「せっかく撮影した内見動画に、救急車のサイレンが入ってしまった」「動画編集で風の音だけ消したい」。そう思ったことはありませんか？
これまでは専門の編集マンに依頼するか、高価なソフトが必要だったこの作業が、AIの進化によって劇的に変わりつつあります。
特に不動産の動画編集やコンテンツ制作において、撮り直しのできない一発勝負の現場を救う技術として注目されています。その中心にあるのが、Meta社（旧Facebook）が発表した最新AI技術「SAM Audio（サム・オーディオ）」です。
「AIなんて難しそう」「プログラミングができないと無理では？」と不安に思う方もいるかもしれませんが、ご安心ください。SAM Audioは、私たちが普段言葉を使うように、「テキスト」や「クリック」だけで音を操れる画期的な技術です。
この記事では、SAM Audioの基本概念から、全くの初心者が今日から試せる具体的な始め方まで、専門用語を一切使わずにわかりやすく解説します。 この記事を読み終える頃には、あなたも最先端の「音の編集技術」を自由に使いこなす第一歩を踏み出せているはずです。それでは、一緒に見ていきましょう。
SAM Audio（サム・オーディオ）とは？Meta社が開発した「音の切り抜き」AI
SAM Audioは、FacebookやInstagramを運営するMeta社が開発した、音声の中から特定の音だけを識別して切り抜くことができるAI技術です。正式名称を「Segment Anything Model for Audio」と言います。
これまでの常識を覆すこの技術が、なぜ今これほどまでに注目されているのか、その理由を紐解いていきましょう。
画像AI「SAM」の技術を音声に応用した革新的モデル
皆さんは、スマートフォンの写真編集機能で、被写体（人物やペット）をワンタップで切り抜ける機能を使ったことがありますか？ あれは、Meta社が開発した「SAM（Segment Anything Model）」という画像処理AIがベースになっています。「画像内のあらゆるものを分割（セグメント）する」という技術です。
この「SAM」の「どれでも好きなものを選んで切り抜く能力」を、画像ではなく「音声」に応用したものが、今回のテーマであるSAM Audioです。「画像の中の犬」を切り抜くように、「録音データの中の犬の鳴き声」だけを切り抜くことができるのです。
従来の「音源分離」とSAM Audioの決定的な違い
これまでも「ボーカルキャンセラー」のような音源分離ソフトは存在しました。しかし、それらの多くは「ボーカル」「ドラム」「ベース」といったあらかじめ決められたカテゴリーしか分離できませんでした。
SAM Audioの凄さは、「ピンポイントで指定したあらゆる音」を抽出できる点にあります。
- 従来
「歌」か「楽器」かしか選べない - SAM Audio
「足音」「ドアの閉まる音」「猫の鳴き声」「拍手」など、何でも指定できる
まるで、混ざり合ったスープの中から、ニンジンだけを綺麗に取り出すような精密作業をAIが可能にしたのです。
なぜ今注目されているのか？音声AIのトレンド背景
現在、ChatGPTによる「テキスト生成」、Midjourneyによる「画像生成」が世界中でブームになっています。そして今、次なる波として来ているのが「音声編集の民主化」です。
これまで音声エンジニアというプロの職人にしかできなかった高度な編集作業や騒音トラブルの分析、内見動画のノイズ除去などが、SAM Audioのようなツールの登場によって、誰でも手軽に行えるようになりつつあります。これが、世界中のクリエイターやビジネスパーソンがSAM Audioに熱視線を送っている理由です。
SAM Audioでできること・仕組み｜テキストやクリックで直感操作
では、具体的にどうやって音を選んでいるのでしょうか？ SAM Audioの操作は非常に直感的で、主に2つの方法があります。
【Text Prompt】言葉で指示して特定の音を抽出する仕組み
一つ目は、言葉（テキスト）で指示する方法です。 AIに対して「Clapping（拍手）」や「Dog（犬）」とテキスト入力すると、AIが音声データ全体を解析し、その言葉に該当する音の特徴を探し出して抽出します。
例
街中の雑踏の録音データに対して「Whistle（口笛）」と入力 → 口笛の音だけが抜き出される。
このように、私たちの「言葉」をAIが理解し、音の選別を行ってくれます。
【Visual Prompt】波形をクリックして音を分離する仕組み
二つ目は、目で見てクリックする方法です。 音声を「スペクトログラム」と呼ばれる、音の高さや強さを色で表した画像（波形のようなもの）に変換し、その画像の一部をクリックします。
