/* =========================
Speak – Structured Outputs (page-scoped)
– Same layout pattern as Voice Agents page
– Minimal CSS: relies on global tokens + btn-* classes
========================= */
.sp-structured-outputs{
–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-structured-outputs *{ box-sizing:border-box; }
.sp-structured-outputs section{ padding: clamp(2.75rem, 5.5vw, 4.75rem) 1.25rem; }
.sp-structured-outputs .sp-container{ max-width: 1180px; margin: 0 auto; }
.sp-structured-outputs .sp-kicker{
font-size:.85rem; font-weight:650; color:var(–sp-muted);
letter-spacing:.05em; text-transform:uppercase; margin:0 0 .6rem;
}
.sp-structured-outputs h1{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(2.05rem, 4.2vw, 3.05rem);
line-height: 1.06;
margin: 0 0 1rem;
letter-spacing: -0.02em;
}
.sp-structured-outputs h2{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(1.55rem, 2.6vw, 2.05rem);
line-height: 1.15;
margin: 0 0 1rem;
letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-lead{
font-size: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
max-width: 920px;
margin: 0;
}
.sp-structured-outputs a{ color: inherit; }
.sp-structured-outputs a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):not([role=”button”]){
text-decoration: underline;
text-underline-offset: 3px;
}
.sp-structured-outputs a.elementor-button,
.sp-structured-outputs a.elementor-button:hover{ text-decoration:none !important; }
/* Hero */
.sp-structured-outputs .sp-hero{ background:#fff; border-bottom:1px solid var(–sp-border); }
.sp-structured-outputs .sp-hero-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.1fr .9fr;
gap: 1.75rem;
align-items:start;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-hero-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-cta-row{
display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.75rem;
margin-top: 1.35rem; align-items:center;
}
.sp-structured-outputs .sp-trial{
margin-top:.85rem; color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem; line-height:1.45;
}
.sp-structured-outputs .sp-trial b{ color:var(–sp-text); font-weight:650; }
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-hero-side h3{
margin:0 0 .65rem;
font-size:1rem; font-weight:700; letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-mini-list{
margin:0; padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted); line-height:1.55; font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-mini-list li{ margin:.25rem 0; }
.sp-structured-outputs .sp-pills{ display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.5rem; margin-top:1rem; }
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-code code{ color:inherit; }
.sp-structured-outputs .sp-code__row{
display:flex; align-items:center; justify-content:space-between;
gap:10px; margin:0 0 10px 0;
}
.sp-structured-outputs .sp-code__label{
font-size:12px; letter-spacing:.02em;
text-transform:uppercase; opacity:.9; font-weight:700;
}
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-copybtn:hover{ background:rgba(255,255,255,.12); }
/* Sections */
.sp-structured-outputs .sp-section-alt{
background: var(–sp-soft);
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
/* Trust */
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-trust-pill b{ color:var(–sp-text); font-weight:700; }
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); }
}
@media (max-width: 560px){
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
}
.sp-structured-outputs .sp-logo{
display:flex; align-items:center; justify-content:center;
padding:.6rem .5rem; border-radius: 12px;
border:1px solid transparent;
}
.sp-structured-outputs .sp-logo img{
max-height:42px; width:auto;
filter: grayscale(1); opacity:.78;
transition: all .18s ease;
}
.sp-structured-outputs .sp-logo:hover{
border-color: var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
}
.sp-structured-outputs .sp-logo:hover img{ filter:none; opacity:1; }
.sp-structured-outputs .sp-metrics{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(4, minmax(0,1fr));
gap: 1rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-metrics{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-metric b{
display:block;
font-size:1.15rem;
letter-spacing:-0.01em;
