AI動画に自然な日本語を話させるには──表記を変えて誤読を1語ずつ潰した記録

音声を内蔵する動画生成AIモデルに日本語の台詞を話させると、固有名詞や特定の音が誤読される。ByteDanceのSeedance 2.0を含む複数モデルがHiggsfield経由で利用できるが、当サイトは2026年8月15〜16日、Higgsfield上の複数モデル（Seedance 2.5・cinematic_studio_video_4.0・marketing_studio_videoなど）で動画を作りながら、その誤読を表記の変更だけでどこまで潰せるかを1語ずつ検証した。この記事は2026年8月16日公開の動画「動画生成AIで自然な日本語を話させるコツを解説！Higgsfieldの紹介」の内容を、公開後に主張を絞り込んで整理したもの。断っておくと、ここでの「効いた」はすべて当サイトの制作ログに残る前後差であり、耳で聞いて判定したものである。サンプル数は多くて2、大半は1件の観測にとどまる。

• 「Higgsfield」を英字のまま読ませると「ひっぎす」と誤読されたが、カタカナで「ヒッグスフィールド」と書き直すと正しく発音された（cinematic_studio_video_4.0・n=1）
• 「ポテトチップス」の「チ」はかな表記でもローマ字表記でも「キ」に化ける現象が2回連続で観測され、最終的に語の一部だけかな・一部だけローマ字にした混在表記「ポtechi」で発話が通った（marketing_studio_video・v11）
• Seedance 2.5では、かな化などの対策を先回りで持ち込んだ行がかえって誤読し、対策なしの素の漢字表記に戻すと直った例がある（2026-08-16・n=1）

効いた対策・効かなかった対策

なぜ音声つきの動画生成AIは日本語を誤読するのか

音声をネイティブに生成するモデルは、台詞の欄を空けても「黙る」のではなく、モデル自身が発話を作り出す。これはAI動画で頼んでいないのにキャラが喋るで扱った「音の指定を空にすると勝手に埋められる」という挙動と根が同じで、今回はその発話そのものを日本語として正確に鳴らす側の課題になる。当サイトの制作ログはこれを「日本語TTS全般の弱点と同じ問題構造」と位置づけている。日本語の読み上げ専用ソフトであるVOICEVOXが単語ごとの読み方を辞書で個別に管理しているのと同様、動画生成AIの音声も語彙単位で誤読が起きる。文章全体の書き方を整えても直らず、崩れている語をピンポイントで見つけて表記を変える作業が必要になる。

台詞は短文に分割し、秒数のビートを指定する

最初に効いたのは、台詞の長さと尺の設計だった。140字程度の長い台詞を1つのブロックとして渡すと、話し終えた後に尺が余り、その余白を埋めるようにモデルが「すいし時短ラボです」といった意味不明な二重発話を追加することがあった。台詞を短い文単位に分割し、各行に秒数を割り当て、沈黙や台詞後の動作もビートの一部として明示すると、この二重発話は解消した。

漢字のままだと誤読するのか、ひらがなにすると直るのか

固有名詞のカタカナ化を進めていた段階で、一般的な漢字語にも誤読が出ることが分かった。「塩がまろやかで、手が止まらない」という台詞が誤読されたため、「しおがまろやかで、手がとまらない」とひらがなに開いたところ改善した例がある。ただし、ひらがな化しても直らない音があった。「ポテトチップス」の「チ」が「キ」に化ける現象は、かな表記・カタカナ表記のいずれでも2回連続で観測されており、「ポテチ」と短縮しても「ポテキ」に化けた。「よるの」が「よりの」になる、「る」が「り」に化ける例も別の制作（香水広告）で1件観測されている。これらは表記を変えても解決しない音素レベルの弱点で、該当する語自体を台詞から外すのが唯一の確実な対処になる。

モーラ単位で表記を混ぜるという最終手段

ローマ字表記に切り替え、「speaks in Japanese」に加えて「pronounce as fluent native Japanese」と明示すると、かな表記で崩れていた語が直る例があった。仏語系のブランド名と、「る→り」の誤読が起きていた「よるの」は、ローマ字化で正しく発話された。ただし万能ではなく、かな表記で問題なかった行がローマ字にすると逆に崩れた例も同時に確認されている。つまり表記ごとに得意な語と苦手な語があり、行単位でどちらが通るかを耳で確認しながら決める必要がある。

