雑然とした会話を整理して使いやすいフィールドに変える

構造化された出力とは、会話から抽出された定義済みのフィールドです。「名」のような単純な値、「資格スコア」のようなスコア、「主要要件」のようなリスト、「通話概要」のような短い段落など、様々な形式が考えられます。重要なのは一貫性です。何をキャプチャすべきかを定義すれば、Speakはすべての会話で同じ種類の出力を生成します。.

構造化された出力が重要な理由

多くの組織では、会話を個別のイベントとして扱っています。営業電話は瞬間的には役立ちますが、その洞察はフォローアップメールでは消えてしまいます。サポート電話は問題を解決しますが、根本原因は測定可能な傾向にはなりません。調査インタビューには貴重な情報が含まれていますが、洞察は記録の中に閉じ込められたままです。構造化された出力によって会話を比較できるようになり、週、月、チームをまたいで何が起こっているかを把握できます。.

あらゆるワークフローに対応するカスタム構造化出力

Speakには、一般的なユースケースに対応した標準的な構造化出力が用意されていますが、最大の利点はカスタマイズです。ラベルを定義し、プロンプトを記述することで、独自の出力を作成できます。例えば、「発信者の主な目的を一文で抽出する」や「1～5の評価スコアと簡単な理由を返す」などです。この柔軟性は、営業、リサーチ、人事、オペレーションなど、会話で重要な詳細が伝えられるあらゆるワークフローに役立ちます。.

例: 営業電話とリード選別

営業においては、構造化された出力によって、重要な情報を一貫して把握できます。予算、タイムライン、反論、意思決定者のステータス、そして次のステップを追跡できます。適格性スコアを使用して、リードを自動的にルーティングできます。チームがパイプラインを確認する際に、不完全なメモから推測するのではなく、構造化されたシグナルを一目で確認できます。.

例: 調査インタビューと定性分析

研究において、構造化されたアウトプットは定性的な作業のスケールアップを容易にします。テーマ、問題点、成果、そして重要な引用を抽出し、それらを多数のインタビューを通して分析します。これにより、研究者は参加者の言語のニュアンスを失うことなく、生の会話からより迅速に知見を得ることができます。.

例: サポートコールと品質改善

サポートチームは、問題の種類、重大度、根本原因、解決策を体系的に整理できます。時間の経過とともに、繰り返し発生する問題を特定し、製品の修正に優先順位を付けることができます。また、構造化された出力により、数十件もの通話を手動で確認することなくパターンが可視化されるため、新しいチームメンバーのスムーズな業務開始にも役立ちます。.

構造化された出力の信頼性を高める

最も構造化されたアウトプットは具体的です。何を証拠とみなすか、不明な点があった場合にどうするか、そしてどれくらいの短い回答を求めるかを明確に定義しましょう。例えば、「発信者が具体的なタイムラインを示さない場合は『不明』と返す」などです。これにより、アウトプットの一貫性が高まり、信頼性が向上します。.