書を処理したり、印刷された本をデジタルライブラリへ変換したりする際、適切なOCR 出力フォーマットを選ぶことが重要になります。この領域を支配するフォーマットは HOCR、ALTO、PDF/A の3つです。各フォーマットは異なる目的に特化しており、その違いを理解すれば、後々のフラストレーションを何時間も削減できます。
ここでは、これらのフォーマットについて技術的基礎から実用的な活用例まで、知っておくべきすべてを解説します。
OCR ファイルフォーマットとは？ 特定のフォーマットに入る前に、OCR ファイルフォーマットが実際に何をするのかを確認しましょう。OCR ソフトウェアが文書を処理するとき、単なるプレーンテキストだけでなく、貴重な構造情報や位置情報も取得します。具体的には以下の要素が含まれます。
テキストコンテンツ: 実際の単語や文字 レイアウト情報: ページ上のテキストの位置（段落、列、ヘッダーなど） 書式データ: フォントのスタイル、サイズ、色 信頼度スコア: 各文字に対する OCR エンジンの確信度 構造階層: 章、節、見出し、脚注 OCR ファイルフォーマットは、抽出されたテキストとともにこの豊富なメタデータをパッケージ化し、元の文書の視覚的・構造的完全性を保ったデジタルツインを作り出します。
HOCR：HTML ベースの挑戦者 HOCR とは？ HOCR（HTML OCR の略）は、OCR 結果を HTML ファイルに埋め込むオープンスタンダードです。Tesseract OCR エンジンのエコシステムの一部として開発され、標準的な HTML マークアップにカスタムクラスや属性を追加して OCR データを表現します。
技術構造 典型的な HOCR ファイルは、以下のように見慣れた HTML ですが、専用要素が組み込まれています。title 属性にはバウンディングボックス座標（bbox）が含まれ、ページ上の各テキスト要素の正確な位置を示します。 最終更新日: 29 Dec, 2025
文書のデジタル化の世界では、OCR（光学文字認識） はしばしば最終工程と見なされます――スキャン、文字認識、アーカイブ、完了。しかし、現代のコンプライアンス、オートメーション、データ駆動型ワークフローは、単なる 検索可能 PDF 以上を求めます。トレーサビリティ、機械可読構造、そして長期保存の保証が必要です。
ここで PDF/A-3 が登場します――誤解されがちで、時に議論の的となりますが、間違いなく強力です。多くの開発者は、以前の PDF/A 標準が厳格に禁止していた「元のソースファイルをアーカイブ PDF に直接埋め込む」ことができるため、これを「ハイブリッドモンスター」と呼んでいます。
PDF/A-3 が実際に何であるか、OCR ワークフローにとってなぜ重要か、そして オリジナルデータの埋め込み が現代の文書処理をどのように変えるかを探ります。
PDF/A-3 とは正確には何ですか？ PDF/A-3 は、電子文書の長期保存のための ISO 標準（ISO 19005-3）の第3部です。PDF/A-1 や PDF/A-2 が主に「視覚的再現性」に焦点を当てていたのに対し、PDF/A-3 は画期的な機能を導入します―― 埋め込みファイル添付 です。
デジタルコンテナとして、次のようなものを格納できます。
スキャン文書の視覚的表現（通常は PDF） 元のソースファイル（Word 文書、Excel スプレッドシート、CAD 図面） OCR テキスト出力 メタデータや補足情報 データベースエクスポートや XML ファイル すべてが単一の標準化されたパッケージにまとめられ、何十年先でもアクセス可能であることを目指しています。
OCR の問題点：見た目は綺麗でもデータとしては使いにくい 典型的な OCR ワークフローを見てみましょう。
100 枚の請求書をスキャンします。OCR ソフトはそれらを処理し、テキストを認識して「検索可能 PDF」を作成します。画像の上に見えないテキスト層が重ねられます。
問題点は？ そのテキスト層は構造化されていません。PDF から表をコピーして Excel に貼り付けようとすると、ほとんどの場合フォーマットが崩れます。PDF は文字は認識していますが、「この数値は総税額で、こちらは請求日だ」という意味は理解していません。
ここで PDF/A-3 ハイブリッドワークフロー がゲームチェンジします。
「ハイブリッド」ソリューション 単に検索可能テキスト層を作るだけでなく、最新の OCR エンジンは次のことが可能です。 最終更新: 22 Dec, 2025
