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Geminiで動画を高精度に書き起こす最新5ステップ

🗓 Created on 9/6/2025

📜 要約

主題と目的

本調査の主題は「Gemini（Googleのマルチモーダルモデル）を用いた動画ファイルの書き起こし（トランスクリプト）方法と運用上の留意点」を整理することです。目的は、実務で安定かつ効率的に動画を書き起こすための手順・モデル選定・入力方法（Files API / インライン / YouTube）・トークン／fpsによるコストと精度のトレードオフ・プロンプトの設計・前処理と後処理ワークフローを、調査結果を根拠として具体的に示すことです。これにより、短いテストから長尺の運用まで使い分けられる実行計画を提供します（出典：Gemini ドキュメントおよび複数の実務解説記事を参照しています。

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ほか）。

回答

以下は「動画書き起こし」を実行するための要点整理と実務手順、推奨プロンプト・運用チェックリストです。調査から得られた事実に基づき、実践的な判断と推奨を併記します。

要点まとめ（事実と示唆）

Geminiはマルチモーダルで「音声トラック」と「視覚フレーム」を同時に解析でき、タイムスタンプ付きトランスクリプトや視覚説明を生成可能（出典：動画理解ドキュメント）。
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動画対応モデルは Gemini 2.0 系 / 2.5 系が中心。コンテキスト（トークン）容量により処理可能な動画長が変わる：おおむね2Mトークンは約2時間、1Mトークンは約1時間の目安（出典）。
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入力方法：Files API（20MB超で推奨）、インライン（合計20MB未満）、公開YouTube URL の3パターン（出典）。
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トークン・サンプリング：音声換算で1秒あたり約32トークン、動画はデフォルト1fpsの視覚サンプリングでトークン消費が増える（デフォルト解像度で約300トークン/秒、低解像度だと約100トークン/秒）ので、fps・解像度・音声長がコストに直結（出典）。
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実務示唆：短い試験はGoogle AI Studio（UI）で素早く、長尺や自動化運用はCloud Storage + Files API/Vertex AI を使うのが堅牢（出典）。
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実行手順（短縮版：5ステップ） — 推奨フロー（番号付き）

準備
- 動画形式を確認（MP4推奨）。音声のみでも可（WAV/MP3/AAC/FLAC等サポート）。必要なら音声抽出・16kHz程度にリサンプリング、ノイズ除去を実施（精度向上のため）。
- 機密データの取扱い方針を確定（外部APIに送信する際の社内ルール）。（出典：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/audio?hl=ja）
入力方式の選定
- ファイル合計が20MB未満：インラインで試験可。
- 20MB超、長尺、複数回利用：Files API / Cloud Storage にアップロードして参照する（安定運用向け）。
- 公開YouTube：URLを直接指定可能（ただし公開動画のみ、レート制限あり）。（出典：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/video-understanding）
モデル選定とRun設定
- 精度重視：Gemini 2.5 Pro（コミュニティ実務報告で固有名詞認識・日本語性能が良好とされる）。
- 速度重視：Flash系（ただし固有名詞精度は落ちる可能性あり）。
- Temperature は低め（0〜0.2）に固定して誤出力を抑える。（出典：https://imakai.co.jp/column/gemini-transcription-guide/、https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/samples/generativeaionvertexai-gemini-single-turn-video）
プロンプト設計（重要）
- 出力仕様を明確に指定：言語（日本語）、タイムスタンプ形式（[HH:MM:SS]またはMM:SS）、発言者ラベル、フィラー（えー、あのー）除去の有無、句読点付与などを具体的に書く。
- 例（コピペ可）: 「この動画を日本語で一語一句書き起こしてください。各発言に[HH:MM:SS]のタイムスタンプを付け、可能なら発言者名をラベルしてください。不要語（えー、あのー等）は削除し、句読点を自然に入れてください。」（出典・効果：複数記事でプロンプト明記が後処理を大幅に楽にすると報告）。
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実行 → 検証 → 後処理
- 実行後、固有名詞・専門用語の誤りは人による最終確認を行う。用語辞書を用いた一括置換→必要箇所のみ再投与→最終校正のループが効率的。
- 長尺は10〜30分程度で分割して処理し、タイムスタンプで統合する運用が安定。（出典：https://oiuy.net/archives/63、https://note.com/npaka/n/n74fbbc1e561e）

モデル比較（表形式：簡易）

目的	推奨モデル	長所	欠点
高精度・固有名詞重要	Gemini 2.5 Pro	固有名詞・日本語の精度が高い	コスト・処理時間が大きくなりがち
高速・大量処理	Flash系	速い・コストを抑えやすい	固有名詞誤認や精度低下の可能性

（出典：実務記事・比較解説）

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トークン／fps による設計アドバイス（数値を用いた示唆）

音声のみ：約32トークン/秒を目安（出典）。
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動画（視覚含む）：デフォルト1fpsで追加のトークン消費。デフォルト解像度では約300トークン/秒（低解像度で約100トークン/秒）の消費が報告されているため、視覚説明が不要な場合はfpsを下げるとコスト削減できる（出典）。
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実務ルール例：
- 講義系（視覚をあまり参照しない）：fps低め（1fps）・低解像度推奨 → コスト節約。
- 動きが多く視覚情報が重要なフィールド映像：fps高め → 精度向上を優先。
長尺動画の設計：2Mトークンで約2時間の目安だが、実際はプロンプト・視覚解析の有無で大きく変動するため、事前に短いセグメントでトークン消費を試算することを推奨。
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プロンプト／出力テンプレート（そのまま利用可能な例）

基本（日本語・ケバ取り・タイムスタンプ）: 「この動画を日本語で一語一句書き起こしてください。各発言に[HH:MM:SS]のタイムスタンプを付け、可能なら話者をラベルしてください。不要語（えー、あのー等）は削除し、句読点と段落を自然に挿入してください。」
会議向け（話者の事前情報あり）: 「登場者：山田（司会、低音）、佐藤（研究者、高音）。出力は '[HH:MM:SS] 山田: …' の形式で。各議題ごとに見出しを付けてください。」
研究向け（専門用語リストあり）: 「専門用語リスト：A薬品、試験X、p値。上記を正確に記載し、不確実な語は角括弧で注記してください。」

実装ヒント（Files API / Google AI Studio）

Files API の流れ：ファイルをアップロード（Cloud StorageやFiles API）→ generate_content にファイル参照を指定して実行。20MBを超えるリクエストはFiles APIを使う（出典）。https://ai.google.dev/gemini-api/docs/audio?hl=ja、https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/samples/generativeaionvertexai-gemini-single-turn-video
Google AI Studio：UIで素早く試験できる。Drive連携で大きめファイル（報告では最大2GB程度のUIアップロードが可能という事例あり）が扱えるが、API自動化にはCloud Storage＋Files APIを推奨（出典）。
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実務チェックリスト（速攻で使える）

音質チェック：録音が明瞭か、ノイズが多くないか（必要ならノイズ除去）。
ファイルサイズ判定：20MB未満ならインライン試験、超えるならFiles API/Cloud Storage。
モデル選定：まずGemini 2.5 Proで1本テスト、必要ならFlash系と比較。
プロンプト準備：タイムスタンプ形式・話者ラベル・ケバ取りなどを明記。
分割・結合戦略：長尺は10〜30分で分割し、タイムコードでマージ。
校正工程：自動→辞書置換→再投与→人校正の流れを定義。

フロー図（概念）

よくある問題と対処（優先度高い順）

音声ノイズで誤認：事前にノイズ除去を行う。
固有名詞誤認：用語集をプロンプトで渡す、Proモデルを試す。
トークン超過／途中停止：分割処理で回避。
大量処理の自動化：Files API + Cloud Storage でバッチ化。

次の推奨アクション（あなたが今できること）

5〜15分の代表サンプルを1本用意して、Google AI StudioでGemini 2.5 Proに同一プロンプトを投げて精度を確認。（出典・実務提案）
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出力の固有名詞誤りを確認し、用語リストを作成→再実行で改善度合いを評価。
定常運用を目指す場合はCloud Storage + Files API経由で分割処理パイプラインを設計する。

結果と結論

主要な結果

Geminiは動画書き起こしに適したマルチモーダル機能を持ち、音声→テキストに加えて視覚説明や重要シーン抽出が可能である（出典）。
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実務で重要なのは「入力方式（Files API vs インライン vs YouTube）」の選択、モデル（Pro vs Flash）による精度/速度トレードオフ、fpsと解像度がトークン消費に与える影響である（出典）。
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小規模・試験はGoogle AI Studio、長尺・自動化はCloud Storage＋Files APIに分けるハイブリッド運用が現実的である（出典）。
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結論（実務向け推奨）

最初に短い代表クリップで「プロンプト・モデル・fps設定」のA/Bテストを行い、固有名詞の誤りやトークン消費を実際に計測することが最短の実装成功策です。短期テストで得られた最適設定をもとに、長尺は10〜30分単位で分割してFiles API／Cloud Storage経由で処理し、辞書ベースの自動修正＋人による最終校正のワークフローを確立してください（推奨運用）。
必要であれば、あなたの具体的な動画（形式・長さ・話者数・期待出力）を教えてください。用途に応じた（分割長・推奨モデル・最適プロンプト・後処理スクリプトの雛形）を作成します。

参考（主要ドキュメント）

Gemini 動画理解ドキュメント:
google.dev
Gemini 音声ドキュメント:
google.dev
Vertex AI サンプル（動画→テキスト）:
google.com
実践解説（プロンプト／Studio 操作）:
imakai.co.jp

必要であれば、あなたの動画ファイル情報（形式・長さ・話者数・機密性・どのフォーマットで出力したいか）を教えてください。それに基づき、具体的な分割案、最適プロンプト（用途別テンプレート）、Files API 実行のサンプルコード雛形を作成します。

コード実行

# 必要ライブラリ: pip install -U google-generativeai ffmpeg-python pandas
# 実行環境: GEMINI_API_KEY を環境変数に設定してください。

import os
import subprocess
import json
import math
from pathlib import Path
import pandas as pd

