Claudeで音声要約する方法｜MacでWhisper文字起こし連携 【2026年版】

はじめに ― なぜこの環境を作ろうと思ったか

打ち合わせのボイスメモ、取材録音、オンライン会議のアーカイブ…。
溜まっていく一方で聴き返す時間はない。
そんな悩みを解決しようと、「音声 → 文字起こし → 要約 → Notion保存」を自動化する環境を構築しました。

使ったのは OpenAI の音声認識モデル Whisper（ローカル動作）と、要約・整理に Claude。
ClaudeはNotionと連携しているため、要約結果をそのままNotionページに保存することも可能です。

前提条件の確認（Homebrew・チップ種別）

Homebrewのインストール確認

Whisperのインストールには Homebrew（macOS用パッケージマネージャー）が必要です。まず入っているか確認してください。

brew --version
# 例：Homebrew 4.x.x と表示されればOK

コマンドが見つからない場合は brew.sh からインストールしてください。

⚠ Intel Mac か Apple Silicon か を必ず確認してください

MacBook Pro / Mac miniなど、2020年後半以降のMacはApple Silicon（M1/M2/M3/M4チップ）を搭載しています。 IntelとApple Siliconではhomebrewのインストールパスが異なるため、コマンドを間違えると動作しません。

uname -m

x86_64 と表示された場合　【Intel Mac】

本記事のコマンドはこの環境で検証済みです。そのまま実行できます。

arm64 と表示された場合　【Apple Silicon（M1〜M4）】

記事内の /usr/local/opt/ を /opt/homebrew/opt/ に読み替えて実行してください。

Whisperのインストール（macOS Sonoma）

ターミナルから、以下のコマンドを上から順に実行してください。順番が重要です。特にPythonとLLVMのバージョン指定は外せません。

① Python 3.11 のインストール

brew install python@3.11

② cmake のインストール

brew install cmake

③ LLVM@20 のインストール

brew install llvm@20

④ openai-whisper のインストール

Intel Mac の場合

LLVM_CONFIG=/usr/local/opt/llvm@20/bin/llvm-config \
CMAKE_PREFIX_PATH=/usr/local/opt/llvm@20 \
/usr/local/opt/python@3.11/bin/pip3.11 install openai-whisper

Apple Silicon Mac（M1/M2/M3/M4）の場合

LLVM_CONFIG=/opt/homebrew/opt/llvm@20/bin/llvm-config \
CMAKE_PREFIX_PATH=/opt/homebrew/opt/llvm@20 \
/opt/homebrew/opt/python@3.11/bin/pip3.11 install openai-whisper

⑤ NumPy のダウングレード

Intel Mac の場合

/usr/local/opt/python@3.11/bin/pip3.11 install "numpy<2"

Apple Silicon Mac（M1/M2/M3/M4）の場合

/opt/homebrew/opt/python@3.11/bin/pip3.11 install "numpy<2"

つまずきポイントと解決策

実際のインストール中に発生したエラーを4つ紹介します。すべてClaudeにエラーメッセージを貼り付けて相談することで解決できました。

• Python 3.13 / 3.14 で pkg_resources エラーが発生する
  →　Python 3.11 を明示的に指定してインストールする。最新Pythonは非対応。
• cmake がないと llvmlite のビルドに失敗する
  →　brew install cmake を先に実行してからWhisperをインストールする。
• brew install llvm でインストールされる LLVM 22 は llvmlite が非対応
  →　brew install llvm@20 でバージョンを固定し、パスも llvm@20 を指定する。
• NumPy 2.x 系は torch と非互換でエラーになる
  →　pip install "numpy<2" でダウングレードする。

文字起こしコマンドの実行

インストール完了後、以下のコマンドで文字起こしが実行できます。

Intel Mac の場合

/usr/local/opt/python@3.11/bin/python3.11 -m whisper "音声ファイルのパス" --language ja --model small --output_dir ~/Desktop

