translate: unify Japanese Doc Extractor node name as "テキスト抽出器"

The Japanese pages currently translate the Doc Extractor workflow node
under several different names — "ドキュメントエクストラクター",
"ドキュメント抽出器", "ドキュメント抽出機", "ドキュメント抽出ノード",
"ドキュメントエクストラクタ", "テキスト抽出ツール", "文書抽出機", etc.
This is confusing for readers and inconsistent both internally and with
how Parameter Extractor is rendered in Japanese ("パラメータ抽出器").

Unify all node-name references in the Japanese docs as
"テキスト抽出器" (with "ノード" suffix where the surrounding sentence
calls for it, e.g. "テキスト抽出器ノードを追加します"). This keeps the
two analogous Extractor nodes (Doc Extractor / Parameter Extractor)
parallel in Japanese, and removes the various translation drifts.

Updated pages:
- ja/use-dify/nodes/doc-extractor.mdx
- ja/use-dify/nodes/user-input.mdx
- ja/use-dify/getting-started/quick-start.mdx
- ja/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/knowledge-pipeline-orchestration.mdx
- ja/use-dify/tutorials/article-reader.mdx
- versions/3-7-x/ja/user-guide/workflow/node/user-input.mdx
- versions/legacy/ja/user-guide/build-app/flow-app/additional-feature.mdx
- versions/legacy/ja/user-guide/build-app/flow-app/file-upload.mdx
- versions/legacy/ja/user-guide/build-app/flow-app/nodes/doc-extractor.mdx
- versions/legacy/ja/user-guide/build-app/flow-app/nodes/list-operator.mdx
- versions/legacy/ja/user-guide/build-app/flow-app/nodes/llm.mdx

Intentionally left untouched:
- "Doc Extractor/text" UI variable references in quick-start.mdx
- "ドキュメント抽出ライブラリ" in the ETL_TYPE description
  (general-purpose noun, not the workflow node)
- Generic "ドキュメント抽出" listed alongside other categories such as
  "コンテンツ分割" and "クリーニング戦略" in
  create-knowledge-pipeline.mdx

Author: t-daisuke

ja/use-dify/getting-started/quick-start.mdx

@@ -230,21 +230,21 @@ description: "サンプルアプリを通じてDifyを深く理解"
 
     2. **フィルタ条件**を有効にします：`{x}type` **に** `Doc`。
 
-### 5. ドキュメントからテキストを抽出：ドキュメント抽出器ノード
+### 5. ドキュメントからテキストを抽出：テキスト抽出器ノード
 
 <Info>
   `gpt-5.2`はPDFやDOCXなどのアップロードされたドキュメントを直接読むことはできないため、まずプレーンテキストに変換する必要があります。
 
-  これがまさにドキュメント抽出器ノードが行うことです。ドキュメントファイルを入力として受け取り、次のステップのためにクリーンで使用可能なテキストを出力します。
+  これがまさにテキスト抽出器ノードが行うことです。ドキュメントファイルを入力として受け取り、次のステップのためにクリーンで使用可能なテキストを出力します。
 </Info>
 
 <Frame>
-  ![ドキュメント抽出器](/images/use-dify/get-started/deeper-dive-doc-extractor.png)
+  ![テキスト抽出器](/images/use-dify/get-started/deeper-dive-doc-extractor.png)
 </Frame>
 
-1. ドキュメントノードの後に、ドキュメント抽出器ノードを追加します。
+1. ドキュメントノードの後に、テキスト抽出器ノードを追加します。
 
-2. ドキュメント抽出器ノードのパネルで、`Document/result`を入力変数として設定します。
+2. テキスト抽出器ノードのパネルで、`Document/result`を入力変数として設定します。
 
 ### 6. すべての参考資料を統合：LLMノード
 
@@ -258,7 +258,7 @@ description: "サンプルアプリを通じてDifyを深く理解"
   ![情報統合](/images/use-dify/get-started/deeper-dive-info-integrate.png)
 </Frame>
 
-1. ドキュメント抽出器ノードの後に、LLMノードを追加します。
+1. テキスト抽出器ノードの後に、LLMノードを追加します。
 
 2. 画像ノードもこのLLMノードに接続します。
 

ja/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline/knowledge-pipeline-orchestration.mdx

@@ -211,7 +211,7 @@ Google Drive、Dropbox、OneDriveなどのクラウドストレージサービ
 
 PDF、XLSX、DOCXなど多様な形式のドキュメントが存在しますが、LLMはこれらをそのまま扱えません。そのため、抽出器（Extractor）が各種ファイルを解析・変換し、LLMが扱いやすい形式に変換します。
 
-Difyのドキュメント抽出器、あるいはMarketplaceから「Dify Extractor」「Unstructured」等のツールを選択できます。
+Difyのテキスト抽出器、あるいはMarketplaceから「Dify Extractor」「Unstructured」等のツールを選択できます。
 