# 環境変数からAPIキー取得
GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
if not GEMINI_API_KEY:
    raise RuntimeError("環境変数 GEMINI_API_KEY を設定してください。例: export GEMINI_API_KEY=xxxxxxxx")

# ライブラリ初期化
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)

# 動画ファイルから音声抽出（wav, 16kHz, mono）
def extract_audio_from_video(video_path: str, out_audio_path: str = None) -> str:
    video = Path(video_path)
    if not video.exists():
        raise FileNotFoundError(f"動画ファイルが見つかりません: {video_path}")
    if out_audio_path is None:
        out_audio_path = str(video.with_suffix('.wav'))
    # ffmpegコマンドを呼び出して変換
    cmd = [
        'ffmpeg', '-y', '-i', str(video),
        '-ac', '1', '-ar', '16000', '-vn', out_audio_path
    ]
    subprocess.run(cmd, check=True, stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL)
    return out_audio_path

# ファイルをGeminiにアップロードしてアップロードオブジェクトを返す
def upload_file_to_gemini(path: str):
    # genai.upload_file はファイルをサーバにアップロードし、結果オブジェクトを返す
    print(f"Uploading {path} to Gemini Files API...")
    uploaded = genai.upload_file(path=path)
    return uploaded

# Geminiへ文字起こし要求。JSONでセグメント配列を返すようにプロンプト調整。
def transcribe_with_gemini(file_asset, model_name: str = "models/gemini-2.5-pro") -> dict:
    # 出力は JSON array of segments: [{"start":"00:00:05","end":"00:00:10","speaker":"Speaker 1","text":"..."}, ...]
    prompt = (
        "以下の音声ファイルを日本語で文字起こししてください。"
        " フィラー（「えー」「あのー」等）は除去してください。"
        " 各発話にタイムスタンプを付与し、話者識別を試みてください。"
        " 出力形式は必ずJSONで、配列を返してください。"
        " 形式の例: [{\"start\":\"00:00:05\", \"end\":\"00:00:10\", \"speaker\":\"Speaker 1\", \"text\":\"本文\"}, ...]"
        " 音声の内容は原文に忠実に、句読点は適切に入れてください。"
    )

    model = genai.GenerativeModel(model_name)

    print("Geminiにリクエストを送信中...（処理時間はファイル長によります）")
    response = model.generate_content([
        prompt,
        file_asset
    ])

    text = getattr(response, 'text', None)
    if text is None:
        # 後方互換: response に別の属性がある可能性を考慮して raw を確認
        try:
            text = json.dumps(response)
        except Exception:
            text = str(response)

    # JSONパースを試みる
    try:
        parsed = json.loads(text)
        # parsedが辞書や配列であればそのまま返す
        return {"raw": text, "json": parsed}
    except Exception:
        # Geminiが整形済みテキストを返している場合は、段落ごとに簡易分割して返す（フォールバック）
        return {"raw": text, "json": None}

# SRTファイルを生成するユーティリティ
def seconds_to_srt_timestamp(sec: float) -> str:
    h = int(sec // 3600)
    m = int((sec % 3600) // 60)
    s = int(sec % 60)
    ms = int((sec - int(sec)) * 1000)
    return f"{h:02d}:{m:02d}:{s:02d},{ms:03d}"

def save_srt_from_segments(segments, out_path: str):
    # segments: list of {start,end,speaker,text} with start/end in "HH:MM:SS" or "MM:SS"形式
    lines = []
    for i, seg in enumerate(segments, start=1):
        # parse start/end が "MM:SS" 形式なら秒に変換
        def to_seconds(ts):
            parts = [float(p) for p in ts.split(":")]
            if len(parts) == 3:
                return parts[0]*3600 + parts[1]*60 + parts[2]
            elif len(parts) == 2:
                return parts[0]*60 + parts[1]
            else:
                return float(parts[0])
        try:
            start_s = to_seconds(seg['start'])
            end_s = to_seconds(seg['end'])
        except Exception:
            # タイムスタンプが不明な場合は連続表示で1秒刻みに配置（フォールバック）
            start_s = (i-1) * 3
            end_s = start_s + 3
        lines.append(str(i))
        lines.append(f"{seconds_to_srt_timestamp(start_s)} --> {seconds_to_srt_timestamp(end_s)}")
        speaker = seg.get('speaker', '')
        content = seg.get('text', '')
        if speaker:
            lines.append(f"{speaker}: {content}")
        else:
            lines.append(content)
        lines.append("")

    Path(out_path).write_text("\n".join(lines), encoding='utf-8')

# 実行用の高レベル関数
def transcribe_video_pipeline(video_path: str, output_dir: str = "./transcripts"):
    Path(output_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    # 1) 動画から音声抽出
    audio_path = extract_audio_from_video(video_path)

    # 2) ファイルサイズ確認とアップロード
    size_bytes = Path(audio_path).stat().st_size
    size_mb = size_bytes / (1024*1024)
    print(f"抽出音声ファイル: {audio_path} (サイズ: {size_mb:,.1f} MB)")

    # Files API を使用してアップロード
    uploaded_asset = upload_file_to_gemini(audio_path)

    # 3) Geminiへ文字起こし要求（JSON出力を期待）
    result = transcribe_with_gemini(uploaded_asset)

    # 4) 結果保存
    raw_out = Path(output_dir) / (Path(video_path).stem + "_raw.txt")
    raw_out.write_text(result['raw'], encoding='utf-8')

    json_out = Path(output_dir) / (Path(video_path).stem + "_segments.json")
    if result.get('json') is not None:
        # JSONでセグメントが得られた場合はCSV/SRTも出力
        json_out.write_text(json.dumps(result['json'], ensure_ascii=False, indent=2), encoding='utf-8')
        segments = result['json']
        # CSV
        df = pd.DataFrame(segments)
        csv_out = Path(output_dir) / (Path(video_path).stem + "_segments.csv")
        df.to_csv(csv_out, index=False, encoding='utf-8-sig')
        # SRT
        srt_out = Path(output_dir) / (Path(video_path).stem + ".srt")
        save_srt_from_segments(segments, str(srt_out))
        print(f"解析済みセグメントを保存しました: {json_out}, {csv_out}, {srt_out}")
    else:
        json_out.write_text("null", encoding='utf-8')
        print(f"JSONパース失敗。生テキストを保存しました: {raw_out}")

    return {
        'raw_text_path': str(raw_out),
        'segments_json_path': str(json_out) if result.get('json') is not None else None
    }

# ====== 実行例 ======
if __name__ == '__main__':
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Geminiで動画ファイルを文字起こしするパイプライン')
    parser.add_argument('video', help='入力動画ファイルパス (例: sample.mp4)')
    parser.add_argument('--out', default='./transcripts', help='出力ディレクトリ')
    args = parser.parse_args()

    res = transcribe_video_pipeline(args.video, args.out)
    print(json.dumps(res, ensure_ascii=False, indent=2))

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🔍 詳細

🏷概要：Geminiの動画書き起こし機能と対応モデル

概要：Geminiの動画書き起こし機能と対応モデル

Geminiは、動画の「音声トラック」と「視覚フレーム」を同時に処理して、タイムスタンプ付きの書き起こし（トランスクリプト）だけでなく視覚的な説明やイベント抽出も生成できるマルチモーダルAIです。動画から発話テキストを得るだけでなく、重要シーンへの参照やフレームに基づく説明が欲しいユースケースに向いている点がまず重要です。

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対応モデルと処理限界の要点

動画処理をサポートするのは Gemini 2.0 系および 2.5 系のモデル群で、コンテキストウィンドウによって処理可能な動画長が変わります。2Mトークンのモデルは最大で約2時間、1Mトークンのモデルは最大で約1時間の動画を扱えるように設計されています。
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意味するところ：長尺の講義や会議を一括で処理したい場合は、コンテキスト容量の大きいモデル（2M相当）を選ぶと手間が減り、分割アップロードの必要が減ると考えられます。
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入力方法と実務的な選択

アップロードは主に3通り。Files APIでのファイルアップロード（20MB超、1分以上、再利用時に推奨）、リクエスト内にインラインで動画バイトを含める方法（合計サイズ20MB未満に限る）、そしてYouTube URLをプロンプトに含める方法があります。
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実務的示唆：複数回分析するファイルや長尺はFiles APIで扱い、短いクリップはインラインで手早く試すのが効率的だと考えられます。
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フォーマット・サンプリング・トークン消費

サポートされる動画・音声フォーマットは多岐にわたり（video/mp4 等、音声は WAV/MP3/AAC/FLAC など）、音声は1秒あたり32トークン換算の仕様がドキュメントで示されています。
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動画処理ではデフォルトで1秒あたり1フレーム（1fps）をサンプリングし、デフォルト解像度で約300トークン/秒（低解像度では約100トークン/秒）を消費する旨が明示されています。
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考察：フレームサンプリングと解像度がトークン消費・精度に直結するため、静的な講義なら低fps・低解像度でコスト削減、動きの多い映像や視覚情報重視ならfpsを上げると精度が高まると考えられます。
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時間指定・タイムスタンプ・プロンプト設計

ある区間だけを書き起こしたい場合は、MM:SS形式のタイムスタンプ（例: "Provide a transcript from 02:30 to 03:29."）で指定できます。また、プロンプトで「Generate a transcript of the speech.」など明確に要求するとトランスクリプトが得られます。
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実践的な指針：書き起こしにタイムスタンプと「発言者識別」「句読点の正規化」「不要語の除去（ケバ取り）」などを明示的に指示すると、後処理工数が大幅に下がると考えられます。
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YouTube と制約

YouTube URLの直接利用は可能ですが、公開動画のみ対応で、無料枠の利用制限（例: 1日あたりの合計時間制限など）が適用される点に注意が必要です。
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意味するのは：大量のYouTube動画を一括で処理する場合はレートや日次制限の設計を考慮する必要があるということです。
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実務でのモデル選びと適用例の示唆

