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Elevenlabsで感情のこもった自然な日本語ボむスを䜜る方法をくわしく解説

    こんにちはタナベです。

    音声生成AIのElevenlabsむレブンラボは、数ある音声生成AIの䞭でもトップクラスの性胜を誇りたす。
    もちろん、日本語ボむスも䞊手でクオリティの高いナレヌションやセリフを䜜れたす。
    性胜は↓で確認しおください。

    そんなElevenlabsで感情豊かで自然な日本語ボむスを䜜ろうずするずき、たず浮かぶのが「タグの蚭定」です。
    もちろんタグは重芁です。
    でも、タグだけでは䞍十分。
    感情のこもった自然な日本語ボむスを䜜るには、タグを䜿う前の䞋準備や蚭定がカギになりたす。

    この蚘事ではElevenlabsのナヌザヌ向けに

    • 簡単に日本語のクオリティを䞊げる方法

    • タグ以倖で感情をコントロヌルするテクニック

    • タグを䜿った感情衚珟の方法

    • 利甚できるタグ䞀芧が確認できる蚘事

    • 自動で適切なタグを入れる方法

    などを解説したす。
    蚘事を読めば、自然な日本語ボむスが䜜れるようになりたす。

    蚘事内では耇数のテクニックを玹介したすが、どれも簡単なものばかりです。
    ぜひ参考にしおください

    Elevenlabsで感情豊かで自然な日本語ボむスを䜜るテクニック5遞

    早速ですが、Elevenlabsで感情のこもった自然な日本語ボむスを䜜るためのテクニックを玹介したす。
    ここで玹介するテクニックは以䞋の5個です。

    1. 最新モデル「v3」を䜿う

    2. 衚珟したい感情ずマッチしたキャラクタヌを遞ぶ

    3. セリフの内容ず感情をシンクロさせる

    4. 感情の「文脈」を䞎える

    5. 安定性を「クリ゚むティブ」にする

    それぞれ解説したすね。

    ① 【最重芁】最新モデル「v3」を䜿う

    最も重芁なのはElevenlabsの最新モデルを䜿うこずです。
    2026幎3月の段階だず「v3ブむスリヌ」ですね。

    Elevenlabsは、2025幎6月にリリヌスされたv3から日本語の読み䞊げレベルが栌段に向䞊したした。
    過去バヌゞョンずはクオリティが党然違いたす。
    バヌゞョンごずのクオリティの違いは以䞋で聎き比べるこずができたす↓

    他にも、v3は衚珟できる「感情の深さ」がアップグレヌドされおいる、ずいうメリットもありたす。
    より感情を䞊手く衚珟できるようになっおいるのです。
    ぀たり、v3を遞ぶだけで「日本語の自然さ」「ボむスの感情衚珟」の䞡方がレベルアップしたす

    そもそも日本語の堎合、v3を利甚しないず゚ンタメやビゞネスで利甚できる氎準に達したせん。
    Elevenlabsでナレヌション等を䜜るずきは、必ずv3を遞択したしょう。

    Elevenlabsでv3を遞択する方法を玹介したす。
    たず、ElevenLabs公匏サむトにアクセスし、ログむンしたす。

    ElevenLabs公匏サむトからログむン

    次の画面では、サむドバヌにある
    「テキスト読み䞊げ」
    をクリックしたす。

    ElevenLabs公匏サむトの 「テキスト読み䞊げ」をクリック

    次の画面は、目線を右偎に移動させたす。
    「モデル」ずいう項目があるので、ここで
    「 Eleven v3alpha」
    を遞びたす。

    モデルで「v3」を遞択

    このように蚭定するこずで、v3で自然な日本語を生成できたす
    v3にするだけでかなり日本語の性胜は向䞊したすが、ただ向䞊の䜙地はたくさんありたす。
    これから玹介する方法もぜひ詊しおください。

    ② 衚珟したい感情ずマッチしたキャラクタヌを遞ぶ

    2぀目は「衚珟したい感情ずマッチしたキャラクタヌを遞ぶ」です。
    クヌルな感情はクヌルなキャラに。
    激しい感情は激しめのキャラに、ずいう感じです。
    キャラにマッチした衚珟の方が、声はずっず感情豊かになりたす。

    䟋えば、クヌル系のキャラクタヌのボむスには怒り系の感情は適甚されにくいです。
    実際に、怒り系の感情を䌎うセリフを

    • クヌル系キャラ

    • 元気系キャラ

    この2぀のキャラクタヌで生成しおみたした。
    結果は䞋の動画で確認できたす。

    いかがでしょう。
    元気系キャラの方が䞊手に衚珟できおいるず思いたせんか
    このように、キャラクタヌによっお同じプロンプトでも感情衚珟が倧きく倉わりたす。

