自動転写
主要なオーディオフォーマットをアップロードすれば、Speakが自動的に文字起こしを行います。言語、アクセント、録音状況に合わせて最適な精度が得られるよう、複数の文字起こしエンジンから選択できます。MP3、WAV、M4A、FLAC、OGGなどに対応しています。
あらゆるソースから音声をアップロードし、Zapierを介して録音ツールを接続し、文字起こしと分析結果をチームが既に利用しているプラットフォームにエクスポートできます。
ほとんどの音声ツールは文字起こしまでしか行いませんが、Speakはさらに一歩進んで、話者識別、キーワード抽出、感情分析、トピックモデリング、そして録音内容やオーディオライブラリ全体を一度に検索できるAIチャット機能を提供します。
主要なオーディオフォーマットをアップロードすれば、Speakが自動的に文字起こしを行います。言語、アクセント、録音状況に合わせて最適な精度が得られるよう、複数の文字起こしエンジンから選択できます。MP3、WAV、M4A、FLAC、OGGなどに対応しています。
Speakは、録音全体を通して個々の話者を検出し、ラベル付けします。インタビュー、通話、グループディスカッションにおいて、誰が何を言ったかを正確に把握できます。話者ラベルは、文字起こし、分析、エクスポートにも反映されるため、発言者の特定が容易です。
すべての音声ファイルから最も重要な用語やフレーズを自動的に識別します。Speakは、繰り返し出現するキーワード、業界用語、重要な概念を表示するため、全文の書き起こしを読まなくても、各録音の内容を素早く理解できます。
会話全体の感情的なトーンを検出します。 音声センチメント分析 肯定的、否定的、中立的なセグメントを識別することで、録音全体を通して参加者がどのように感じていたかを明確に把握できます。時間の経過に伴う感情の変化や、複数のファイルにわたる感情の変化を追跡できます。
AIは、各録音全体を通して、何がいつ議論されたかを特定します。トピックモデリングにより、すべての音声ファイルで取り上げられた主要なテーマが浮かび上がるため、長時間の録音を簡単にナビゲートしたり、ファイル間の議論を比較したり、データ内の繰り返しパターンを見つけたりすることができます。
Speakは、音声ファイル内で言及されている人物、場所、組織、製品、その他の固有表現を自動的に識別します。エンティティデータを使用して録音の構造化されたインデックスを作成し、ライブラリ全体で参照をすばやく検索できます。
音声ファイル全体を通して、主要なテーマと最も頻繁に使用される用語を視覚的に把握できます。ワードクラウドと頻度カウントは、パターンを一目で把握し、視覚的な要約を好む関係者に調査結果を伝えるのに役立ちます。
個々の録音内容について、あるいはオーディオライブラリ全体について質問できます。Claude、Gemini、GPTモデルを搭載したAI Chatを使えば、文字起こしを一行ずつ読むことなく、引用の抽出、テーマの比較、調査結果の要約、レポートの生成が可能です。
アップロードした音声ファイルはすべて文字起こしされ、インデックス化され、全文検索が可能になります。ライブラリ全体から、会話、キーワード、話者名などを検索できます。時間をかけて、整理された検索可能な音声録音アーカイブを構築しましょう。
シンプルな文字起こしツールではテキストファイルしか生成されません。一方、Speakはアップロードしたすべての音声ファイルに対して、詳細な分析機能を提供します。Speakが一般的な音声テキスト変換ツールと一線を画す点は以下のとおりです。
文字起こしはあくまで出発点です。Speakは、すべての音声ファイルに対してキーワード抽出、感情分析、トピック検出、固有表現認識を自動的に実行します。手作業を一切必要とせず、すべての録音から構造化された分析可能なデータが得られます。
録音の種類によって最適なエンジンは異なります。Speakは複数の文字起こしプロバイダーを提供しているため、言語、専門用語、音声品質に合わせて最適な精度を選択できます。学術的なインタビュー、騒がしいフィールド録音、電話など、それぞれに適したエンジンの強みが異なります。
オーディオライブラリ全体を一度に検索できます。AI Chatに50件のインタビューのテーマを比較させたり、特定のトピックに関するすべての言及箇所を検索させたり、数か月分の顧客通話のパターンを要約させたりできます。これは、単一録音ツールでは不可能な、ファイル横断的な分析です。
Speakでは、さまざまな分析ニーズに対応するため、Claude、Gemini、GPTといったモデルを利用できます。研究コーディング、要約作成、探索的質問など、それぞれのタスクに適したモデルを選択できるため、特定のモデルに縛られることなく、タスクごとに最適なモデルを選ぶことができます。
数百もの音声ファイルを一度にアップロードすれば、Speakがすべてを処理します。バッチ文字起こしと自然言語処理（NLP）分析により、1つのファイルを個別に処理するのではなく、単一のワークフローで、調査全体、顧客通話のアーカイブ、ポッドキャストのエピソードのシーズン全体を分析できます。