精度を重視する場合、コミュニティや解説記事では Gemini 2.5 Pro を推奨する声が見られます（固有名詞の認識や日本語精度で有利という報告）
imakai.co.jp
、
romptn.com
。
専門的観点：言い換えると、重要な会議録や公開インタビューの書き起こしでは、まず高性能モデル（例：2.5 Pro）でベースラインを取得し、コストと精度のバランスを検討するワークフローが望ましいと考えられます。
romptn.com

運用上のチェックリスト（速攻で使える実務アクション）

APIキーと環境準備（Google GenAIクライアント／Google AI Studio経由も可）を用意する。
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ファイルサイズ/長さで入力方法を選定：>20MB/長尺→Files API、<20MB→インライン、公開YouTube→URL指定。
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モデル選択：長尺なら2Mトークンモデル、精度重視なら2.5 Proを検討。
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imakai.co.jp
プロンプトに「Transcribe the audio with MM:SS timestamps and label speakers.」等、出力仕様を具体的に明記する。
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フレームサンプリング(fps)とvideoMetadata（開始/終了オフセット）を設定し、視覚説明の粒度を制御する。
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トークン消費を countTokens 等で試算し、コスト管理を行う。
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参考：簡単なプロンプト例とコードのヒント

例プロンプト: "Transcribe the audio from this video, include MM:SS timestamps for salient events, label speakers when possible, and provide short visual descriptions for each timestamp."（この形で明示すると目的が明確になります）
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PythonでFiles API経由の典型的なフローはドキュメントのサンプルが参考になります（ファイルアップロード→generate_content にファイル参照）
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追加の実践的示唆（専門家視点）

ノイズの多い会議音声や複数話者の混在は誤認識を生みやすいため、事前に軽いオーディオ前処理（ノイズ除去・正規化）を行うと精度改善が期待できます（音声品質に依存する旨は実務記事でも指摘されています）
st-hakky.com
。
視覚説明が重要な用途（例：監視映像、フィールドレポート）ではfpsを上げる設定にし、逆に講義の議事録用途では低fpsでコストを抑えるというトレードオフ設計が現実的です。
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図示：基本ワークフロー（簡易）

参考画像（イメージバナー）

主要参照

Geminiの動画理解ドキュメント（入力方式、fps、トークン・モデル制限）
google.dev
Geminiの音声理解ドキュメント（音声フォーマット、1秒あたり32トークン、インライン/Files API、トランスクリプト命令例）
google.dev
実装・運用の解説記事（Google AI Studioの利用やモデル選択の実務的アドバイス）
imakai.co.jp
、
romptn.com

結論と次の一手 Geminiは「動画の書き起こし」を単なる音声→テキスト変換以上の価値に昇華できるツールです。まずは短いテストクリップをFiles APIまたはインラインで処理し、プロンプトとfps設定をチューニングして「精度（固有名詞・発言者識別）」と「コスト（トークン消費）」の最適点を見つけることを推奨します。

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geminibyexample.com

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Upload a video file

Pass inline video data

Include a YouTube URL

Files API

setting a custom frame rate

System instructions

Files API

File prompting strategies

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LangChain と LangGraph

Google AI Studio のクイックスタート

LearnLM

AI Studio のトラブルシューティング

Cloud Translation API

クリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンス

Apache 2.0 ライセンス

Google Developers サイトのポリシー

利用規約

プライバシー

🏷準備と制約：対応フォーマット・ファイルサイズ・Google AI Studio設定

準備と制約：対応フォーマット・ファイルサイズ・Google AI Studio設定

概要（目的に対する結論）

Geminiを使って動画ファイルを高精度に書き起こすには、「対応フォーマットの確認」「ファイルの大きさ／時間に関する制約」「Google AI Studio（またはFiles API / Vertex AI）側の扱い方」を事前に整理しておくことが不可欠です。本節では、各制約の出典を明示しつつ、実務で失敗しないための具体的手順と現実的な回避策を提示します。

対応フォーマットと前処理（事実 → 意味）

Gemini（音声・動画入力対応）は一般的な音声・動画フォーマットに対応しています。例として、音声は WAV / MP3 / AIFF / AAC / OGG / FLAC がサポートされると報告されています（Gemini 1.5 Proに関する検証記事）
note.com
。
動画はMP4等の標準的なコンテナでの投入が想定され、Vertex AIのサンプルはMP4を扱う例を示しています（Vertex AIドキュメント）
google.com
。
事実に基づく示唆：言い換えると、まずは入力をMP4（映像＋音声）か、音声だけなら上記の音声フォーマットに変換しておくのが堅実です。特に古いコーデックや非標準サンプルレートだと誤認識が増えるため、16kHz相当へのリサンプリングやノイズ除去を事前に行うと精度向上が期待できます（実務的な前処理の意義）。

出典：

フォーマット・処理の記載（Gemini 1.5 Proの対応例）
note.com
。
動画サンプル（MP4でのテキスト生成例）
google.com
。

ファイルサイズ／時間の制約（事実 → 比較 → 実務的対応）

公式ドキュメント（Gemini APIの音声理解ページ）では、Files APIを用いるべき閾値として「リクエスト合計サイズが20 MBを超える場合はFiles APIを常に使用する」と明記されています（API側の取り扱い上の要件）
google.dev
。
一方でコミュニティ記事やハウツーでは、Google AI StudioのUIからは2GB程度（または「最大2時間/2GB」として報告されることがある）までアップロードできる、あるいはGeminiが長時間（例：1つのプロンプトで最大9.5時間の音声を処理した例）を扱えるという報告が見られます（検証記事・まとめ記事）
st-hakky.com
、
note.com
。
矛盾の整理：公式APIの「Files API 20MB閾値」と、StudioのUIでの2GB報告は両立します。つまり「UI（Studio）は大きなファイルを一度に受け付けるが、API経由で自動処理する場合はFiles APIやCloud Storage経由での受け渡し設計が必要」ということです。実運用では大容量・長時間はGoogle Drive / Cloud Storageに置いてから処理するワークフローが現実的と考えられます（推奨運用）。
実践的ルール（推奨）：
- 小ファイル（数十MB）はGoogle AI Studioのアップロードで試す。
- 長時間（1時間以上）・大容量（数百MB〜GB）はCloud Storage（gs://）に置き、Vertex AI/Files API経由で処理する。これにより確実にAPI側の制約を回避できます（Vertexサンプルの手法が参考）
  google.com
  。

出典：

Files API のサイズルール（合計20MB閾値）
google.dev
。
Studio UIでのアップロード上限・実例（2GB等の報告）
st-hakky.com
、および検証記事の長時間処理例
note.com
。

Google AI Studioでの設定とモデル選択（事実 → 考察 → 推奨）

モデル選択の実務ポイント：
- 精度重視ならGemini Pro系（例：Gemini 2.5 Pro）が推奨されるとの解説が複数の解説記事で示されています（精度・固有名詞認識に強みがあると評される）
  imakai.co.jp
  、
  oiuy.net
  。
- ただし、公式ドキュメントやVertexサンプルではモデルのライフサイクルに注意する旨が明記されています。特にGemini 1.5 Pro/1.5 Flashなどのバージョンは、新規プロジェクトで利用不可になる日付が告知されているため（例：2025年4月29日以降の制約が言及されている）、最新の利用可能モデルを都度確認する必要があります
  google.com
  、
  google.com
  。
Google AI Studio上の具体的設定（UIでの実務）：
- Run settings（右上）からモデルを選択し、Token CountやTemperature（通常は低め：0〜0.2）などを調整することができます（実務的には温度を低くして誤出力を抑えるのが有効）
  imakai.co.jp
  。
- ファイルの添付は「Upload file」またはGoogle Drive連携で行い、大きなファイルはDrive経由の挿入を使うと安定します（初回はDrive許可が必要）
  imakai.co.jp
  。
示唆：言い換えると、Studioはインタラクティブで試験的に使うには便利ですが、運用バッチ処理や大量ファイルを定期的に処理する場合はVertex AIのAPI（Cloud Storage + Files API経由）で自動化する方が堅牢です
google.com
。

出典：

モデル選択とStudioの操作説明（推奨：Gemini 2.5 Pro 等）
imakai.co.jp
。
モデルライフサイクルに関する注意（Vertex AIドキュメント）
google.com
。

実装（API／ノートブック）で押さえるべき点（事実 → 実用アドバイス）

Colabやローカルでの実装例：
- pythonのgoogle-generativeaiライブラリを使った例や、genai.upload_file → model.generate_content の流れがコミュニティで示されています（npakaのColab例）
  note.com
  。
- Vertex AIの公式サンプルはC#／Node.jsでの動画→テキストのコードパターンを示しており、話者ラベルやタイムコード付きの出力を取得する例があります（話者を"Speaker A"/"Speaker B"などで識別）
  google.com
  。
トークン・コスト感覚：
- 実運用ではトークン数が処理量に影響するため、長時間音声のまるごと処理はトークン消費が大きくなります。コミュニティ記事では「1時間の動画でおよそ100万トークン程度」という表現や、Geminiが200万トークンまで扱えるとする記述があるため（記事の報告）、実際のコストとトークン消費の確認は必須です
  oiuy.net
  、
  note.com
  。
実務アドバイス：
- 長時間のコンテンツはセグメント（例えば10〜30分）に分割して処理し、後で結合する。これによりトークン超過や誤動作を回避できます（運用上の実践的回避策）。

出典：

Colabでのアップロードとgenerate_content例
note.com
。
Vertex AIのサンプルコード（話者、タイムスタンプ処理）
google.com
。