- 仕組み
「この辺りで鳴っている、この高い音！」とマウスで囲ったりクリックしたりすることで、AIに抽出したい音を教えます。
言葉で表現しにくい独特な音や、特定のタイミングだけで鳴っている音を抜き出す際に非常に有効です。
複数の音源が重なった複雑な音声への対応力
SAM Audioは、いわゆる「カクテルパーティー効果（騒がしい場所でも特定の人の声を聞き分ける能力）」をAIで実現しています。
例えば、風の音、車の音、人の話し声が全て混ざった動画データから、「車の音だけ」を抽出したり、逆に「車の音以外」を残したりすることが可能です。この高い識別能力こそが、多くのユーザーを驚かせているポイントです。
【実践】SAM Audioの使い方｜ブラウザで今すぐ試す手順を解説
ここからは、実際にSAM Audioを使って音源分離を体験してみましょう。 「Python？ コマンドライン？」といった難しい知識は一切不要です。今回は、誰でもブラウザ上で無料で試せるHugging Face（ハギングフェイス）のデモページを使った方法をご紹介します。
プログラミング不要！Hugging Faceのデモページ活用法
Hugging Faceとは、世界中のAIモデルが集まる「AI版のYouTube」のようなプラットフォームです。ここで公開されているデモ（Spaces）を使えば、高価なPCを持っていなくても、スマホや一般的なノートPCでSAM Audioを動かすことができます。
ステップ1｜音声ファイルのアップロードと準備
まず、以下の手順で準備を行います。
- Hugging FaceのSAM Audioデモページにアクセスします。
（※検索エンジンで「Hugging Face SAM Audio」と検索すると出てきます） - 画面にある「Audio」または「Drop Audio Here」というエリアに、分離したい音声ファイルをドラッグ＆ドロップします。
- 推奨ファイル：10秒〜30秒程度の短いWAVまたはMP3ファイル（処理時間を短くするため）
ステップ2｜テキスト指示（プロンプト）の入力とコツ
次に、抽出したい音をテキストで指示します。 ここが最大のポイントです。 SAM Audioは現在、主に英語での指示を理解します。以下の「使える英単語リスト」をコピーして、「Text prompt」の欄に入力してみてください。
【そのまま使える！SAM Audio 英単語プロンプト集】
- 拍手： Applause または Clapping
- 足音： Footsteps
- 笑い声： Laughter
- 犬の鳴き声： Dog barking
- 風の音： Wind noise
- 雨の音： Rain
- 鳥のさえずり： Bird chirping
- サイレン： Siren
- ガラスが割れる音： Glass breaking
- キーボードを打つ音： Typing
入力したら、画面下部にある「Submit」や「Segment」といった実行ボタンをクリックします。
ステップ3｜抽出された音声の確認とダウンロード
数秒〜数十秒待つと、処理が完了します。 画面右側に「Output Audio」や「Masked Audio」として結果が表示されます。
- 再生ボタンを押して、指定した音だけが聞こえるか確認しましょう。
- うまくいっていれば、プレイヤーの横にある「ダウンロードアイコン（↓）」から、音声ファイルを保存できます。
もしうまくいかない場合は、プロンプトの単語を変えてみるか、別の音声ファイルで試してみてください。
SAM Audioの活用シーンと従来の音源分離ソフトとの違い
「使い方はわかったけれど、具体的に何に使えるの？」という方のために、おすすめの活用シーンを紹介します。
動画編集｜環境音の除去や特定SEの作成
YouTuberやVloggerの方にとって、SAM Audioは強力な武器になります。
- ノイズ除去
外での撮影中に入ってしまった「救急車のサイレン」や「飛行機の音」だけをSAM Audioで抽出し、元の音声から逆位相でぶつける（またはその部分だけ音量を下げる）ことで、ノイズを軽減できます。 - 効果音（SE）作成
自分の動画の中に偶然入った「良い感じのドアの開閉音」だけを抜き出し、別のシーンで効果音として再利用することができます。
音楽制作｜サンプリングや楽器の練習用トラック作成
音楽好きの方には、以下のような使い方がおすすめです。
- 耳コピの補助
バンドスコアがない曲で、「ドラムの音」だけを抽出して、細かいフレーズを聞き取る。 - サンプリング
街の雑踏の音から「特定のリズム」だけを抜き出し、トラックメイクの素材にする。
