WeChatチャットスクリーンショットから紅包金額、転帳メモ、住所を取得
WeChatチャットから紅包金額、転帳メモ、中国語の配送先住所を手動でコピーするには、1件あたり2～3分かかります。このツールは、カードデータとチャットメタデータの両方を1画像あたり5秒で抽出します。
1スクリーンショットあたり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2層のデータが存在します
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、転帳）や、改行のない中国語の住所文字列が、チャット本来のUI要素（送信者ニックネーム、タイムスタンプ、メッセージタイプ表示）と混在しています。カスタム列抽出を使用すれば、必要なフィールドを指定するだけで、AIが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コンテキストに基づいて各項目を読み取ります。
Content Fields（消息内容字段）
红包カードから開封された金額です。赤い背景に大きく中央揃えで表示され、通貨値として抽出されます。
転帳確認カードに表示される金額（¥）です。AIはこれをプレーンテキストではなく、スタイル付きUIコンポーネントとして読み取ります。
転帳金額の下にあるメモ行です。注文番号、商品説明、購入メモなどによく使われます。
中国の階層的な住所（省、市、区、通り、建物）を、途切れのない一行から抽出します。
区切り文字なしで住所文字列に埋め込まれている場合でも、11桁の携帯電話番号を識別します。
Native Metadata（App原生属性）
チャットヘッダーから読み取ります。同じ会話内のすべてのメッセージで一貫しており、絵文字の名前も含まれます。
メッセージヘッダーからの日付または時刻です。絶対時刻または相対時刻で、各メッセージに表示されたまま取得されます。
表示されている各要素を、紅包カード、転帳カード、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。
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づらい理由
WeChatのチャットインターフェースは、スタイル付きのトランザクションカード、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みます。従来のOCRでは、これら3つのデータ形式を1つの区別されていないテキストブロックとして扱います。
紅包と転帳はカード形式で表示され、テキストではない
紅包の確認画面は、中央に白い文字が配置された大きな赤い長方形のカードです。転帳の確認画面は、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した不規則なテキスト領域として扱うため、カード内の金額と隣の吹き出し内のテキストを分離できません。
中国の住所は一続きの文字列である
「広東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、電話番号が区切りなしで一行に並んでいます。位置ベースのOCRエンジンでは、住所の終わりと電話番号の始まりを区別できません。
メッセージタイプが同じ視覚的空間を共有する
1枚のスクリーンショットに、紅包カード、転帳確認、住所が書かれた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。小紅書（小红书）のある小規模事業者は、手作業での対応について次のように述べています。「注文ごとに住所を読み、電話番号をコピーし、荷物に書き写し、区名を間違えていないことを祈る。週に30件の注文を処理しているが、それでも毎回荷物を二度確認している。」
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、紅包カードをその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、転帳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、転帳の金額とメモはそれぞれの列に振り分けられ、単一のテキストダンプにはなりません。
中国語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、固定された位置のセットではなくパターンとして読み取ります。11桁の電話番号はその数値構造で識別し、受取人名は文字位置で識別して、各セグメントを「受取アドレス」「受取人」「電話番号」の各列に振り分けます。
各オブジェクトを視覚的役割で分類する
紅包カードは一つの視覚的役割、転帳カードは別の役割、テキストメッセージはさらに別の役割です。AIはデータを抽出する前に、各オブジェクトをその視覚的構造で分類します。つまり、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「転帳データ」、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種類すべてに適用できます。
複数のWeChatチャットから1つの注文ログへ
募金活動の紅包収入を記録する場合も、クライアントからの転帳メモを記録する場合も、1週間分の注文から配送先住所をまとめる場合も、たった3つのステップで完了します。1セットの列名ですべてのメッセージタイプをカバーします。
WeChatスクリーンショットをアップロード
紅包確認画面、異なるクライアントからの2件の転帳スクリーンショット、住所メッセージが1つのフォルダにまとまっています。PNG、JPGなど、スマホで保存した形式のままアップロードできます。アップロード前にメッセージタイプごとに仕分ける必要はありません。
列名を一度だけ設定
紅包金額、転帳金額、転帳メモ、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、紅包カードは紅包金額列に、転帳カードは転帳金額とメモ列に、テキストメッセージは住所と電話番号列にデータを入力します。送信者とタイムスタンプは、すべてのタイプにわたって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、転帳の行には金額、メモ、取引相手、住所の行には完全な住所、電話番号、受取人名が表示されます。1つの.xlsxファイルにすべてのWeChat注文がまとめられ、並べ替えも完了。配送リストとの照合にすぐに使えます。
WeChatチャットからの抽出 — うまくいくケースといかないケース
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。いくつかのシナリオでは特別な注意が必要です。
- ✓ 開封済みの紅包カードや転帳確認カードで、テキストが鮮明でコントラストが高い場合 — 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。
- ✓ 中国語の住所メッセージで、省・市・区・町の完全な構造と、11桁の電話番号が明記されている場合 — セグメント化可能なパターンにより、AIに明確な境界が与えられます。
- ✓ 紅包、転帳、住所のスクリーンショットが混在したバッチでも、1つのカラムセットですべての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しますが、会話全体を再構築したり、チャットのトランスクリプトを作成したりするわけではありません。メッセージの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のチャットエクスポート機能をご利用ください。
- ⚠ 圧縮率が高い、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 — チャット画像が何度も転送された場合によく見られます — は、住所の区名や電話番号の桁など、個々の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。それでもAIは何かを抽出できますか？
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。金額は受取人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値を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、送信者名はカードヘッダーから入力され、金額セルはその行では空欄のままになります。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連続した中国語の文字列として表示されている場合、AIはそれらを分離できますか？
はい、可能です。「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、電話番号が含まれた1つの連続文字列です。AIはパターンに基づいて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っているため、電話番号列に抽出されます。階層的な住所構造（省＋市＋区＋路＋号）は配送先住所列に入力され、その間にある名前は受取人名列に入力されます。これらを個別の列として定義すれば、AIが各セグメントを正しいフィールドに割り当てます。
WeChatの転帳カードのスクリーンショットから転帳メモを抽出できますか？
はい、可能です。お客様がWeChatで転帳（转账）を送信すると、カードには太字の金額と、その下にメモや備考行が表示されることがよくあります。これは通常、「订单 42」（注文42）のような購入参照情報や簡単な説明として使用されます。転帳金額列と一緒に転帳メモ列を定義してください。AIは転帳カードのメモ領域からテキストを読み取り、金額とは別に抽出します。送信者がメモを入力しなかった場合、そのセルは空欄のままで、他の列に影響を与えることはありません。
WeChatのチャットメタデータ（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？
はい、3つすべて抽出可能です。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や吹き出しラベルから表示名（絵文字を含む）を読み取ります。タイムスタンプ列を定義すると、メッセージヘッダーから日時を表示された形式（「昨天」のような相対値や絶対日付）で取得します。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、転帳カード、テキストメッセージ、システム通知に分類します。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、紅包の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、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1つのバッチで処理できますか？
はい。列（金額、取引相手、日付）を一度定義すれば、WeChatのチャットスクリーンショット（紅包、転帳、受取アドレスメッセージ）と、Alipayの決済スクリーンショット、その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に基づいて読み取るため、各アプリのレイアウトに個別に適応します。固定された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。