/* =========================
Speak – Knowledge Base (page-scoped)
– Based on Audio & Video Surveys structure
– Knowledge base hub: routes to /audio-knowledge-base and /video-knowledge-base
– Includes SEO body section (800–1,200 words)
– Keeps code snippet + FAQ schema
========================= */
.sp-knowledge-base{
–sp-text: var(–bodyText, #0f172a);
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.sp-knowledge-base *{ box-sizing:border-box; }
.sp-knowledge-base a{ color: inherit; }
.sp-knowledge-base a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):not([role=”button”]){
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.sp-knowledge-base a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):hover{
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}
.sp-knowledge-base a.elementor-button,
.sp-knowledge-base a.elementor-button:hover{
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.sp-knowledge-base section{
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.sp-knowledge-base .sp-container{
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.sp-knowledge-base .sp-kicker{
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.sp-knowledge-base h1{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(2.05rem, 4.2vw, 3.05rem);
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.sp-knowledge-base h2{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(1.55rem, 2.6vw, 2.05rem);
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letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-knowledge-base .sp-lead{
font-size: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
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.sp-knowledge-base .sp-hero{
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border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
}
.sp-knowledge-base .sp-hero-grid{
display: grid;
grid-template-columns: 1.1fr .9fr;
gap: 1.75rem;
align-items: start;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-knowledge-base .sp-hero-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .sp-cta-row{
display:flex;
flex-wrap:wrap;
gap: .75rem;
margin-top: 1.35rem;
align-items:center;
}
.sp-knowledge-base .sp-cta-row .elementor-button{
display:inline-flex;
align-items:center;
justify-content:center;
gap:.5rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-trial{
margin-top: .85rem;
color: var(–sp-muted);
font-size: .9rem;
line-height: 1.45;
}
.sp-knowledge-base .sp-trial b{ color: var(–sp-text); font-weight: 650; }
.sp-knowledge-base .sp-hero-side{
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background: var(–sp-soft);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-hero-side h3{
margin: 0 0 .65rem;
font-size: 1rem;
font-weight: 700;
letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-knowledge-base .sp-mini-list{
margin: 0;
padding-left: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
font-size: .95rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-mini-list li{ margin: .25rem 0; }
.sp-knowledge-base .sp-pills{
display:flex;
flex-wrap: wrap;
gap: .5rem;
margin-top: 1rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-pill{
display:inline-flex;
align-items:center;
gap:.45rem;
padding: .35rem .75rem;
border-radius: 999px;
border: 1px solid var(–sp-border);
background: #fff;
font-size: .82rem;
color: var(–sp-muted);
white-space: nowrap;
}
.sp-knowledge-base .sp-section-alt{
background: var(–sp-soft);
border-top: 1px solid var(–sp-border);
border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
}
/* Trust bar */
.sp-knowledge-base .sp-trust{
padding-top: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
padding-bottom: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
background: #fff;
border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
}
.sp-knowledge-base .sp-trust-pill{
display:inline-block;
background: var(–sp-soft);
border: 1px solid var(–sp-border);
padding: .35rem .75rem;
border-radius: 999px;
font-size: .85rem;
color: var(–sp-muted);
}
.sp-knowledge-base .sp-trust-pill b{ color: var(–sp-text); font-weight: 700; }
.sp-knowledge-base .sp-logo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(6, minmax(0, 1fr));
gap: 1rem;
align-items:center;
margin-top: 1.15rem;
}
@media (max-width: 1020px){
.sp-knowledge-base .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); }
}
@media (max-width: 560px){
.sp-knowledge-base .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
}
.sp-knowledge-base .sp-logo{
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
padding: .6rem .5rem;
border-radius: 12px;
border: 1px solid transparent;
}
.sp-knowledge-base .sp-logo img{