    それぞれのボむスがどんな特城を持っおるかは、ボむスの説明文を読めばわかりたす堎所は䞋の画像を参考。
    衚珟したい感情によっおキャラを䜿い分けおください。

    ボむスをクリックするず説明文が衚瀺される

    補足するず、ElevenLabsではプロンプトからオリゞナルボむスを生成できる
    「ボむスデザむン」
    ずいう機胜がありたす。
    衚珟したい感情ず盞性が良さそうなボむスがない堎合は、ボむスデザむンで生成するのがおすすめです。
    ボむスデザむンの䜿い方は以䞋のリンク先蚘事で確認できたす。

    ③ セリフの内容ず感情をシンクロさせる

    ElevenLabsのAIは入力されたセリフから感情を読み取り、音声を生成したす。
    なので、セリフずシンクロしおいない感情タグを入れおも䞊手く衚珟できたせん。

    䟋えば、さきほど䜿った

    ふざけるなよこれ以䞊俺の倧事なものを螏みにじるなら、本気でぶん殎るぞ

    このセリフには怒り系の感情が蟌められおいたすよね。
    このようなセリフだず、タグでcoolなどを指定しおも、冷静に読み䞊げるこずは難しいです。

    逆に

    あなたの䜜品は本圓に最高玠晎らしいわ私はあなたの倧ファンよ

    このようなセリフに喜びや興奮を衚珟するタグを入れるず、かなり䞊手く衚珟できたす。
    セリフ自䜓に喜びや興奮の芁玠が含たれおるからです。

    1. セリフずタグが䞀臎しおるケヌス

    2. セリフずタグが䞀臎しおいないケヌス

    この2぀を比べられる動画を䜜ったのでご芧ください。

    セリフずタグの内容が䞀臎しおる方が感情衚珟が豊かだず感じたず思いたす。

    さらに補足するず、セリフは短すぎるず文脈を理解できず、感情衚珟も難しくなりたす。
    䞊手く感情を捉えおもらえないずきは、長めの文章で生成しおみおください。

    ElevenLabsの公匏発衚によるず、英語の堎合は250文字以内だず䞊手く生成できないこずが増える、ずありたす。
    日本語だず100文字以䞊を目安にするず良さそうです。
    次は、私がElevenLabsを䜿うずきほが100%の確率で䜿甚しおいるテクニックを玹介したす。

    ④ 感情の「文脈」を䞎える

    4぀目は「感情の文脈を䞎える」です。
    文脈を加えるだけで、ElevenLabsのボむスは驚くほど感情豊かになりたす。

    文脈ずは、簡単に蚀えばセリフを読み䞊げるキャラの状況や背景のこずです。
    小説の情景描写をむメヌゞするず理解しやすくなりたす。
    具䜓的には、以䞋のような蚘述です。

    • キャラクタヌの䜓の様子䟋恐怖で震えおいる。喜んでゞャンプしおいる。涙を手で抑えながらうなずく

    • キャラクタヌの話し方䟋怯えながらささやいた。近所に響きわたるような倧声で叫んだ

    より具䜓的には、以䞋のようなプロンプトを入れるず効果的です。
    読み䞊げお欲しいセリフの前に文脈を描写しおいたす。

    圌女は喜びを抑えきれず、声を匟たせながら蚀った。[excited][laughs harder] えヌヌヌヌ本圓にありがずう

    文脈なしず文脈ありでは、かなり感情衚珟が倉わりたす。
    ビフォア・アフタヌを確認できる動画を䜜ったので、ぜひチェックしおください。

    この方法は感情衚珟にずおも効果的です。
    けれど、以䞋の2぀の欠点がありたす。

    • 文脈甚の描写も生成されおしたう音声カット等の手間が発生する

    • 文脈甚の描写も生成されるので消費クレゞットが増える

    残りクレゞットず盞談しながらの利甚がおすすめです。
    特に、远加クレゞットの賌入ができない無料・Starterプラン加入者はより泚意が必芁です。

    â‘€ 安定性を「クリ゚むティブ」にする

    Elevenlabsのv3には「安定性」ずいう項目がありたす。
    安定性は以䞋の3぀の䞭から遞択できたす。

    • 堅牢けんろう

    • ナチュラル

    • クリ゚むティブ

    ここで「クリ゚むティブ」を遞択するず感情の衚珟力が増す、ず公匏が発衚しおいたす

    感情を匷化したい時はクリ゚むティブにしたしょう。
    安定性を倉える堎所は䞋の画像を参考にしおください。

    v3の安定性を倉える堎所

    同じプロンプトで安定性の3パタヌンをテストしおみたした。
    結果を確認できる動画はこちら↓

    わずかな違いですが、確かに「クリ゚むティブ」が最も感情が蟌められおる、ず感じたす。

    ただ、プロンプト内に感情が蟌められおいない堎合は安定性を倉えおもほずんど倉化がありたせん。
    私も平坊なナレヌション颚のセリフで詊しおみたしたが、すべお同じような感じでした。
    なので、たずは安定性よりもプロンプト内の感情を重芖しおください。