プロンプト／出力仕様（実務のための具体策）

事実：Geminiは「そのまま文字起こし」「要約」「話者分離」「タイムスタンプ付き」のいずれもプロンプトで指示可能であることがサンプルで示されています（npakaの要約例、Vertex AIのタイムスタンプ例）
note.com
、
google.com
。
実践テンプレート（そのまま使える例）：
- 「以下の音声ファイルを日本語で『一言一句そのまま』文字起こしし、発言ごとにタイムスタンプを付けてください。」
- 「話者A/Bの識別が可能なら、発言前にスピーカー名（Speaker A:）を付けてください。」
示唆：プロンプトを具体的にし、不要語（えー、あのー等）の削除、句読点付与、各話者の段落分けなど出力フォーマットを明示すると後処理時間が大幅に削減されます。

出典：

プロンプトでの文字起こし・要約サンプル（npaka）
note.com
。
タイムスタンプ／話者ラベルのサンプル（Vertex AI）
google.com
。

フロー図（運用イメージ）

まとめと実践的提言（専門家の視点から）

主要な事実として、公式APIの扱い（Files APIの20MB閾値やVertexサンプルの利用法）とコミュニティ報告（Studio UIでの2GB報告、Geminiの長時間処理報告）は共存します。したがって「試験的にはGoogle AI Studioで素早く試して、運用段階ではCloud Storage＋Vertex AI（またはFiles API）に切り替える」というハイブリッド運用が最も現実的と考えられます（示唆）。
モデル選定は「精度重視ならPro系（例：Gemini 2.5 Pro）」が第一候補ですが、モデルのライフサイクルや利用制限がしばしば変更されるため、実装前に必ず最新の公式ドキュメントで利用可能モデルを確認してください（注意喚起）
imakai.co.jp
、
google.com
。
開始チェックリスト（短く実行可能）：
1. GoogleアカウントでGoogle AI Studioにログイン（UIで試す）
  imakai.co.jp
  。
2. 入力ファイルをMP4またはサポート音声に変換し、16kHz程度にリサンプリング。
3. 小ファイルはStudioにアップ、大ファイルはCloud Storageへ。
4. プロンプトで「一言一句」「タイムスタンプ」「話者ラベル」などを明記。
5. トークン消費・モデルの利用可否を確認（運用コスト管理）。
最後に：Geminiは強力ですが、精度は入力音質・話者の混線・固有名詞の扱いなどに左右されます。言い換えると、音声の前処理とプロンプト設計、そしてファイル受け渡し（Studio vs API）の設計が成功の鍵となります。

参考出典（本文中で参照した主要リンク）

Gemini API（音声の理解、Files APIの注意等）:
google.dev
Vertex AI サンプル（動画→テキストの実例）:
google.com
Geminiを使ったラジオ文字起こし（実践記事、Colab例）:
note.com
Gemini文字起こし解説（Google AI Studio の設定・モデル選定解説）:
imakai.co.jp
Geminiで動画文字起こし（ファイル上限などの解説）:
st-hakky.com
Gemini 文字起こしや手順のまとめ（実践記事／トークン等）:
oiuy.net

（追加で、実際の動画を書き起こしたいサンプルファイルやターゲット精度、話者数などを教えていただければ、より具体的な手順（分割長、推奨モデル、プロンプト例、後処理スクリプト雛形）を作成します。）

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Claude 3

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APIキー

🏷実践ガイド（5ステップ）：アップロードから文字起こし実行まで

実践ガイド（5ステップ）：アップロードから文字起こし実行まで

Geminiを使って「動画ファイルを高精度に書き起こす」ための実務的な5ステップを、手順・注意点・実践的プロンプト例とともに解説します。要点ごとに調査で確認できる事実を示し、その意味や実務上の示唆も併せて説明します（出典は文中リンクを参照してください）。

要約（先に結論）

Google AI Studio上のGeminiを使えば、MP4などの動画を直接アップロードして高精度に文字起こしが可能で、基本的にGoogleアカウントがあれば追加費用なしで試せます
imakai.co.jp
。さらに、タイムスタンプ付与・発言者識別・フィラー除去などプロンプトで細かく指定できるため、議事録やYouTubeのテキスト化に実用的です
imakai.co.jp
。

ステップ 1 — 準備（環境とファイル）

必要なもの：安定したネット回線、Googleアカウント、書き起こしたい動画ファイル（例：MP4）。Geminiは一般的な音声/動画形式に対応します
imakai.co.jp
。
想定される制約：モデルによって処理可能な長さ・サイズの目安が公表されており、記事ではGemini 2.5 Proが概ね最大2時間または約2GB程度を目安に扱えると記載されています（変更の可能性あり）
imakai.co.jp
。API側ではFiles API利用の境界（リクエスト総サイズ20MB超はFiles API推奨）なども明示されていますので、自動化や大容量処理を予定する場合はドキュメントを確認してください
google.dev
。考察：言い換えると、短中時間の動画はGUIで手軽に処理でき、長時間や大量処理はFiles APIや分割処理の設計が現実的です。容量を抑えるために音声抽出（MP3化）でサイズ削減する手も有効です
romptn.com
。

ステップ 2 — Google AI Studioへアクセスとモデル選定

実行環境：Google AI Studioにログインし、Geminiモデルを選びます。GUI操作で「Upload file」からファイルを添付できます
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。
モデル選択の指針：精度重視ならGemini 2.5 Pro、スピード重視ならFlash系を使うのが一般的な推奨です（Proが精度で優位とされる）
imakai.co.jp
、
romptn.com
。示唆：初回はPro系で実行し、処理時間と精度のバランスを見てFlash系を試すとよいでしょう。特に専門用語が多い素材はProが堅実です
romptn.com
。

ステップ 3 — 動画ファイルのアップロード（GUI／API両対応）

GUI（Google AI Studio）：プロンプト入力欄の「＋」→「Upload file」からPCファイルを選択、またはGoogle Drive連携でDrive上の動画を指定できます
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imakai.co.jp
。
API／Colabで自動化する場合：Pythonライブラリを使った例や、ColabでのAPIキー設定・ファイルアップロード手順が実例として公開されています（例：YouTube動画やローカルMP4をColab経由でアップロードして処理）
youtube.com
、
note.com
。注意点：大きなファイルはアップロード時間がかかるため進捗監視や分割の検討が必要です。Google Drive経由だとブラウザ操作が安定します
oiuy.net
。

ステップ 4 — プロンプト設計（精度を決める要）

基本プロンプト（コピペ可、最初に使うと良い）：「この動画ファイルを日本語で一語一句文字起こししてください。各発言に[HH:MM:SS]形式のタイムスタンプを付け、発言者ごとにラベルを付与してください。『えー』『あのー』などのフィラーは削除し、適切に句読点と段落を挿入してください。」 — このプロンプト構成は、タイムスタンプ・ケバ取り・話者分離といった要件を明示的に与えることでGeminiの出力品質を改善できると報告されています
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oiuy.net
。
話者識別を高めるコツ：登場人物名や話し方の特徴（例：「話者A：女性、低めの声」）を先に与えると自動識別の精度が向上します
imakai.co.jp
imakai.co.jp
。
出力フォーマット指定：CSVや段落整形、キーワード抽出、要約まで続けて指示できるため、「最初に文字起こし、続けて要約を3点で」といった連続タスクが可能です
youtube.com
romptn.com
。考察：プロンプトは「何を出力してほしいか」を具体的に指示するほど結果が安定します。つまり出力の体裁（タイムスタンプ形式・発言者表記・不要語の扱い）を明文化することが最もコスト対効果の高い調整です
imakai.co.jp
。

ステップ 5 — 実行、検証、活用（Run→編集→二次利用）

実行：プロンプト入力後に「Run」を押すと処理が開始され、右側の出力エリアに結果が表示されます（GUIの典型的ワークフロー）
imakai.co.jp
。
検証と手直し：高精度とはいえ100%ではないため、固有名詞・専門用語・話者ラベルの照合は人手で確認するのが実務的です（特に会議記録や法務資料では要校正）
imakai.co.jp
。
二次利用：文字起こしを元に要約、翻訳、ブログ記事化、キーワード抽出などを連続タスクとして指示できます。実際に動画→文字起こし→要約→記事案作成というワークフローが推奨されています
romptn.com
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。効率化の示唆：大量に処理するならAPI/Colabでバッチ化し、校正は人＋自動辞書（専門用語の辞書）で手戻りを減らす設計が有効です
youtube.com
google.dev
。

実践的チェックリスト（作業前）

ファイル形式と長さ／サイズを確認（MP4推奨、2時間／2GB目安）
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。
GoogleアカウントでAI Studioにログイン、モデルはまずGemini 2.5 Proを試す
imakai.co.jp
。
プロンプトで「タイムスタンプ」「話者識別」「フィラー除去」を明示する（下にテンプレ例あり）
oiuy.net
。
長時間は分割、あるいはAPIでFiles APIを用いる（大きいファイルはアップロード戦略を設計）
google.dev
。

すぐ使えるプロンプト例（コピペ可）

基本文字起こし＋整形：「この動画を日本語で一言一句書き起こしてください。各発言に[HH:MM:SS]形式のタイムスタンプをつけ、不要なフィラー（えー、あのー等）は削除して、読みやすい段落に整形してください。」 — 効果：タイム情報とケバ取りを同時に得られます
imakai.co.jp
。
発言者ラベル強化：「以下の登場者を話者A、話者B…として識別してください。話者Aは『山田（男性、低めの声）』、話者Bは『佐藤（女性、高めの声）』。出力は『[HH:MM:SS] 話者名: 発言』形式にしてください。」 — 効果：話者分離の再現性が上がると報告されています
imakai.co.jp
。
文字起こし→要約一括：「まず一語一句で書き起こし、続けてその内容を3点に要約してください。」 — 効果：一度の実行で文字起こしと要約が得られ、作業時間を短縮できます
youtube.com
。

専門家としての洞察と注意点

無料で高精度という組合せはコスト面で破壊力がある一方、利用条件やファイルサイズ上限・プライバシー（機密情報の取り扱い）を事前に確認する必要があります
imakai.co.jp
。
プロンプト・ファイル品質（録音の明瞭さ）が結果に与える影響は大きく、マイク性能や雑音対策、可能なら音声抽出（高ビットレート）を行うと精度が上がると考えられます
oiuy.net
。
自動話者認識は便利ですが、重要文書では最終チェックを人が行うワークフローを組むべきです（誤識別は業務リスクにつながるため）
imakai.co.jp
。

