TTSのまとめ

作成日時2026-02-04 18:07

AI TTSのAPIについて、AIにまとめさせました。
根拠の検索もAIがやっているので間違いがあるかも知れません。

個人的には、従量料金でやるなら「gemini-2.5-flash-preview-tts」、ガンガン使うなら「Aivis Cloud API(Aivisプレミアム)」がオススメかな。

gemini-2.5-flash-preview-ttsは自然言語で簡単に出力内容をコントロールできるのが強み。感情込めたり、話す速度を調整したり。

そしてAivisプレミアム(定額)には制限はあるけど、うまく使えば自分のサービスに組み込めそうですよね。Aivis Cloud APIの従量料金の方は高めだけど..

📋 前提条件の整理

調査対象モデル

重要な計算基準

  1. 日本語トークン換算: 約4文字で1トークン
  2. 音声出力トークン: 1秒あたり32トークン（固定レート）
  3. 読み上げ速度: 1分間に300〜350文字が標準
  4. 時間換算:
    • 10,000文字 ≈ 約30〜35分（約33分が目安）
    • 100万文字 ≈ 約3,300分（約55時間）

📊 Gemini 2.5 Flash Preview TTS 基本料金

公式料金表（Standard プラン）

項目料金（100万トークンあたり）
入力（テキスト）$0.50
出力（音声）$10.00

料金計算方法（日本語の場合）

例: 10,000文字を音声化する場合

  1. 入力トークン計算:
    • 10,000文字 ÷ 4文字/トークン = 2,500トークン
    • コスト: $0.50 × (2,500 / 1,000,000) = $0.00125（約0.2円）
  2. 出力トークン計算:
    • 10,000文字 ≈ 約33分 = 1,980秒
    • 1,980秒 × 32トークン/秒 = 63,360トークン
    • コスト: $10.00 × (63,360 / 1,000,000) = $0.634（約95円）
  3. 合計: $0.635（約95円）/ 10,000文字

💰 文字数別料金表（日本語）

文字数音声時間出力トークン料金（USD）料金（円）※
1,000文字約3.3分6,336$0.064約10円
5,000文字約16.7分31,680$0.318約48円
10,000文字約33分63,360$0.635約95円
50,000文字約2.8時間316,800$3.17約476円
100,000文字約5.5時間633,600$6.34約951円
100万文字約55時間6,336,000$63.50約9,525円

※1ドル=150円で計算

🔍 日本のTTSサービスとの完全比較

総合料金比較（100万文字あたり）

順位サービス名料金特徴
1VOICEVOX無料オープンソース、API提供なし、ローカル動作
2Google Cloud TTS（標準）約600円月100万文字まで無料、その後$4
3Amazon Polly（標準）約600円AWS統合、$4/100万文字
4AIVIS Cloud API（月額）月1,980円10req/分制限内で無制限
5Google Cloud TTS（Neural）約2,400円高品質、月100万文字まで無料、その後$16
6Amazon Polly（Neural）約2,400円高品質、$16/100万文字
7Azure TTS約2,400円感情表現可能、約$16/100万文字
8ElevenLabs（大量利用時）約18,000〜24,000円超高品質、感情表現豊か
9音読さん約4,900円月980円で20万文字（換算値）
10Gemini 2.5 Flash TTS約9,525円低遅延、プレビュー版
11AIVIS Cloud API（従量）44,000円超低遅延、日本語特化

🎤 ElevenLabs 詳細解説

料金プラン（月額）

プラン月額料金月間クレジット音声時間（目安）文字数換算
Free無料10,000約20分約10,000文字
Starter$530,000約60分約30,000文字
Creator$22（初月$11）100,000約200分約100,000文字
Pro$99500,000約1,000分約500,000文字
Scale$3302,000,000約4,000分約2,000,000文字
Business$1,32011,000,000約22,000分約11,000,000文字

クレジットシステム

基本換算:

追加購入:

100万文字利用時の実質料金

Proプラン使用の場合:

Businessプラン使用の場合:

主な特徴

圧倒的な音声品質:

多言語対応:

独自機能:

制限事項:

🎯 各サービス詳細解説

1️⃣ VOICEVOX

料金: 完全無料

特徴:

制限:

おすすめ用途: コストゼロで高品質な音声が必要な場合

2️⃣ Google Cloud Text-to-Speech

料金:

特徴:

おすすめ用途:

3️⃣ Amazon Polly

料金:

特徴:

おすすめ用途: AWS環境での利用

4️⃣ Azure Text-to-Speech

料金: 約$16/100万文字（約2,400円）

特徴:

おすすめ用途: Azure環境での利用、感情表現が必要な場合

5️⃣ AIVIS Cloud API（日本製）

料金プラン:

従量課金プラン

月額定額プラン（Aivis プレミアム）

主な特徴:

得意分野:

6️⃣ Gemini 2.5 Flash Preview TTS

料金: 約9,525円/100万文字

特徴:

注意点:

7️⃣ ElevenLabs

料金: プランにより変動（詳細は上記参照）

特徴:

注意点:

8️⃣ 音読さん

料金:

特徴:

9️⃣ CoeFont

料金: 月500円〜（制限あり）

特徴:

💡 AIVIS Cloud API 月額プランの損益分岐点

計算式

損益分岐点:

plain text 
1,980円 ÷ 440円 = 4.5
4.5 × 10,000文字 = 45,000文字

結論: 月45,000文字以上使うなら月額プランがお得

利用文字数/月従量課金月額プランお得なプラン
10,000文字440円1,980円従量課金
30,000文字1,320円1,980円従量課金
45,000文字1,980円1,980円同額（分岐点）
50,000文字2,200円1,980円月額
100,000文字4,400円1,980円月額
100万文字44,000円1,980円月額

時間換算

🏆 用途別おすすめサービス

完全無料で使いたい

→ VOICEVOX

少量利用（〜10万文字/月）

→ Google Cloud TTS（無料枠）

中量利用（10万〜50万文字/月）

→ Google Cloud TTS Neural（約2,400円）

大量利用（50万文字以上/月）

→ AIVIS Cloud API 月額プラン（1,980円）

超高品質・感情表現重視

→ ElevenLabs（Creator以上）

リアルタイムAIチャット・日本語品質重視

→ AIVIS Cloud API 月額プラン

多言語対応必須

→ ElevenLabs or Google Cloud TTS

コンテンツクリエイター向け

→ ElevenLabs Creator

AWS/Azure環境での利用

→ Amazon Polly / Azure TTS

📈 価格帯別ランキング

100万文字あたりのコスト順

  1. VOICEVOX: 0円
  2. Google Cloud TTS標準: 約600円
  3. Amazon Polly標準: 約600円
  4. AIVIS月額: 1,980円（無制限）
  5. Google Cloud TTS Neural: 約2,400円
  6. Amazon Polly Neural: 約2,400円
  7. Azure TTS: 約2,400円
  8. 音読さん: 約4,900円
  9. Gemini 2.5 Flash TTS: 約9,525円
  10. ElevenLabs: 約18,000〜24,000円
  11. AIVIS従量: 44,000円

⚡ 実例：10,000文字（約33分音声）のコスト比較

サービス10,000文字の料金コメント
VOICEVOX0円無料
Google Cloud TTS標準約6円無料枠内
Google Cloud TTS Neural約24円無料枠内
AIVIS月額月1,980円で無制限45,000文字以上で得
Gemini 2.5 Flash TTS約95円中価格
ElevenLabs Free無料（月10,000文字まで）商用利用不可
ElevenLabs Creator月$22で100,000文字超高品質
AIVIS従量440円高額

📊 サービス別強み・弱み比較

ElevenLabs

強み:

弱み:

AIVIS Cloud API

強み:

弱み:

Gemini 2.5 Flash TTS

強み:

弱み:

Google Cloud TTS

強み:

弱み:

🎯 最終推奨（用途別ベスト選択）

用途第1選択第2選択理由
完全無料VOICEVOXGoogle Cloud（無料枠）コスト最優先
YouTubeコンテンツElevenLabs CreatorAIVIS月額品質・感情表現・音声クローニング
ポッドキャストElevenLabs ProAIVIS月額音声クローニング・高品質
AIチャットAIVIS月額Google Cloud Neural低遅延・日本語品質
ニュース読み上げAIVIS月額Google Cloud Neural固有名詞の正確性
大量バッチ処理AIVIS月額Google Cloudコスト効率
多言語展開ElevenLabsGoogle Cloud言語数・品質
企業サービス組込Google Cloud / AzureAIVIS安定性・サポート
キャラクター音声ElevenLabs-感情表現・音声クローニング
技術文書読み上げAIVIS月額Google Cloud Neural専門用語・英単語の読み

