送信者名・タイムスタンプ・注文詳細をあらゆるWhatsAppチャットスクリーンショットから取得
WhatsAppチャットのスクリーンショットから顧客の注文番号、住所、銀行口座情報を手動でコピーするには、アプリ間の切り替えに約1分かかります。このツールは、コンテンツフィールドに加えてチャットメタデータ（送信者、タイムスタンプ、メッセージタイプ、既読ステータス）を抽出し、5秒でスプレッドシートに反映します。
スクリーンショット1枚あたり5〜10秒・印刷テキストで最大99%の精度
WhatsAppチャットから抽出できるデータ
WhatsAppにはレシート画面がなく、データはチャットバブルの中にあります。カスタム列抽出を使えば、AIが存在しないレイアウトではなく意味に基づいて各フィールドを特定します。
「口座:」や「電話:」などのラベルと、メッセージ内の数字パターンで識別されます。
チャットのヘッダーまたはバブルラベルから読み取ります。すべての会話で安定しています。
「注文#」や「参照:」などのラベルで検出されます。送信者のフォーマットに関係なく機能します。
「お届け先」などのフレーズの文脈から読み取ります。配送先とカジュアルな言及を区別します。
各バブルの下にあるグレーのテキストから読み取ります。「昨日」や「午後2:30」を一貫した日時値に変換します。
チャットUIに表示されるバブルのレイアウト（テキスト、画像、ドキュメント、音声）で識別されます。
チャットバブルがレシートより解析しにくい理由
決済アプリやECサイトは取引データを構造化された画面に表示します。ラベル付きフィールドのカード、確認ページ、レシートPDFなどです。WhatsAppはチャットバブルで表示します。データは存在しますが、会話、絵文字、タイムスタンプ、メタデータ表示と混ざっています。
確認画面が存在しない
ボックスにフィールドが入った「注文受付」カードはありません。WhatsAppの注文は「こんにちは、LサイズのTシャツを2枚ください。バンガロールのMGロード45番地までお願いします。注文番号42」のような形式です。電話番号、住所、注文番号はすべて1つの文章に含まれており、別々のフォームフィールドにはなっていません。
送信者ごとに形式が異なる
「MGロード123番地に配達してください、注文番号42」「住所: インディラナガル、3rd Cross、45番地 — 注文番号42」「口座: 123456789、金額: 500」など、標準的なテンプレートはありません。固定位置にマッチングするツールはすぐに失敗しますが、意味を読み取るツールは各送信者の表現に適応します。
既読ステータスはテキストラベルではなく視覚的なアイコン
WhatsAppは配信ステータスをチェックマークのパターンで表示します — グレー1つ（送信済み）、グレー2つ（配信済み）、青2つ（既読）— テキストでの説明はありません。テキスト文字だけを読み取るツールでは、配信済みと既読を区別できません。AIはチャットUIからチェックマークのパターンを読み取り、既読または配信ステータスを構造化フィールドとして記録します。
セマンティック抽出：意味で読み取る
「住所」というカラムを定義すると、AIが文の構造を読み取り、「deliver to 45 MG Road」のような表現から住所を特定します。「phone: 9876543210」のように文中での使われ方が物理的な場所とは異なるため、電話番号は別物として認識します。
フォーマット非依存のマッチング
「Order 42」「Ref: 42」「PO-42」、あるいは会話の文脈で単に「42」と書かれていても、AIは文書内の固定位置をチェックするのではなく、他のテキストやラベルとの関係性から注文番号を特定します。テンプレートもトレーニングも送信者ごとの設定も不要です。
全チャットで共通のカラムセット
電話番号、送信者、注文番号、住所などのカラムを一度定義するだけで、異なる会話のWhatsAppスクリーンショットを無制限に処理できます。ビジネス注文も個人の銀行口座情報も、同じバッチ、同じカラムマッピング、そして1つの統合スプレッドシートにまとめられます。
WhatsAppチャットのスクリーンショットから構造化された1行へ
たった3ステップで、WhatsAppメッセージのスクリーンショットを構造化されたスプレッドシートデータに変換できます。アプリ間の手動コピーは不要です。
スクリーンショットをアップロード
WhatsAppチャットのスクリーンショット（JPGまたはPNG）をアップロードエリアにドラッグします。スクリーンショットはWhatsApp MessengerまたはWhatsApp Businessのもので、必要なデータを含む会話のどの部分でも構いません。
カラム名を指定
必要なカラム名を入力します。「電話番号」「注文番号」「住所」「送信者名」「タイムスタンプ」「メッセージタイプ」などです。AIがメッセージ内容とチャットUIを読み取り、ヘッダーから送信者名、バブルラベルからタイムスタンプ、メッセージテキストから各コンテンツフィールドを抽出して、正しいセルに入力します。
Excelにエクスポート