参考となる公式／実践リソース（抜粋）

Gemini文字起こしの実践ガイド（画面キャプチャ付き）:
imakai.co.jp
Colab/PythonでのGemini活用（動画→テキスト実演）:
youtube.com
Gemini API（音声理解）公式ドキュメント:
google.dev
実践テクニックやエラー対処の解説記事:
romptn.com
/
oiuy.net

以上が「Geminiで動画を高精度に書き起こす」ための実践的5ステップと、その背景にある事実・考察です。必要であれば、手元の動画（形式・長さ）を教えていただければ、最適なモデル選定、分割案、実行用のプロンプト（ファイルに合わせた最適化済み）を具体案として作成します。

imakai.co.jp

https://aistudio.google.com/

Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）がリリース！主要な特徴、料金体系、使い方を分かりやすく解説

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大竹マニエル

Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）がリリース！主要な特徴、料金体系、使い方を分かりやすく解説 2025年9月1日

【速報】OpenAI GPT-4.5 API、7月14日で提供終了。代替はGPT-4.1へ 2025年5月14日

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プライバシーポリシー

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要約の参照

Geminiを使った動画ファイルの書き起こしは、Google AI Studioを通じて無料で高精度に実行できます[1](https://imakai.co.jp/column/gemini-tran...

🏷精度向上のプロンプト例と処理の工夫（発言者識別・不要語除去・分割）

精度向上のプロンプト例と処理の工夫（発言者識別・不要語除去・分割）

Geminiで動画を書き起こす際に最も効果が出るのは、「どのように説明（＝プロンプト）して処理させるか」と「前後処理（音声クリーンアップ／分割／校正）」を組み合わせるワークフローです。以下では、研究や会議録、インタビューなど実務で再現しやすい具体的プロンプト例と、その背後にある設計意図、さらに発言者識別・不要語除去・大容量ファイルの分割といった主要処理について、事実出典を挙げながら解説します。

画像：Geminiの導入や教材化での活用イメージ

要点：まず押さえるべき事実とその示唆

Geminiはタイムスタンプ自動付与や発言者識別を指示でき、YouTubeのURLから直接文字起こしできるFlash系機能もあると報告されています。これらの機能は文字起こし→検索→引用までの流れを短縮する点で有用です
st-hakky.com
st-hakky.com
。
- 示唆：つまり、まずは「出力のメタ情報（タイムスタンプ・話者ラベル）」をプロンプトで決めておくと、後工程（校正・データ抽出・字幕生成）が格段に楽になります
  imakai.co.jp
  imakai.co.jp
  。

実践プロンプト（コピペして使える例）

基本（単純書き起こし＋句読点）
「以下の音声を日本語で正確に書き起こしてください。句読点は自然に挿入し、意味のない短音（例：えー、あのー、えっと）は削除してください。」
（根拠：句読点・不要語除去の効果は複数記事で推奨されています
st-hakky.com
st-hakky.com
）
発言者識別つき（会議・インタビュー向け）
「この音声はビジネス会議の録音です。各発言に[分:秒]形式のタイムスタンプを付け、話者ごとに '発言者A:' のようにラベルを振ってください。もし事前に話者名が分かるなら '発言者A（山田）:' のように表示してください。」
（根拠：発言者分離やタイムスタンプの指定は精度向上に寄与すると報告されています
imakai.co.jp
romptn.com
）
研究/専門領域向け（専門用語重視）
「専門用語リスト：［薬品A、試験X、p値など］を優先的に正確に出力してください。誤認識が疑われる語は角括弧でマークしてください（例：[薬品名?]）。可能なら用語集に基づいて訂正候補を3つ提示してください。」
（根拠：専門用語は誤認識しやすく、用語リストを与えることで精度が改善するとの報告が複数あります
st-hakky.com
romptn.com
）

発言者識別（話者分離）を高める工夫と注意点

事前に「会話の文脈」や「登場人物情報」を与えると、話者ラベルの安定性が上がるとされています。例えば「登壇者3名：山田（司会）、佐藤（研究者）、鈴木（聞き手）」と列挙するだけで、モデルの振り分けが改善します
romptn.com
imakai.co.jp
。
一方で、完全自動の話者分離は音質や重なり（重複発話）に弱いため、重要な議事録では自動出力を「一次ラフ」として、人による最終確認を推奨します（精度と工数のトレードオフ）。この点は実務上の注意点として重要です
imakai.co.jp
。

不要語（ケバ取り）と句読点の扱い—設問の作り方が鍵

「意味のない短音のみ削除」「発言の意味を変える非言語要素（ため息、笑い声）は[注記]として残す」といった細かい条件までプロンプトで指定すると、後処理（解析・引用）が簡単になります
st-hakky.com
romptn.com
。
示唆：言い換えると、ケバ取りのON/OFFや非言語音の扱いは用途（研究データか公開用字幕か）で変えるべきで、用途ごとにテンプレートをつくって運用するのが効率的です。

大容量・長時間ファイルの分割とアップロード（実務上の工夫）

GeminiではGoogle AI Studio経由で最大2GBまでのアップロード制限があるといった記載があり、大きなファイルは事前に分割するかDrive連携で処理することが推奨されています
st-hakky.com
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。
実務案：①動画を論理的セグメント（議題単位、インタビュー質問単位）で分割→②各セグメントを個別にプロンプト投入→③統合（タイムスタンプでマージ）。この方法はエラーや処理遅延を減らし、部分的な再処理（例：専門用語の集中校正）を容易にします
imakai.co.jp
。

ポストプロセス ── 自動→半自動→人的確認の流れ

自動化の第一段階で得たテキストに対して、用語集で一括置換、誤認識の多い語をリスト化して再処理させる「二次投与」が有効です。記事は、文字起こし後に再度Geminiへ投げて校正や要約を依頼する運用を推奨しています
romptn.com
imakai.co.jp
。
示唆：自動出力をそのまま最終版にしないプロセス設計（自動→辞書→再投与→人校正）が、品質を安定させる最短ルートです。

運用上の選択肢とバランス（速度 vs 精度）

Flash系（高速）とPro系（精度重視）の選択があります。実務報告では、速度重視ならFlash、複雑な専門語や精度が最重要ならProを推奨する記述が確認できます
imakai.co.jp
。
つまり、プロジェクト要件（納期と品質）に応じてモデルと処理段階を決め、テンプレートごとのSLAを定めると運用が安定します。

短いチェックリスト（導入直後に試すべきこと）

音質確認：ノイズやマイク配置を見直す（文字起こし精度の最大要因）
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。
プロンプト準備：用途別テンプレートを3種類（字幕用・議事録用・研究データ用）用意する
imakai.co.jp
。
試験投入：短めのセグメントで話者識別・不要語除去・タイムスタンプの出力をそれぞれテストして最適組合せを決める
romptn.com
。

ワークフローの可視化（簡易フロー）

まとめ（専門家視点の示唆）

実務で高精度を安定させる鍵は、音声品質の担保とプロンプトの「前倒し設計（メタ情報を先に決める）」です。Geminiはタイムスタンプ付与や話者識別をサポートし、専門用語リストを与えることで誤認識が減ることが複数記事で示唆されています
st-hakky.com
romptn.com
imakai.co.jp
。
実務的には「自動→辞書による一括修正→再自動化→人による最終校正」のループを標準化すると、精度と効率の両立が達成しやすくなります。モデル選択（Flash vs Pro）や分割戦略は、納期と品質要件に応じて最初に決めておくことを推奨します
imakai.co.jp
。

参考（本文で引用した主な情報源）

Geminiで動画文字起こし｜研究効率を上げるプロンプト活用術
st-hakky.com
Gemini文字起こし徹底解説（手順、プロンプトテンプレート、タイムスタンプ・話者ラベル例）
imakai.co.jp
Geminiの実践ガイド（発言者識別・プロンプトの書き方）
romptn.com

必要なら、あなたの具体的な動画（音声サンプル、話者数、用途）を教えてください。目的に合わせたプロンプトの完全テンプレートと、分割・校正用のワークシート（CSV形式）を作成します。

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🏷活用事例とトラブル対策：議事録・YouTube活用法とエラー対応

活用事例とトラブル対策：議事録・YouTube活用法とエラー対応

Geminiを使って動画ファイルを書き起こす際、実務でよくある用途（会議の議事録化、YouTubeのトランスクリプト化、インタビューの分析、講義動画の教材化）と、実際に起きやすいエラーや精度改善の対策をセットで押さえておくと、作業時間が劇的に短くなります。以下では、具体的なワークフロー、モデル選定の指針、実務プロンプト例、よくあるトラブルとその優先対処法を、出典を示しつつ専門家視点で整理します。

実務での代表的な活用事例（何に使えるか／効果）

会議・セミナーの議事録作成：録音ファイルをアップロードし、発言者識別・タイムスタンプ付きで議事録を自動生成できます。議事録作成時間を大幅に短縮できる点が報告されています（実運用例あり）
romptn.com
。
YouTube動画の要約・テキスト化：YouTubeのトランスクリプトや動画自体を要約・テキスト化して記事化やSEO素材に活用できます。短時間の実演でマニュアル化が可能になった事例もあります【Gemini】動画を一瞬でテキスト化！。
インタビュー・研究データの分析：発言ごとの抽出、キーワード一覧化、感情やテーマ抽出まで一気通貫で行うことで、定性的データ分析の工数を削減できます
st-hakky.com
。
講義動画→教材化：字幕／トランスクリプトを基に教材や配布資料を自動生成すると、教育現場のアクセシビリティが向上します
st-hakky.com
。