※ご注意：市販の楽曲や他者の著作物から音声を抽出して利用する場合、個人的に楽しむ範囲（私的使用）を超えて、SNSで公開したり作品として販売したりすると著作権法違反となる恐れがあります。素材として利用する際は、必ず権利関係を確認しましょう。
既存ツール（Adobe Podcast等）との使い分け
よく比較されるツールに「Adobe Podcast (Enhance Speech)」があります。
- Adobe Podcast
「人の声を綺麗にする」ことに特化しています。ノイズを消して声を太くするのが得意です。 - SAM Audio
「特定の音を抜き出す」ことに特化しています。声に限らず、環境音や楽器など、あらゆる音が対象です。
「声を良くしたいならAdobe」「特定の音をいじりたいならSAM Audio」と使い分けると良いでしょう。
不動産実務でも使える？SAM Audioの具体的な活用シーン
「ビジネスでどう役立つの？」という方のために、不動産の動画編集や広報業務での活用シーンを紹介します。
内見動画・物件紹介動画のノイズ除去
物件紹介動画を撮影する担当者にとっても、SAM Audioは強力な武器になります。
- 内見動画のクオリティアップ
撮影中に偶然入り込んでしまった「突発的な車のクラクション」や「強風の音」だけをSAM Audioで抽出・除去します。 これにより、「内見動画 ノイズ除去」 という高度な編集作業が、専門業者に頼まずとも社内で完結できるようになります。再撮影の手間を大幅に削減できるでしょう。
※注意：線路沿いの騒音など、物件本来の環境音を意図的に消して「静かな物件」と偽ることは、宅建業法や景品表示法上の問題（優良誤認など）になる可能性があります。あくまで「撮影時の突発的なノイズ」の除去に留めましょう。
SAM Audioを利用する際の注意点・著作権・商用利用について
最後に、利用する上で知っておくべきルールと限界について解説します。
Apache 2.0ライセンスの範囲と商用利用の可否
執筆時点において、SAM Audioのコードは「Apache License 2.0」というオープンソースライセンスで公開されています。 これは一般的に、商用利用、修正、配布が許可されている非常に自由度の高いライセンスです。
ただし、「学習に使われたデータセット」や「生成された音声の権利」については、各国の著作権法やMeta社の最新の規約に依存します。業務で利用する場合は、必ずGitHubの公式ページで最新のライセンス条項を確認することをおすすめします。
現時点での技術的な限界（音質・処理速度）
SAM Audioは非常に革新的ですが、現段階では「Research Preview（研究プレビュー版）」という位置付けに近い技術です。
- 音質
プロ用スタジオ機材で録音したような完璧なクリアさにはならず、少し機械的なノイズ（アーティファクト）が混じることがあります。 - 精度
複雑すぎる音声や、指示が曖昧な場合は、うまく抽出できないこともあります。
「魔法のように完璧ではない」という点を理解して使いましょう。
ローカル環境（Python）で動かすために必要なPCスペック
もし、Hugging Faceのデモではなく、自分のPCにインストールして制限なく使いたい場合は、Pythonというプログラミング言語の知識と、GPU（グラフィックボード）を搭載した高性能なPCが必要です。 一般的な事務用ノートPCでは動作が非常に重くなるため、まずはブラウザ版デモでの利用を推奨します。
まとめ｜SAM Audioで音声編集の新しい可能性に触れてみよう
この記事では、Meta社の最新音声AI「SAM Audio」について解説しました。
- SAM Audioとは：テキストやクリックで特定の音を切り抜けるAI
- メリット：従来難しかった「特定の環境音」の抽出が簡単にできる
- 始め方：プログラミング不要、Hugging Faceのデモで今すぐ試せる
まずはデモ版で「AIが音を聞き分ける感覚」を体験しよう
百聞は一見（一聴）にしかずです。まずはHugging Faceのデモページを開き、適当な音声をアップロードして「Wait」や「Voice」と入力してみてください。 「本当にこの音だけ抜き出せた！」という感動は、あなたのクリエイティブな好奇心を大いに刺激してくれるはずです。
今後のAI音声技術の進化と期待
SAM Audioはまだ始まったばかりの技術です。今後さらに精度が向上すれば、映画制作やゲーム開発、さらには補聴器技術など、私たちの生活のあらゆる「音」に関わる分野で革命を起こすでしょう。
最先端の技術を、ぜひあなたの手で体験してみてください。
