/* =========================
Speak – Data Collection (page-scoped)
– Same layout pattern as Structured Outputs + Voice Agents
– Minimal CSS: relies on global tokens + btn-* classes
========================= */
.sp-data-collection{
–sp-text: var(–bodyText, #0f172a);
–sp-muted: var(–bodyMuted, #475569);
–sp-light: var(–bodyLight, #64748b);
–sp-border: var(–border, #e5e7eb);
–sp-soft: var(–soft, #f8fafc);
–sp-shadow: var(–shadowMd, 0 10px 30px rgba(0,0,0,.06));
–sp-radius: 14px;
–sp-focus: 0 0 0 3px rgba(37, 99, 235, .22);
color: var(–sp-text);
font-family: var(–fontBody, system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, “Segoe UI”, Roboto, Arial, sans-serif);
}
.sp-data-collection *{ box-sizing:border-box; }
.sp-data-collection section{ padding: clamp(2.75rem, 5.5vw, 4.75rem) 1.25rem; }
.sp-data-collection .sp-container{ max-width: 1180px; margin: 0 auto; }
.sp-data-collection .sp-kicker{
font-size:.85rem; font-weight:650; color:var(–sp-muted);
letter-spacing:.05em; text-transform:uppercase; margin:0 0 .6rem;
}
.sp-data-collection h1{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(2.05rem, 4.2vw, 3.05rem);
line-height: 1.06;
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}
.sp-data-collection h2{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(1.55rem, 2.6vw, 2.05rem);
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letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-lead{
font-size: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
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margin: 0;
}
.sp-data-collection a{ color: inherit; }
.sp-data-collection a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):not([role=”button”]){
text-decoration: underline;
text-underline-offset: 3px;
}
.sp-data-collection a.elementor-button,
.sp-data-collection a.elementor-button:hover{ text-decoration:none !important; }
/* Hero */
.sp-data-collection .sp-hero{ background:#fff; border-bottom:1px solid var(–sp-border); }
.sp-data-collection .sp-hero-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.1fr .9fr;
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}
@media (max-width: 920px){
.sp-data-collection .sp-hero-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .sp-cta-row{
display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.75rem;
margin-top: 1.35rem; align-items:center;
}
.sp-data-collection .sp-trial{
margin-top:.85rem; color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem; line-height:1.45;
}
.sp-data-collection .sp-trial b{ color:var(–sp-text); font-weight:650; }
.sp-data-collection .sp-hero-side{
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
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padding: 1.15rem 1.15rem 1.25rem;
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}
.sp-data-collection .sp-hero-side h3{
margin:0 0 .65rem;
font-size:1rem; font-weight:700; letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-mini-list{
margin:0; padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted); line-height:1.55; font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-mini-list li{ margin:.25rem 0; }
.sp-data-collection .sp-pills{ display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.5rem; margin-top:1rem; }
.sp-data-collection .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;
}
/* Code snippet */
.sp-data-collection .sp-code{
background:#0b1220; color:#e5e7eb;
border-radius:14px; padding:14px; overflow:auto;
font-size:13px; line-height:1.55;
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margin-top: .9rem;
}
.sp-data-collection .sp-code code{ color:inherit; }
.sp-data-collection .sp-code__row{
display:flex; align-items:center; justify-content:space-between;
gap:10px; margin:0 0 10px 0;
}
.sp-data-collection .sp-code__label{
font-size:12px; letter-spacing:.02em;
text-transform:uppercase; opacity:.9; font-weight:700;
}
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-copybtn:hover{ background:rgba(255,255,255,.12); }
/* Sections */
.sp-data-collection .sp-section-alt{
background: var(–sp-soft);
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
/* Trust */
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-trust-pill{
display:inline-block;
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
padding:.35rem .75rem;
border-radius:999px;
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}
.sp-data-collection .sp-trust-pill b{ color:var(–sp-text); font-weight:700; }
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); }
}
@media (max-width: 560px){
.sp-data-collection .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
}
.sp-data-collection .sp-logo{
display:flex; align-items:center; justify-content:center;
padding:.6rem .5rem; border-radius: 12px;
border:1px solid transparent;
}
.sp-data-collection .sp-logo img{
max-height:42px; width:auto;
filter: grayscale(1); opacity:.78;
transition: all .18s ease;
}
.sp-data-collection .sp-logo:hover{
border-color: var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
}
.sp-data-collection .sp-logo:hover img{ filter:none; opacity:1; }
