Voice Catalog

ElevenLabs 日本語ナレーション声 — 厳選・実証済みラインナップ

⚠️ 必読：テキストはかな変換してから送る
ElevenLabs は漢字の読みを誤ることが多い。送信前にテキストを全文ひらがな・カタカナに変換すること。
例: 非常に重要な発表です → ひじょうにじゅうようなはっぴょうです
モデルは常に eleven_v3 を使うこと（multilingual_v2 よりイントネーションが自然）。

フィルタ：

Otani

✅ 確認済み

3JDquces8E8bkmvbh6Bc

standard narrative_story confident middle-aged

市場シェアNo.1。年間8.6億文字・29.6万クローン。高品質 (high_quality) カテゴリ。自信のある語り口で汎用性が高い。渋さと安定感のバランスが◎。
確定設定： model=eleven_v3 / stability=0.4 / similarity_boost=0.8 / speed=1.2。読点・句点は使わずスペースで区切る。

860M chars/yr 296k clones V001

Kaoru

NuhW57w81uacPyz9OIsB

関東 (NHK系) narrative_story calm middle-aged

「洗練された落ち着き」。ニュース放送・講義・オーディオブックを明示。関東アクセントでNHKナレーターに近い清潔感。フォーマルな案件向け。

6M chars/yr 3k clones V002

Koichi

H8ZPDxbrPcks5hEsi2fq

standard narrative_story calm middle-aged

漫画動画ナレーション歴7年・累計40億再生。低〜中音域の深みのある声。長尺コンテンツ・ストーリーテリング向き。渋さが強め。

10M chars/yr 13k clones V003

Hatake Kohei

✅ 確認済み

sRYzP8TwEiiqAWebdYPJ

standard narrative_story confident middle-aged

声優・ナレーター出身。「やや低め」のハスキー感が特徴。138M使用実績で自然さは実証済み。少し個性のある渋い声が欲しい時向き。
確定設定： model=eleven_v3 / stability=0.4 / similarity_boost=0.8 / speed=1.2。句読点なし・スペース区切り。

138M chars/yr 33k clones V004

Tatsuki

AYFJOmHxRJdmf572TQ7R

standard informative_educational calm 40代

40代男性。「信頼感」「ビジネスプレゼン・研修・企業動画」に明示対応。落ち着いた成熟した声質。コーポレート・IR・教育コンテンツ向け。

18M chars/yr 4k clones V005

Kano

✅ 確認済み

OSwaPSNdfituxkWcjlkR

kanto characters_animation cute 幼い子供・元気

元気でチアフルな女性アニメ声。幼い男の子キャラとしても使えるエネルギッシュなトーン。Rick確認済み。
確定設定： model=eleven_v3 / stability=0.3 / similarity_boost=0.85 / speed=1.1。句読点なし・スペース区切り。

2M chars/yr V007

Ritsuto

✅ 確認済み

A4AyGcPAjb1pHgflyZZp

standard characters_animation crisp young・男の子

アニメプリンス声。高めのクリアなトーンで可愛らしい男の子系。声優キャラクター向き。年間630万文字実績。Rick確認済み。
確定設定： model=eleven_v3 / stability=0.4 / similarity_boost=0.8 / speed=1.2。句読点なし・スペース区切り。

6.3M chars/yr V006

呼び出し方法

Keyless 経由で ElevenLabs を叩く。テキストは必ずかな変換済みのものを渡すこと。

# libs/keyless.py 経由
from libs.keyless import call

result = call(
    alias='global.elevenlabs.main',
    method='v1/text-to-speech/{voice_id}',  # ← voice_id を置換
    body={
        'text': 'かな変換済みテキスト 句点読点なし スペース区切り',  # ← 、。NG・スペースで区切る
        'model_id': 'eleven_v3',          # ← 必ず v3
        'voice_settings': {
            'stability': 0.4,
            'similarity_boost': 0.8,
            'speed': 1.2,               # ← 最大値。間を詰める
        }
    }
)
# result['body_base64'] を base64.b64decode() → MP3

# Keyless MCP tool 経由 (Cowork / Claude Code)
keyless_call(
    alias="global.elevenlabs.main",
    method="v1/text-to-speech/3JDquces8E8bkmvbh6Bc",  # Otani
    body={
        "text": "みなさま、ほんじつはごしちょういただき...",
        "model_id": "eleven_v3",
        "voice_settings": {"stability": 0.5, "similarity_boost": 0.8}
    }
)

かな変換ヘルパー (Python)

pip install pykakasi でインストール後:

import pykakasi
kks = pykakasi.kakasi()
result = kks.convert("今日の天気は晴れです")
kana = "".join(item['hira'] for item in result)
# → "きょうのてんきははれです"