人々が スプレッドシート を考えるとき、通常は 行、列、数式、チャート を思い浮かべます。しかし、すべての MS Excel、Google Sheets、または LibreOffice Calc ファイルの背後には、強力で見過ごされがちな情報層、すなわちスプレッドシートメタデータが存在します。この隠れたデータはセルには表示されませんが、データガバナンス、オートメーション、セキュリティ、分析において重要な役割を果たします。
スプレッドシートメタデータとは？ スプレッドシートメタデータ は、スプレッドシート自体に関するデータであり、スプレッドシート内のデータではありません。これは、スプレッドシートがいつ、誰によって、どのように、なぜ作成または変更されたかを説明するコンテキスト情報を提供します。
一般的な スプレッドシートメタデータ の種類は次のとおりです：
ファイルプロパティ: タイトル、作成者、会社、キーワード 作成および変更の詳細: タイムスタンプ、リビジョン履歴 構造メタデータ: シート名、非表示シート、名前付き範囲 数式メタデータ: 依存関係、計算モード 書式設定とスタイル情報 データ検証ルール 埋め込みオブジェクトとマクロ ユーザーまたはシステムが定義したカスタムプロパティ ほとんどのユーザーには見えませんが、メタデータはスプレッドシートの動作や大規模に管理される方法に静かに影響を与えます。
スプレッドシートメタデータが思っている以上に重要な理由 データガバナンスとコンプライアンスの強化
金融、医療、法務サービスなどの規制産業では、メタデータはコンプライアンスに不可欠な監査証跡を提供します。データがいつ作成され、誰がアクセスし、どのような変更が行われたかを証明できることは、GDPR、HIPAA、SOX などの規制を満たす上で重要です。
実用的な適用例: 変更日時と作成者情報を確認することで、許可されていない変更をすぐに特定したり、エラーの原因を追跡したりできます。
文書管理と検索性の向上
「前四半期の分析用スプレッドシート」を必死に検索したことは何度ありますか？ 標準的なファイル名では完全なコンテキストを捉えきれません。メタデータを使用すると、より高度な整理と検索が可能になります。
プロのコツ: Excel のカスタム文書プロパティ（ファイル > 情報 > プロパティ > 詳細プロパティ）を活用し、キーワード、プロジェクトコード、部門情報などを追加すると、組織内システムでスプレッドシートが即座に検索可能になります。
データ系統と品質インサイトの発見
メタデータはデータの流れを明らかにします。作成日と変更パターンを検証することで、次のことを特定できます：
データの更新頻度 情報が古くなっているかどうか 分析手法の時間経過による変遷 不規則な更新パターンに基づく潜在的なデータ品質問題 コラボレーションとワークフロー効率の強化
協働環境では、メタデータはチームの貢献度を可視化することで光ります。ボトルネック（レビュープロセスを遅らせている人物）を特定し、作業負荷を均等にし、責任を明確にできます。
Google Sheets の利点: バージョン履歴機能は、誰が何をいつ変更したかについて非常に詳細なメタデータを提供し、色分けされた貢献者トラッキングが含まれます。
知っておくべきスプレッドシートメタデータの種類 ファイルレベルのメタデータ これには以下のような基本的な文書プロパティが含まれます：
ファイル名 作成者 作成日 更新日 ファイル作成に使用されたアプリケーション これらのプロパティは、インデックス作成、検索、ライフサイクル管理にとって重要です。 最終更新日: 15 Dec, 2025
When most people think of image formats, they picture JPEGs for photos, PNGs for transparent graphics, and GIFs for animations. But there’s another format quietly powering much of the modern web that deserves far more recognition: SVG（スケーラブルベクターグラフィックス）。Despite being available for over two decades, SVG remains one of the most underutilized and misunderstood image formats—even though it solves many problems that plague other image types. Let’s explore why SVG might be the secret weapon your website needs. 最終更新日: 08 Dec, 2025
