AIに、自分の声を覚えさせてみた
最近、AIに自分の声を覚えさせてみました。
台本を渡すと、私の声でナレーションを読み上げてくれる。
Googleの「Gemini 3.8 Flash TTS」という仕組みです。
20秒ほどの録音で、自分の声が作れます。
かかった費用は、声の登録とナレーション数点の作成を含めて、1週間で約131円でした。
動画の解説や、あいさつの音声。
「自分の声で話したいけれど、毎回録音するのは大変」という方には、うれしい仕組みなんですよね。
ところが、3日止まった
やってみると、思わぬ所で止まりました。
登録のときには、本人確認があります。
「この声は私のものです。使うことに同意します」という同意の文を、本人が読み上げて送る仕組みです。
ここが、なかなか通らなかったんです。
画面に出る同意の文は英語でした。
英語で読んで送った録音は7本。通ったのは、1本だけ。
日本語の同意の文に変える方法も、すぐには分かりませんでした。
そのうちに、1日に使える回数の上限に当たって、その日は何もできなくなりました。
結局、上限の待ち時間も含めて、登録までに3日かかりました。
止まっていたのは、AIではなかった
振り返ってみて、面白いなと思ったことがあります。
台本づくりも、プログラムも、AI（Claude Code）に頼めばすぐにできました。
3日のうち、ほとんどの時間止まっていたのは、本人確認の判定。ただ1か所だったんです。
そして通るまでに変えたのは、AIの設定ではありませんでした。
変えたのは、録る場所と、読む言語だけ。
TOC（制約理論）では、仕事の流れの中で、いちばん詰まっている所を「制約（ボトルネック）」と呼びます。
全体の速さは、この制約の速さで決まる。
ほかの所をいくら速くしても、全体は速くならないんです。
声づくりも、まさにそうでした。
この記事の内容を、自社で確かめるなら
AI導入で忙しさが減らない会社の「3つの制約」チェックシート
15の項目にチェックするだけで、御社の仕事の流れを止めている制約がどこにあるかがわかります。
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限られた回数を、ムダにしていた
もう1つ、TOCの目で見て、はっとしたことがあります。
実は私、通らなかった録音の音量を変えたり、前後に無音を足したりして、何度も送り直していました。
でも、判定は一度も変わりませんでした。
1日に使える回数は、限られています。
つまり、ここが制約そのものだったんですよね。
その貴重な回数を、効き目のない送り直しで使ってしまっていたわけです。
TOCには「制約をムダにしない」という考え方があります。
制約の前で、確かめられることは先に確かめておく。
制約の時間は、本当に意味のある1回のために使う。
AIの活用でも、同じことが言えるのかもしれません。
AIそのものは速くても、どこか1か所で人や仕組みが止まっていれば、全体は速くならないんです。
みなさんの職場でも、「AIを入れたのに、なぜか速くならない」ということ、ありませんか？
手順は、noteにまとめました
この3日間の試行錯誤を、noteの記事にまとめました。
- 本人確認が通った録音のしかた
- Claude Code にそのまま貼れる、登録の指示文
- うまくいかないとき（エラーや1日の上限）の対処
- 登録した声で、ナレーションを作る方法
私が3日かけた所を、読んだその日のうちに終えてもらうための記事です。
自分の声でナレーションを作ってみたい方は、ぜひのぞいてみてください。
※この記事の内容は、2026年10月時点のものです。AIの画面や仕様は、数か月で変わることがあります。
