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ドライバー名・到着予定時刻・配達ステータスを抽出
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件あたり約3分かかります。このツールなら、スクリーンショット1枚から表示中の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 · 印字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、アプリごとにレイアウトが異なります。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の各アプリでAIが意味を理解して読み取ります。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デザインで識別します。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いです。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」「赤いホンダ・アクティバ」、または電動自転車など。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範囲で表示されます。「あと5〜10分で到着」「19:15までにお届け予定」など。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」「注文を準備中です」。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です。アプリの注文配送先と照合してください。
これは静的な領収書ではなく、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、他のどのドキュメント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に埋め込まれています。ここでは、その独自の難しさと、セマンティック抽出がどう対応するかを説明します。
DoorDashは地図を中心としたレイアウトで、下部にドライバーカードを表示します。Uber Eatsは上部にステータスバーを配置。Woltは中央に情報カードを表示。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アーキテクチャがあり、テンプレートベースのツールではどれも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分間停止していて、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ものの唯一の記録です。
ドライバー名や車両情報は小さな文字で表示されます。たとえば、折りたたまれたカードやボトムシートに「Dasher: Priya in a silver Toyota Prius」のように表示されます。プロモーションバナー（「Try DashPass!」）は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が画面上の位置ではなく意味に基づいて各値を特定します。ドライバーアイコンの横や車両テキストの近くにある名前は、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。動くマーカーがあるライブマップは、住所ではなくマップウィジェットとして認識されます。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。スプレッドシートに入力されるのは、ドライバー、到着予定時刻、ステータス、配達先住所のみです。
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
DoorDashで夕食、Woltで食料品、Uber Eatsで夜食を注文するなど、複数のアプリで配達を記録している場合、すべてのスクリーンショットを一度にドロップするとどうなるかをご紹介します。
あらゆる配達アプリの追跡ページのスクリーンショットをアップロード
DoorDash、Uber Eats、Deliveroo、Wolt、Meituanなど、ご利用のアプリの追跡ページのスクリーンショットを、アプリの数に関係なくドロップしてください。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つのフレームに収まった高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。メッセージアプリ経由で転送されたスクリーンショットは、車両のナンバープレートなどの小さな文字の鮮明さが失われる場合があります。
必要なフィールドを指定すれば、AIが残りを処理します
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、現在のステータス、配達先住所。プラットフォーム（オプション: DoorDash、Uber Eats、Deliveroo、Wolt、Meituan、その他）を推論列として追加すると、AIが視覚的なブランディングから各スクリーンショットがどのアプリかを識別するため、アップロード前に並べ替え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。ドライバー名に「Priya」、車両に「シルバーのトヨタ・プリウス」、到着予定時刻に「あと3分で到着」。15件の複数アプリのスクリーンショットを一括処理すると、アプリごとの設定も、プラットフォームごとの並べ替えも、各アプリからの手動コピー＆ペーストも不要な、1つのきれいなテーブルが出力されます。
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 | ブラックのホンダ 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 |
配達追跡ページ抽出が信頼できる場面と、その限界
配達追跡のスクリーンショットは領収書ではありません。配達中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点と、期待値が重要となる点をご説明します。
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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で、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フレームに収まっているもの。アプリ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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複数アプリの一括処理。DoorDash、Uber Eats、Wolt、Deliveroo、Meituanのスクリーンショットを同じ列定義で、アプリごとの設定なしにまとめて処理できます。
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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、ステータスを抽出して、アプリ横断の一貫したログに記録できます。
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配達をリアルタイムで追跡するものではありません。キャプチャ時点でスクリーンショットに表示されている内容を読み取ります。配達アプリのAPIには接続せず、ドライバーが移動しても自動更新はされず、ステータスが変わってもプッシュ通知は送信されません。
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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の小さなUIテキストの鮮明さが低下する可能性があります。アプリ内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では、正確なフィールドマッピングのために言語固有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。列を1セット定義します：プラットフォーム、ドライバー名、車両、到着予定時刻、現在のステータス、配達先住所。AIは同じ定義を使ってすべての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、ツールはスクリーンショットがどの配達アプリかを判別できますか？
はい、これは推論列の主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）という名前の列を追加すると、AIは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のティールブランディング、Meituanの黄色とオレンジのUI。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は視覚シーン全体をスキャンし、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。列名はAIが読み取る言語で定義するか、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）、追跡ビューを切り出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画面を撮影するよりも、より信頼性の高い抽出が可能です。
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