あなたは何時間もかけて 画像を収集し、オブジェクトにアノテーションを付け、画期的な AIモデル のトレーニング準備をしてきました。しかし、“train” ボタンを押す直前に重要な質問が浮かびます： AIトレーニングデータに最適な画像フォーマットは何ですか？
これは単なる技術的な問題ではありません。選択するフォーマットはモデルの精度、トレーニング速度、ストレージコストに直接影響します。間違った選択は隠れたノイズを導入したり、重要なディテールを失ったりして、実世界での性能が低下したモデルにつながります。この包括的なガイドでは、最も一般的な画像フォーマット4つ—PNG、JPEG、WebP、TIFF—をAI実務者の視点で評価します。プロジェクトに最適なフォーマットを見つけましょう。
AIトレーニングにおける画像フォーマットの重要性 本質的に、AIモデル、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、提供されたピクセルデータからパターンを認識することを学習します。画像フォーマットはこのデータのコンテナであり、次の2つの重要な側面に影響を与えます：
データの完全性: 元の視覚情報がどれだけ保持されているか？フォーマットはロスレス圧縮（完全保存）か、ロッシー圧縮（データを削除）かを使用していますか？ 計算およびストレージ効率: 画像がどれだけのディスク容量を消費するか？トレーニング中にストレージからGPUへどれだけ速く読み込めるか？ 競合フォーマット：詳細比較 1. PNG（Portable Network Graphics） 圧縮タイプ: ロスレス
AIトレーニング判定: 品質のゴールドスタンダード
PNGは本格的なコンピュータビジョンのタスクでしばしば最適な選択とされ、その理由は明白です。
長所:
完璧なピクセル完全性: ロスレスフォーマットとして、PNGはアノテーションした画像がモデルが学習する画像と完全に同一であることを保証します。圧縮アーティファクトが導入されず、モデルを混乱させることはありません。 透過（アルファチャンネル）サポート: 画像セグメンテーションのように、マスクが透過背景を使用するタスクで重要です。 合成データに最適: BlenderやUnityなどのツールでレンダリングされた画像は、シャープなエッジと正確な色を保持するために通常PNGで保存されます。 短所:
ファイルサイズが大きい: ロスレス圧縮のため、JPEGに比べてファイルがかなり大きくなります。これにより、ストレージコストが増加し、トレーニング時のI/Oボトルネックになる可能性があります。 適した用途:
医療画像（X線、MRI） 衛星・地理空間画像 画像セグメンテーションタスク すべてのピクセルが重要なプロジェクト 2. JPEG（Joint Photographic Experts Group） 圧縮タイプ: ロッシー
AIトレーニング判定: 効率的な働き手（注意して扱う）
JPEGはウェブ上で最も一般的な画像フォーマットで、高い圧縮率で知られています。AIにおいては、長所と短所の両方があります。
長所:
極めて小さいファイルサイズ: 同じディスク上にはるかに多くの画像を保存でき、ファイルサイズが小さいためデータロードも高速になることが多いです。 汎用的にサポート: すべてのツール、ライブラリ（OpenCV、PIL）およびフレームワークがJPEGをネイティブにサポートしています。 短所:
圧縮アーティファクト: ロッシー圧縮により、特にエッジ付近でぼやけたブロックや「ノイズ」が生じます。モデルはこれらのアーティファクトを特徴として学習し、クリーンな実世界画像への汎化能力が低下する可能性があります。 微細ディテールの喪失: 微妙なテクスチャや高周波情報が永久に失われます。 適した用途:
ストレージ制限が厳しい大規模プロジェクト（例：ウェブスクレイピングで数百万枚の画像） 効率が最重要な大規模汎用データセット（例：ImageNet）での事前学習 元データがすでにJPEGで、より高品質なソースがない場合のみ ⚠️ 重要な警告: JPEG画像にアノテーションを付ける場合、アーティファクトがバウンディングボックスやセグメンテーションなどの正確なラベリングを困難にし、精度を低下させる可能性があることに留意してください。
3. WebP 圧縮タイプ: ロスレスとロッシーの両方 Last Updated: 10 Dec, 2025