margin-bottom:.25rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-metric span{
color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem;
line-height:1.35;
display:block;
}
/* Cards */
.sp-structured-outputs .sp-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-structured-outputs .sp-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-ic svg{
width:20px; height:20px;
stroke: var(–sp-muted);
fill:none;
stroke-width:2;
stroke-linecap:round;
stroke-linejoin:round;
}
.sp-structured-outputs .sp-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
line-height:1.25;
letter-spacing:-0.01em;
min-height:2.6em;
}
.sp-structured-outputs .sp-card p{
margin:0;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
min-height:4.9em;
}
.sp-structured-outputs .sp-card-foot{
margin-top:.9rem;
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-split{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-split{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-split-card h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.08rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card p{
margin:0 0 .9rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-split-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
/* SEO */
.sp-structured-outputs .sp-seo{
background:#fff;
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-seo-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-seo p{
color:var(–sp-muted);
line-height:1.7;
font-size:1rem;
margin:0 0 1rem;
max-width: 980px;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo h3{
margin: 1.25rem 0 .55rem;
font-size: 1.05rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-seo-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card p{
margin:0 0 .85rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card ul{
margin:0;
padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card li{ margin:.35rem 0; }
/* FAQ */
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-at-faq{ border-bottom:1px solid var(–sp-border); padding: 0 1.15rem; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq:last-child{ border-bottom:none; }
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-at-faq-q:focus{ outline:none; box-shadow: var(–sp-focus); border-radius:10px; }
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-at-faq-a{
padding: 0 0 1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
/* Final CTA */
.sp-structured-outputs .sp-final{ background:#fff; border-top:1px solid var(–sp-border); }
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-final-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .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-structured-outputs .sp-panel h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-panel p{
margin:0 0 .95rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-panel-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
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
重要なラベルを定義すると、Speak が各通話や会議からそれらを自動的に抽出します。選考スコア、主要要件、反論、次のステップなど、一貫性のある構造化された出力が得られます。.
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。.
雑用を減らす
詳細を確認するために通話を再度確認するのはやめましょう
より一貫性のある
すべての会話で同じフィールド
より良い分析
時間の経過に伴うトレンドフィールドのスケール
より迅速なフォローアップ
概要と次のステップを即座に送信
構造化された出力の仕組み
会話は本来、構造化されていません。構造化された出力により、重要な情報を定義し、それを自動的に抽出することで、数百件もの通話を検索、フィルタリング、スコアリング、レポート作成できます。.
ラベルとプロンプトを作成する
「適格スコア」や「主な問題点」などのフィールド名を選択し、抽出する内容を正確に説明する短いプロンプトを記述します。.
Speakは各会話からそれを抽出します
通話後、Speak はトランスクリプトから値を識別し、表示およびエクスポートできる一貫した構造化された出力を返します。.
よく使われる構造化出力の例
共通フィールドから始めて、ワークフローに合わせてカスタマイズしましょう。構造化された出力を必要な数だけ作成でき、チーム、ユースケース、フォルダーごとにプロンプトをカスタマイズできます。.
通話概要
すべての会話に対して短く一貫性のある要約を生成するので、チームメイトは録音全体を聞かなくても会話に参加できます。.
サポート
売上高
資格スコア
適合性、緊急性、準備状況に基づいてシンプルなスコアを割り当てます。大規模なインバウンドコールやリードスクリーニングに最適です。.
リードジェネレーション
ルーティング
主な問題点
顧客の言葉から主な問題点を抽出します。調査、ポジショニング、オンボーディングコンテンツの改善に役立ちます。.
研究
インサイト
異議と妨害者
躊躇している理由（価格、セキュリティ、タイミング）を把握し、営業担当者が適切な販促資料でフォローアップして摩擦を迅速に取り除けるようにします。.
売上高
フォローアップ
次のステップ
コミットメントとアクションを抽出します。会話を、手書きのメモを必要とせずに、簡潔なフォローアップメールや社内タスクリストに変換します。.
オペレーション
実行
連絡先フィールド
名、姓、メール、会社、役割、地域を自動的に取得することで、CRM をクリーンな状態に保ち、チームの作業を迅速化します。.
CRM
オートメーション
構造化された出力: 会話と分析の間に欠けている層
通話や会議にはビジネスにおいて最も貴重な情報が含まれていますが、大規模に活用するのは困難です。メモは一貫性がなく、録音の確認には時間がかかり、チームごとに追跡する詳細も異なります。構造化された出力は、非構造化会話を一貫性のあるフィールドセットに変換することで、時間の経過とともに検索、フィルタリング、分析できるようになり、この問題を解決します。.