📝 総合まとめ

各サービスの位置づけ

品質ランキング: ElevenLabs > AIVIS > Google Cloud Neural > Azure > その他

コストランキング（安い順）: VOICEVOX > Google Cloud > AIVIS月額 > Azure > Gemini > ElevenLabs > AIVIS従量

日本語品質ランキング: AIVIS > Google Cloud > ElevenLabs

多言語対応ランキング: Google Cloud (40+言語) > ElevenLabs (32+言語) > Azure

Gemini 2.5 Flash Preview TTS の総合評価

価格: 約9,525円/100万文字（日本語） 評価: ★★☆☆☆

ポジション:

推奨度: 低い（他に優れた選択肢が多数存在）

推奨するケース:

最もコスパが良い選択

無料〜低コスト重視

Google Cloud TTS（月100万文字まで無料）

月45,000文字以上の大量利用

AIVIS Cloud API 月額プラン（月1,980円）

最高品質・感情表現重視

ElevenLabs（Creator以上）

バランス重視

Google Cloud TTS Neural（約2,400円/100万文字）

📚 根拠となったURL一覧

Gemini API関連

  1. Gemini公式価格ページ: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
    • Gemini 2.5 Flash Preview TTSの料金情報
  2. Geminiトークン計算ドキュメント: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/tokens
    • 音声トークンの換算方法（1秒=32トークン）
    • 日本語トークン数の情報
  3. Gemini音声理解ドキュメント: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/audio
    • 音声処理の詳細仕様

AIVIS Cloud API関連

  1. AIVIS Cloud API公式発表: https://note.com/aivis_project/n/nd7840ae2b903
    • 料金プラン（従量課金・月額）
    • サービス特徴・機能詳細
    • 日本語読み上げ精度の情報

ElevenLabs関連

  1. ElevenLabs公式価格ページ（日本語）: https://elevenlabs.io/ja/pricing
    • 各プランの料金・クレジット数
    • 追加料金の情報
    • 機能比較

音声読み上げ速度・換算関連

  1. 一般的な音声読み上げ速度の情報:
    • 1分間に300〜350文字が標準的な読み上げ速度
    • 検索結果から複数の情報源を総合

その他参考情報

  1. Google Cloud Text-to-Speech: https://cloud.google.com/text-to-speech/pricing
    • 無料枠・料金情報
  2. Amazon Polly: https://aws.amazon.com/polly/pricing/
    • 料金情報
  3. Azure Text-to-Speech: https://azure.microsoft.com/pricing/details/cognitive-services/speech-services/
    • 料金情報

IPアドレスでもHTTPSが使えるようになった話

作成日時2026-01-21 12:33 TagVPS

まず前提知識.. なぜウェブに「証明書」が必要なのか

〜Let’s Encrypt が変えたインターネットの安全性〜

インターネットでブログやサービスを公開しようとすると、
**「SSL証明書」「HTTPS」「Let’s Encrypt」**といった言葉をよく目にします。

「よく分からないけど、入れないと危ないらしい…」

そんな状態のまま設定している人も多いでしょう。
この記事では、なぜ証明書が必要なのか、そして Let’s Encrypt がなぜ重要なのかを、初心者向けに解説します。