実務ワークフロー（会議／YouTube共通の実践例）

元データ準備：音質を上げる（ノイズ除去、ステレオ→モノラル整理、MP3/WAVの推奨）と、長時間は分割しておくことが安定動作の鍵です（後述のエラー対応参照）
google.dev
。
アップロード：Google AI Studioにログインし、Google Drive連携またはFiles API経由で動画/音声を読み込みます
romptn.com
。
モデル選択とプロンプト投入：精度重視はPro、スピード重視はFlashを使い分けます（例とプロンプトは下記）
romptn.com
。
結果確認・編集：固有名詞や専門用語は誤認が出る可能性があるため、人の目で最終チェックを行います
oiuy.net
。

モデル選定の実務的な指針（Pro vs Flash 等）

精度を優先（固有名詞や業務用語を正確に残したい）：Gemini 2.5 Pro（/1.5 Pro等の高精度系）を推奨。固有名詞認識や文章の完成度が高いと報告されています
romptn.com
。
スピードを優先（大量の短尺動画を高速処理）：Flash系が速いが固有名詞誤認が出やすい傾向が報告されています
romptn.com
。
トークンや長さの制約：長時間の動画はトークン消費が大きくなるため、Geminiは高トークン対応（数十万〜200万トークンなど言及あり）で設計されていますが、実務では1時間程度で分割を検討すると安定します
oiuy.net
。

実用的なプロンプト例（そのままコピペして試せる）

基本：このファイルを日本語で一言一句書き起こしてください。不要な「えー」「あのー」は削除し、発言者ごとに「発言者A:」の形式で出力してください。タイムスタンプは00:00形式で付与してください。
要約＋議事録化：この音声を文字起こしした上で、重要ポイントを箇条書きにまとめ、アクション項目を抽出してください。出力の質を上げるコツは「文脈（会議／講義／インタビュー）」「専門用語リスト」「期待する出力形式（段落/箇条書き/タイムスタンプ）」を必ず提示することです
imakai.co.jp
。

よくあるトラブルと優先対処法（現場で効く手順）

文字起こしが途中で止まる／処理が中断される
- まずはプロンプトで「続きをお願いします」と指示して再開を試す。解決しない場合はファイルを短く分割して再実行するのが有効です
  romptn.com
  。
音声が雑音で精度が低い
- 事前にノイズリダクションをかける、話者ごとにヘッドセット録音を推奨。Gemini側での誤認識が減ります
  google.dev
  。
固有名詞・専門語を誤認
- 事前に「用語集（例：社名、プロダクト名）」をプロンプトで渡す。Pro系モデル選択で改善する場合もあります
  romptn.com
  。
長時間ファイルでトークン制限に達する
- ファイルを分割して処理、または要点抽出→重要箇所のみ精読という段階処理を行う。トークン消費管理はAPIドキュメントを参照してください
  google.dev
  。
プライバシー／機密データの取り扱い
- 入力データが学習に使われる可能性やプライバシーポリシーを確認したうえで、機密情報を含む音声は社内ポリシーに従うか、オフライン／許可された環境で処理してください
  romptn.com
  。

具体的な現場運用の提案（短期導入プラン）

初期1週間：代表的な会議動画3本（各5〜15分）でモデル比較（ProとFlash）を実施し、精度・速度・編集工数を計測する（A/Bテスト）。比較は「固有名詞正解率」「編集時間」「処理時間」の3指標で行うと意思決定が早いです
romptn.com
。
標準運用設計：音源規格（例：MP3 44.1kHz、無音区間のカット）、アップロード手順、チェック工程（人の目での校正）をSOP化しておくと安定運用できます
imakai.co.jp
。

図：短期ワークフロー（概念図）

実務で押さえておくべき注意点（まとめ）

Geminiは動画/音声のマルチモーダル解析に強く、短時間で高品質な書き起こしや要約が可能です。ただし、長尺ファイルのトークン・サイズ管理、固有名詞の誤認、機密データの取り扱いには注意が必要です（モデル選定やプロンプトの工夫で多くは軽減できます）
oiuy.net
、
google.dev
。
実務では「プロンプトで文脈を渡す」「専門語リストを渡す」「結果を人が短時間チェックする」運用が最もコスト対効果が高いと考えられます
st-hakky.com
。

実務向け次のアクション（あなたが今すぐできること）

まずは5〜15分の代表的な動画を1本用意し、Google AI StudioでProとFlashを1回ずつ試す（モデル比較）。
出力に対して「用語集」を渡して再実行し、固有名詞の改善効果を評価。
定常運用に移す前に「分割・アップロード・校正」のSOPを1ページにまとめておく。

参考（抜粋）

Geminiで文字起こしするやり方（手順・モデル比較・エラー対処）:
romptn.com
Google AI Studio連携・サンプル手順（実演事例）:
oiuy.net
Gemini文字起こし徹底解説（5ステップ・議事録活用）:
imakai.co.jp
Gemini API 音声の理解（Files API、トークン/アップロード仕様）:
google.dev

上記を踏まえ、具体的なファイル（例：手持ちの会議録、YouTube URL、インタビュー）を教えていただければ、最適なモデル、プロンプト案、分割案を作成してすぐに試せる手順を作成します。どの用途（議事録／YouTube要約／研究分析）を優先しますか？

youtube.com

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🖍 考察

調査の本質

ユーザーの入力「Geminiを使った動画ファイルの書き起こし」は、単に音声をテキスト化する手順を求めるだけでなく、実務で「正確さ」「運用性（長尺／大量処理）」「コスト管理」「後処理の効率化」を同時に満たすワークフロー構築を意図していると解釈します。表面的には「文字起こし」だが、本質的なニーズは次の4点に集約されます。

出力品質（固有名詞、話者識別、句読点・ケバ取り）を十分に担保したい。
動画の長さ・ファイルサイズに応じた安定した投入方法（Studio vs Files API／Cloud Storage）を知りたい。
コスト（トークン消費）と精度のトレードオフを運用設計に落とし込みたい。
自動化後の校正・二次利用（要約・字幕生成・検索可能データ化）まで含めた運用フローを作りたい。

したがって価値提供は「ただの手順」ではなく、上記ニーズに沿った具体的なワークフロー方針・プロンプト設計・分割・品質担保・コスト試算の提示です。以下はそのための分析と示唆です。

分析と発見事項

機能と制約の整理（要点）
- Geminiはマルチモーダルで、音声→文字起こしに加え視覚情報（フレーム）や重要シーン抽出も可能。動画用途では単純な音声認識以上の付加価値が得られる（参考: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/video-understanding）。
- 入力方法は3通り：Files API（大容量向け）、インライン（20MB未満向け）、YouTube URL（公開動画限定）。Files APIは「リクエスト合計20MB超はFiles API推奨」というルールがある（参考: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/audio?hl=ja）。
- モデルとコンテキスト：2Mトークン級モデルで約2時間、1Mトークン級で約1時間を処理可能との設計。精度重視ならGemini 2.5 Proが推奨される（参照記事群）。
精度・コストの実務的発見
- 動画処理はデフォルト1fpsサンプリング、デフォルト解像度で約300トークン/秒（低解像度で約100トークン/秒）というトークン消費指標が示されている（動画は視覚トークンが大きい点に注意）。
- 音声は1秒あたり32トークン換算。つまり長尺動画はトークン消費が極めて大きく、分割・要点抽出戦略が必須。
- 実務では音質が精度に与える影響が最大（ノイズ除去・リサンプリングで劇的に改善）。
運用上の最短実行パターン
- テスト→最適化→自動化の順で導入するのが最短：まず短尺（5〜15分）でProとFlashを比較し、誤認率・処理時間・編集工数を定量評価してモデル選定を決定することが推奨される。

より深い分析と解釈

「なぜ」を3段階掘り下げた分析（代表例）

なぜPro系モデルを最初に検討すべきか
- 1段階目：Pro系は固有名詞・専門用語の認識精度が高い（実務報告）。
- 2段階目：固有名詞誤認が少なければ人手による校正負荷が減り、トータルコスト（人件費＋再処理時間）が下がる。
- 3段階目：特に会議記録や公開インタビューなど公式記録用途では校正工数が運用コストの大半になるため、初期投資として精度重視のモデルを選ぶ合理性が高い。
なぜファイル分割・段階処理が必要か
- 1段階目：長尺はトークン消費とAPIのコンテキスト制限により失敗やコスト急増を招く。
- 2段階目：分割（10〜30分）すると個々の失敗リスクが下がり、再処理や部分的再校正が容易になる。
- 3段階目：分割と後段でのタイムスタンプ統合により、「重要箇所のみ高精度で再処理（Pro）」→「残りは高速処理（Flash）」というコスト最適化のハイブリッド運用が可能になる。
なぜプロンプト設計がコスト効率に直結するか
- 1段階目：具体的な出力仕様（タイムスタンプ形式、話者ラベル、ケバ取り）を与えると、一回で目的に近い出力が得られる確率が上がる。
- 2段階目：一回で目的に近い出力が得られれば「再投与」や「人手でのフォーマット整形」が減り総合コストが下がる。
- 3段階目：プロジェクトレベルでテンプレートを整備すれば、毎回の処理が安定し、運用のSLA（品質/納期）が確立される。

矛盾や想定外の可能性に対する弁証法的解釈

例：Studio UIで2GBアップロードが可能という報告とFiles APIの20MB閾値は共存する。解釈としては「UIはユーザー向け大容量アップロードを吸収するが、API自動化ではストレージ経由（Cloud Storage/Files API）が必須」という運用分岐を前提に設計するべき。

要因分解（品質に影響する主因）

音声品質（マイク・ノイズ）＞モデル選択（Pro vs Flash） ≈ プロンプト精度＞フレームサンプリング（fps）と解像度 → まず音質改善、次にプロンプト/モデル検証の順で投資するのが効率的。

簡易シナリオ分析（3つ）

講義録（長尺・視覚情報少）：低fps・低解像度、分割処理、Proで最初の品質基準確立。
インタビュー（固有名詞重視・短中尺）：Pro単発で高精度、話者ラベル強化。
監視/フィールド映像（視覚情報重視）：fps上げる、視覚説明・イベント抽出を有効化、トークン増加を許容する運用設計。

