AIがナレーションまで作ってくれる時代になってきた
こんにちは、オモチです。岡山で普通の会社員をしながら、AIを使った副業や時短ネタをこつこつ試している人間です。
最近、Claude Codeを使ってナレーション音声の自動化に挑戦してみました。「ナレーション自動化って何それ？」という方もいると思うので、今回はなるべくわかりやすく解説していきます。完璧にうまくいったわけじゃないけど、可能性はかなり感じたので、正直に書いていきますね。
そもそもClaude Codeって何？
まず前提として、Claude Codeについてざっくり説明します。Anthropicが提供しているAIサービス「Claude」には、コードを書いたり実行したりする機能があります。Claude Codeはその中でもコーディング特化の機能で、プログラムを書いてもらいつつ、実際に動かすところまでサポートしてもらえるイメージです。
プログラミングの知識がゼロではちょっと難しいですが、「なんとなくわかる」くらいのレベルでも使えます。私もエンジニアではないので、ガチガチのコードは書けないんですが、ChatGPTやClaudeを補助として使いながらなんとかやっています。
ナレーション自動化を試みた背景
きっかけは、副業でYouTube向けの解説動画を作ろうとしたことです。動画の台本は書けても、ナレーション収録が面倒くさい。声を録音して、編集して…という工程が地味に時間を食うんですよね。
そこで「テキストを渡したら自動でナレーション音声ファイルを作ってくれる仕組みを作れないか」と考えたのが発端です。調べてみると、テキスト読み上げ（TTS: Text-to-Speech）のAPIを使えば実現できそうだとわかりました。
Claude Codeで作ったナレーション自動化の仕組み
全体の流れはこんな感じ
- 台本テキスト（.txtファイル）を用意する
- Claude CodeにPythonスクリプトを書いてもらう
- Google Cloud TTSやElevenLabsなどのAPIと連携
- スクリプトを実行するとMP3ファイルが出力される
実際にやってみると、Claude Codeへの指示出しはわりとスムーズでした。「Pythonで、指定したテキストファイルを読み込んで、ElevenLabsのAPIで音声に変換し、MP3として保存するスクリプトを書いてください」と伝えると、かなり整ったコードを出してくれます。
ハマったポイント
ただ、最初から完璧にはいきませんでした。いくつかハマったポイントも正直に書いておきます。
- APIキーの設定：環境変数の設定方法がよくわからず、Claudeに何度も聞き直した
- 文字コードの問題：日本語テキストを入れたらエラーが出て、UTF-8対応を追加してもらった
- 長文の分割処理：APIには1リクエストあたりの文字数制限があるので、長い台本は分割する処理が必要だった
こういったエラーが出たときも、エラーメッセージをそのままClaudeに貼り付けると「ここがおかしいですよ、こう直しましょう」と教えてくれるのがありがたかったです。
実際に使ってみてどうだったか
結果として、5分程度の台本であれば1〜2分で音声ファイルが完成するようになりました。以前は録音＋編集で30分以上かかっていたことを考えると、かなりの時短です。
音質についてはElevenLabsを使うと自然さがかなり高く、「これ人間じゃないの？」という感じのクオリティでした。ただし有料プランに切り替えないと月の利用上限がすぐ来てしまうので、本格的に使うならコストとのバランスを考える必要があります。
Google Cloud TTSは無料枠がある分使いやすいのですが、日本語の自然さはElevenLabsにやや劣る印象です。用途によって使い分けるのがよさそうです。
副業での活用可能性について
このナレーション自動化の仕組みを副業に活かす方法もいくつか考えられます。
- YouTube解説動画の制作効率化
- 企業向けの動画ナレーション受注（クライアントの原稿を音声化するサービス）
- オーディオブックや教材の音声制作代行
- ポッドキャストのオープニング・エンディング制作
2026年現在、動画コンテンツへの需要は引き続き高いですし、「音声化したいけど自分で声を録りたくない」というニーズを持つ個人・法人はたくさんいます。こうした自動化ツールを武器に、最初は月3〜10万円スタートで副業として受注し、慣れてくれば月20〜30万円も目指せる可能性があります。
注意しておきたいこと
良いことばかり書いてきましたが、気をつけたい点もあります。
- 著作権・利用規約の確認：生成した音声をどこで使えるかはAPIの規約次第。商用利用の可否は必ず確認する
- コストの管理：大量に音声生成するとAPI費用がかさむ場合がある
- クオリティの確認：自動生成なので、固有名詞や専門用語の読み方が間違っていることもある。必ず聞き直しを
特に音声のクオリティチェックはサボりがちになるんですが、変な読み方のまま動画に使うとクオリティダウンにつながるので注意が必要です。
まとめ：完璧じゃなくても「試してみる」価値はある
今回Claude Codeでナレーション自動化に挑戦してみて、「AIってここまで使えるんだ」という驚きがありました。もちろん最初からスムーズにはいかなかったし、まだ改善したい部分もたくさんあります。でも、こういう小さな自動化の積み重ねが、副業の効率化や時間の節約につながっていくんだと思います。
「自分にはプログラミングは無理」と思っていた方も、ClaudeやChatGPTに聞きながら進めれば意外となんとかなります。完璧を目指すより、まずやってみることが大事。この記事が少しでも参考になれば嬉しいです。
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