WebRTC Quality Analytics

Why teams pick it

SaaS-grade call monitoring, without handing your call data to a SaaS.

選ばれる理由

SaaS級の通話モニタリングを、通話データをSaaSに渡さずに。

Zero egress by design

No external domains declared, no telemetry collected. TURN credentials are redacted and SDP bodies dropped at parse time. Works with Meet, Teams, or your own WebRTC app.

設計思想としての外部送信ゼロ

外部ドメインの宣言なし、テレメトリ収集なし。TURN認証情報はパース時に秘匿化し、 SDP本文は破棄。Meet、Teams、自社WebRTCアプリのいずれでも使えます。

Plain Delta tables, not a black box

W3C getStats-compliant medallion schema in your Unity Catalog. JOIN call quality with your business data, copy any view's SQL into the SQL editor, or use the bundled AI/BI dashboard.

ブラックボックスではない、素のDeltaテーブル

W3C getStats準拠のメダリオンスキーマがあなたのUnity Catalogに。ビジネスデータとJOINする、各画面のSQLをそのままSQLエディタで使う、同梱のAI/BIダッシュボードで見る——すべて自由です。

From MOS to root cause

ITU-T G.107 E-model scoring per stream, 10-second window, and session. One click asks a foundation model in your workspace for a diagnosis that cites the evidence.

MOSから根本原因まで

ITU-T G.107 E-modelでストリーム・10秒窓・セッション単位のスコアリング。ワンクリックで、ワークスペース内の基盤モデルが証拠を引用した診断を返します。

Product tour

Four views from "how is the fleet" to "why was this call bad".

プロダクトツアー

「フリートの調子は？」から「なぜこの通話は悪かった？」までの4画面。

Breakdown

Find the systemic pattern.

Slice MOS, loss and RTT by browser, OS, network type, TURN usage, weekday or hour — box plots with per-group drill-down, and P50/P95 histograms that show the tail your averages hide.

Breakdown

構造的なパターンを見つける。

MOS・ロス・RTTをブラウザ、OS、ネットワーク種別、TURN利用、曜日・時間帯で分解。グループクリックでドリルダウンできる箱ひげ図と、平均が隠すテールを見せる P50/P95ヒストグラム。

Breakdown screen: box plots per browser and QoE-grade stacked bars, with distribution histograms

Compare

Put a bad call next to a good one.

Two sessions side by side: metric deltas in a table, full timelines below. The degraded intervals light up on one side and not the other — that difference is usually your answer.

Compare

悪い通話を、良い通話の隣に。

2つのセッションを並列表示。上に指標の差分表、下にフルタイムライン。片側だけ劣化区間が赤く光る——その差分が、だいたい答えです。

Compare screen: a good call and a poor call side by side with degraded intervals shaded

Call timeline

Per-second forensics.

Bitrate, loss, jitter/RTT and MOS at one-second resolution, with ICE and connection events overlaid and degraded windows shaded. Setup bursts are clustered so the chart stays readable.

Call timeline

秒単位のフォレンジック。

ビットレート、ロス、ジッタ/RTT、MOSを1秒解像度で表示し、ICE・接続イベントを重畳、劣化窓をシェーディング。セットアップ時のイベント群は自動でまとめられ、チャートは読みやすいまま。

Call timeline screen: per-second charts of a poor session with degraded windows shaded red

AI diagnosis

An incident report, written for you.

Severity, what happened, evidence with concrete numbers, likely root causes and recommended actions — generated by a foundation model running in your workspace, stored as history next to your data.

AI diagnosis

あなたの代わりに書かれるインシデントレポート。

深刻度、何が起きたか、具体的な数値つきの証拠、根本原因の候補、推奨アクション—— ワークスペース内で動く基盤モデルが生成し、データの隣に履歴として保存されます。

AI diagnosis panel: CRITICAL badge with an evidence-citing markdown report

How it works

From install to first insight in about ten minutes.

使い方

インストールから最初のインサイトまで、約10分。

Install from Databricks Marketplace

Free listing. Map two resources — your SQL warehouse and a pay-per-token model endpoint — and run the bundled DDL.

Databricks Marketplaceからインストール

無料リスティング。SQLウェアハウスとpay-per-tokenモデルエンドポイントの 2つのリソースをマッピングし、同梱のDDLを実行するだけ。

Drop a webrtc-internals dump

Export from chrome://webrtc-internals during any call and drag it into the app. Parsing, normalization and QoE scoring run automatically.

webrtc-internalsダンプを投入

通話中に chrome://webrtc-internals からエクスポートして、アプリにドラッグするだけ。パース、正規化、QoEスコアリングは自動で走ります。

Explore — or let the AI explain

Fleet overview, breakdowns, comparisons, per-second timelines, and one-click root-cause diagnosis on the calls that need it.

探索する——またはAIに説明させる

フリート概況、分解分析、比較、秒単位タイムライン。気になる通話にはワンクリックの根本原因診断を。

Roadmap: a TypeScript collection SDK for continuous monitoring feeds the exact same tables — everything you build on the gold schema today keeps working.

ロードマップ: 継続監視のためのTypeScript収集SDKは同一のテーブル群に書き込みます——goldスキーマの上に今日作ったものは、そのまま動き続けます。

Built for

The people who get asked "why was my call bad?"

こんなチームに

「なんで通話が悪かったの？」と聞かれる人たちへ。

Contact-center operationsTie QoE to agents, sites and carriers; investigate tickets with per-call evidence.

コンタクトセンター運用QoEをエージェント・拠点・キャリアに紐づけ、通話単位の証拠でチケットを調査。

Platform & SRE teamsWatch fleet MOS, TURN rates and week-over-week regressions next to the rest of your lakehouse.

プラットフォーム・SREチームフリートMOS、TURN率、週次リグレッションを、レイクハウスの他のデータの隣で監視。

Telehealth & online educationQuality data stays inside your compliance boundary — nothing leaves the workspace.

遠隔医療・オンライン教育品質データはコンプライアンス境界の内側に——ワークスペースの外には何も出ません。

Call quality analytics that never leaves your lakehouse.

通話品質の分析を、データを外に出さずに。