戦略的示唆（実務アクション）

短期（即時：1〜2日）

テスト計画を作る（目的：モデル比較）
- 準備：代表動画3本（5分・15分・60分断片）を用意。
- 実行：Google AI StudioでGemini 2.5 ProとFlash系でそれぞれ実行し、「固有名詞正解率」「編集時間」「処理時間」を計測。
- 期待：精度と工数を基にモデル運用方針を決定する。
共通プロンプトテンプレ（コピペ可）
- 基本（書き起こし）：「この動画を日本語で一語一句書き起こしてください。各発言に[HH:MM:SS]のタイムスタンプを付与し、話者が識別できる場合は '発言者X:' を付けてください。『えー』『あのー』等のフィラーは削除し、句読点と段落を自然に整えてください。」
- 議事録向け：「この音声は会議録です。登壇者はA:山田、B:佐藤です。登場ごとに発言者名をつけ、アクション項目は[Action]として抽出してください。」
ファイル投入ルール
- <20MB：インライン試験で素早く検証。
- 20MBまたは長尺：Cloud Storageに配置し、Files API/Vertex AI経由でバッチ実行。参考:
  google.dev

中期（1〜3週間／運用化）

分割とハイブリッド処理
- 基本は10〜30分区切りで処理。重要区間（議論が密な時間帯）はProで再処理、その他はFlashで処理するポリシーを採用。
前処理パイプラインを自動化
- 音声抽出（ffmpeg）→リサンプリング（16kHz推奨）→ノイズリダクション（軽度）→分割 → アップロードのスクリプト化。
ポストプロセス（自動＋辞書＋人チェック）
- 自動辞書による用語置換（社名・固有名詞リスト）→ 再投与（必要ならモデルに訂正候補を提示させる）→ 人の最終校正。このループで精度を継続改善。

長期（1〜6か月／品質改善とコスト最適化）

メトリクスの導入
- 「発話誤認率」「固有名詞誤り率」「平均編集時間」「処理コスト/分」をKPI化して継続計測。
モデルライフサイクル管理
- Geminiモデルはライフサイクルが変わるため、利用可能モデルの定期チェックとリードタイムを設ける（例：1か月ごと）。
運用SOP化と権限設計
- 機密データ取り扱いの基準、許可済みアカウント／データフローを文書化。重要資料は社内承認フローを必須化。

ワークフロー図（推奨）

即時に使える「チェックリスト」

音声を16kHzにリサンプリングし、ノイズ軽減を行う。
テストは短尺（5〜15分）でPro vs Flash比較。
プロンプトに「タイムスタンプ形式」「話者ラベル」「ケバ取り」を必ず明記。
大容量はCloud Storage経由でFiles APIに投入。
トークン消費は試算（短尺で試す）し、コスト上限を設定。

今後の調査（提案リスト）

短期で追加すべき調査（優先度高）

「手元の代表動画（長さ・話者数・用途）」を提供いただき、実ファイルでのA/Bテスト（Pro vs Flash）を実施して精度・コスト・編集工数を定量評価する。
現状の用語集（固有名詞リスト）をもとに、自動辞書適用による誤認低減効果を検証する。

中長期での深化調査（優先度中）

API運用コスト試算：実際のトークン消費をログ化し、1時間／10時間／100時間の試算を出して予算計画を策定する。
自動話者識別精度評価：複数人（重複発話あり）の録音で話者ラベル精度を評価し、「閾値を超える場合は人の校正が必要」とするSLAの定義。
視覚フレームを活用したイベント抽出（fpsの最適化）：監視映像やフィールドレポート用にfpsと解像度のトークン／精度トレードオフ最適点を探索。

リスク・法務・倫理関連（必須検討項目）

機密データや個人情報を含む音声の取り扱いポリシー整備（社内ルール／ログ保持／第三者アップロードの可否）。
公開YouTubeを大量に処理する場合のレート制限・利用規約遵守の検討（API／Studioの制限）。

追加で推奨する調査テーマ（リスト形式）

例: 実運用におけるトークン消費とコストの長期推定モデル作成
例: 自動話者識別の定量的評価（F1スコア等）と改善施策の比較試験
例: 専門用語辞書の組み込み効果（誤認率低下）のABテスト
例: 視覚イベント抽出（fpsを上げた場合のトークン/精度比）の最適化
例: 機密音声のオンプレ処理／社内ポリシー整備に関する法務レビュー

最後に（次の一手）

まずは代表サンプル動画（5〜15分）を1本アップしていただければ、モデル選定（Pro/Flash）と最適プロンプトを実ファイルに合わせて調整した「即実行可能な手順書（スクリプト＋プロンプト）」を作成します。試験データを共有いただけますか？

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要約の参照

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#### Gemini 1.5 Proで動画を無料で文字起こし！動画制作の新手法 – ぶいろぐ動画制作において不可欠な作業の一つが「文字起こし」です。従来、文字起こしには専用の編集ソフトやウェブツールが必要で、Vrewのような無料ツールも一部有償化されるなど、費用や手間がかかることが課題でした。しかし、GoogleのAI技術「Gemini」を活用することで、無料で迅速かつ高精度な文字起こしが可能になりました。特に「Gemini 1.5 Pro」は、Webベースのプラットフォーム「Google AI Studio」を通じて無料で利用でき、この機能が動画制作の新しい手法として紹介されています。 #### Geminiとは GeminiはGoogleが開発したAI技術で、音声データの文字起こしや要約が可能です。特に「Gemini 1.5 Pro」は、より高度な機能を提供し、無料の「Google AI Studio」からアクセスできるため、動画の文字起こしに推奨されています。 #### Geminiの機能と利点 Geminiは音声データだけでなく、YouTube動画や画像など、複数のデータ形式を同時に処理できる「マルチモーダルコンテンツ」分析機能を備えています。これにより、異なる形式のデータを一度に解析し、効率的な文字起こしを実現します。 * **高精度な文字起こし**: GeminiのAI技術は音声認識の精度が高く、従来の手法に比べて誤認識が大幅に減少します。1時間の動画の文字起こしには約100万トークンが必要とされますが、Geminiは200万トークンまで無料で利用できるため、余裕をもって対応できます。 * **情報の効率的な整理**: 重要な情報を自動で抽出し、整理する能力があります。例えば、インタビューの録音データから発言者ごとに内容をまとめることができ、作業効率が向上します。Chat-GPT4やClaudeでは動画からの直接の文字起こしが困難である点も、Geminiの大きな優位性として挙げられます。 #### 動画の文字起こし手順 Gemini 1.5 Proを使った動画の文字起こし手順は以下の通りです。 1. **動画の準備**: 文字起こししたい動画を用意します。動画ファイルを直接アップロードする方法と、Googleドライブに格納した動画のリンクを指定する方法があります。フォーマットはMP4やMOVなどの一般的な形式が推奨され、音質の良好な動画ほど精度が向上します。 2. **Geminiへのアップロード**: 「Google AI Studio」にアクセスし、「Gemini 1.5 Pro」を起動します。画面下部の[Upload to Drive]を使って動画をアップロードし、プロンプト欄に「このファイルを文字起こししてほしい」と入力して実行します。精度を高めるためには、「一言一句文字起こしして」といった具体的なプロンプト調整が有効です。 ![] (https://i0.wp.com/oiuy.net/wp-content/uploads/2024/10/31-1.jpg?resize=640%2C432&ssl=1) 実行後、動画のプレビュー画面とともに文字起こしされたテキストが表示されます。 3. **結果の確認と編集**: 表示されたテキストは必要に応じて編集可能です。これにより、業務効率化と迅速な情報整理が図れます。 #### YouTube動画の文字起こし YouTube動画の文字起こしは、以下の方法で行います。 * YouTube動画を再生し、画面右に表示される自動翻訳文をコピーします。 ![] (https://i0.wp.com/oiuy.net/wp-content/uploads/2024/10/32.jpg?resize=640%2C313&ssl=1) * コピーしたテキストをGeminiに貼り付け、「校正してください」と指示することで、精度の高い文字起こし文が完成します。 * YouTube動画のURLを直接プロンプト欄に貼り付けても文字起こしはできませんが、要約は可能です。用途に応じて使い分けましょう。 #### 料金と注意点 Gemini 1.5 Proは、2024年2月時点でGoogleアカウントがあれば無料で回数制限なく利用できます。上位版の「Gemini Advanced」は月額2,900円で、さらに便利な機能が提供されます。ただし、Geminiは現時点では英語の動画に最適化されており、日本語の動画では精度が劣る場合があります。その際は、状況に応じたプロンプトの工夫が求められます。 [GeminiでYouTubeの内容を要約する機能がついたので、ちょっと試してみた｜tomo](https://note.com/sdate/n/n5e565c758c2f) #### 文字起こしデータの活用法文字起こししたデータは、ブログ記事などのコンテンツ制作に活用できます。プロンプト欄に「ブログ記事にしてください」と指示することで、Geminiが回答を生成します。 #### まとめ Gemini 1.5 Proを活用することで、動画の文字起こしが無料で、素早く、そして正確に行えるようになります。これは動画制作における編集作業の質とスピードを向上させ、業務効率の改善や新たなビジネスチャンスに繋がる可能性を秘めています。初心者にはGoogle AI Studioへのアクセスが難しく感じるかもしれませんが、一度試すことでその利便性を実感できるでしょう。

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Is it possible to get Gemini to Transcribe a finished Google Meet ...

reddit.com

HOW TO MAKE VIDEO TO TRANSCRIPT GEMINI API WITH/WITHOUT ORIGINAL TRANSCRIPT WITH COLAB

youtube.com

Gemini AI video generator powered by Veo 3

Turn text & images into videos with sound in Gemini with Veo 3 & Veo 3 Fast, our latest AI video generator from Google.

gemini.google

Audio understanding | Gemini API - Google AI for Developers

Gemini can analyze and understand audio input, enabling use cases like the following: Describe, summarize, or answer questions about audio content.

google.dev

Gemini API for Speech and Text - YouTube

the power of the Gemini API for speech-to-text and text-to-speech ... video is packed with actionable insights designed specifically for ...

youtube.com

How Google Gemini’s Speech-to-Text Supports SPED Students

youtube.com

Transforming Speech To Text With Google Gemini In Node.js || @google/generative-ai

youtube.com

Speech to Text on the ESP32 with Gemini - Hackster.io

hackster.io

Build a Text-to-Speech Chatbot with Gemini AI and React Native

youtube.com

Talk to AI with enhanced speech recognition | Gemini

youtube.com

How to use LLM such as Gemini and ChatGPT for video translation ...

medium.com

Gemini can read aloud Google Docs with new Audio text-to-speech

9to5google.com

How to Use Google's New Speech Generation AI (Super Realistic Text to Speech)

youtube.com

Turn Text to Speech Instantly with Google AI Studio (Free)

youtube.com

Transcribe text to text and vice versa, speech to speech and image ...

google.dev

Google Geminiで7時間分の音声を一気に文字起こし。しかも無料 ...