ウェブの通信はそのままだと「丸見え」

通常のウェブ通信(HTTP)は暗号化されていません。

これはどういうことかというと：

これらが、途中で盗み見られる可能性があるということです。

通信の仕組みを考える

インターネットでサイトを見るとき、あなたのブラウザは 直接サーバーと会話しているように見えます。

しかし実際には、その間にはたくさんの「通り道」があります。

例えば：

つまり、あなたとサーバーの間には、常に第三者が存在する可能性がある のです。

問題①：相手が「本物のサーバー」だと確認できない

証明書がない場合、ブラウザはこう思っています。

「このサーバーが本当に example.com なのか分からない…」

すると何が起きるかというと：

これが フィッシング攻撃 や 中間者攻撃(Man-in-the-Middle)と呼ばれるものです。

問題②：通信内容が「そのまま流れている」

HTTP通信では、データは 封筒に入れずにハガキで送る ような状態です。

この状態で個人情報を扱うのは、現代のインターネットでは非常に危険 です。

証明書は「身分証＋封印シール」

そこで登場するのが SSL/TLS証明書 です。

証明書は次の2つを証明します。

つまり、

「この相手は信用できる」

「この会話は誰にも読めない」

という状態を ブラウザが保証できる ようになります。

だから証明書がないと「危険」と表示される

現在のブラウザはとても正直です。

この条件が揃うと、

ユーザーに 強い警告 を出します。

これは意地悪ではなく、ユーザーを守るための安全装置 なのです。

HTTPS は「信頼できます」のサイン

URLが以下のようになっているサイトを見たことがあるでしょう。

💡
https://example.com

この https の s は secure(安全) の意味です。

という状態を表します。

今では Google も HTTPS をSEO評価の要素に含めている ため、技術的にもビジネス的にも必須になっています。

以前は証明書は「高価で面倒」だった

ところが少し前まで、SSL証明書は：

という 初心者やライトユーザーには非常にハードルが高いもの でした。

その結果、多くの個人サイトや小規模サービスが「安全ではない状態」のまま放置されていました。

Let’s Encrypt の登場で何が変わったのか

ここで登場するのが Let’s Encrypt です。

Let’s Encrypt は、次の特徴を持つ 無料の証明書発行機関 です。

Let's Encrypt

Let’s Encrypt は、非営利団体の Internet Security Research Group (ISRG)...

favicon letsencrypt.org
Preview for Let's Encrypt

✔ 完全無料

誰でも、何枚でも、費用ゼロで証明書を取得できます。

✔ 自動化されている

サーバー設定と更新が 自動 で行えます。
更新忘れによる事故が激減しました。

✔ 世界標準として普及

現在、世界中の非常に多くのHTTPSサイトが Let’s Encrypt を利用しています。

Let’s Encrypt の意義

Let’s Encrypt の価値は「無料」だけではありません。

インターネット全体の安全性を底上げした

誰でも 「当たり前に安全な通信」 を使えるようになりました。

「暗号化は特別なもの」ではなくなった

今では、

証明書がない = 設定ミス or 管理不足

と見なされる時代です。

「阿部寛のホームページ」ついにHTTPS化

現在はHTTPでもアクセス可能。一方でホームページサービスによると、来年7月以降はHTTPSへの転送が順次行われるため、一部環境で本サイトも閲覧できなくなる可能...

favicon news.denfaminicogamer.jp
Preview for 「阿部寛のホームページ」ついにHTTPS化

初心者こそ、証明書を意識しよう

もしあなたが：

と思っているなら、HTTPSは必須条件です。

幸い、Let’s Encrypt のおかげで危険な時代は終わりました。

前提終わり..

さて、ここまでが前提です。ここを理解していないと、これからの話が理解できないと思います。

ここからが今回の本題となります。

IPアドレスでもHTTPSが使えるようになった話

IPアドレスに証明書？昔は無理だった

先の前提でご説明した通り、少し前まで、HTTPS は ドメイン名が必須でした。

というのが常識でした。

「IPアドレスそのもの」に証明書が出るようになった

現在は、IPアドレスを SAN に含む正式な公開証明書が発行できます。
発行元は同じく Let’s Encrypt。これも無料です。

6-day and IP Address Certificates are Generally Available - Let's Encrypt

Short-lived and IP address certificates are now generally available from Let’s...

favicon letsencrypt.org
Preview for 6-day and IP Address Certificates are Generally Available - Let's Encrypt

特徴はシンプルです。

つまり、

一時VPS・検証環境・実験用途なら、IP直HTTPSが現実解

になりました。

じゃあ、実際にどうやるか

以下は 最短で再現するための手順だけを書きます。

今回のテストの前提

1. nginx を入れる

bash 
apt update && apt install -y nginx curl

2. Hello World を用意

bash 
rm /var/www/html/index.nginx-debian.html
echo '<html><head><meta charset="UTF-8"></head><h1>Hello World</h1><p>IP HTTPS</p></html>' > /var/www/html/index.html

確認(HTTP)：

bash 
curl http://<IPv4アドレス>

3. acme.sh を入れる(certbotは使わない)

bash 
curl <https://get.acme.sh> | sh
source ~/.bashrc

4. IPv4 の IP証明書を取る

nginx 停止：

bash 
systemctl stop nginx

証明書発行(short-lived)：

bash 
acme.sh --issue --server letsencrypt -d <IPv4アドレス> --standalone --cert-profile shortlived --days 3

生成先(※ _ecc が付く場合)：

bash 
/root/.acme.sh/<IPv4アドレス>_ecc/

5. IPv6 の IP証明書を取る

IPv6は TLS-ALPN-01 を使う：

bash 
acme.sh --issue --server letsencrypt -d <IPv6アドレス> --alpn --cert-profile shortlived --days 3

