alternate 生成AI 音声編集AI

AssemblyAIの使い方ガイド！初心者向け手順を詳しく解説 🎤💻

2025-06-15

AssemblyAI

はじめに 🎉

最近、音声認識技術が急速に進化しており、AIを活用して音声をテキストに変換するサービスが増えています。その中でもAssemblyAIは、高精度な音声認識APIを提供する人気のサービスです。

この記事では、AssemblyAIを初めて使う方でも簡単に理解できるように、APIの基本的な使い方を手順付きで解説します！✨

1. AssemblyAIとは？🤔

AssemblyAIは、音声をテキストに変換する高性能なAPIを提供するサービスです。主な特徴として以下の点が挙げられます：

✅ 高精度な音声認識 - AssemblyAIは、最新のAI技術を活用して音声を非常に高い精度でテキストに変換することができます。バックグラウンドノイズがある場合や、話者の発音にクセがある場合でも、高精度の認識を提供してくれます。

✅ 日本語を含む多言語対応 - 英語だけでなく、日本語やフランス語、スペイン語など、多くの言語に対応しています。これにより、グローバルなプロジェクトでも安心して利用することが可能です。

✅ ノイズの多い環境でも正確に認識 - AssemblyAIは、バックグラウンドノイズがある状況でも音声をクリアに認識し、正確な文字起こしを実現します。例えば、会議室やカフェなどの騒がしい環境でも、話者の音声を正確に捉えることができます。

✅ 会話の要約やスピーカー識別機能あり - 文字起こしだけでなく、会話の要約機能や、話者ごとに発言を識別するスピーカー識別機能も備えています。これにより、長時間の会話やインタビューの内容を短時間で把握できるようになります。

音声データをアップロードするだけで、自動的にテキスト変換してくれるため、文字起こし作業を大幅に効率化できます！📄✨

2. 事前準備 🔧

AssemblyAIを使うには、APIキーを取得する必要があります。まずはアカウント登録から始めましょう。

✅ アカウント登録とAPIキーの取得

  1. AssemblyAIの公式サイト（https://www.assemblyai.com）にアクセスします。
  2. **Sign Up（無料登録）**をクリックし、メールアドレスまたはGoogleアカウントでアカウントを作成します。
  3. 登録後、ダッシュボードにログインするとAPIキーが表示されます。
    • APIキーは重要なので安全に保管しましょう！🔑

3. 音声をテキストに変換する手順 🚀

次に、実際にAssemblyAIを使って音声ファイルをテキストに変換してみましょう。

✅ 必要な環境を準備

AssemblyAIのAPIはPythonで簡単に利用できます。まず、Pythonと必要なライブラリをインストールしましょう。

pip install requests

✅ ステップ1：音声ファイルをアップロード

まず、音声ファイルをAssemblyAIのサーバーにアップロードします。

import requests

API_KEY = "あなたのAPIキー"
UPLOAD_URL = "https://api.assemblyai.com/v2/upload"

# 音声ファイルを開く
filename = "audio.mp3"  # 変換したい音声ファイル
with open(filename, "rb") as f:
    response = requests.post(UPLOAD_URL, headers={"authorization": API_KEY}, files={"file": f})

upload_url = response.json()["upload_url"]
print("アップロード完了！", upload_url)

✅ ステップ2：文字起こしをリクエスト

次に、アップロードした音声をテキストに変換するリクエストを送ります。

TRANSCRIPT_URL = "https://api.assemblyai.com/v2/transcript"

data = {
    "audio_url": upload_url
}
headers = {"authorization": API_KEY, "content-type": "application/json"}

response = requests.post(TRANSCRIPT_URL, json=data, headers=headers)
transcript_id = response.json()["id"]
print("文字起こしリクエスト送信！ID:", transcript_id)

✅ ステップ3：変換結果を取得

しばらく待ってから、結果を取得します。

import time

GET_URL = f"https://api.assemblyai.com/v2/transcript/{transcript_id}"

while True:
    response = requests.get(GET_URL, headers=headers)
    status = response.json()["status"]
    
    if status == "completed":
        print("変換完了！")
        print("テキスト:", response.json()["text"])
        break
    elif status == "failed":
        print("エラーが発生しました。")
        break
    
    print("処理中... 5秒後に再確認")
    time.sleep(5)

このスクリプトを実行すると、音声ファイルの文字起こし結果が表示されます！📜✨

4. さらに便利な機能 🔥

AssemblyAIには、基本の音声認識以外にもさまざまな便利な機能があります。これらの機能を活用することで、文字起こし作業の精度を向上させるだけでなく、より多くの情報を効率的に整理することが可能になります。

🎙️ スピーカー識別

複数の話者が話している音声データを処理する際に、話者ごとに発言を識別し、適切に分けて表示する機能です。会議やインタビューの録音データを処理する際に非常に便利です。

data["speaker_labels"] = True

このオプションを有効にすることで、文字起こし結果に話者ごとの区別が追加され、誰がどの発言をしたのかを簡単に把握できます。

📝 重要なキーワード抽出

音声データの中で特に重要と考えられる単語やフレーズを自動的に検出し、ハイライトする機能です。会議の議事録や講義の要点を素早く把握するのに役立ちます。

data["auto_highlights"] = True

このオプションを追加すると、文字起こし結果の中から重要な単語が自動的に抽出され、情報の整理が容易になります。

🚀 音声要約

長い会話や講演の録音データを処理し、主要なポイントを要約する機能です。長時間の音声データを効率的に把握したい場合に非常に便利です。

data["summarization"] = "gist"

このオプションを使用すると、音声データの内容を簡潔にまとめた要約が生成され、情報の整理がスムーズになります。ビジネス会議や教育コンテンツの要約作成に適しています。

これらのオプションをリクエストデータに追加するだけで、AssemblyAIの高度な処理機能を簡単に活用できます！✨

5. まとめ 🎯

AssemblyAIを活用することで、音声データを簡単にテキストへ変換できるだけでなく、さまざまな便利な機能を活かすことで、作業の効率を大幅に向上させることができます。

例えば、スピーカー識別機能を活用すれば、会議やインタビューの録音を解析し、誰が何を話したのかを明確に区別することが可能になります。また、要約機能を使えば、長時間の講演や会議の内容を短時間で把握することができ、業務の生産性を向上させることができます。

さらに、ノイズの多い環境での録音であっても、高精度な音声認識により、正確な文字起こしを実現できます。これにより、カフェや屋外で録音した音声でも、適切にテキスト化することが可能になります。

このように、AssemblyAIを活用することで、単なる文字起こしにとどまらず、より高度なデータ処理や分析を行うことができるようになります。ビジネス、教育、研究など幅広い分野で活用できるため、ぜひ試してみてください！✨