NotebookLMとWhisperを組み合わせた音声日記の文字起こしワークフロー

「音声日記の内容を後から検索したい」「聴き返す時間がないけど要点だけ把握したい」という人に、NotebookLMとWhisperを組み合わせたワークフローが役立ちます。音声で話したことをテキストに変換し、AIで整理するこの組み合わせは、音声日記の弱点を補います。この記事では、具体的な手順を解説します。

なぜNotebookLM + Whisperなのか

Whisper: OpenAIが開発した音声認識モデルで、日本語の精度が高くローカルでも動作します。話した音声をテキストに変換する役割を担います。無料で使えるバージョンもあり、録音データをそのまま文字起こしできます。

NotebookLM: Googleが提供するAIノートツールで、アップロードしたドキュメントに対して質問・要約・分析ができます。Whisperで文字起こしした音声日記テキストをNotebookLMに入れることで、「今週の日記を要約して」「最近自分がよく話しているテーマは何か」という問いに答えてもらえます。

ワークフローの全体像

録音（スマホ）→ Whisperで文字起こし → NotebookLMで分析

この3ステップで、音声日記の「検索できない・聴き返す時間がない」という弱点を解消します。

STEP 1: 録音する

スマホのボイスメモアプリや音声日記アプリで録音します。ファイル形式はmp3やm4aで問題ありません。録音が終わったら、音声ファイルをPCに転送します（AirDropやGoogleドライブ経由が便利）。

STEP 2: Whisperで文字起こしする

ローカルで使う場合: Python環境があればOpenAI Whisperをインストールして実行できます。コマンドラインで whisper 音声ファイル.mp3 --language Japanese を実行すると、テキストファイルが生成されます。

Webサービスを使う場合: Whisperを使ったWebサービス（各種文字起こしサービス）に音声ファイルをアップロードする方法もあります。

文字起こしの精度は話し方にもよりますが、日常会話レベルであれば実用十分です。固有名詞は確認が必要な場合があります。

STEP 3: NotebookLMで分析する

文字起こしテキストをNotebookLMのソースとして追加します。週分・月分まとめてアップロードすることで、「今月の音声日記で繰り返し出てきたテーマは？」「先月と今月で変化したことは？」という問いに答えてもらえます。

NotebookLMは複数のドキュメントをまとめて参照できるため、「複数週分の音声日記から総括を作る」という使い方が特に効果的です。

声景編集部の見解

WhisperとNotebookLMの組み合わせは、音声日記を「閉じた記録」から「検索・分析できる知識ベース」に変えます。自分の思考・感情・気づきのデータベースが、時間をかけて蓄積されます。この仕組みを一度作ると、音声日記の継続意欲も高まります。

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。録音しながらすでにAIが思考を深める問いを返してくれるため、文字起こしとの組み合わせでさらに豊かな記録になります。現在β版のウェイトリストを受け付けています。

まとめ

WhisperはOpenAIの音声認識モデルで日本語精度が高く、音声ファイルをテキストに変換できる
NotebookLMはアップロードしたテキストへの質問・要約・分析が可能で、週分・月分をまとめた総括に使える
録音→Whisper文字起こし→NotebookLM分析の3ステップで音声日記の「検索できない」弱点を解消できる

声景のβ版に先行登録する → https://koekei.com