 <Accordion title="ドキュメント内の画像">
 
@@ -238,7 +238,7 @@ Difyのドキュメント抽出器、あるいはMarketplaceから「Dify Extrac
 
 </Accordion>
 
-#### Doc Extractor（ドキュメント抽出器）
+#### Doc Extractor（テキスト抽出器）
 
 <Frame>
   ![ナレッジパイプラインの編成 4 01](/images/use-dify/knowledge/knowledge-pipeline-orchestration-4-01.png)
@@ -247,7 +247,7 @@ Difyのドキュメント抽出器、あるいはMarketplaceから「Dify Extrac
 情報処理の中核となり、入力変数からファイルを識別・読取・情報抽出を行い、次のノードで利用できる形式へ変換します。
 
 <Tip>
-詳細は[ドキュメント抽出器](/ja/use-dify/nodes/doc-extractor)をご参照ください。
+詳細は[テキスト抽出器](/ja/use-dify/nodes/doc-extractor)をご参照ください。
 </Tip>
 
 #### Dify Extractor

ja/use-dify/nodes/doc-extractor.mdx

@@ -1,15 +1,15 @@
 ---
-title: "ドキュメントエクストラクター"
+title: "テキスト抽出器"
 description: "AI処理のためにアップロードされたドキュメントからテキストコンテンツを抽出"
 ---
 
 <Note> ⚠️ このドキュメントは AI によって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/use-dify/nodes/doc-extractor) を参照してください。</Note>
 
 
-ドキュメントエクストラクターノードは、アップロードされたファイルを大規模言語モデルが処理できるテキストに変換します。言語モデルはPDFやDOCXなどのドキュメント形式を直接読み取ることができないため、このノードはファイルアップロードとAI分析の間の重要な橋渡し役を果たします。
+テキスト抽出器は、アップロードされたファイルを大規模言語モデルが処理できるテキストに変換します。言語モデルはPDFやDOCXなどのドキュメント形式を直接読み取ることができないため、このノードはファイルアップロードとAI分析の間の重要な橋渡し役を果たします。
 
-<Frame caption="ドキュメントエクストラクターノードの設定">
-  ![ドキュメントエクストラクターノードの設定](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/en/guides/workflow/node/f3853b40904e275da895711107e9c72f.png)
+<Frame caption="テキスト抽出器の設定">
+  ![テキスト抽出器の設定](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/en/guides/workflow/node/f3853b40904e275da895711107e9c72f.png)
 </Frame>
 
 ## サポートされているファイル形式
@@ -55,7 +55,7 @@ description: "AI処理のためにアップロードされたドキュメント
 
 ## 実装例
 
-ドキュメントエクストラクターを使用した完全なドキュメントQ&Aワークフローの例です：
+テキスト抽出器を使用した完全なドキュメントQ&Aワークフローの例です：
 
 <Frame caption="ChatPDFスタイルのワークフロー実装">
   ![ChatPDFスタイルのワークフロー実装](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/en/guides/workflow/node/f6ea094b30b240c999a4248d1fc21a1c.png)
@@ -65,7 +65,7 @@ description: "AI処理のためにアップロードされたドキュメント
 
 **ファイルアップロード設定** - ユーザーからのドキュメントアップロードを受け入れるために、Startノードでファイル入力を有効にします。
 
-**テキスト抽出** - ドキュメントエクストラクターを接続して、アップロードされたファイルを処理し、テキストコンテンツを抽出します。
+**テキスト抽出** - テキスト抽出器を接続して、アップロードされたファイルを処理し、テキストコンテンツを抽出します。
 
 **AI処理** - 抽出されたテキストを大規模言語モデルのプロンプトで分析、要約、または質問応答に使用します。
 
@@ -89,7 +89,7 @@ description: "AI処理のためにアップロードされたドキュメント
 
 ## 処理の考慮事項
 
-ドキュメントエクストラクターは、異なるファイル形式に最適化された特殊な解析ライブラリを使用します。可能な限りテキスト構造と書式を保持し、抽出されたコンテンツを大規模言語モデル処理により有用にします。
+テキスト抽出器は、異なるファイル形式に最適化された特殊な解析ライブラリを使用します。可能な限りテキスト構造と書式を保持し、抽出されたコンテンツを大規模言語モデル処理により有用にします。
 
 ### ファイル形式処理
 

ja/use-dify/nodes/user-input.mdx

@@ -103,7 +103,7 @@ description: "ワークフローとチャットフローアプリケーション
 
 ユーザー入力ノードはファイルを収集するだけで、コンテンツを読み取ったり解析したりしないため、アップロードされたファイルは後続のノードによって適切に処理される必要があります。例えば：
 
-- ドキュメントファイルは、LLM がそのコンテンツを理解できるように、テキスト抽出のためにドキュメント抽出器ノードにルーティングできます。
+- ドキュメントファイルは、LLM がそのコンテンツを理解できるように、テキスト抽出器ノードにルーティングできます。
 