.sp-data-collection .sp-metrics{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(4, minmax(0,1fr));
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margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-data-collection .sp-metrics{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-metric b{
display:block;
font-size:1.15rem;
letter-spacing:-0.01em;
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}
.sp-data-collection .sp-metric span{
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font-size:.9rem;
line-height:1.35;
display:block;
}
/* Cards */
.sp-data-collection .sp-grid{
display:grid;
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gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-data-collection .sp-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-data-collection .sp-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .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-data-collection .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-data-collection .sp-ic svg{
width:20px; height:20px;
stroke: var(–sp-muted);
fill:none;
stroke-width:2;
stroke-linecap:round;
stroke-linejoin:round;
}
.sp-data-collection .sp-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
line-height:1.25;
letter-spacing:-0.01em;
min-height:2.6em;
}
.sp-data-collection .sp-card p{
margin:0;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
min-height:4.9em;
}
.sp-data-collection .sp-card-foot{
margin-top:.9rem;
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
.sp-data-collection .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;
}
/* Split cards */
.sp-data-collection .sp-split{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-data-collection .sp-split{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-split-card h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.08rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-split-card p{
margin:0 0 .9rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-split-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
/* SEO */
.sp-data-collection .sp-seo{
background:#fff;
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-seo-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .sp-seo p{
color:var(–sp-muted);
line-height:1.7;
font-size:1rem;
margin:0 0 1rem;
max-width: 980px;
}
.sp-data-collection .sp-seo h3{
margin: 1.25rem 0 .55rem;
font-size: 1.05rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-seo-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-seo-card p{
margin:0 0 .85rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-seo-card ul{
margin:0;
padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-seo-card li{ margin:.35rem 0; }
/* FAQ */
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-at-faq{ border-bottom:1px solid var(–sp-border); padding: 0 1.15rem; }
.sp-data-collection .sp-at-faq:last-child{ border-bottom:none; }
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-at-faq-q:focus{ outline:none; box-shadow: var(–sp-focus); border-radius:10px; }
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-at-faq-a{
padding: 0 0 1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
/* Final CTA */
.sp-data-collection .sp-final{ background:#fff; border-top:1px solid var(–sp-border); }
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-final-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .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-data-collection .sp-panel h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-panel p{
margin:0 0 .95rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-panel-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
会話の適切なタイミングでリードとインテークの詳細情報を収集する
Data Collection is different than Structured Outputs. Instead of only analyzing what was said, you can choose when and how the agent asks for key details – at the start, naturally during the call, at the end, or only when a trigger condition is met.
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。.
より多くのリードを獲得
意図が明確な場合は詳細を尋ねる
離脱が少ない
フォームで早めに中断しない
よりクリーンなCRMデータ
毎回標準化されたフィールド
より迅速なフォローアップ
キャプチャ時に即時通知
データ収集と構造化された出力
どちらも会話を利用可能なデータに変換します。違いは、エージェントが情報を積極的に収集するか、Speakが事後に情報を抽出するかです。.
データ収集（アクティブ）
エージェントは適切なタイミングで具体的な詳細を尋ねます。タイミングと条件をユーザーが決められるため、会話は自然なまま、フィールドは確実にキャプチャされます。.
構造化された出力（受動）
Speakは発言内容を分析し、フィールドがある場合は抽出します。会話の流れを中断したくない場合に、要約、スコア、インサイトなどを表示するのに最適です。.
チームが使用する一般的なデータ収集フィールド
データ収集は、リードジェネレーション、インテーク、ルーティングなど、確実なデータ収集が必要な場合に最適です。いくつかの必須項目を尋ね、発信者が目的を確認した後に、より詳細な項目を収集します。.
名前 + メールアドレス
最初の有益なやり取りの後に自然に連絡先の詳細を収集し、チームに即座に通知を送信します。.
リードジェネレーション
通知
役割 + 職名
発信者の役割を把握して、サポート、販売、オンボーディング、調査、パートナーシップなど、適切なワークフローにルーティングします。.
ルーティング
摂取量
ウェブサイトのURL
関連する場合にのみ Web サイトを要求し、下流のツールでエンリッチメントまたは CRM の更新を自動的にトリガーします。.
CRM
オートメーション
予算 + タイムライン
通話終了後、お客様のご要望を伺い、予算とスケジュールを明確にします。電話を単なる書類仕事のように感じさせずに、お客様の選定をサポートします。.
売上高
資格
ユースケース + 意図
発信者が連絡してきた理由を確認し、意図に基づいて適切なスクリプト、ナレッジ ベース、またはハンドオフ パスをトリガーします。.
意図
トリガー
資格スコア
トリガーが満たされた場合にのみ 1 つまたは 2 つの適格性の質問をし、ルーティングとフォローアップのために一貫したスコアを保存します。.
スコアリング
ルーティング
データ収集の仕組み
同じフィールドを複数の方法で収集できます。重要なのはタイミングです。最初は最低限の情報を尋ね、発信者の意図を確認した後に、より詳細な情報を収集しましょう。.
