WeChatチャットスクリーンショットから紅包の金額・送金メモ・住所を取得
WeChatチャットから紅包の金額、送金メモ、中国語の配送先住所を手動でコピーするには顧客1人あたり2〜3分かかりますが、このツールは画像1枚あたり5秒でカードデータとチャットメタデータの両方を抽出します。
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%
すべてのWeChatチャットには、抽出可能なデータの2つのレイヤーがある
WeChatのチャットスクリーンショットには、スタイル付きのチャット内カード（紅包、送金）と、改行のない中国語の住所文字列が、チャット固有のUI要素（送信者名、タイムスタンプ、メッセージタイプのインジケーター）と混在しています。カスタム列抽出を使用すると、必要なフィールドを指定するだけで、AIは存在しないレイアウトを推測するのではなく、視覚的な役割と意味的な文脈に基づいて各フィールドを読み取ります。
Content Fields
红包卡片中拆开的金额 — 在红色背景上以大型居中文本显示，提取为货币值。
转账确认卡片中的¥金额 — AI将其作为样式化UI组件而非纯文本读取。
转账金额下方的备注行 — 常用作订单参考、商品说明或购买备注。
中国层级式地址 — 省、市、区、街道、楼栋 — 从单行连续文本中提取。
11位手机号码，即使与地址字符串融合且无分隔符也能识别。
Native Metadata
从聊天头部读取 — 同一会话中所有消息保持一致，包含表情符号名称。
消息头部的日期或时间 — 绝对或相对 — 按每条消息显示的原样捕获。
将每个可见元素分类为红包卡片、转账卡片、文本消息或系统通知。
WeChatチャットスクリーンショットが他のアプリより解析しにくい理由
WeChatのチャットインターフェースは、スタイル付きの取引カード、システムメッセージ、改行のない中国語の住所文字列を同じ視覚ストリームに埋め込んでいます。従来のOCRはこれら3つのデータ形式を1つの未分化なテキストブロックとして扱います。
紅包と送金はテキストではなくスタイル付きカード
紅包の確認画面は、中央に白いテキストが配置された大きな赤い長方形のカードです。送金の確認画面は、金額が太字で表示され、その下にメモ行があるグレーのカードです。従来のOCRは、これらを周囲のチャットと混在する不規則なテキスト領域として扱うため、カードの金額を隣の吹き出しテキストから分離できません。
中国の住所は区切りのない一続きの文字列
「广东省深圳市南山区科技南路18号 李明 13800138000」— 省、市、区、通り、建物、受取人名、電話番号が区切り文字なしで1行に並んでいます。位置ベースのOCRエンジンでは、住所がどこで終わり電話番号がどこから始まるのかを判別できません。
メッセージタイプが同じ視覚領域を共有
1枚のスクリーンショットに、紅包カード、送金確認、住所を含むプレーンテキストメッセージという3つの異なる視覚オブジェクトが含まれることがあります。小红书（Xiaohongshu）の小規模事業主は、手作業での対応について次のように述べています。「注文のたびに、住所を読み、電話番号をコピーし、荷物に書き、区名を間違えていないか祈っています。週に30件の注文を処理していますが、今でも各荷物を2回確認しています。」
スタイル付きカードを視覚コンポーネントとして読み取る
AIは、紅包カードを特徴的な赤い背景と中央揃えのテキストレイアウトで認識し、送金カードは枠線付きのカードフレームと太字の金額で認識します。紅包の金額は「紅包金額」列に入り、送金金額とメモはそれぞれ対応する列に入ります。単一のテキストダンプにはなりません。
中国語の住所をパターンで分割する
AIは階層的な住所構造（省、市、区、路/街/道、番地）を固定位置ではなくパターンとして読み取ります。11桁の電話番号は数値構造で、受取人名は文字位置で識別し、各セグメントを住所・受取人・電話番号の各列に個別に振り分けます。
各オブジェクトを視覚的役割で分類する
紅包カードは1つの視覚的役割、送金カードは別の役割、テキストメッセージは3つ目の役割です。AIはデータ抽出前に各オブジェクトを視覚構造で分類します。赤い背景に中央揃えの白いテキストは「紅包金額」、枠線付きカードとメモ行は「送金データ」、プレーンな吹き出しは「テキスト内容」を示します。1つの列セットを定義すれば、同じスクリーンショット内の3つすべてに適用できます。
雑多なWeChatチャットから1つの注文ログへ
募金活動の紅包収入の記録、クライアントからの送金メモの記録、1週間分の注文からの配送先住所の整理など、どのような場合でも手順は3ステップで、1セットの列名がすべてのメッセージタイプに対応します。
WeChatスクリーンショットをアップロード
紅包の確認画面、異なるクライアントからの送金スクリーンショット2枚、住所メッセージが1つのフォルダにまとまっているとします。すべて1つのバッチで処理できます。PNG、JPG、スマホで保存された形式のまま対応。アップロード前にメッセージタイプごとに分類する必要はありません。
列名を一度設定するだけ
紅包金額、送金金額、送金メモ、配送先住所、電話番号、送信者、タイムスタンプを入力します。AIが各スクリーンショットを個別に読み取ります。紅包カードは紅包金額列に、送金カードは送金金額とメモ列に、テキストメッセージは住所と電話番号列に入力されます。送信者とタイムスタンプは、すべてのタイプでチャットネイティブUIから自動入力されます。
