業務・HRアプリのスクリーンショット抽出

給与明細データ、PTO残高、勤怠を業務アプリのスクリーンショットから取得

ADP、Workday、Personio、Sageなど、HRアプリは同じ種類のデータでもレイアウトがまったく異なります。スクリーンショット記録ツールは構造のないピクセルをそのまま出力し、PDFツールはアプリUIを読み取れません。本ツールは、給与明細、PTOカレンダー、福利厚生画面、勤怠記録から、指定したフィールドだけを一括で読み取ります。

スクリーンショット1枚あたり5〜10秒・印刷テキスト最大99%の精度

給与明細・PTO・福利厚生
勤怠記録
バッチ処理

業務・HRアプリのスクリーンショットから抽出できるデータ

ADPの給与明細、WorkdayのPTO、BambooHRの福利厚生、日本の勤怠表 — 各アプリは異なる視覚言語を使用します。カスタム列抽出を使えば、必要なフィールドを指定するだけです。AIは値の意味を理解してHR画面のどこにでも対応するため、表示位置に依存しません。

PTO残高 次回付与 消化時間 ステータス
総支給額 手取り額 控除 支給期間
プラン名 適用区分 保険料 期間
Teams / Slack HR
申請タイプ 申請日 承認者 ステータス
総支給額 手取り額 社会保険料 税金
総支給額 国民保険 PAYE税 手取り額
勤務日 開始・終了時刻 残業
기본급(基本給) 수당(手当) 공제(控除) 실수령액(手取り)

これらは各アプリに入力する列名です。AIはアプリに関係なく一致する値を検出します — 給与明細、PTO、福利厚生、勤怠記録を1つのスプレッドシートにまとめられます。

ADP、Workday、Personio — 異なるHRアプリ、同じ抽出課題

ADPの米国給与明細と、勤怠アプリの日本の勤怠スクリーンショットは、見た目はまったく異なります。しかし、両者には同じ障害があります。データが、出力用ではなく表示用に設計されたアプリUI内に描画されていることです。セマンティック抽出は、フィールドがどこに表示されるかではなく、その意味を理解することで、両方を読み取ります。

HRアプリのスクリーンショットが従来の抽出方法を破綻させる理由

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給与明細の形式は国によって大きく異なります。 米国のADP明細には控除項目が4〜6行表示されます。日本の給与明細には15以上のカテゴリ(健康保険、年金、所得税、住民税)が表示されます。韓国の급여명세서は基本給、手当、控除を別々のセクションに分けています。レイアウトベースのツールでは、形式ごとに異なる設定が必要です。

02

有給休暇残高は視覚的なカレンダーであり、抽出可能なテーブルではありません。 WorkdayとBambooHRは有給休暇を色分けしたヒートマップで表示します。日付の横にある青いブロックは「8時間使用」を意味しますが、取得対象となるテーブル行はありません。福利厚生の登録ではチェックボックスが使用され、基本的なOCRでは個々の文字として読み取られ、フィールドの関連付けが失われます。

03

複数のHRシステムにまたがってエクスポートできる単一のアプリはありません。 従業員のデータは、有給休暇はWorkday、給与明細はADP、勤怠は別のシステムに保存されています。ユーザーは、給与システムを切り替えると「約500種類の異なるフィールド」を手動で入力する必要があると報告しています。古い明細のスクリーンショット抽出は、毎回の給与期間の再入力を避けることができます。

セマンティック抽出がHRデータをどこからでも見つける仕組み

01

列名を英語で指定 — AIがどの言語のラベルも読み取ります。 ADP用に「総支給額、控除、手取り額」と入力します。同じ列がPersonioでも機能します — AIは「Bruttogehalt」を総支給額に、「Sozialabgaben」を控除にマッピングし、ラベルと値の文脈を理解します。日本語の残業時間は「Overtime」になります。モデルはラベルと値の関係性を読み取り、ラベルの位置は参照しません。

02

カレンダーやチェックボックスなどの視覚的UI要素もセマンティックに解析されます。 日付の横にある色付きのPTOセルは「使用時間」として読み取られます。「Dental — Employee + Spouse」の横にあるチェック済みの福利厚生チェックボックスは、プラン名と補償レベルにマッピングされます。AIはテーブルの行検出ではなく、テキストラベルとの視覚的な関係性でこれらを識別します。

03

Workday、ADP、Slack、Sageを1つのバッチで処理。 列を一度定義すれば、AIが各スクリーンショットを個別に処理します。給与明細の行は収入列に、PTOの行は残高に、勤怠の行は開始・終了時刻に入力されます。関連のないフィールドは空のままです。複数のHRアプリからのデータが1つの統合スプレッドシートとしてエクスポートされます。

人事アプリのスクリーンショットを3ステップで1つのスプレッドシートに

1

あらゆる人事アプリのスクリーンショットをアップロード

ADPの給与明細スクリーンショット(総支給額と控除)、WorkdayのPTO残高(残り時間数)、BambooHRの福利厚生登録ページ(プラン選択)、日本の勤怠アプリ(日別の出勤・退勤時間)— それぞれ完全に異なる表示形式です。JPG・PNG・WebPを問わず、アプリごとの仕分け不要で、すべてを1つのバッチにドラッグ&ドロップします。