さらに細かく見ると、得意・不得意は語単位でも割れていた。「ポテトチップス」をローマ字で「chippusu」と書くと、かなで崩れていた「チ」の問題は解決したが、同じ行の「poteto」の方は区切りを読み損ね「ポト」と短縮される新しい誤読が生まれた。最終的に効いたのは、1つの語の中でモーラ単位で表記を混ぜる方法で、「ポ」はかな表記の実績を、「techi」はローマ字表記の実績をそのまま組み合わせた「ポtechi」という表記で、この語の発話が初めて完走した。かな→ローマ字→語単位の混在→モーラ単位の混在という4段階を、崩れるたびに耳で判定しながら絞り込んだ結果である。

モデルが変わると、通用する対策も変わる

ここまでの対策はいずれもmarketing_studio_videoというモデルでの検証が中心だった。同じ「日本語を話させる」課題でも、Seedance 2.5では違う結果が出ている。エンディングの挨拶台詞「チャンネルとうろくと」をかな表記にした行が誤読されたため、逆に「チャンネル登録と」と通常の漢字表記に戻したところ正しく発話された。かな化・カタカナ化・ローマ字化はあくまでmarketing_studio_video側で積み上げた対策であり、Seedance 2.5にそのまま先回りで持ち込むと逆効果になりうる、という点が2026年8月16日の制作でわかったことになる。使うモデルが変われば、まず通常の日本語表記で試し、崩れた行だけを個別に対処する順序に戻すべきということになる。この技法台帳には日本語の台詞以外の知見も並行して蓄積されており、動画生成AIのプロンプト、何が効いて何が効かなかったかにまとめてある。

感情を込めた台詞は棒読みになりやすい

平常なトーンのリポーター役の台詞5本は問題なく発話された一方、パニック演技の指定をつけた「に、逃げましょう！！」という台詞は、抑揚に乏しい発話になった例が1件ある。感情の起伏が求められる台詞のほうが誤読や不自然な発話につながりやすい傾向が観測されているが、これは1件の観測にとどまり、対策は試していない。

BGMを音声参照でそのまま流すことはできるのか

音声にまつわるもう一つの検証として、指定した音楽をそのまま動画に流せるかを試した記録がある。8bitの楽曲20秒を音声参照として渡し、複数の指示文で「参照通りに流す」テイクを試したが、生成された音楽は毎回参照とは別物になった。Higgsfieldの公式ブログ記事「Make Viral AI Short Films With This Exact Workflow」（2026年8月確認）には、公式サンプルプロンプトの音声欄について「Audio is always real-world sound only — music gets added later, in the edit.（音声は常に現実世界の音のみ。音楽は後から編集で加える）」と明記されている。参照した音楽をそのまま生成内で流す公式な方法は見当たらず、BGMは公式のワークフロー通り、生成後の編集で別途乗せるのが実務上の対処になる。

確認できなかったこと・限界

この記事の対策の大半は、当サイトが実際の動画制作の過程で得た1件から2件の観測であり、第三者による追試や統計的な検証を経たものではない。判定はすべて人間の耳によるもので、波形やスペクトログラムでの客観測定はしていない。誤読が起きるかどうかはモデルのバージョンやアップデートによって変わりうる。Seedance 2.5とmarketing_studio_videoで結果が違ったように、あるモデルで効いた対策が別のモデルでは逆効果になる例も実際に観測されている。Higgsfieldが日本語の発音精度について公式に案内しているドキュメントは、今回参照したプロンプト作成用のガイド（SKILL.md）を確認した限り見当たらず、本記事の対策は公式の推奨ではなく当サイト独自の試行錯誤である。BGMの音声参照についても、Higgsfield公式サイト上で音楽再生用途としての利用方法を明記した記述は見つかっていない。

参照したHiggsfield公式記事と制作ログ

• Make Viral AI Short Films With This Exact Workflow — Full Tutorial | Higgsfield Blog（2026年8月確認）: https://higgsfield.ai/blog/case4k
• AI時短ラボ 制作ログ（動画生成プロンプト技法台帳・F章「台詞・発話」2026年8月15〜16日分。社内一次記録、URLなし）