音声から決定事項とタスクへ
決定事項と次のアクションを抽出
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コンテンツ紹介
説明
音声ファイルや文字起こしデータから、決定事項、タスク、担当者、日付、阻害要因、未解決の質問を簡潔で編集可能な記録にまとめます。音声テキストが不足している場合は、必要に応じてバックグラウンドで処理を続けながら自動的に文字起こしを行い、その後、任意のAgentアクションを提案します。
おすすめした人
淡苍
このスキルをおすすめする理由
音声から、確認済みの決定事項や約束、未解決の質問、障害を情報源付きで正確に抽出し、後続アクションは確認を優先して引き継ぎます。
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研究Signal Room: インタビュー統合
YouMindは、あなたの通話、インタビュー、ポッドキャストをすでに文字起こししています。Signal Roomは、その次に起こることです。 1件の文字起こしでも20件でも投入すれば、実際のアナリストが署名するようなリサーチ統合が得られます：コード化されたテーマ、タイムスタンプ付きの逐語的な証拠、人々が意見を異にする箇所、そしてあなたが下そうとしている意思決定へのランク付けされた回答です。 この方法は実際の定性調査手法であり、要約ではありません： • 引用優先で機能するオープンコーディング — 引用がなければコードもない — コードはアナリストの専門用語ではなく、参加者自身の言葉で命名されます。 • すべてのコードに行動・信念・願望のタグが付けられます。「ぜひ支払いたい」は「先月支払った」とは同じ証拠のクラスではないからです。 • テーマは反証可能な文章で示され、強度は引用数ではなく参加者数で数えられ、反証する証拠は意図的に探されます。 • 参加者が本当に分かれる箇所と、どちらの側に立つかを予測する要素を示すテンションマップ。 • 「[状況]のとき、[誰]が[結果]を望む、なぜなら[理由]」という形式の機会バックログ。それぞれが「強い」「示唆的」「逸話的」に評価されます。 • あなたの意思決定の問いへの直接の回答。信頼度と、それを変える要素が明示されます。 • 今回のラウンドで回答できなかった3つの質問と、次にインタビューすべき人物。 重要なガードレール：引用を捏造したり美化したりせず、参加者が12人未満の場合はパーセンテージを報告せず、既定で参加者を仮名化し、n=1が仮説であって発見ではないことを率直に伝えます。 プロダクトマネージャー、UXリサーチャー、マーケットリサーチャー、ジャーナリスト、コンサルタント、カスタマーディスカバリーを行う創業者、そして何時間もの録音を抱えながら発見がないすべての人に向けたものです。
研究インタビュー記録→意思決定洞察V3
インタビュー、ユーザー調査、フォーカスグループの文字起こしを、すべての結論を逐語引用まで追跡できる、証拠に基づく研究総合レポートに変換します。1件から20件までの文字起こしを入力すると、コード化されたテーマ、緊張関係マップ、機会バックログ、意思決定の問いへの直接回答を生成。録音は何時間もあるのに、結論がゼロという状態から抜け出せます。 企業・プロダクトチーム向け：分析担当者による数日分の整理・コーディング作業を省けます。すべての判断は参加者の発言とタイムスタンプに紐づき、監査・追跡が可能。AIが洞察を捏造するリスクを根本から抑えます。機会リストは「when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]」の形式で出力され、プロダクトロードマップや市場に関する意思決定へそのままつなげられます。 研究者・学者向け：要約ではなく、実際の定性研究の実践に沿って分析します。quote-firstのオープンコーディング、Behaviour/Belief/Wishによる証拠分類、反証可能なテーマ、反証となる証拠の積極的な探索を行い、論文の方法論セクションにも記載できる水準の厳密さを備えています。サンプル規律も厳格で、参加者が12人未満の場合は割合を報告せず、n=1は発見ではなく仮説として明示し、テーマの強さは参加者数に基づいて判断します。 プロダクトマネージャー、UX・市場リサーチャー、ジャーナリスト、コンサルタント、創業者、そして録音素材を手元に抱えながら研究結果を得られずにいるすべての人に適しています。 英語版：インタビュー、ユーザー調査、フォーカスグループの文字起こしを、すべての結論を逐語引用まで追跡できる、証拠に基づく研究総合レポートに変換します。1件から20件までの文字起こしを入力すると、コード化されたテーマ、緊張関係マップ、機会バックログ、意思決定の問いへの直接回答を生成。録音は何時間もあるのに、発見がゼロという状態から抜け出せます。 企業・プロダクトチーム向け：手作業による数日分のコーディングを省けます。すべての主張は参加者の発言とタイムスタンプに紐づき、監査・追跡が可能。AIが洞察を捏造するリスクを排除します。機会は「when [situation], [who] wants [outcome] because [reason]」の形式で示され、プロダクトロードマップや市場に関する意思決定へそのまま活用できます。 研究者・学者向け：要約ではなく、実際の定性研究の実践に基づいて分析します。quote-firstのオープンコーディング、Behaviour/Belief/Wishによる証拠タグ付け、反証可能なテーマ、反証となる証拠の意図的な探索を行い、論文の方法論セクションにも使える厳密さを実現します。サンプル規律も厳格で、参加者が12人未満の場合は割合を示さず、n=1は発見ではなく仮説として明示し、テーマの強さは参加者数で判断します。 プロダクトマネージャー、UX・市場リサーチャー、ジャーナリスト、コンサルタント、顧客発見に取り組む創業者、そして何時間もの録音を抱えながら発見を得られずにいるすべての人に適しています。
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