※ ディレクトリ名は : を含む場合あり：

bash 
ls /root/.acme.sh

6. nginx を HTTPS(IPv4 / IPv6)対応にする

default 無効化：

bash 
rm /etc/nginx/sites-enabled/default

設定ファイル作成：

bash 
nano /etc/nginx/sites-available/ip-https

中身：

plain text 
# IPv4
server {
    listen 443 ssl default_server;

    ssl_certificate     /root/.acme.sh/<IPv4アドレス>_ecc/fullchain.cer;
    ssl_certificate_key /root/.acme.sh/<IPv4アドレス>_ecc/<IPv4アドレス>.key;

    root  /var/www/html;
    index index.html;
}

# IPv6
server {
    listen [::]:443 ssl default_server;

    ssl_certificate     /root/.acme.sh/<IPv6アドレス>_ecc/fullchain.cer;
    ssl_certificate_key /root/.acme.sh/<IPv6アドレス>_ecc/<IPv6アドレス>.key;

    root  /var/www/html;
    index index.html;
}

有効化：

bash 
ln -s /etc/nginx/sites-available/ip-https /etc/nginx/sites-enabled/

起動：

bash 
nginx -t
systemctl start nginx

7. 確認

よくある詰まりどころ

症状原因
cert が見つからない_ecc 付け忘れ
IPv6で失敗--alpn 未使用
nginx 起動失敗パス違い
IPv6でアクセス不可[] 忘れ

まとめ

🍌 Nano Banana Proが出た

作成日時2025-11-21 12:14

2025年11月21日付近に発表された最新画像生成モデル「Nano Banana Pro（正式名：Gemini 3 Pro Image）」は、以前の Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）から大幅に性能向上し、特に日本語テキスト再現性／推論（reasoning）能力／複数画像統合の面で注目されています。(note（ノート）)

主要な進化ポイント

1) 日本語テキストの高精度レンダリング

2) 高度な「考えてから描く」推論能力（Gemini 3 の能力を取り込み）

3) 複数（最大14枚）の参照画像統合

4) リアルタイム情報の視覚化連携

5) 解像度・編集機能・出力品質

6) 利用コストと提供形態（概算）

7) 合成画像の識別（安全措置）

クリエイティブ領域（漫画・アニメ）への影響（要点）

記事別 — 出典一覧

記事No.著者タイトル（概要）URL
記事 1npakaNano Banana Pro の概要 — Gemini 3 ベースの推論、リアルタイム連携、14枚統合、テキストレンダリング、2K/4K 対応を解説。(note（ノート）)
記事 2イケハヤ（ihayato）【速報】革命AI「Nano Banana Pro」 — 日本語文字入れの精度向上、漫画・チラシ制作の革新、空間認識能力改善を強調。(note（ノート）)
記事 3やすだ.dev（yasuda_forceai）14枚の画像を統合できる！ — 5つの革新機能（日本語、画像統合、高解像度、リアルタイム、推論）とビジネス活用例を詳説。(note（ノート）)
記事 4けいすけ（けいすけ / konho）AIマンガ家目線で解説 — 漫画制作での実用性（日本語フォント保持、アスペクト比安定、キャラ分離）とコスト対効果。(note（ノート）)

【Claude Code Router】Raspberry PiでClaude CodeをOpenRouterのAPIで使う

作成日時2025-07-16 18:20 TagAI, Raspberry Pi

今回はClaude CodeでOpenRouter APIを使い、自分の好きなAIモデルを利用する方法。
ClaudeのMaxプランに入らず、かと言ってClaudeのAPIを使うわけでもなく、Claude Codeを使ったVibe Codingを格安で楽しめるかも。
そのために、オープンソース(MITライセンス)のClaude Code Routerを使います。

Claude Code Routerって何?

Claude Code Routerは、Anthropicが開発したエージェントコーディング用のコマンドラインツールであるClaude Codeの拡張機能です。
ユーザーは様々なAIモデルにリクエストを送信できるため、選択の柔軟性が向上します。
https://claudecoderouter.com/
claudecoderouter.com
GitHub - musistudio/claude-code-router: Use Claude Code as the foundation for coding infrastructure, allowing you to decide how to interact with the model while enjoying updates from Anthropic.