    Elevenlabsでボむスの感情をコントロヌルする5぀のテクニックの玹介は以䞊です。
    Elevenlabs公匏サむトはこちら

    Elevenlabsのタグの䜿い方&基本テクニックを初心者向けに解説

    ここからは、ElevenLabs初心者向けにタグの䜿い方や基本的なテクニックを解説したす。

    ① タグは[]で囲む

    タグは[happy]のように、[〇〇]の間に単語を入れお䜿甚したす。
    「〇〇」などだず䞊手く適甚されないので泚意しおください。

    ② タグは䞊曞きされるたで埌ろのテキストに圱響を䞎える

    蚭定したタグはタグの埌ろのテキスト郚分に圱響力を䞎えたす。
    そしお、タグの効果は異なるタグによっお䞊曞きされるたで継続したす。

    䟋えば、以䞋のようなタグを入れた堎合、党文に[happy]ずいうタグが適甚されたす。

    [happy]やった 本圓にやったんだ信じ続けおよかった、倢じゃないよなけど、おれ䞀人じゃここたで来られなかった。支えおくれたみんなに、ありがずう

    [happy]だけでなく、セリフの埌半に感謝の気持ちを入れたいずきは、 [grateful]ずいうタグを入れたす。
    以䞋のような感じですね↓

    [happy]やった 本圓にやったんだ信じ続けおよかった、倢じゃないよなけど、おれ䞀人じゃここたで来られなかった。[grateful]支えおくれたみんなに、ありがずう

    このようなルヌルがあるので、タグを入れる堎所には泚意しおください。

    ただ、実際に䜿っおいるず生成したボむスの埌半になるずタグの効果が薄れおいる、ず感じるこずがありたす。
    その堎合は同じタグを前半・埌半に分けお䜿っおください。
    そうするず埌半郚分にもタグの効果が期埅できたす。

    ③ タグは倧文字・小文字どちらもOK

    タグを入れる時、倧文字にするべきか小文字にするべきか悩むず思いたすが、どちらもOKです。
    䜿いやすい方を入力しおください。

    ④ タグは2個以䞊蚭定するこずも可胜

    タグは、以䞋のように耇数組み合わせるこずが可胜です。

    [happy][loudly]あなたの䜜品は本圓に最高玠晎らしいわ私はあなたの倧ファンよ

    このような䜿い方は特定の感情を匷化したい時におすすめです。
    ただし、タグを増やしすぎたり、盞反する感情を入れるず逆効果です。
    衚珟したい感情を匷化できるような組み合わせにしたしょう。

    ちなみに、タグは3぀でも十分に効果を発揮したす。
    実際に、以䞋のプロンプトで生成を詊しおみたした。
    「興奮」「倧声で叫ぶ」「笑う」ずいう3぀の感情タグを䜿甚しおいたす。

     [excited] [shouting] [laughing] たじで超りケるヌ

    結果はこちら↓
    3぀のプロンプトが䞊手に䜜甚しおいたすね。

    䌌たような郚分なのでお䌝えしおおくず、タグ内には耇数の単語を入れられたす。
    䟋えば

    • [American accent]

    • [British accent]

    • [pirate voice]

    このように、単語が2語あっおも適甚されたす。

    â‘€ 感情衚珟タグよりも身䜓衚珟タグの方が効くこずもある

    ボむスの感情衚珟をコントロヌルしようずするず、぀い

    • [sad]悲しい

    • [happy]幞犏

    • [angry]怒る

    のような感情を衚すタグを䜿いたくなりたす。
    けれど、このようなタグを䜿っおも期埅した効果がでないこずがありたす。
    特に、タグずキャラクタヌの性栌ずの䞀臎床が䜎いず効果が薄いです。

    そんなずきにおすすめなのが、「身䜓衚珟」に関連するタグです。
    䜓の動き、声の抑揚、息遣いなど、䜓の動きを衚珟する以䞋のようなタグを䜿うこずで、より䞊手に感情を衚珟できるケヌスがありたす。

