ドライバー名、到着予定時刻、配達ステータスをあらゆるフードデリバリー追跡ページのスクリーンショットから取得
DoorDashの追跡画面からドライバー名、到着予定時刻、配達ステータスを手入力でログに記録すると1件あたり2分かかりますが、このツールならスクリーンショット1枚から表示されている追跡データをすべて5〜10秒で抽出できます。
スクリーンショット1枚あたり5〜10秒 · 印刷テキストの精度は最大99%
配達追跡ページから取得できる情報
フードデリバリーの追跡ページには、ドライバー情報、動く地図、到着予定時刻のカウントダウンが表示されますが、アプリごとにレイアウトは異なります。カスタム列抽出を使えば、フィールド名を一度入力するだけで、DoorDash、Uber Eats、Deliveroo、Wolt、Meituanの各アプリから意味に基づいてAIが読み取ります。以下が対象にできるフィールドです。
アプリのブランディングとUIデザインで識別 — DoorDash（赤/白）、Uber Eats（黒いヘッダー）、Wolt（青いアクセント）、Deliveroo（ティール）。
ドライバーカード、折りたたみパネル、ボトムシート内の小さなテキストで表示されることが多く、スタイルはアプリごとに異なります。
「シルバーのトヨタ・プリウス」「レッドのホンダ・アクティバ」、または電動自転車 — ナンバープレートが併記されることもあります。
カウントダウンタイマーまたは時間帯 — 「あと5〜10分で到着」「19:15までにお届け予定」— 形式はアプリごとに異なります。
「配達員が向かっています」「配達員があなたの元へ向かっています」「注文を準備中」— 同じ出来事でもアプリによって表現が異なります。
追跡画面に表示されるあなたの住所 — アプリの注文配送先と照合してください。
これは静的なレシートではありません — 動く地図、カウントダウン、アプリ固有のUIを備えたライブダッシュボードです
追跡ページは他のどの文書タイプとも根本的に異なります — 固定レイアウトがなく、秒単位で変化する要素を含み、重要なデータポイントが従来のOCRでは解析できないアプリ固有のUIに包まれています。ここでは、それがなぜ特に難しいのか、そしてセマンティック抽出がどのように対応するのかを説明します。
DoorDashは地図をメインに、下部にドライバーカードを表示するレイアウトです。Uber Eatsは上部にステータスバーを配置します。Woltは中央に情報カードを表示します。Deliverooは円形のドライバー写真とタイムラインを表示します。Meituanは地図とステータスフィードを組み合わせています。6つのアプリ、6つの根本的に異なるUIアーキテクチャ — テンプレートベースのツールでは、どれも横断的に読み取ることができません。
到着予定時刻は数秒ごとに更新されるカウントダウンです。ドライバーのマーカーはライブ地図上を移動します。従来のOCRは静止画像しか認識できず、これらの動く要素の意味を理解できません。Redditユーザーがr/UberEATSで報告しているように、「到着予定」時刻は頻繁に変わります — 「ドライバーが15〜20分間停車していたのに、15分かかるはずだったので、スクリーンショットを撮りました」— スクリーンショットだけが、その瞬間に表示された内容の唯一の記録です。
ドライバー名や車両情報は小さな文字で表示されます — 折りたたまれたカードやボトムシートに「配達員: シルバーのトヨタ・プリウスに乗ったプリヤ」のように表示されます。プロモーションバナー（「DashPassを試す！」）がドライバー情報と画面スペースを争います。OCRはすべてを1つのフラットなテキストブロックとして読み取り、配達データとマーケティングノイズを混在させてしまいます。
カスタム列抽出を使えば、列を一度定義するだけで、AIが画面の位置ではなく意味で各値を特定します。ドライバーアイコンや車両テキストの横にある名前は、DoorDashのボトムシート、Uber Eatsのトップバー、Woltの中央カードのどこにあっても「ドライバー名」として認識されます。レイアウトは関係ありません。
AIは配達フェーズの意味を認識します。「Your Dasher is on the way」(DoorDash)、「Courier heading to you」(Deliveroo)、「On the way」(Wolt)、「Your order is arriving soon」(Uber Eats)はすべて配達中の段階としてマッピングされます。現在のステータス列には各アプリの元のテキストが保持され、プラットフォーム列で出典を識別できます。