max-height: 42px;
width: auto;
filter: grayscale(1);
opacity: .78;
transition: all .18s ease;
}
.sp-knowledge-base .sp-logo:hover{
border-color: var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
}
.sp-knowledge-base .sp-logo:hover img{
filter:none;
opacity: 1;
}
/* Metrics */
.sp-knowledge-base .sp-metrics{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(4, minmax(0,1fr));
gap: 1rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-knowledge-base .sp-metrics{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
.sp-knowledge-base .sp-metric{
background: #fff;
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.05rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-metric b{
display:block;
font-size: 1.15rem;
letter-spacing: -0.01em;
margin-bottom: .25rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-metric span{
color: var(–sp-muted);
font-size: .9rem;
line-height: 1.35;
display:block;
}
/* Cards */
.sp-knowledge-base .sp-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-knowledge-base .sp-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-knowledge-base .sp-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .sp-card{
background:#fff;
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem 1.25rem 1.15rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
display:flex;
flex-direction: column;
min-height: 190px;
}
.sp-knowledge-base .sp-ic{
width: 38px;
height: 38px;
border-radius: 12px;
border: 1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
margin-bottom: .9rem;
flex: 0 0 auto;
}
.sp-knowledge-base .sp-ic svg{
width: 20px;
height: 20px;
stroke: var(–sp-muted);
fill: none;
stroke-width: 2;
stroke-linecap: round;
stroke-linejoin: round;
}
.sp-knowledge-base .sp-card h3{
margin: 0 0 .55rem;
font-size: 1.02rem;
line-height: 1.25;
letter-spacing: -0.01em;
min-height: 2.6em;
}
.sp-knowledge-base .sp-card p{
margin: 0;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
font-size: .95rem;
min-height: 4.9em;
}
.sp-knowledge-base .sp-card .sp-card-foot{
margin-top: .9rem;
display:flex;
gap: .75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
.sp-knowledge-base .sp-chip{
font-size: .82rem;
color: var(–sp-muted);
border: 1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
border-radius: 999px;
padding: .25rem .6rem;
}
/* Hub split: audio KB vs video KB */
.sp-knowledge-base .sp-split{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-knowledge-base .sp-split{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .sp-split-card{
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background: #fff;
padding: 1.2rem 1.2rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-split-card h3{
margin: 0 0 .5rem;
font-size: 1.08rem;
letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-knowledge-base .sp-split-card p{
margin: 0 0 .9rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
font-size: .95rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-split-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
/* Integrations row */
.sp-knowledge-base .sp-integrations{
display:flex;
flex-wrap:wrap;
gap: 1rem;
align-items:center;
margin-top: 1.1rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-integrations img{
height: 34px;
width:auto;
opacity: .95;
}
/* Reviews */
.sp-knowledge-base .sp-reviews-kicker{
display:flex;
gap: .6rem;
align-items:center;
flex-wrap: wrap;
color: var(–sp-muted);
margin-top: .25rem;
font-size: .95rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-badge{
display:inline-flex;
align-items:center;
gap:.4rem;
padding: .25rem .6rem;
border-radius: 999px;
border: 1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
font-size: .85rem;
color: var(–sp-muted);
}
.sp-knowledge-base .speak-review-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 1.1rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-knowledge-base .speak-review-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-knowledge-base .speak-review-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .speak-review{
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.1rem 1.15rem;
background:#fff;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .speak-review p{
margin: 0 0 .75rem;
color: var(–sp-text);
line-height: 1.55;
font-size: .97rem;
}
.sp-knowledge-base .speak-review small{
color: var(–sp-muted);
font-size: .88rem;
}
.sp-knowledge-base .speak-review.is-hidden{ display:none; }
.sp-knowledge-base .sp-actions{ margin-top: 1rem; }
/* FAQ (accordion) */
.sp-knowledge-base .sp-faq-wrap{
margin-top: 1.25rem;
background: #fff;
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
overflow:hidden;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq{