統合スプレッドシートをエクスポート
各スクリーンショットが1行になります。紅包の行には金額と送信者、送金の行には金額・メモ・相手先、住所の行には完全な住所・電話番号・受取人名が入ります。すべてのWeChat注文が1つの.xlsxファイルにまとまり、配送リストとの照合にすぐ使える状態で並べ替えられます。
WeChatチャットからの抽出 — 有効なケースと注意が必要なケース
条件が整えば、スタイル付きカードや住所文字列は確実に抽出できます。ただし、いくつかのシナリオでは追加の注意が必要です。
- ✓ 開封済みの紅包カードや送金確認カードで、コントラストの高い明確なテキストがある場合 — AIはスタイル付きカードUIと埋め込まれた値の両方を確実に読み取ります。
- ✓ 省・市・区・街道の完全な構造と、11桁の電話番号が含まれる中国語の住所メッセージ — セグメント化可能なパターンにより、AIが明確な境界を認識できます。
- ✓ 紅包、送金、住所のスクリーンショットを混在させたバッチ — 1つの列セットで全メッセージタイプに対応できます。
- ⚠ AIは表示されているチャット内容から名前付きフィールドを抽出するもので、会話全体を再構築したりチャットの書き起こしを生成したりするものではありません。メッセージ順序を含む完全なチャット履歴が必要な場合は、スクリーンショットではなくWeChatの組み込みチャット書き出し機能を使用してください。
- ⚠ 大幅に圧縮された、または低解像度のスクリーンショット内の中国語テキスト — チャット画像が複数回転送された場合によく見られます — 住所の区名や電話番号の桁の個別文字の精度が低下する可能性があります。最良の結果を得るには、元の会話をスクリーンショットしてください。
WeChatチャットデータ抽出に関するよくある質問
未開封の紅包カードには送信者名は表示されますが金額は表示されません。AIは何か抽出できますか？
未開封の紅包カードには、紅包のグラフィックと送信者名のみが表示されます。金額は受信者がタップして開封するまで非表示のため、視覚的にレンダリングされていない数字をAIが抽出することはできません。「送信者ニックネーム」列と「紅包金額」列の両方を定義した場合、送信者はカードヘッダーから入力され、その行の金額セルは空のままになります。金額が必要な場合は、スクリーンショットを撮る前に必ず紅包を開封してください。
電話番号と配送先住所が1つの連続した中国語文字列として表示される場合、AIはそれらを分離できますか？
はい。例：「广东省深圳市南山区科技南路18号 李明 13800138000」のようなWeChatメッセージは、配送先住所、受取人名、電話番号を含む1つの連続した文字列です。AIはパターンでセグメント化します。11桁の携帯電話番号は中国の電話番号形式に従い、「電話番号」列に抽出されます。階層的な住所構造（省province + 市city + 区district + 路street + 号building）は「配送先住所」列に入ります。その間の名前は「受取人名」列に入ります。これらを別々の列として定義すると、AIは各セグメントを正しいフィールドに割り当てます。
WeChat送金カードのスクリーンショットから送金メモを抽出できますか？
はい。顧客がWeChat送金（转账）を送信すると、カードには金額が太字で表示され、その下にメモや備考行が含まれることがよくあります。通常は「订单 42」（注文42）のような購入参照や簡単な説明として使用されます。「送金金額」列と併せて「送金メモ」列を定義します。AIは送金カードのメモ領域からテキストを読み取り、金額とは別に扱います。送信者がメモを含めなかった場合、セルは空のままで、他の列には影響しません。
WeChatチャットのメタデータ（送信者ニックネーム、タイムスタンプ、メッセージタイプ）を抽出できますか？
3つすべて抽出できます。「送信者ニックネーム」列を定義すると、AIはチャットヘッダーまたはバブルラベルから表示名を読み取ります（絵文字名も含む）。「タイムスタンプ」列を定義すると、メッセージヘッダーの日時が表示されたとおりに取得されます（「昨天」のような相対値または絶対日付）。「メッセージタイプ」列を定義すると、AIは各視覚要素を紅包カード、送金カード、テキストメッセージ、システム通知のいずれかに分類します。これらのネイティブメタデータフィールドは、コンテンツフィールドと同じ行に入力されるため、紅包会話のスクリーンショット1枚から、¥88.00の金額と送信者名とタイムスタンプを1回の処理で取得できます。
WeChatのチャットスクリーンショットと、Alipayや他の決済アプリのスクリーンショットを同じバッチで処理できますか？
はい。列を一度定義するだけで（金額、取引相手、日付）、WeChatのチャットスクリーンショット（紅包、送金、住所メッセージ）とAlipayの決済スクリーンショット、他のアプリのスクリーンショットを同じバッチでアップロードできます。AIは各フィールドを意味的な役割と視覚的な構造で読み取るため、各アプリのレイアウトに個別に適応します。固定位置をチェックするわけではありません。出力は、すべてのソースで一貫した列ヘッダーを持つ1つの.xlsxファイルです。