AIは追跡ページ全体をスキャンし、配達データとインターフェース要素を区別します。動くマーカー付きのライブマップはマップウィジェットとして認識され、住所と混同されることはありません。プロモーションバナーやアップセルCTAは追跡要素ではないと識別されます。ドライバー、到着予定時刻、ステータス、住所のみがスプレッドシートに入力されます。
複数アプリの追跡スクリーンショットを、1つのきれいなスプレッドシートに
複数のアプリで配達を記録している場合 — DoorDashで夕食、Woltで食料品、Uber Eatsで夜食 — すべてのスクリーンショットを一度にドロップすると、こうなります。
どの配達アプリの追跡ページのスクリーンショットでもアップロード
お使いのアプリ（DoorDash、Uber Eats、Deliveroo、Wolt、Meituan、その他の地域の配達プラットフォーム）の追跡ページのスクリーンショットをドロップするだけです。ドライバーカード、到着予定時刻カウンター、配達先住所を1つのフレームに収めたフル解像度のスクリーンショットで、最良の結果が得られます。メッセージアプリで転送されたスクリーンショットは、車両ナンバープレートなどの小さな文字が判別しにくくなることがあります。
必要なフィールドを指定 — あとはAIにお任せ
列を定義します: プラットフォーム、ドライバー名、車両、到着予定時刻、配達ステータス、配達先住所。プラットフォーム（選択肢: DoorDash、Uber Eats、Deliveroo、Wolt、Meituan、その他）を推論列として追加 — AIが各スクリーンショットがどのアプリかを視覚的なブランディングで識別するので、アップロード前に仕分けやラベル付けをする必要はありません。
Excelにエクスポート — 配達ごとに1行、全アプリを1つのテーブルに
各追跡ページのスクリーンショットが、スプレッドシートの1行になります。「Priya」がドライバー名に。「シルバーのトヨタ・プリウス」が車両に。「あと3分で到着」が到着予定時刻に。15件の複数アプリのスクリーンショットをバッチ処理すれば、出力は1つのきれいなテーブル — アプリごとの設定も、プラットフォームごとの仕分けも、各アプリからの手動コピー＆ペーストも不要です。
サンプル出力
| プラットフォーム | ドライバー名 | 車両 | 到着予定時刻 | 現在のステータス | 配達先住所 |
|---|---|---|---|---|---|
| DoorDash | Priya | シルバーのトヨタ・プリウス | 午後8:15 | 配達員が向かっています | 742 Elm St, Apt 4B |
| Uber Eats | Marcus | 黒のホンダ・シビック · AB12 CDE | 午後8:22 | まもなく到着 | 12 Oak Lane |
| Wolt | Jonas | 電動自転車 | 5〜10分 | 配達中 | Keskuskatu 3A, Helsinki |
配達追跡ページの抽出が信頼できるケースと、その限界
追跡ページは領収書ではありません。ライブ配達の一瞬を切り取ったものです。ここでは、このツールが得意とする領域と、期待値の持ちどころを説明します。
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全画面・高解像度の追跡ページのスクリーンショット — ドライバーカード、到着予定時刻カウンター、配達先住所が1枚のフレームに収まっているもの。アプリ内のネイティブ解像度でのキャプチャが最適です。
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複数アプリの混在バッチ処理 — DoorDash、Uber Eats、Wolt、Deliveroo、Meituanのスクリーンショットを同じ列定義でまとめて処理。アプリごとの設定は不要です。
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配達ごとの証跡ログ記録 — 進行中の各配達のスクリーンショットを撮影し、ドライバー名・到着予定時刻・ステータスを一貫したログに抽出して、アプリ横断の記録を作成できます。
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リアルタイムの配達追跡機能はありません。 スクリーンショットに写っている瞬間の情報を読み取るだけです。配達アプリのAPIには接続せず、ドライバーの移動に合わせた自動更新や、ステータス変更時のプッシュ通知も行いません。