border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
padding: 0 1.15rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq:last-child{ border-bottom:none; }
.sp-knowledge-base .sp-at-faq-q{
width:100%;
text-align:left;
padding: 1rem 0;
background:none;
border:none;
cursor:pointer;
font-weight: 700;
display:flex;
align-items:center;
justify-content: space-between;
gap: 1rem;
color: var(–sp-text);
font-size: .98rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq-q:focus{
outline:none;
box-shadow: var(–sp-focus);
border-radius: 10px;
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq-ic{
width: 28px;
height: 28px;
border-radius: 999px;
border: 1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
font-weight: 800;
color: var(–sp-muted);
flex: 0 0 auto;
}
.sp-knowledge-base .sp-at-faq-a{
padding: 0 0 1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
/* Code snippet block */
.sp-knowledge-base .sp-code{
background:#0b1220;
color:#e5e7eb;
border-radius:14px;
padding:14px;
overflow:auto;
font-size:13px;
line-height:1.55;
border:1px solid rgba(255,255,255,.08);
margin-top: .9rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-code code{ color:inherit; }
.sp-knowledge-base .sp-code__row{
display:flex;
align-items:center;
justify-content:space-between;
gap:10px;
margin:0 0 10px 0;
}
.sp-knowledge-base .sp-code__label{
font-size:12px;
letter-spacing:.02em;
text-transform:uppercase;
opacity:.9;
font-weight:700;
}
.sp-knowledge-base .sp-copybtn{
background:rgba(255,255,255,.08);
border:1px solid rgba(255,255,255,.14);
color:#fff;
border-radius:12px;
padding:8px 10px;
cursor:pointer;
font-weight:700;
font-size:12px;
}
.sp-knowledge-base .sp-copybtn:hover{ background:rgba(255,255,255,.12); }
/* SEO body */
.sp-knowledge-base .sp-seo{
background:#fff;
border-top: 1px solid var(–sp-border);
border-bottom: 1px solid var(–sp-border);
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.05fr .95fr;
gap: 1.5rem;
align-items:start;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-knowledge-base .sp-seo-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card{
background: var(–sp-soft);
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.05rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card h3{
margin: 0 0 .55rem;
font-size: 1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card p{
margin:0 0 .85rem;
color: var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card ul{
margin: 0;
padding-left: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-seo-card li{ margin: .35rem 0; }
.sp-knowledge-base .sp-seo p{
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.7;
font-size: 1rem;
margin: 0 0 1rem;
max-width: 980px;
}
.sp-knowledge-base .sp-seo h3{
margin: 1.25rem 0 .55rem;
font-size: 1.05rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
/* Final CTA */
.sp-knowledge-base .sp-final{
background:#fff;
border-top: 1px solid var(–sp-border);
}
.sp-knowledge-base .sp-final-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.25rem;
margin-top: 1.25rem;
text-align:left;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-knowledge-base .sp-final-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-knowledge-base .sp-panel{
background: var(–sp-soft);
border: 1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-knowledge-base .sp-panel h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size: 1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-knowledge-base .sp-panel p{
margin:0 0 .95rem;
color: var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-knowledge-base .sp-panel .sp-panel-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
トランスクリプト、ドキュメント、実際の会話を使用して AI エージェントの知識ベースを構築します
音声、ビデオ、会議、ドキュメントを検索可能なナレッジベースに変換します。そして、それをAIエージェントに接続することで、顧客やチームメンバーはソースのコンテキストを追跡可能な形で正確な回答を得ることができます。.
スピーク無料体験
予約相談
よくある質問を見る
7日間のトライアルに含まれるもの credits （個人用メール）など credits （仕事用メール）の文字起こしとAI分析。.
もっと早く
回答 vs ドキュメントやスレッドを掘り下げる
より安全
より高い信頼性のための情報源に基づく回答
統一
キャプチャ、分析、検索のための1つのシステム
再利用可能
会話をいつまでも役立つ知識に変える
ソースに合ったナレッジベースワークフローを選択してください
このハブでは、AIエージェント向けのSpeakナレッジベースを構築する方法について説明します。チームで主に録音データから作業している場合は、アップロードするデータに適した専用ガイドをご覧ください。.
オーディオ知識ベース
通話録音、ポッドキャスト、インタビュー、音声メモに最適です。音声をきれいな文字起こしに変換し、検索可能なトピックにすることで、すぐに取り出すことができます。.
ビデオ知識ベース
Zoomの録画、デモ、トレーニング、スクリーンキャプチャに最適です。動画の証拠は残しつつ、質問にはトランスクリプトとインサイトから回答できます。.
Speakを使ってAIエージェントのナレッジベースを構築する理由
優れたAIエージェントの有用性は、あなたが提供する知識によって決まります。Speakは、ソース資料をキャプチャし、整理して、エージェントが正確に回答できるように支援します。.
実際に検索できるクリーンなトランスクリプト
話者分離、タイムスタンプ、1 つのファイルまたはフォルダー全体の高速キーワード検索を使用して、乱雑な録音を読みやすいテキストに変換します。.
検索
講演者
信頼性の高い検索のための構造化フィールド
製品、チーム、顧客タイプ、地域、バージョンなどのメタデータを追加して、エージェントが適切なコンテキストでフィルタリングして回答できるようにします。.