2

必要なフィールドを一度だけ指定

総支給額、手取り額、控除、PTO残高、プラン名、保障レベル、勤務日、出勤時間、退勤時間、残業時間を入力します。この1セットの列で、給与明細データ・PTO残高・福利厚生の選択内容・勤怠ログをすべてカバーします。AIは各画像を個別に読み取り、ADPの「Gross Pay: $4,200」はラベルとの関係から識別し、Workdayのサマリーカードから「PTO Remaining: 64h」を解析し、日本の勤怠グリッドから「出勤 9:00 / 退勤 18:00」を出勤時間・退勤時間として抽出します。

3

統合された人事ログを1つダウンロード

処理時間はスクリーンショット1枚あたり5〜10秒です。出力は1つのXLSXまたはCSVファイルで、各行が1つのスクリーンショット、各列が指定したフィールドに対応します。1〜2行目:ADPの給与明細(総支給額・手取り額・控除を入力)。3行目:WorkdayのPTO(残高と付与)。4行目:BambooHRの福利厚生(プラン名と保障レベル)。5行目以降:日本の勤怠(日別の出勤・退勤時間)。手動での転記も、アプリごとの再フォーマットも不要です(手入力と比べて約18倍高速)。

最適なケースと注意が必要なケース

これらの境界を理解することで、安定した結果が得られます。

最適なケース

✓

HRアプリからの鮮明な高解像度スクリーンショット。 機械生成の給与明細の数値とPTO残高は最大99%の精度を達成します。このモデルはコントラストの高いアプリのテキストを確実に処理します。

✓

国を問わない一貫したラベルと値のペアリング。 「総支給額」は言語に関係なく常に通貨額とペアになります。AIはBruttogehalt、기본급、給与を収入フィールドにマッピングします。

✓

複数ソースのバッチ処理。 1つの列セットで、ADPの給与明細、WorkdayのPTO、BambooHRの福利厚生、勤怠ログから統合スプレッドシートを生成します。

注意が必要なケース

⚠

圧縮または転送されたスクリーンショット。 メッセージングアプリで共有されたHRスクリーンショットは解像度が低下し、小さな控除テキストや詳細な福利厚生情報の精度が低下します。

⚠

表示されているデータのみ — HRシステムへのAPIアクセスはありません。 AIは画面に表示されている内容のみを読み取ります。表示されていない過去の給与記録の取得、PTO付与ルールの照会、スクリーンショットに表示されていない福利厚生履歴の取得はできません。

⚠

標準的でないレイアウトの旧型HRアプリUI。 旧バージョンのADP、Workday、Personioでは、フィールドが予期しない位置に配置される場合があります。AIはテンプレートツールより優れていますが、レガシーインターフェースでは結果の一貫性が低下する可能性があります。

よくある質問

同じバッチでADPの給与明細データとWorkdayのPTO残高を抽出できますか?

はい。総支給額、手取り額、控除、PTO残高、次回付与日などの列名を1セット定義すると、AIは同じ定義を使用してバッチ内のすべてのスクリーンショットを処理します。ADPの給与明細は給与・控除の列に入力され、WorkdayのPTOスクリーンショットは残高・付与の列に入力されます。スクリーンショットに存在しないフィールドは空のままです。出力は、両システムの給与・休暇データをカバーする単一のスプレッドシートになります。

日本語のラベルが付いた日本の勤怠アプリと英語の給与明細を、AIはどのように処理しますか?

視覚言語モデルは、言語に関係なくラベルと値の関係を読み取ります。勤務日、開始時刻、終了時刻、残業時間などの英語の列名を定義します。AIは、時刻値や時計アイコンとの位置関係から「出勤」「退勤」「残業」を識別します。同様に、BruttogehaltやNettogehaltのラベルが付いたPersonio/DATEVのスクリーンショットも英語の同等項目にマッピングされます。同じバッチ内で1つの列セットが複数の言語に対応します。

15行以上の控除がある密度の高い給与明細スクリーンショットから、AIは控除の内訳をどの程度正確に読み取れますか?

鮮明で圧縮されていないスクリーンショットの場合、印刷された数字の精度は最大99%に達します。給与明細の控除は機械でレンダリングされたテキストです。AIは各控除をラベルで読み取ります。「健康保険: $450」と「401(k): $300」を、行数に関係なく個別の控除項目として識別します。健康保険、厚生年金、雇用保険、所得税、住民税を含む日本の給与明細も同様に処理されます。各控除は視覚的な列位置ではなくラベルテキストで識別されます。圧縮されたスクリーンショットや転送を繰り返したスクリーンショットでは、小さな控除テキストの精度が低下します。

給与明細や福利厚生情報のスクリーンショットをアップロードする際、給与データは安全ですか?

アップロードはTLS 1.3暗号化接続で処理されます。画像は一時的に処理され、抽出タスクに必要な期間を超えて保持されることはありません。このツールはHRシステムの認証情報やアカウントログインを必要としません。抽出はスクリーンショットの表示コンテンツのみから行われます。機密性の高い給与データを扱うユーザーは、他のクラウドベースの文書処理と同様に、プラットフォームのデータ処理ポリシーを確認し、各自のコンプライアンス要件に応じて適切な注意を払う必要があります。

抽出したHRデータを会計ソフトが使用する形式でエクスポートできますか?

Excel(XLSX)、CSV、JSONでエクスポートできます。Excelは複数アプリのHRデータに最も実用的です。給与明細の行をPTOや勤怠エントリと一緒にきれいに処理できます。CSVはQuickBooks、Xero、Sage、およびほとんどの会計・給与プラットフォームに簡単にインポートできます。Google Sheetsユーザーは、Sheetsアドオンを使用して抽出したデータをアクティブなシートに直接挿入し、アカウントテンプレートや使用履歴と同期できます。

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