AIエージェントを設定すれば、受信した音声ファイルを自動的に処理し、レポートを作成し、重要な知見を抽出し、チームに情報を共有できます。音声分析の反復作業を自動化することで、チームは解釈と意思決定に集中できるようになります。
研究者、アナリスト、ジャーナリスト、そして様々な業界のチームが、Speakを使って音声録音を構造化された実用的なデータに変換しています。ここでは、様々なチームがどのように音声分析を活用しているかをご紹介します。
定性的なインタビューをアップロードし、Speak が話者帰属付きで文字起こしを行い、すべての参加者に対して NLP 分析を実行します。AI Chat を使用してテーマをコード化し、引用を抽出し、回答を比較します。学術、UX、および 市場調査 要求。
営業電話、サポート録音、顧客フィードバックセッションを大規模に分析します。感情傾向を追跡し、よくある反論を特定し、製品に関する言及を見つけ出し、数百件の通話からパターンを明らかにします。CXチームと営業チームが活用できるデータを提供します。
ポッドキャストのエピソードを文字起こしし、重要なトピックや引用を抽出し、最も魅力的な部分を特定します。AIチャットを使用して、エピソードから番組ノート、ソーシャルメディアクリップ、ブログコンテンツを生成します。すべての録音を複数のコンテンツ資産に変換できます。
講義、ワークショップ、研修セッションを録画し、検索・分析可能な状態にします。学生や講師は、特定のトピックを検索したり、重要な部分を復習したり、何時間にも及ぶ録画コンテンツから構造化されたメモを抽出したりできます。
証言録取、公聴会、コンプライアンス関連の録音を、発言者ラベルとタイムスタンプ付きで書き起こします。録音全体から特定の発言、関係者、またはトピックを検索できます。録音されたすべてのやり取りを検索可能かつ監査可能なアーカイブを作成します。
現場でアイデア、観察結果、メモを録音し、Speakにアップロードして文字起こしと分析を行います。音声メモはキーワード抽出とトピック検出機能により検索可能なテキストに変換され、散在する録音を整理された検索可能な知識へと変えます。
無料のSpeakアカウントを作成する 主要なフォーマットの音声ファイルをアップロードできます。プラットフォーム上で直接録音したり、カレンダーと連携させて会議の音声を自動的に録音することも可能です。大容量ファイルの一括アップロードにも対応しています。
音声品質と使用言語に最適な文字起こしエンジンを選択してください。Speakは100以上の言語に対応し、複数のエンジンを提供しているため、録音条件や専門用語に基づいて精度を最適化できます。
アップロード後、Speakは音声を文字起こしし、キーワード抽出、感情分析、トピック検出、固有表現認識、話者識別を自動的に実行します。手動設定は一切不要です。すべてのファイルに対して、包括的な分析処理が行われます。
個々のファイルまたはライブラリ全体の分析ダッシュボードを表示できます。AIチャットを使用して、質問をしたり、テーマを比較したり、引用を抽出したり、要約を生成したりできます。必要な分析に応じて、Claude、Gemini、またはGPTモデルから選択できます。
文字起こし、要約、分析結果をWord、CSV、PDF、またはSRT形式でエクスポートできます。共有フォルダとアクセス権限を使用して、ファイルと分析結果をチームと共有できます。Zapierなどのツールと連携して、音声データに基づいた自動化ワークフローを構築できます。
組織は膨大な量の未活用音声データを抱え込んでいる。顧客との通話、調査インタビュー、社内会議、研修セッション、ポッドキャストのエピソード、現場録音など、あらゆる音声データには貴重な知見が含まれているにもかかわらず、それらが活用されることはない。録音データは存在するものの、何百時間もの音声を聴き、手作業でメモを取る時間のある人がいないため、その情報は活用されないままになっているのだ。
AIを活用した音声分析は、この状況を一変させました。かつては専門の分析担当者と専用ツールが必要だった作業が、今ではどのチームでも可能になりました。音声ファイルをまとめてアップロードするだけで、最新のプラットフォームが自動的に文字起こし、タグ付け、分析を行います。音声データを扱う際のハードルは劇的に下がり、この恩恵を受けている企業は、競合他社が見過ごしているような、競争力のある洞察を得ています。
文字起こしは、話された内容をテキスト化したものです。これは便利な出発点ではありますが、分析ではありません。真の音声分析は、さらに何段階も深く掘り下げます。誰がいつ話したかを特定し、重要なキーワードや話題を抽出し、会話の感情的なトーンを検出し、言及された人物、組織、製品を認識します。そして、これらすべてを録音ライブラリ全体で関連付けることで、個々のファイルを見るだけでは見えないパターンを発見できるようになります。
この区別が重要なのは、オーディオツールを導入するほとんどのチームが文字起こしで止まり、ROIが限定的だと感じる理由が分からないからです。価値はテキスト自体にあるのではなく、テキストから抽出した構造化データと、数十、数百の録音にわたってそのデータをクエリして比較できる機能にあります。これが、文字起こしツールとオーディオ分析プラットフォームを区別する点です。 話す.