メタデータ
フィルター
要約、テーマ、回答準備スニペット
各ソースから構造化された出力を生成することで、ナレッジベースの参照、検証、最新の状態の維持が容易になります。.
要約
テーマ
共有して検証できる証拠
フォルダーと出力をチームメイトや関係者と共有して、回答を検証したり、裏付けとなるソース コンテンツを確認したりできるようにします。.
共有
証拠
権限を考慮した組織
チーム、プロジェクト、クライアントごとにナレッジを分離し、ソースを混在させることなく社内ナレッジベースと顧客向けナレッジベースを構築します。.
フォルダ
分離
AIエージェントに接続する
ソースが整理されたら、サポート、オンボーディング、社内オペレーション、リサーチの Q&A のためにフォルダーを AI エージェントに接続します。.
AIエージェント
質疑応答
ナレッジベースを最新の状態に保つための統合
ソース マテリアルを継続的に投入し、AI エージェントのナレッジ ベースを維持するための手作業を削減します。.
スピークナレッジベース: 実際の情報源から回答する AI エージェントの構築方法
サポート、社内支援、あるいは調査のためにAIナレッジベースを評価する場合、最も難しいのはチャットボットではありません。コンテンツを検索可能で整理され、推測することなく質問に答えられるほど信頼できる形式にすることです。.
A modern knowledge base should do more than store articles. Teams now expect an AI agent to answer questions in natural language, cite where the answer came from, and stay aligned with the latest information. That’s why an “agent-ready” knowledge base starts with source material: calls, meetings, training videos, interviews, demos, SOPs, PDFs, and internal docs. Speak is built for exactly that workflow – capture and ingest source content, generate transcripts and structured outputs, then make everything easy to retrieve inside one organized library.
AI ナレッジベースとは何ですか?
AIナレッジベースとは、AIエージェントが質問に答えるために使用する、厳選されたリソースセットです。エージェントは、一般的なインターネット知識に頼るのではなく、製品ドキュメント、顧客との通話記録、オンボーディングビデオ、社内プロセス、ポリシー文書、調査インタビューといったコンテンツを参照します。ナレッジベースが適切に構造化されていれば、エージェントは正確さを犠牲にすることなく、迅速に対応し、一貫性を保ち、サポート負荷を軽減できます。.
従来のヘルプセンターが不十分な理由
多くのヘルプセンターは、検索ではなく閲覧を目的として作成されています。そのため、情報が古くなり、断片化され、維持管理が困難になります。一方、最も重要な知識は、ヘルプセンターの外、例えばZoomの録画、Slackの説明、営業電話、オンボーディングセッション、社内研修などに散在していることがよくあります。これらのコンテンツが検索できない場合、チームは同じ質問に何度も答えることになります。整理されていない場合、エージェントは幻覚的な回答をしたり、ありきたりな回答をしたりしてしまいます。Speakは、こうした「使いにくい」情報源（音声や動画）を、クリーンなテキスト、検索可能な証拠、そして構造化されたインサイトに変換することで、この問題を解決します。.
Speakが会話を知識ベースに変える方法
The workflow is simple. First, you upload your sources (audio, video, or documents) into Speak and organize them into folders. For example: “Product KB,” “Support KB,” “Customer Calls,” or “Onboarding and Training.” Next, Speak generates transcripts and analysis outputs such as summaries, themes, and keywords. Because every file is searchable, you can find the right snippet fast – and you can share evidence with teammates to verify decisions or align on messaging.
AIエージェントのための知識ベースの構築
ソースを整理したら、適切なフォルダをAIエージェントに接続できます。これは、カスタマーサポート（製品に関するよくある質問への回答）、社内業務（標準作業手順書、ポリシー、ハウツーガイダンス）、そしてエンパワーメント（新入社員のオンボーディング、トレーニング、営業体制の整備）に役立ちます。強力なエージェントナレッジベースは、通常、以下の3つのレイヤーで構成されています。
まず、標準的な参考資料：製品ドキュメント、ポリシー、現在の価格設定やプランのルールなど。次に、シグナルの高い実例：通話や会議で「なぜ」やエッジケースの説明を受ける。最後に、構造化されたメタデータ：製品分野、顧客タイプ、地域、バージョンなどのタグを付けることで、エージェントは回答を絞り込み、文脈の混乱を避けることができる。.