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画像圧縮されるチャットアプリ経由のスクリーンショット（WhatsApp、Messenger、WeChat）では、配達カード上の10ptサイズの車両ナンバーやドライバー名などの小さなUIテキストの鮮明度が低下する可能性があります。アプリ内でのネイティブスクリーンショットの方が良い結果が得られます。
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英語以外の追跡ページ（中国語のMeituan、韓国語のBaemin、スペイン語のRappi）では、正確なフィールドマッピングのために言語別の列定義が必要になる場合があります。
よくある質問
同じバッチにDoorDash、Uber Eats、Deliveroo、Woltの追跡ページのスクリーンショットを混在させてもいいですか？
はい。1セットの列（プラットフォーム、ドライバー名、車両、到着予定時刻、現在のステータス、配達先住所）を定義すれば、AIが同じ定義で全スクリーンショットを処理します。DoorDashのボトムシートのドライバーカード、Uber Eatsのステータスバー、Woltの中央寄せカードはすべて意味的に読み取られます。ドライバー名と到着予定時刻は、各アプリがどこに配置していても正しい列に入ります。事前の並べ替えは不要です。
「現在のステータス」列は、アプリごとに同じ配達段階の表現が異なることを認識しますか？
はい。AIは各ステータス表現の正確な文言ではなく、意味的な意味を読み取ります。「Your Dasher is on the way」（DoorDash）、「Courier heading to you」（Deliveroo）、「On the way」（Wolt）、「Your order is arriving soon」（Uber Eats）はすべて同じ配達中ステージとして認識されます。抽出された値は各アプリの元の表現を現在のステータス列に保持し、別のプラットフォーム列で、スプレッドシートを確認する際にどのアプリの用語を見ているかを区別できます。
手動でラベル付けしなくても、スクリーンショットがどの配達アプリのものか判別できますか？
はい — これは推論列の代表的なユースケースです。プラットフォーム（オプション: DoorDash、Uber Eats、Deliveroo、Wolt、Meituan、その他）という列を追加すると、AIが各プラットフォームを視覚的なブランディングで識別します。DoorDashの赤と白の配色、Uber Eatsの黒いヘッダーレイアウト、Woltの青いアクセントカード、Deliverooのティールブランド、Meituanの黄とオレンジのUIです。つまり、異なるアプリのスクリーンショットを混在させたバッチを投入するだけで、プラットフォーム列が自動的に埋まります — 事前の並べ替えは不要です。
追跡ページにドライバー情報と重なるプロモーションコンテンツがある場合はどうなりますか？
AIは画面全体をスキャンし、配達追跡データとインターフェースの装飾やプロモーションコンテンツを区別します。「Try DashPass!」バナー、「Get 50% off your next order」CTA、「Sign up for alerts」ウィジェットは追跡要素ではないと識別され、抽出から除外されます。ただし、キャプチャ時に全画面のインタースティシャル広告やモーダルオーバーレイがドライバーカードや到着予定時刻を一時的にブロックしている場合、そのデータはスクリーンショットから読み取れません。最も完全な出力を得るには、プロモーションモーダルが開いていない状態で追跡ページをキャプチャしてください。
英語以外の言語の配達追跡ページでも使えますか？
AIは中国語（Meituan、Ele.me）、日本語（Uber Eats Japan）、韓国語（Baemin、Coupang Eats）、スペイン語（Rappi、PedidosYa）を含む60以上の言語のテキストを読み取ります。AIが読み取る言語で列名を定義するか、英語の列名を使用してAIに意味的にクロスマッピングさせることができます。配達プラットフォームが追跡情報をマルチタブパネル内に埋め込んでいる場合（Meituanのようなスーパーアプリで一般的）、追跡ビューを切り離した全画面スクリーンショットを撮影すると、複数のタブが見えるアプリ全体のスクリーンショットよりも信頼性の高い抽出が可能です。
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