音声分析ツールを評価する際、精度は当然の前提条件です。2026年には、あらゆる本格的なプラットフォームが高度な文字起こし精度を実現するでしょう。真の差別化要因は、分析レイヤー、AI機能、そしてプラットフォームがどれだけ大規模に対応できるかです。一度に200個のファイルをアップロードして、数時間以内に結果を取得できますか？キーワード、話者、トピックでライブラリ全体を検索できますか？AIモデルに、研究調査全体を通してテーマを比較させることはできますか？特定の音声に最適な文字起こしエンジンやAIモデルを選択できますか？
Speakは、このような高度な機能を必要とするチーム向けに設計されています。複数の文字起こしエンジンにより、さまざまな言語や録音条件に合わせて精度を最適化できます。NLP分析はすべてのファイルで自動的に実行されます。Claude、Gemini、GPTを搭載したAIチャットでは、個々の録音またはライブラリ全体をクエリできます。 AIエージェント 反復的なワークフローを自動化することで、チームは処理作業ではなく解釈作業に集中できるようになります。
音声分析の活用事例は拡大し続けている。学術研究者は、大規模な質的インタビューのコーディングに音声分析を利用している。 音声分析 チームはこれを使ってコールセンターの品質を監視したり、顧客の感情を追跡したりします。ジャーナリストはこれを使って何時間にも及ぶ録音インタビューの中から特定の引用や主張を探し出します。製品開発チームはこれを使って、数百件のユーザーとの会話から顧客の声のフィードバックを集約します。共通しているのは、かつては体系的に分析するには時間がかかりすぎると考えられていた音声データが、今ではチームがクエリ、比較、そして行動に移せる構造化されたデータソースになっているということです。
“「私たちは 数週間 定性分析の ある日. 使いやすく、導入も簡単で、サポートも素晴らしかったです。”
コナー H. データアナリスト、G2レビュー
“「高精度、多言語対応、洞察力に富んだ分析。 グーグル そして ザピア あらゆることを効率化しやすくする。”
フォルカー B. COO、G2レビュー
“「以前はメモを書き写すのに45分から30分かかっていた。今は 秒, そして、私は数分でこれを書いています。」”
テッドH. ビジネスオーナー、G2レビュー
“「私はSpeak inを使用しています フランス語と英語 最大2時間の会議に活用しています。時間の節約になり、報告書の精度も向上します。」”
フランソワ L. ファイナンシャルアドバイザー、G2レビュー
“「会議の記録や文書をまとめて、要約してくれるんです。重要なポイントを見逃すこともなく、時間も大幅に節約できます。」”
エルカン T. ビジネス開発、G2レビュー
“「使い方も簡単で、実際に製品開発チームと連絡を取ることができます。 本物の人間.」”
マルクス B. 医療ディレクター、G2レビュー
音声分析ソフトウェア、文字起こしの精度、そしてSpeakがさまざまな種類の音声ファイルをどのように処理するかについてのよくある質問。
音声分析ソフトウェアは、音声録音を処理して構造化データと洞察を抽出するプラットフォームです。基本的な音声分析ツールは文字起こし機能を提供します。Speakのような高度なプラットフォームは、話者識別、キーワード抽出、感情分析、トピック検出、固有表現認識、そして音声ライブラリ全体に対するAIを活用したクエリなど、さらに高度な機能を提供します。その目的は、構造化されていない音声を、チームが活用できる検索可能で分析可能なデータに変換することです。
Speakは、MP3、WAV、M4A、FLAC、OGG、WMA、AAC、WebMなど、主要なオーディオフォーマットすべてに対応しています。動画ファイルをアップロードすると、Speakが音声トラックを抽出して分析します。アップロード前にファイルを変換する必要はありません。Speakは処理中にフォーマット変換を自動的に行います。
文字起こしの精度は、音声品質、背景雑音、話者の人数、アクセント、専門用語などによって異なります。Speakは複数の文字起こしエンジンを提供しているため、録音環境に最適なエンジンを選択できます。ほとんどのユーザーは、クリアな音声であれば95%以上の精度を実現しています。録音が難しい場合は、雑音の多い環境や特定の言語に最適化されたエンジンを選択できます。Speakは100以上の言語に対応しています。
