音声日記をAI分析して気分サイクルを可視化する実験レポート

「自分の気分が周期的に変動している気がする」と感じたことはありませんか。でも、その周期を把握しようとすると、記録を続けて分析するという手間が必要です。音声日記とAI分析を組み合わせると、この気分サイクルを自動的に可視化できる可能性があります。この記事では、実際に試した実験の過程と、見えてきたことを紹介します。

実験の設計

実験の設計はシンプルです。

録音: 毎日1〜3分、今日の気分と出来事を話す音声日記を録音します。録音のタイミングは就寝前30分以内に固定しました。

文字起こし: Whisper APIで自動文字起こしします。日本語の口語でも精度が高いため、ほぼそのまま使えます。

感情スコアの抽出: 文字起こしをClaude APIに渡し、「この会話のポジティブ度（1〜10）、ネガティブ度（1〜10）、エネルギーレベル（1〜10）を整数で返してください」と指示します。

記録: Notionのデータベースに日付とスコアを保存します。30日分が溜まった段階でグラフを作成します。

30日間のデータで見えてきたもの

30日間のスコアをグラフ化すると、いくつかのパターンが見えてきました。

週のリズム: 月曜日のポジティブスコアが低く、金曜日に向かって上がる傾向がありました。「仕事の週次サイクルが感情に反映されている」という当たり前の事実が、データで確認できたことは意外な発見でした。

特定のトリガーの発見: ネガティブスコアが急上昇した日の録音を聴き返すと、特定の人物との会話や特定の作業が関係していることが多かった。「なんとなく疲れやすい状況」が「〇〇のときに特に疲れている」と具体化されました。

回復のパターン: ネガティブな日が続いた後、どのタイミングで回復するかの傾向が見えてきました。私の場合、週末に自然のある場所に行くとエネルギースコアが翌週月曜に上がる傾向がありました。

限界と注意点

AI分析による感情スコアは「客観的な測定値」ではなく、「話した内容から推定されたスコア」です。声のトーンよりも「言葉の内容」を重視して判定されるため、「つらい話を淡々と話す日」と「元気な口調で愚痴を言う日」の区別が難しい場面があります。

また、同じ出来事でも話し方によってスコアが変わります。これは欠点でもありますが、「話し方が感情を映している」という前提に立てば、それ自体が有意義な情報とも言えます。

声景編集部の見解

気分サイクルの可視化は「自己観察のデータ化」です。データが目的ではなく、データを見ることで「なぜこのタイミングに消耗するのか」への問いが生まれることに価値があります。

声景について

声景（Koekei）は、録音しながらAIがリアルタイムで「問いのカード」を差し込むジャーナリングツールです。「今日のエネルギーレベルを0〜10で表すとしたら？」という問いが、感情の可視化のための一次データを作ってくれます。現在β版のウェイトリストを受け付けています。

まとめ

• 音声日記→Whisper文字起こし→Claude感情スコア→Notion記録でAI感情分析が構築できる
• 30日のデータから週のリズム・特定トリガー・回復パターンが見えてきた
• AIスコアは推定値であり、傾向把握のツールとして使うのが現実的な位置づけ

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