Geminiであれば、mp3ファイル形式などの音声データをアップロードし、適切なプロンプトを入力することで、文字起こしだけではなく、配布できるレベルまで ...

note.com

Gemini（Google AI Studio）で文字起こしする5つの手順！活用事例 ...

文字起こしはできないものの、YouTube動画の要約であればGeminiでも実行可能です。以下の記事で方法をまとめているのでご参照ください。関連記事：Gemini ...

shift-ai.co.jp

Geminiの文字起こしが便利すぎる！使い方の手順を詳しく解説

Geminiによる文字起こしは、通常のGeminiのサイトではなく、ディベロッパー向けのツールである「Google AI Studio」を使用します。無料で最新のバージョン ...

ainformation.jp

Geminiアプリで動画ファイルから文字起こしをする方法 - YouTube

Geminiアプリで動画ファイルから文字起こしをする方法. 366 views · 1 month ago ...more. サテライトオフィス. 2.94K. Subscribe.

youtube.com

GeminiはYouTubeの動画を書き起こせますか？ - Vomo

YouTubeビデオの要約にGeminiを使う · ジェミニはビデオに接続する。 · 内容を処理し、要点を特定する。 · 原稿の代わりに簡潔な要約をお渡しします。

vomo.ai

GoogleのAI「Gemini」を使って、「原稿作成に使える文字起こし ...

真ん中の入力欄に音声ファイルをドラッグ＆ドロップしてアップロードし、プロンプト（生成AIへの指示文）をテキスト入力することで、文字起こしを実行でき ...

writermagazine.net

【すぐ出来る】Gemini文字起こしの使い方と7つの活用術

2025年4月現在、Gemini単体では動画ファイルの直接文字起こしはできませんが、音声を抽出することで対応可能です。動画・音声コンテンツの文字起こし手順 ...

adcal-inc.com

【完全無料】1時間のYouTubeを秒で文字起こしする方法 - note

実は、Chrome拡張機能「YouTube Transcriber」と、Google AI Studioの「Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental」を組み合わせることで、驚くほど簡単に ...

note.com

GeminiでのYouTube文字起こしのやり方をわかりやすく解説

GeminiでYouTubeを要約・文字起こしする方法 · 方法①：動画URLをそのまま貼って要約させる · 方法②：音声ファイルを使って文字起こし（Google AI Studioを使用）.

workup-ai.com

【Geminiの使い方】YouTube動画の文字起こし + ブログ記事を生成する方法

youtube.com

2025 Latest] Explaining how to transcribe with Gemini! Using ...

youtube.com

Gemini×YouTube要約術！動画を一瞬で理解するAI活用法とは？ | 侍 ...

sejuku.net

Geminiで文字起こしするやり方！無料で議事録作成！日本語の精度や ...

miralab.co.jp

音声生成（テキスト読み上げ） | Gemini API

Gemini API は、ネイティブのテキスト読み上げ（TTS）生成機能を使用して、テキスト入力を単一話者または複数話者の音声に変換できます。テキスト読み上げ（TTS）の生成は ...

google.dev

Geminiとリアルタイム音声会話できるWebアプリの作り方 - Sreake

Multimodal Live APIは、Geminiに対して音声と動画を双方向に低レイテンシーで入出力できるAPIです。音声については入出力どちらもストリーミングすること ...

sreake.com

Google Gemini APIで複数話者テキスト音声合成（TTS）を実現 ...

Gemini APIのTTS機能は、単一話者だけでなく、最大2話者までの複数話者の会話を合成できるのが特徴です。また、プロンプトで話者のスタイル、アクセント、 ...

zenn.dev

Generative AI on Vertex AI - 音声理解（音声のみ） - Google Cloud

このページでは、Google Cloud コンソールと Vertex AI API を使用して、Vertex AI の Gemini へのリクエストに音声を追加する方法について説明します。サポートされて ...

google.com

Gemini Pro APIの活用 : Hey Gemini! 音声起動による対話型マルチ ...

このプログラムは、音声入力の録音とテキストへの変換、AIによる応答生成、生成されたテキストの音声への変換、画像処理を組み合わせた複合的な機能を ...

note.com

Gemini API TTS（Text-to-Speech）で漫才音声を生成してみた - Zenn

API Keyの取得 · Google AI Studio にアクセスします。 · 「Get API key」をクリックし、新しいAPIキーを作成します。 · 生成されたAPIキーをコピーし、 ...

zenn.dev

Apple Vision ProとGeminiを利用して会話アプリケーションを作って ...

Geminiを利用するためのAPI Keyを取得します。 Google AI Studioにアクセスし、「APIキーを作成」をクリックします。「新しいプロジェクトでAPIキーを ...

isoroot.jp

Gemini API を使用して音声を生成する | Firebase AI Logic - Google

入力ファイルの種類と要件. 移行ガイド. 一般提供版の Vertex AI in Firebase から ... Gemini API を使用して音声を生成する. Android、Flutter、Unity の場合 ...

google.com

The Gemini API and the Internet of Things - Google Developers Blog

googleblog.com

Speech generation (text-to-speech) | Gemini API | Google AI for ...

google.dev

Developer API Geminiを使ってみる｜Live APIを使ってみる。音声入力 ...

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Gemini API の Speech generation の使い方｜npaka

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Text to Speech with Gemini API in JavaScript | Google AI Speech Generation Tutorial

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Get started with Live API | Gemini API | Google AI for Developers

google.dev

Gemini Pro API: Hey Gemini! Developing a Voice-Activated ...

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📊 ドメイン統計

参照ドメイン数: 29引用済み: 9総文献数: 100

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引用: 2件/ 総数: 26件

引用率: 7.7%

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引用: 2件/ 総数: 9件

引用率: 22.2%

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引用率: 40.0%

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引用: 1件/ 総数: 7件

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oiuy.net

引用: 1件/ 総数: 3件

引用率: 33.3%

st-hakky.com

引用: 1件/ 総数: 2件

引用率: 50.0%

geminibyexample.com

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引用率: 100.0%

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引用率: 100.0%

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shift-ai.co.jp

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gemini-transcribe.fly.dev

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sejuku.net

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miralab.co.jp

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gemini.google

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Geminiで動画を高精度に書き起こす最新5ステップ

📜 要約

主題と目的

回答

結果と結論

コード実行

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🔍 詳細

🏷概要：Geminiの動画書き起こし機能と対応モデル

概要：Geminiの動画書き起こし機能と対応モデル

🏷準備と制約：対応フォーマット・ファイルサイズ・Google AI Studio設定

準備と制約：対応フォーマット・ファイルサイズ・Google AI Studio設定

🏷実践ガイド（5ステップ）：アップロードから文字起こし実行まで

実践ガイド（5ステップ）：アップロードから文字起こし実行まで

要約（先に結論）

ステップ 1 — 準備（環境とファイル）

ステップ 2 — Google AI Studioへアクセスとモデル選定

ステップ 3 — 動画ファイルのアップロード（GUI／API両対応）

ステップ 4 — プロンプト設計（精度を決める要）

ステップ 5 — 実行、検証、活用（Run→編集→二次利用）

実践的チェックリスト（作業前）

すぐ使えるプロンプト例（コピペ可）

専門家としての洞察と注意点

参考となる公式／実践リソース（抜粋）

要約の参照

↪️ 回答のワークフロー:

🏷精度向上のプロンプト例と処理の工夫（発言者識別・不要語除去・分割）

精度向上のプロンプト例と処理の工夫（発言者識別・不要語除去・分割）

🏷活用事例とトラブル対策：議事録・YouTube活用法とエラー対応

活用事例とトラブル対策：議事録・YouTube活用法とエラー対応

実務での代表的な活用事例（何に使えるか／効果）

実務ワークフロー（会議／YouTube共通の実践例）

モデル選定の実務的な指針（Pro vs Flash 等）

実用的なプロンプト例（そのままコピペして試せる）

よくあるトラブルと優先対処法（現場で効く手順）

具体的な現場運用の提案（短期導入プラン）

図：短期ワークフロー（概念図）

実務で押さえておくべき注意点（まとめ）

実務向け次のアクション（あなたが今すぐできること）

🖍 考察

調査の本質

分析と発見事項

より深い分析と解釈

戦略的示唆（実務アクション）

今後の調査（提案リスト）

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📖 レポートに利用された参考文献

🏷 概要：Geminiの動画書き起こし機能と対応モデル

🏷 準備と制約：対応フォーマット・ファイルサイズ・Google AI Studio設定

🏷 実践ガイド（5ステップ）：アップロードから文字起こし実行まで

🏷 精度向上のプロンプト例と処理の工夫（発言者識別・不要語除去・分割）

🏷 活用事例とトラブル対策：議事録・YouTube活用法とエラー対応

📖 レポートに利用されていない参考文献

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