スプレッドシートの世界では、ほとんどの人が何の疑問もなく「保存」をクリックするでしょう。しかし、そのシンプルな操作の裏には、重要な選択が隠されています。それは、どのファイル形式を使うべきか、ということです。デフォルトはMicrosoft ExcelのXLSXかもしれませんが、オープンソースソフトウェアの時代が到来し、ODSやFODSといった強力な代替形式が注目を集めています。
適切な形式を選ぶことは、互換性だけでなく、データの整合性、将来性、そして高度な機能へのアクセスも考慮する必要があります。それでは、究極のオープン形式対決、XLSX vs. ODS vs. FODSを詳しく見ていきましょう。
まず、形式を「オープン」にする要素とは？ 比較する前に、用語を定義しましょう。オープンファイル形式とは、次のようなものです。
公開されている：仕様が文書化されており、誰でもアクセスできる。 ロイヤリティフリー：開発者はライセンス料を支払うことなく、ソフトウェアに実装できる。 標準化：多くの場合、中立的な標準化団体（OASISやISOなど）によって維持管理されています。 なぜこれが重要なのでしょうか？オープンフォーマットは「ベンダーロックイン」を防ぎ、どのソフトウェア会社が興亡を左右しても、何十年にもわたってデータへのアクセスを可能にします。オープンフォーマットは、デジタル保存とソフトウェアの相互運用性の基盤となっています。
競合相手の理解 これらのフォーマットを比較する前に、それぞれのフォーマットについて理解を深めましょう。
XLSX は、Office 2007で初めて導入されたMicrosoft Excelのフォーマットです。従来のXLSフォーマットに取って代わり、瞬く間に世界中のスプレッドシートのデファクトスタンダードとなりました。Office Open XMLを基盤とするXLSXファイルは、基本的にスプレッドシートの構造、データ、書式を定義するXMLファイルを含む圧縮パッケージです。
ODS は、OpenDocument Spreadsheetの略で、OpenDocument Format（ODF）ファミリーの一部です。 OASISによってオープンスタンダードとして開発されたODSは、ベンダー中立かつ完全な透明性を実現するよう設計されています。LibreOffice CalcとApache OpenOfficeのネイティブフォーマットであり、オープンスタンダードを重視する組織の間で広く普及しています。
FODS は、ODSのフラットなXMLバージョンです。ODSファイルは圧縮アーカイブ（XLSXに類似）ですが、FODSはすべてを単一の非圧縮XMLファイルに格納します。この点でFODSは3つのフォーマットの中では異端ですが、驚くほど実用的な利点も備えています。
候補 #1: XLSX - 業界の巨人 概要: Microsoft Excel（2007以降）のデフォルトフォーマットです。
内部技術: XLSXはOffice Open XML（OOXML）ファミリーの一部です。基本的には、データ、スタイル、数式、設定などのXMLファイルのコレクションを含むZIPアーカイブです。これにより、従来のバイナリ XLS 形式よりも効率性が高く、破損しにくくなります。
XLSX のメリット:
幅広い互換性: Excel 標準として、Google Sheets、LibreOffice Calc、Apple Numbers など、ほぼすべての最新のスプレッドシートアプリケーションでサポートされています。ビジネス界の共通言語です。 豊富な機能: Power Pivot データモデル、洗練されたグラフ、スライサー、複雑な条件付き書式設定など、Excel の高度な機能を幅広くサポートしています。 使い慣れている: 誰もが知っていて、期待している形式です。XLSX ファイルを共有しても、ほとんど疑問が生じません。 XLSX のデメリット:
独自仕様: 現在では ECMA および ISO で標準化されたオープン形式ですが、元々は Microsoft によって開発され、現在でもその影響を強く受けています。純粋主義者は、競合他社ほど「オープン」ではないと主張しています。 互換性の問題が発生する可能性：複雑なXLSXファイルを他のスイート（LibreOfficeなど）で開くと、高度な書式設定やマクロの一部が適切に変換されない可能性がわずかにあります。 最適なユーザー: Microsoft Excel環境で主に作業を行う方、ビジネス環境で幅広いユーザーとファイルを共有する方、またはExcel固有の高度な機能を使用する方。