 - 画像は、ビジョン機能を持つ LLM ノードまたは専用の画像処理ツールノードに送信できます。
 

ja/use-dify/tutorials/article-reader.mdx

@@ -34,13 +34,13 @@ DifyでChatflowを作成し、モデルプロバイダーを追加して、十
 
 ビジネスシーンに応じて、適切なファイルアップロード方法を選択してください。
 
-### **テキスト抽出ツール**
+### **テキスト抽出器**
 
 LLMはファイルを直接読み取ることができません。これは、多くのユーザーがファイルアップロード機能を初めて使用する際に抱く誤解であり、ファイルを変数としてLLMノードに適用すればよいと考えがちですが、実際にはLLMが読み取る内容は何もありません。
 
-そのため、Difyではテキスト抽出ツールを導入しており、このノードはファイル変数からテキストを抽出し、テキスト形式の変数を出力します。
+そのため、Difyではテキスト抽出器を導入しており、このノードはファイル変数からテキストを抽出し、テキスト形式の変数を出力します。
 
-開始ノードのファイル変数を入力として、テキスト抽出ツールはドキュメント形式のファイルをテキスト形式の変数に変換します。
+開始ノードのファイル変数を入力として、テキスト抽出器はドキュメント形式のファイルをテキスト形式の変数に変換します。
 
 <Frame>
   ![](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/jp/workshop/intermediate/bc4b1492bd10ef782457ec6a709997f9.png)

versions/3-7-x/ja/user-guide/workflow/node/user-input.mdx

@@ -95,7 +95,7 @@ title: "ユーザー入力"
 
 ユーザー入力ノードはファイルを収集するだけで、コンテンツを読み取ったり解析したりしないため、アップロードされたファイルは後続のノードによって適切に処理される必要があります。例えば：
 
-- ドキュメントファイルは、LLM がそのコンテンツを理解できるように、テキスト抽出のためにドキュメント抽出器ノードにルーティングできます。
+- ドキュメントファイルは、LLM がそのコンテンツを理解できるように、テキスト抽出器ノードにルーティングできます。
 
 - 画像は、ビジョン機能を持つ LLM ノードまたは専用の画像処理ツールノードに送信できます。
 

versions/legacy/ja/user-guide/build-app/flow-app/additional-feature.mdx

@@ -75,11 +75,11 @@ title: 追加機能
 
 * **ドキュメントファイル**
 
-LLMは直接ドキュメントファイルを読み取る機能を持っていないため、[ドキュメント抽出](/ja-jp/guides/workflow/nodes/doc-extractor) ノードを使用して `sys.files` 変数内のファイルを前処理する必要があります。設定手順は以下の通りです：
+LLMは直接ドキュメントファイルを読み取る機能を持っていないため、[テキスト抽出器](/ja-jp/guides/workflow/nodes/doc-extractor) ノードを使用して `sys.files` 変数内のファイルを前処理する必要があります。設定手順は以下の通りです：
 
 1. Features 機能を有効にし、ファイルタイプで "ドキュメント" のみを選択します。
-2. [ドキュメント抽出](/ja-jp/guides/workflow/nodes/doc-extractor) ノードの入力変数で `sys.files` 変数を選択します。
-3. LLM ノードを追加し、システムプロンプトでドキュメント抽出ノードの出力変数を選択します。
+2. [テキスト抽出器](/ja-jp/guides/workflow/nodes/doc-extractor) ノードの入力変数で `sys.files` 変数を選択します。
+3. LLM ノードを追加し、システムプロンプトでテキスト抽出器ノードの出力変数を選択します。
 4. 最後に "回答" ノードを追加し、LLM ノードの出力変数を記入します。
 
 この方法で構築された チャットフロー アプリは、アップロードされたファイルの内容を記憶しません。アプリの使用者は毎回チャットボックスでドキュメントファイルをアップロードする必要があります。アプリにアップロードされたファイルの内容を記憶させる場合は、[「ファイルアップロード：開始ノードに変数を追加」](/ja-jp/guides/workflow/file-upload)を参照してください。
@@ -100,10 +100,10 @@ LLMは直接ドキュメントファイルを読み取る機能を持ってい
 
 1. Features 機能を有効にし、ファイルタイプで "画像" および "ドキュメントファイル" を選択します。
 2. 二つのリスト操作ノードを追加し、"フィルタリング" 条件で画像とドキュメント変数を抽出します。
-3. ドキュメントファイル変数を抽出し、"ドキュメント抽出機" ノードに渡し、画像ファイル変数を抽出し、LLM ノードに渡します。
+3. ドキュメントファイル変数を抽出し、"テキスト抽出器" ノードに渡し、画像ファイル変数を抽出し、LLM ノードに渡します。
 4. 最後に "回答" ノードを追加し、LLM ノードの出力変数を記入します。
 
-アプリ使用者が文書ファイルと画像を同時にアップロードした場合、文書ファイルは自動的に文書抽出機ノードに送られ、画像ファイルはLLMノードに送られて、ファイルを共同で処理することができます。
+アプリ使用者が文書ファイルと画像を同時にアップロードした場合、文書ファイルは自動的にテキスト抽出器ノードに送られ、画像ファイルはLLMノードに送られて、ファイルを共同で処理することができます。
 
 * **音声・動画ファイル**