各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。異なる顧客からのWhatsAppスクリーンショットをバッチでアップロードすると、すべての電話番号、注文番号、住所、送信者名が含まれた1つの.xlsxファイルをすぐに利用できます。
最適なケースと注意が必要なケース
- ✓ 「deliver to」「Account:」「Order #」など、データに明確なラベルが付いたメッセージ。AIが各値を分類するためのセマンティックな手がかりとなります。
- ✓ 複数ページにわたる長いスクロールではなく、関連メッセージが1〜2件含まれるスクリーンショット。AIは会話の該当部分に集中して、高い精度でフィールドを抽出できます。
- ✓ 英語またはラテン文字で、フォントが明確なテキストは最も高い精度が得られます。
- ⚠ AIは特定の名前付きフィールドを抽出しますが、完全なトランスクリプトではありません。タイムスタンプや順序を含む完全なチャット履歴が必要な場合は、WhatsAppの組み込みエクスポート機能をご利用ください。
- ⚠ 画像がWhatsAppで複数回転送された場合など、大幅に圧縮・リサイズされたスクリーンショットでは、10桁の電話番号や参照コードなどの小さな文字のOCR精度が低下する可能性があります。
- ⚠ 非ラテン文字（アラビア語、デーヴァナーガリー文字、CJK）にも対応していますが、精度はフォントの明瞭さに依存します。大量処理の前にサンプルでテストしてください。
- ⚠ スクリーンショットは表示されているチャットUIのみをキャプチャします。画面外にスクロールした既読通知やタイムスタンプは画像に含まれないため抽出できません。スクリーンショット内に視覚的に表示されているメタデータのみが抽出されます。
よくある質問
WhatsAppチャットのスクリーンショットからデータを抽出する際の実際の質問にお答えします。
AIは配送先住所と、カジュアルな会話で出てくる住所を区別できますか？
はい、できます。AIは住所の周囲のセマンティックな文脈（「配送先」「送って」「届けて」「私の住所は」などのフレーズ）を読み取り、その場所が配送先として指定されたものか、単なる会話上の言及かを判断します。「MGロードの公園の近くに住んでいます」のように配送の意図がないメッセージの場合、その住所は「住所」カラムには抽出されません。
顧客がWhatsAppで銀行口座番号とソートコードを送ってきましたが、AIは両方を正しく抽出できますか？
はい、できます。「口座番号」と「ソートコード」を2つの別々のカラムとして定義してください。AIはメッセージ内のラベル（「口座番号：12345678」「ソートコード：12-34-56」など）を読み取り、各番号を正しいカラムにマッピングします。従来のOCRでは2つの数字の文字列を区別する方法がありませんが、セマンティック抽出はラベルの文脈を読み取ります。
1枚のWhatsAppスクリーンショットに、異なる顧客からの複数のメッセージが含まれている場合はどうなりますか？
AIはスクリーンショットを1つのアップロードとして処理し、画像ごとに1セットのフィールドを抽出します。1枚のスクリーンショットに複数の会話や異なる顧客からのメッセージが含まれる場合は、画像を切り抜くか、1件の注文または1セットの銀行口座情報ごとにスクリーンショットを撮ることをお勧めします。これにより、スプレッドシートで1行ごとにクリーンな結果が得られます。
20人の販売促進担当者がWhatsAppで注文を送ってきます。スクリーンショットを手動でアップロードせずに自動化できますか？
複数のWhatsAppスクリーンショットを一度にバッチアップロードできます。ツールは同じカラム定義でそれらすべてを処理し、1つのExcelファイルを出力します。完全に自動化されたパイプラインを構築するには、v1 APIを使用してスクリーンショットをプログラムでアップロードするか、販売促進担当者がスクリーンショットを直接処理キューに送信できるコレクションリンク（共有可能なアップロードURL）を設定できます。ファイルを1つずつ処理する必要はありません。
AIはWhatsAppチャットのスクリーンショットからタイムスタンプ、メッセージタイプ、既読ステータスを抽出できますか？
はい、できます。AIはチャットUIの要素を読み取ります。各メッセージバブルの下にあるタイムスタンプテキスト（「昨日」や「2:30 PM」などの相対時間を一貫した日時値に変換）、バブルのレイアウトによるメッセージタイプのインジケーター（テキスト、画像、ドキュメント、音声）、チェックマークのアイコンパターンによる既読ステータス（送信済みはグレー1つ、配信済みはグレー2つ、既読は青2つ）を認識します。「タイムスタンプ」「メッセージタイプ」「既読ステータス」というカラムを定義すると、AIはコンテンツフィールドとともに、表示されているチャットインターフェースからそのメタデータを抽出します。
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