リアルタイムの聴衆フィードバック
どの一文が 刺さり どの一文が 外すかを正確に。
スピーカーは音声をライブ配信。リスナーは緑か赤をタップ。話を文単位に分け、各反応を発話の瞬間に結びつけます. 何が効いたかを知ってステージを降りられます。
仕組み
スピーカーが配信
どのブラウザからでも。内蔵マイクで音声を取り込みます. 追加機材は不要。スピーカーは会場の反応をリアルタイムで確認できます。
リスナーが反応
聴衆はコードか QR を開きます。同意なら緑、混乱や反対なら赤を一度タップ。アカウント不要。
洞察を得る
各文が文字起こしされ、その反応でタグ付けされます。最良/最悪の瞬間が自動でハイライトされます。
次のような用途に
カンファレンス & 講演
どのスライドが本当に会場を沸かせ、どのスライドが全員を見失わせたかを把握。
授業 & 研修
クラスの半分を混乱させた説明を拾い、次回もう一度扱う。
音楽パフォーマンス
観客が愛した曲を断片単位で聴き取る. 都市ごとのセットリスト調整に最適。
ウェブキャスト & リモートパネル
分散した聴衆、リアルタイムの信号。解釈に悩むビデオ会議の気まずい沈黙なし。
セキュリティとデータの扱い
ライブ音声と識別可能な反応の組み合わせはセンシティブです。何をするか率直に説明します。
記録するもの
イベントのライブ配信中の音声に加えて、文字起こしとリアクションのストリーム。音声はその直後にただちに削除されます。
保管場所
デフォルトでEUリージョン（ドイツ）。
保持
生の音声はただちに自動削除されます。文字起こしとリアクションは、講演者がイベントを削除するまで保持されます。
あなたの権利
リスナーはいつでも自分のリアクションとメモを削除できます。講演者もいつでもすべてのイベントデータをエクスポートおよび削除できます。
詳細: プライバシーポリシー · 利用規約
よくある質問
- リスナーはアプリをインストールする必要がありますか?
- いいえ。リンクを開くか QR を読み取り、緑/赤をタップするだけ。表示名は任意、登録不要です。
- スピーカーの音声は聴衆に配信されますか?
- いいえ。リスナーは講演者を直接（またはすでに利用している別のライブ配信を通じて）聞きます。私たちはストリーミングプラットフォームになることではなく、フィードバックループに注力しています。
- 文字起こしの精度は?
- 講演向けに調整されたクラウド STT プロバイダ(デフォルトは Deepgram)を使用します。まともなマイクと低い背景ノイズで品質が向上します。
- イベント 1 回あたりの費用は?
- リスナーは無料。講演者向けの料金の詳細は一般公開前にお知らせします。今サインアップする講演者は永久に無料です。
- あとからイベントを削除できますか?
- はい。講演者ダッシュボードから行えます。
他にも? yeysus@gmail.com
私たちについて
FeedBackApp は2011年ごろ、きわめて個人的ないらだちから生まれたアイデアでした。Jesus は議事録を書くのが下手なことで有名だったのです。彼はいくつかの大きなプロジェクトを率いており、会話の要約とアクション項目をまとめた、いわゆる「議事録」を送ることを期待されていました。当時、人々はその議事録を実際に読んでいて、ときには「本当はこういう意味だったんだ……」とか、もっとひどいと「そんなことは言っていない」と返ってくることもありました。会議のたびに彼は、誰が何を言い、どんな決定が下され、各自が何をすると約束したのかを「政治的に正しい」形で再構成するのに何時間も費やしました。退屈な手作業でした。まさに自動化を叫んでいたのです。
もともとのアイデアはとてもシンプルでした。アプリが会話を一文ずつ取り込み、最後に参加者が「決定事項」と「アクション項目」について合意する、というものです。そして各自が明確なアクション項目つきの議事録をメールで受け取ります。私たちは何年もかけて、IBM Watson などを使って何度かそれを作ろうと試みましたが、技術が本当に満足できるものになることはありませんでした。音声認識は不正確すぎ、話された言葉を文ごとに取り出すのは悪夢でした。そこへ、さまざまな国の人々と多様なアクセントであふれる企業環境が加わり、本物の製品になることはありませんでした。
2022年11月がすべてを変えました。OpenAI と ChatGPT は音声認識を次の段階へと引き上げ、誰もが使えるようにしました。新しい大規模言語モデル（LLM）と、生成AIの支援を受けたソフトウェア開発は、いわゆる「バイブコーディング（Vibe Coding）」と呼ばれ、2025年2月に OpenAI 共同創業者で計算機科学者の Andrej Karpathy によって広まった用語ですが、ソフトウェアを作るのに必要な時間と労力を劇的に減らしました。今や小さなチームが、かつて多くの役割を抱えた大きなチームが何年もかけていたことを、数週間で成し遂げられます。
FeedBackApp は、その歩みの成果です。個人的な議事録の問題を解決する手段として始まり、いまではもっと大きなものへと進化しました。話された言葉を取り込み、どのアイデアが響き、どれが響かないのかを人々が見極められるようにするプラットフォームです。
私たちはベルリンを拠点とする小さなチームです。
製品について人間と話したい場合は、こちらまでご連絡ください: yeysus@gmail.com.
私たちは歴史と Wikipedia が大好きです。これらのトピックについては、英語版 Wikipedia で詳しく読むことができます:
- Vibe Coding: https://en.wikipedia.org/wiki/Vibe_coding
- Large Language Model: https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model
- OpenAI: https://en.wikipedia.org/wiki/OpenAI