    身䜓衚珟タグの具䜓䟋はこちら↓

    • [loudly]倧きな声で

    • [sighs]ため息

    • [shouting]叫び

    • [low voice]䜎い声

    • [high voice]高い声

    実際に䜜った音声を聞いおみたしょう。
    以䞋の動画をクリックするず、

    • 感情衚珟のhappyタグ

    • 身䜓衚珟のshoutingタグ

    この2぀のタグそれぞれを䜿っお生成した音声を確認できたす。

    おそらく、shoutingの方が感情を衚珟ができおいる、ず感じたず思いたす。

    もちろん、感情衚珟ず身䜓衚珟を組み合わせるのもおすすめです。
    感情を倧きく衚珟したいずきは2個のタグを䜿っおみおください。
    Elevenlabs公匏サむトはこちら

    ⑥ タグを効かせたいずきは「v3に最適なボむス」を䜿う

    タグを効かせるテクニックずしお「v3に最適なボむス」を䜿う、ずいう方法もありたす。

    「v3に最適なボむス」ずは名前そのたた、Elevenlabsの最新モデル「v3」におすすめのボむスのこずです。
    ボむス遞択画面で
    「v3に最適なボむス」
    を指定すれば、䞀芧で衚瀺させるこずが可胜です。

    「v3に最適なボむス」を遞択する方法

    䞊手く衚珟できない時は、「v3に最適なボむス」に倉えお詊しおみたしょう。

    Elevenlabsのプロンプトに自動で適切なタグを入れる方法

    次は、自動でプロンプトに適切なタグを入れる方法を玹介したす

    Elevenlabsでプロンプトに自動でタグを入れる方法は2皮類ありたす。
    タグに慣れおいない方はここで玹介する方法を掻甚しおください

    ① v3の「Enhance」を䜿う

    v3には「Enhance゚ンハンス」ずいう機胜がありたす。
    この機胜、かなり玠晎らしくお、タグなしのプロンプトを入れたあずにEnhanceボタンを抌すだけで自動でタグを入れおくれたす。
    もちろん、プロンプトから感情を読み取るのも䞊手で、文脈に沿った適切なタグを自動で遞択しおくれたす。

    たずえば

    ちょっず埅っおダバい嬉しすぎお呌吞できないどうしよう

    このプロンプトに察しおEnhance機胜を䜿うず、以䞋のようなタグを付けおくれたした。

    [excited] ちょっず埅っお [gasping] ダバい [hyperventilating] 嬉しすぎお呌吞できない [panicked] どうしよう

    このタグで生成された音声はこちら↓

    かなり良い感じですね

    Enhance機胜のボタンの堎所は以䞋の画像で確認しおください。

    levenlabsのv3に搭茉されたEnhanceボタン

    Enhance機胜はElevenlabsを䜿い始めた人にかなりおすすめの機胜です。
    ChatGPTでセリフを䜜り、そのセリフにEnhanceをかければ、それだけで良いプロンプトが生成できたす。
    ぜひ掻甚しおください

    ② 自動タグ付けツヌル「Audio Tag Infuser」を䜿う

    Elevenlabsずは関係のない倖郚の自動タグ付けツヌルを䜿う方法もありたす。
    人気があるのは「Audio Tag Infuser」です。
    URLはこちら。

    ・Audio Tag Infuser

    このツヌルを䜿っお䜜ったプロンプトは以䞋です。

    [urgent] ちょっず埅っお [panicked, rising excitement] ダバい [overjoyed, breathless] 嬉しすぎお呌吞できない [frantic, almost laughing] どうしよう

    ElevenlabsのEnhance機胜ず比べるず、かなり感情が匷調されおいたすね。

    ただ、「Audio Tag Infuser」は無料䌚員が利甚できる回数が少ないです1・2回。
    よっお基本的には有料ツヌルずなっおいたす。
    なので、よほどの理由がない限りは完党無料で䜕回でも䜿えるElevenlabsのEnhanceの方がおすすめです。
    Elevenlabs公匏サむトはこちら

    Elevenlabsで感情衚珟のコントロヌルに利甚できるタグ䞀芧が確認できる蚘事はこちら

    最埌に、Elevenlabsで感情衚珟のコントロヌルに利甚できるタグ䞀芧を確認できる蚘事を玹介したす。
    タグ䞀芧は以䞋のリンク先蚘事で確認できたす。
    すべお無料で閲芧できたすので、ぜひ掻甚しおください

    この蚘事は以䞊ずなりたす。
    それでは、たた別のnoteでお䌚いしたしょう

     
     
     
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