スタート時に集める
名前や言語の選択など、基本的な情報を入力するのに適しています。フォームのような印象を与えないよう、フィールド数は1～2個に抑えましょう。.
始める
低摩擦
通話中に自然に集まる
意図が明確になった後にのみ質問してください。例：ウェブサイト、役割、計画、地域など、関連する情報がある場合。.
その間
文脈的
最後に集める
予算、タイムライン、そして次のステップに最適です。発信者はすでに価値を得ているため、回答する可能性が高くなります。.
終わり
より高い完成度
条件が満たされた場合にのみ収集します
「有望なリード」、「請求意図」、「デモのリクエスト」などのトリガーを使用して、必要な場合にのみ詳細な質問をします。.
条件付き
トリガー
検証と標準化
フィールドの一貫性（形式、必須とオプション）を保つことで、CRM レコードがクリーンになり、自動化が中断されなくなります。.
標準化
品質
瞬時に保存して転送
キャプチャしたフィールドを通知として送信し、フォローアップ、ルーティング、レポートのために下流のツールにプッシュします。.
通知
自動化
プレイブック: データ収集が適している場所
確実なデータ取得が必要な場合はデータ収集を、フローを中断せずに通話後の分析が必要な場合は構造化出力をご利用ください。多くのチームは両方を組み合わせています。.
リード選定 + ルーティング
氏名、メールアドレス、役職、そして意図を収集します。発信者が適格であれば、ウェブサイトとタイムラインを尋ねます。その後、チームに通知し、適切な次のステップへと誘導します。.
サポートの受付 + エスカレーション
最初の質問の後、製品、プラン、問題のカテゴリーについてのみ尋ねてください。請求やセキュリティに関する問題の場合は、最小限の詳細を収集し、状況に応じてエスカレーションしてください。.
あまり早く聞かないでください
まずはヘルプから始めましょう。エージェントが意味のある質問に答えた後、連絡先情報を収集するのは自然な流れです。.
ベストプラクティス
変換
プロンプトは短くする
データ収集のプロンプトは一文で構成する必要があります。長いプロンプトは完了率を低下させ、ロボット的な印象を与えます。.
UX
声
デリケートなトピックについては最小限の収集
請求、アカウントの変更、セキュリティについては、必要なものだけを収集し、すぐに担当者に引き渡します。.
安全性
エスカレーション
AIエージェントのデータ収集：会話をCRM対応フィールドに変える
会話はシグナルは強力ですが、内容は複雑です。人は自分の名前を素早く口にしたり、ウェブサイトについて何気なく言及したり、ユースケースを様々な方法で説明したりします。データ収集機能は、フィールドの収集方法、収集タイミング、そして収集された瞬間に何が起こるかを制御できるため、これらの詳細情報の信頼性を高めます。.
データ収集は、インバウンドコール、ウェブサイトチャット、サポート受付、リード選定に最適です。発信者に必要な情報を自発的に提供してもらうのではなく、エージェントが適切なタイミングで質問し、回答を標準化された形式で保存します。これにより、情報の漏れを防ぎ、チームのやり取りを削減できます。.
AI エージェントにおけるデータ収集とは何ですか?
データ収集は、会話から特定のフィールドを収集するための設定可能な方法です。ラベル（例：「役職」や「ウェブサイトのURL」）、エージェントが使用するプロンプトテキスト、そしてタイミングルールを定義します。目標はシンプルです。ライブ会話を、チームが実際に使用できる構造化されたフィールドに変換することです。.
タイミングが重要な理由
あまりにも多くの情報を早すぎるタイミングで尋ねると、まるでフォームのように聞こえ、離脱につながります。逆に、あまりにも少ない情報を求めると、ルーティングがうまくいかず、フォローアップが遅れる可能性があります。最善のアプローチは段階的に行うものです。最初に1つか2つの必須項目を尋ね、発信者の意図が明確になった後、またはトリガー条件が満たされた後に、より詳細な情報を求めるのです。.
データ収集と構造化された出力
構造化出力は、会話の内容を分析することで、会話後にフィールドを抽出します。データ収集は、具体的な情報を積極的に求めます。実際には、データ収集は、確実に取得する必要がある連絡先情報やルーティングフィールドに最適です。構造化出力は、フローを中断したくない要約、メモ、インサイトに最適です。.
通知と自動化の適合性
フィールドがキャプチャされると、すぐにチームに通知できます。これは、有望なリードへの迅速なフォローアップ、サポート問題のルーティング、レポート用のクリーンなレコードの作成に役立ちます。また、CRMや社内ツールを更新する自動化をトリガーすることもできるため、チームは手動で情報を再入力する必要がなくなります。.
