赤兎馬EC運用支援
2026年10月5日、自社の教材Webアプリで使うクイズの読み上げ音声を、394本まとめて作りました。全部を人が聞くのは現実的ではありません。そこで別のAIで文字起こしして台本と突き合わせました。すると、12%にあたる48本で国名が別の語に聞こえていました。
この記事では、検査のやり方と、ECの読み上げやナレーションにそのまま使えるチェックリストをまとめます。
作ったもの：197か国×2＝394本
読み上げ文は「〇〇のおもな言語は？」「〇〇の通貨は？」の2種類で、合計4,495文字です。「主な」は読み違いを防ぐため、読み上げ文だけひらがなにしました。画面の表示は漢字のままです。
点検は2段階に分けた
- 点検1：本数は394／394。長さは1.2〜3.8秒で、既存の音声と同じ水準
- 点検2：全394本を音声認識で文字起こしし、台本と突き合わせ
決まり文句は全数一致しました。一方で、国名が別の音に聞こえたものが48本ありました。どれも短い文で、出だしの1音が弱くなっていました。「ベリーズ」が「レディース」に、「ハイチ」が「愛知」に聞こえるといった具合です。
大半は再生成で解消しました。それでも残った4本（ハイチの2本など）は、国名をかぎかっこで区切る書き方に変えて解消しました。最終的には394／394で、国名と決まり文句の両方が聞き取りと一致しています。あわせて、アプリ側で「ボリビアーノ」が「ーノ」と途中で切れる不具合も見つかったので、こちらも直しました。
試聴10本では見つからない
不良率が12%だと、10本聞いて見つかるのは1本出るかどうかです。「何本か聞いて問題なし」でOKを出していたら、48本はそのまま公開されていました。
学んだのは、生成物は「別の経路で元に戻して照合する」と全数検査できるということです。音声なら文字に、画像なら説明文に戻して、元の指示と比べます。人が聞くのは食い違った48本だけで済みました。
ただし、人が受け持つ部分は残ります。不一致が本当に聞き違いなのかの最終判断と、かぎかっこで区切るといった読み上げ文の書き方の工夫です。ここは機械に任せていません。
ECで使うときのチェックリスト
商品説明の読み上げ、動画ナレーション、商品名の読み方を大量に作るときは、「サンプルを聞いてOK」をやめて、機械で全数照合するのがおすすめです。
- 本数：台本の行数と生成したファイル数が一致しているか
- 長さ：既存の音声と同じ範囲に収まっているか（極端に短いもの・長いものは要確認）
- 一致：文字起こしした結果と台本が一致しているか
- 固有名詞の出だし：商品名・ブランド名の最初の1音が弱くなっていないか
まとめ
生成AIの出力は、別系統のAIで元に戻して突き合わせれば全数を確かめられます。人の耳は差分の確認に使うのが効率的です。商品名の聞き違いは、公開後に気づくと差し替えの手戻りになります。生成と照合を1セットにしておくと安心です。
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