ナレッジベースに含めるべき内容（実用的なチェックリスト）
ナレッジベースを社内検索で上位に表示し、AIエージェントと連携させたいなら、明確さと網羅性を重視しましょう。まずはよくある質問から始め、それぞれに最適なソースコンテンツにマッピングしましょう。サポートチームであれば、トラブルシューティングの電話や既知の問題、製品チームであればロードマップに関する話し合いや機能のウォークスルー、リサーチチームであればインタビューやフォーカスグループ、営業チームであればデモの録画や異論への対応などが考えられます。そして、統一されたフォルダ名、いくつかのメタデータフィールド、そしてシンプルなレビュー周期といった、軽量な構造を追加しましょう。.
情報源に基づいた回答が重要な理由
AIサポート導入における最大の障壁は信頼です。回答が曖昧、誤り、または検証不可能な場合、ユーザーはエージェントの利用を中止します。Speakは、トランスクリプト、タイムスタンプ、検索可能なテキスト、共有可能なコンテキストといった証拠ワークフローに基づいて設計されています。これにより、人間がエージェントの発言を検証しやすくなり、知識ベースを継続的に改善できます。回答が実際の情報源に基づいている場合、エージェントの信頼性は高まり、チームが修正に費やす時間は短縮されます。.
サポートのためのナレッジベース
カスタマーサポートの目標は一貫性です。Speakのナレッジベースは、通話中に発生した「実際の解決策」をチームが把握し、検索可能なトランスクリプトに変換し、信頼性の高いリファレンスライブラリを構築するのに役立ちます。このライブラリは、時間の経過とともに、繰り返しの質問に対応し、ユーザーを適切な手順に誘導し、より適切なコンテキストに基づいて複雑なケースをエスカレーションするAIエージェントの基盤となります。.
社内ドキュメント用のナレッジベース
社内知識は、オンボーディング資料、プロセスメモ、会議の録画、チャットでの共有情報など、散在していることがよくあります。コンテンツをフォルダに一元管理し、軽量なメタデータを追加することで、チームは1人の担当者にすべてを記憶させる必要がなくなります。エージェントは、「Xはどのように行うのですか？」「Yのプロセスは？」といった社内の質問に、スレッドをくまなく探すことなく回答できます。.
研究と洞察のための知識ベース
研究チームは、しばしばクエリが困難なインタビューデータの宝庫を抱えています。インタビューやフォーカスグループを文字起こしして整理すると、知識ベースがデータセットとなり、検索可能なテーマ、証拠、そしてソースフォルダ全体にわたる検索が可能になります。これにより、「最も多く聞かれる不満は何か？」や「異なるコホートは成功をどのように表現しているか？」といった質問に、実際の抜粋を引用することで簡単に答えられるようになります。.
よくある質問
AI エージェント用の Speak ナレッジベースの構築、ソースのアップロード、フォルダーの整理、正確性の維持に関するよくある質問への回答。.
A Speak knowledge base is a structured library of sources – audio, video, and documents – organized into folders with transcripts, summaries, and searchable outputs your team (and AI Agents) can use.
はい。会議、通話、インタビュー、トレーニング、デモの録音をアップロードしてください。Speak はそれらをトランスクリプトとインサイトに変換し、発言内容を検索して再利用できるようにします。.
ソースをフォルダーに整理したら、それらのフォルダーを AI エージェントに接続して、推測ではなく知識ベースに基づいて質問に答えることができます。.
顧客やチームから最も多く寄せられる25の質問から始めましょう。それぞれについて、最適な裏付けとなる情報源（ドキュメントや実際の通話記録など）をアップロードします。次に、製品分野やバージョンなどの基本的なメタデータを追加します。.
はい。Speak は 100 以上の言語の文字起こしと分析をサポートしており、グローバル チームや多言語サポートやリサーチに役立ちます。.
はい。フォルダを使用して、クライアント、プロジェクト、または部門ごとにソースを分類してください。これにより、コンテキストの混在を防ぎ、ナレッジベースを整理して検索しやすくなります。.
Yes. Start a 7-day trial with free credits included, upload a small set of sources, and validate the workflow end-to-end before scaling.
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Speak AIは、音声技術とAIの研究プラットフォームです。100以上の言語に対応した文字起こし、自然言語処理（NLP）分析、感情分析、AIエージェント、そして企業向けコンサルティングを提供しています。.
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