高い完了率を実現するためのベストプラクティス
プロンプトは短く自然なものにしましょう。1回の質問に複数の質問を詰め込むのは避けましょう。より深いフィールドは、入力した情報に基づいて収集しましょう。また、フィールド（メールアドレス、地域、プランなど）は標準化し、下流の自動化が安定するようにします。.
例: デモリクエストフロー
シンプルなデモ依頼フローでは、エージェントが最初の質問に答えた後、氏名とメールアドレスを収集し、会話中に役割とユースケースを把握し、最後にタイムラインを尋ねるといった流れが考えられます。発信者が企業のニーズを示している場合は、地域、導入要件、セキュリティレビューのタイミングなど、追加の情報収集をトリガーできます。.
例: 吸気フローのサポート
サポート担当者はまず製品分野と問題のカテゴリーを確認し、エスカレーションが必要な場合のみアカウントのメールアドレスを尋ねることができます。これにより、簡単な質問については迅速に対応できると同時に、複雑なケースについても明確な記録を作成できます。.
例: 電話受付フロー
電話の場合、データ収集機能は、名前の綴り、メールの確認、通話目的、適切な次のステップなど、見落とされがちな詳細情報の収集に役立ちます。音声通話では、プロンプトを短くすることが特に重要です。.
よくある質問
データ収集、タイミング オプション、トリガー条件、構造化出力との違いに関するよくある質問。.
データ収集は、会話中にエージェントがいつどのように特定のフィールドを要求するかを選択することで、特定のフィールド (名前、メール、Web サイト、役割、意図など) をキャプチャするための構成可能な方法です。.
データ収集機能は、適切なタイミングで情報を積極的に要求します。構造化出力機能は、その後の会話を分析し、自然に表示されるフィールドのみを抽出します。.
早い段階で 1 〜 2 つの必須項目を収集し、意図がわかったらその過程でコンテキスト フィールドを収集し、発信者が価値を受け取った後に最後に予算またはタイムラインを収集します。.
条件ベースの収集では、適格なリード、特定の意図、エスカレーションを必要とするリクエストなど、ルールが満たされた場合にのみフィールドが要求されます。.
はい。フィールドがキャプチャされると、すぐにチームに通知し、自動化をトリガーしてCRMまたは社内ワークフローにデータをプッシュできます。.
プロンプトは短くし、一度に複数の質問を積み重ねないようにし、値を提供した後にのみより深いフィールドを要求し、トリガーを使用して必要なものだけを収集します。.
はい。多くのチームは、必須フィールド（連絡先 + ルーティング）にはデータ収集を使用し、会話後の要約、メモ、スコアリング、洞察には構造化出力を使用しています。.
スピーク無料体験
予約相談
ヘルプ
会話をチームが使えるクリーンなデータに変換
いくつかのフィールドを設定し、適切なタイミングを選択し、取得したデータを通知や自動化にルーティングします。データ収集は、エージェントが単なる会話ではなく、真の成果を導き出すのに役立ちます。.
セルフサービスを始める
最初の 4 つのフィールドを設定し、完了率をテストし、条件付きトリガーを追加して、より詳細なリード資格を確認します。.
当社チームと協力
本番環境ですぐに使える入力フローが必要ですか？フィールド、タイミング、トリガーをマッピングし、CRM とルーティングの自動化を接続するお手伝いをいたします。.
ご質問はお電話ください +1 (647) 372-1565 またはメール [email protected]
Speak AIによるAI分析
Speak AIは文字起こし、NLP分析、感情分析、AI Agentsを1つのプラットフォームに統合。研究者、マーケター、チーム向けに構築されています。
テキスト分析ツール
自動テープ起こし
AIコンサルティングおよび導入
AIミーティング・アシスタント
Build Audio and Video Data Collection Agents with Speak AI
Data collection agents built on Speak AI ingest audio and video from configured sources, extract structured fields via AI, and deliver clean data to downstream systems — automatically and at scale. The API accepts file uploads, public URLs, and streaming inputs, and returns structured JSON with transcript text, speaker segments, entities, themes, and custom-prompted fields.
Agent patterns that work with Speak AI
- Interview data extraction — submit batches of interview recordings, receive structured field output (sentiment, themes, named entities) per respondent
- Media monitoring pipelines — ingest video clips from configured sources, extract keyword and topic data, push to a data warehouse or CRM
- 通話分析 — process inbound or outbound call recordings, extract compliance flags, action items, or sentiment scores
- Survey response processing — transcribe and code audio or video survey responses at scale without manual review
Technical setup
Authenticate with your Speak AI API key, submit files or URLs to the transcription endpoint, configure webhooks to receive completed results, and define custom extraction prompts for your specific data fields. Full documentation at speakai.co/developers.
Build data collection agents on Speak AI — get your API key.
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