はい。Speakは100以上の言語での文字起こしと分析に対応しています。処理前に言語を選択することも、Speakに自動検出させることもできます。キーワード抽出、感情分析、トピック検出などの自然言語処理（NLP）機能は、対応言語すべてで動作します。そのため、Speakは多国籍調査プロジェクト、グローバルな顧客通話分析、多言語コンテンツチームに最適です。
文字起こしは音声をテキストに変換します。音声分析は、そのテキストから構造化された実用的なデータを抽出します。Speakでは、すべての音声ファイルが自動的に処理され、話者識別、キーワード抽出、感情分析、トピック検出、固有表現認識が行われます。さらに、録音内容を検索できるAIチャット、パターンを視覚化するダッシュボード、オーディオライブラリ全体を検索・比較できる機能も利用できます。文字起こしは基盤であり、分析こそが洞察を生み出す源泉です。
はい。Speakにアップロードされたすべての音声ファイルは、文字起こし、インデックス化され、全文検索が可能です。キーワード、話者、日付、トピック、フォルダなど、録音履歴全体にわたって検索できます。また、AIチャットを使用して、任意のファイルグループに対して自然言語で質問することもできます。例えば、「今四半期のすべてのインタビューで、参加者は価格設定について何と言っていましたか？」といった質問が可能です。このファイル間検索機能は、大規模な音声データセットを扱うチームにとって最も価値のある機能の一つです。
はい。Speakの複数の文字起こしエンジンには、騒がしい環境、電話、複数話者の録音に最適化されたオプションが含まれています。話者識別（ダイアリゼーション）機能により、録音全体を通して各話者にラベルが付けられるため、会話が重なり合うグループディスカッションでも、誰が何を言ったのかを正確に把握できます。難しい音声でも最良の結果を得るには、特定の状況に最適な文字起こしエンジンを選択できます。
ほとんどのオーディオツールは文字起こしのみに焦点を当てています。Speakは、文字起こし、NLP分析、マルチモデルAIチャット、バッチ処理、検索可能なアーカイブを含む、フル機能のオーディオ分析プラットフォームです。主な違いは次のとおりです。Speakは、1つではなく複数の文字起こしエンジンを提供します。Speakは、AI分析用にClaude、Gemini、GPTモデルを提供します。Speakは、すべてのファイルに対して、キーワードの自動抽出、感情分析、トピック検出、固有表現認識を実行します。また、SpeakのAIチャットは、個々の録音だけでなく、ライブラリ全体で機能します。文字起こし以上のものを必要とするチームにとって、Speakは基本的なツールでは得られない分析の深さを提供します。
録音データをアップロードすると、ライブラリ全体で自動文字起こし、話者識別、キーワード抽出、感情分析、AIチャット機能を利用できます。すべてのプランに包括的な分析機能が含まれています。
無料アカウントを作成し、最初の音声ファイルをアップロードして、文字起こしと自然言語処理（NLP）分析の実際の動作をご覧ください。7日間の無料トライアル期間中は、AIチャットとダッシュボードにフルアクセスできます。
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Audio analysis at scale requires more than listening — it requires a system. Speak AI processes audio files automatically: transcription, speaker detection, sentiment scoring, keyword extraction, and AI-generated summaries, all from a single upload.
Every audio analysis produces a verbatim transcript, speaker-segmented sentiment analysis, named entity recognition (people, organizations, locations), topic clusters, and a plain-language summary. Results export to CSV, DOCX, or JSON for downstream analysis.
Analyze hundreds of audio recordings per month with AI.
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