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。.
自動化のための構造化された出力
構造化された出力は、下流のシステムにルーティングすることで、さらに価値が高まります。例えば、CRMフィールドを自動更新したり、主要な要件をプロジェクト概要に反映させたり、次のステップや反論に基づいてフォローアップメールの下書きを作成したりすることができます。これにより、手作業による管理作業なしに、会話をアクションへとつなげることができます。.
長い会話のための構造化された出力
通話が長くなると、重要な詳細が聞き逃されやすくなります。構造化された出力は、各会話の最後に「クリーンな抽出レイヤー」のように機能するため、通話が複数のトピックにまたがる場合でも、重要な情報が常に記録されます。.
よくある質問
構造化された出力、カスタム フィールド、書式設定、およびチームがそれらを販売、調査、サポートに使用する方法に関するよくある質問。.
構造化された出力は、値、スコア、リスト、短い概要など、通話間で一貫性が保たれる会話から抽出された定義済みフィールドです。.
はい。ラベルを作成し、抽出する内容を入力するプロンプトを記述してください。営業、調査、サポート、人事など、あらゆるワークフローに合わせてフィールドをカスタマイズできます。.
まずは 5 つから始めましょう: 通話の概要、主な要件、次のステップ、異論または阻害要因、簡単な資格スコア (またはサポートの問題の重大度)。.
フォーマットと証拠として何が考慮されるかを明確にしてください。不明な点があった場合の対処法を定義し、出力は簡潔かつ限定的なものにしてください。.
はい。フィールドは一貫しているため、共通の反論、繰り返し発生する問題、主要なテーマなど、多くの通話のパターンをフィルタリングして分析できます。.
はい。多くのチームは、構造化された出力を CRM、スプレッドシート、社内ダッシュボードに接続して、会話の洞察を自動的にワークフローに取り込んでいます。.
スピーク無料体験
予約相談
ヘルプ
Define your fields once – then extract them automatically
ワークフロー向けに構造化された出力を作成し、会話全体に適用して、結果を経時的に分析します。長時間の通話中に重要な詳細が失われるのを防ぎます。.
セルフサービスを始める
いくつかの構造化された出力を作成し、最近の通話で実行して、試用期間中に結果をワークフローにエクスポートします。.
当社チームと協力
構造化された出力によってレポートとルーティングが確実に実行できるように、フィールド セット、プロンプト、自動化の設計をお手伝いします。.
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音声エージェント
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
How to Extract Structured Data from Audio Using Speak AI
Speak AI’s structured output extraction lets you define a JSON schema and deploy an AI agent that extracts matching fields from any audio or video recording — turning unstructured voice data into clean, structured records your applications can consume directly.
What structured output extraction enables
- Custom JSON schema — define the fields you want to extract (contact name, intent, sentiment, action items, entities) and the agent extracts them from every transcript
- Contact and entity extraction — pull names, organizations, locations, and custom entity types from recorded conversations automatically
- Meeting action item extraction — define an action item schema and extract tasks, owners, and deadlines from any meeting or call recording
- Survey coding automation — define a coding schema for qualitative survey responses and apply it across the full respondent dataset
- CRM and database integration — structured output JSON feeds directly into your CRM, data warehouse, or internal tools without manual data entry
Structured output extraction FAQ
How do I extract structured data from audio files with AI?
Define your output schema via the Speak AI API, submit audio files for transcription, and configure the structured extraction step to run on the resulting transcript. The API returns a JSON object matching your schema for each recording. Full documentation at docs.speakai.co.
What data can Speak AI extract from audio recordings as structured output?
Any information present in the spoken content: named entities, sentiment scores, action items, custom field values, topic classifications, and any other fields you define in your extraction schema. The AI reasons over the full transcript to populate your schema.
Can I use Speak AI structured outputs to feed a CRM automatically?
Yes. A common pattern: Speak AI transcribes call recordings via API, runs structured extraction (contact name, intent, follow-up required), and the JSON output is written to your CRM via webhook — eliminating manual call logging for sales and customer success teams.
Extract structured data from audio — get your API key free, no credit card required.
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Italiano 
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