Use Claude Code as the foundation for coding infrastructure, allowing you to...

favicon github.com
Preview for GitHub - musistudio/claude-code-router: Use Claude Code as the foundation for coding infrastructure, allowing you to decide how to interact with the model while enjoying updates from Anthropic.

インストール

大前提としてNode.jsとnpmがインストールされていること

まずClaude Code自体をインストールする

bash 
sudo npm install -g @anthropic-ai/claude-code

次にClaude Code Routerをインストール

bash 
sudo npm install -g @musistudio/claude-code-router

設定

以下のように設定する(例: OpenRouter/Google/Gemini 2.5 Flashの場合)

bash 
sudo nano /root/.claude-code-router/config.json
json 
{
  "Providers": [
    {
      "name": "openrouter",
      "api_base_url": "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
      "api_key": "ここにOpenRouter APIキー",
      "models": [
        "google/gemini-2.5-flash"
      ]
    }
  ],
  "Router": {
    "default": "openrouter,google/gemini-2.5-flash",
    "background": "openrouter,google/gemini-2.5-flash",
    "think": "openrouter,google/gemini-2.5-flash",
    "longContext": "openrouter,google/gemini-2.5-flash"
  }
}

起動

bash 
sudo ccr code

アップデート

bash 
sudo npm update -g @anthropic-ai/claude-code
sudo npm update -g @musistudio/claude-code-router

アンインストール

bash 
sudo rm /root/.claude-code-router/config.json
sudo npm uninstall -g @anthropic-ai/claude-code
sudo npm uninstall -g @musistudio/claude-code-router

参考

Claude APIを使わず無料でClaude Codeを使う方法
favicon zenn.dev
Preview for Claude APIを使わず無料でClaude Codeを使う方法

YouTubeの字幕を取得してAIで処理する

作成日時2025-07-03 22:33 TagAI

実行テスト。

YouTube動画の字幕を取得して、AIにまとめさせるコードの例。
Pythonです。必要なライブラリは事前にインストールしてください。
OpenAIのAPIを使います。APIキーを取得してください。

bash 
pip install -U openai youtube-transcript-api
python 
import re
from openai import OpenAI
from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi

OPENAI_API_KEY = "Your OpenAI API Key Here"
OPENAI_MODEL = "gpt-4.1-mini"

def extract_video_id(url):
    import re
    match = re.search(r'(?:v=|\/)([0-9A-Za-z_-]{11}).*', url)
    if match:
        return match.group(1)
    return None

def get_transcript(video_id):
    try:
        transcript_list = YouTubeTranscriptApi.list_transcripts(video_id)
        auto_transcript = None
        for transcript in transcript_list:
            if transcript.is_generated:
                auto_transcript = transcript
                break
        if auto_transcript:
            lang_code = auto_transcript.language_code
            print(f"自動生成字幕の言語コード: {lang_code}")
            return YouTubeTranscriptApi.get_transcript(video_id, languages=[lang_code])
        else:
            print("自動生成字幕が見つかりませんでした")
            return None
    except Exception as e:
        print(f"エラーが発生しました: {str(e)}")
        return None

def fetch_YT(youtube_url):
    try:
        pattern = r"(?:https?://)?(?:www\.|m\.)?(?:youtube\.com|youtu\.be)/.*"
        if re.match(pattern, youtube_url):
            video_id = extract_video_id(youtube_url)
            print(f"Video ID: {video_id}")
            content = get_transcript(video_id)
            if content:
                print("字幕を取得しました")
                return content
            else:
                return None
        else:
            return None
    except Exception as e:
        print(f"エラーが発生しました: {str(e)}")
        return None

def post_AI(transcript):
    client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model=OPENAI_MODEL,
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": f"以下はYouTube動画の音声の文字起こし文です。言葉としておかしい箇所は前後で判断してください。この内容をまとめて、日本語で、markdown形式で出力してください。\n\n---\n{transcript}\n---"
                }
            ],
            temperature=0.3
        )
        summary = response.choices[0].message.content
        print(summary)
    except Exception as e:
        print(f"エラーが発生しました: {str(e)}")

def main():
    while True:
        try:
            print("\nYouTubeのURLを入力してください:")
            input_url = input("URL >> ").strip()
            if not input_url:
                continue
            transcript = fetch_YT(input_url)
            if transcript:
                print("AI処理中..\n")
                post_AI(transcript)
            else:
                print("失敗しました")
        except Exception as e:
            print(f"エラーが発生しました: {str(e)}")

if __name__ == "__main__":
    main()

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