Apple Silicon Mac（M1/M2/M3/M4）の場合

/opt/homebrew/opt/python@3.11/bin/python3.11 -m whisper "音声ファイルのパス" --language ja --model small --output_dir ~/Desktop

各オプションの意味は以下の通りです。

• –language ja（日本語）
• –model small（精度と速度のバランス）
• –output_dir 出力先フォルダ

便利コマンド設定（transcribeコマンド）

毎回長いコマンドを打つのは大変です。シェル設定ファイルにシェル関数を登録して、
transcribe の一言で呼び出せるようにしましょう。
出力先はデスクトップ > 文字起こし > 実行日付フォルダに自動保存されます。

シェルの確認

echo $SHELL
# /bin/zsh  → Zsh（macOS Catalina以降のデフォルト）
# /bin/bash → Bash（古いMacまたは手動変更済み）

設定コマンド（1回だけ実行）

Zsh の場合（macOS Catalina以降のデフォルト）／Intel Mac

echo 'transcribe() { FOLDER=~/Desktop/文字起こし/$(date +%Y%m%d); mkdir -p "$FOLDER"; /usr/local/opt/python@3.11/bin/python3.11 -m whisper "$1" --language ja --model small --output_dir "$FOLDER"; }' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc

Zsh の場合／Apple Silicon Mac（M1/M2/M3/M4）

echo 'transcribe() { FOLDER=~/Desktop/文字起こし/$(date +%Y%m%d); mkdir -p "$FOLDER"; /opt/homebrew/opt/python@3.11/bin/python3.11 -m whisper "$1" --language ja --model small --output_dir "$FOLDER"; }' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc

Bash の場合（古いMac・手動変更済みの方）

echo 'transcribe() { FOLDER=~/Desktop/文字起こし/$(date +%Y%m%d); mkdir -p "$FOLDER"; /usr/local/opt/python@3.11/bin/python3.11 -m whisper "$1" --language ja --model small --output_dir "$FOLDER"; }' >> ~/.bash_profile && source ~/.bash_profile

フォルダ構造

~/Desktop/
└── 文字起こし/
    └── 20260420/
        ├── meeting.txt       # 文字起こしテキスト
        ├── meeting.srt       # 字幕ファイル
        └── meeting.json      # タイムスタンプ付きデータ

使い方

1. ターミナルを開く
   新しいターミナルウィンドウを起動します（設定後は再起動不要）。
2. transcribe と入力してスペース
   コマンドを打ったらEnterは押さず、スペースキーを1回押します。
3. Finderから音声ファイルをドラッグ&ドロップ
   ターミナル上にファイルをドロップするとパスが自動入力されます。
4. Enterキーで実行
   文字起こしが完了すると、デスクトップの日付フォルダに .txt ファイルが生成されます。

Claudeで要約する方法

文字起こしが完了したら、生成された .txt ファイルをClaudeのチャット画面にアップロードするだけです。 難しい操作は一切ありません。

1. claude.ai を開く
   ブラウザで claude.ai にアクセスし、ログインします。
2. .txtファイルをアップロード
   チャット入力欄の添付アイコンから、デスクトップの文字起こし.txtをアップロードします。
3. 要約を依頼する
   「この会議の内容を議事録形式で要約してください」など、希望の形式を指定して送信します。
4. Notionへ保存（オプション）
   ClaudeはNotionと連携しているため、要約結果を「このページにNotionで保存して」と指示するとそのままNotionに書き込めます。

ローカルWhisper vs Whisper API の比較

同じWhisperでも「ローカルで動かす方法」と「OpenAIのAPIを使う方法」では特性が大きく異なります。業務利用を想定した場合の比較をまとめました。

まとめ

今回構築した環境を振り返ると、無料・オフライン・プライバシー安全の三拍子がそろったローカルWhisperと、 高度な要約・整理が得意なClaudeの組み合わせは、業務効率化において非常に強力です。

• ランニングコスト → 完全無料
• データの安全性 → ローカル完結
• 日常の操作 → ドラッグ&ドロップ一発
• Claudeとの連携 → 要約〜Notion保存

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