音声生成AIの比較表を作成！おすすめや選び方も解説

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音声生成AIシステムの導入により、テキストから高品質な音声コンテンツを大量に作成できます。従来の人による録音作業では1時間のコンテンツ作成に数日を要していましたが、AIを活用すれば数十分で完了します。動画制作会社では月間100本以上のナレーション音声を自動生成し、制作効率を5倍向上させた事例もあります。また、複数の声質や話し方を選択できるため、コンテンツの特性に応じた最適な音声表現が実現できます。

音声生成AIシステムの導入により、1つのテキストから複数言語の音声コンテンツを同時に作成できます。従来は言語ごとにネイティブスピーカーを手配し、個別に収録作業を行う必要がありました。しかし、AIを活用すれば英語、中国語、韓国語など10言語以上の音声を一括生成できます。グローバル企業では製品説明動画の多言語展開コストを70%削減し、海外市場への展開スピードを大幅に向上させています。

音声生成AIシステムの導入により、人手に依存しない音声案内システムを構築できます。コールセンターでは深夜や休日でも自然な音声で顧客対応が可能になります。従来の機械的な音声案内と比較して、顧客満足度が30%向上した企業もあります。また、案内内容の変更や追加も即座に対応でき、システム更新の柔軟性が格段に向上します。緊急時の自動音声案内や定期的なお知らせ配信など、運用の自動化効果も期待できます。

音声生成AIシステムの導入により、教育コンテンツの音声品質を均一に保てます。人による読み上げでは話者ごとの癖や体調による品質のばらつきが発生しますが、AIなら常に一定品質を維持できます。オンライン学習プラットフォームでは数千時間の講義音声をAIで生成し、全コンテンツの音質を統一しています。また、学習者の理解度に応じて音声スピードを調整する機能も実装でき、個別最適化された学習体験を提供できます。

動画制作会社では音声生成AIを活用してナレーション制作を自動化しています。従来はナレーターの手配とスケジュール調整に1週間程度を要していましたが、AIなら即座に音声を生成できます。YouTube向けの企業紹介動画では、台本入力から完成まで30分以内で完了する事例もあります。また、A/Bテスト用に異なる声質のナレーションを複数パターン作成し、最適な音声表現を選択できます。制作コストは従来の10分の1以下に削減され、クライアントへの提案スピードも大幅に向上しています。

オンライン教育事業者では音声生成AIを活用して教材の音声化を推進しています。テキストベースの学習教材に音声を付加することで、視覚障害者への対応や移動中の学習を可能にしています。大学では数千ページの講義資料をAIで音声化し、学生の復習効率を向上させています。語学学習アプリでは多言語の発音練習用音声を自動生成し、学習者が正しい発音を習得できる環境を提供しています。教材更新時も即座に音声を再生成でき、最新情報を迅速に学習者へ届けられます。

小売チェーン店では音声生成AIを活用して店内アナウンスシステムを構築しています。セール情報や新商品案内を本部で一括作成し、全店舗に配信できます。従来は各店舗でスタッフがアナウンスを録音していましたが、音質のばらつきと作業負荷が課題でした。AIを活用することで統一された高品質な音声案内を実現し、ブランドイメージの向上につなげています。また、時間帯や季節に応じたアナウンス内容の自動変更も可能で、きめ細かい店舗運営を支援しています。

銀行や保険会社では音声生成AIをIVR（自動音声応答システム）に活用しています。口座残高照会や保険金請求手続きの案内を自然な音声で提供し、顧客満足度を向上させています。従来の機械的な音声案内と比較して、顧客からの問い合わせ件数が20%減少した事例もあります。また、新サービス開始時の案内内容変更も即座に対応でき、システム更新コストを削減しています。多言語対応により外国人顧客への対応も強化され、サービスの国際化を推進しています。

動画制作会社、広告代理店、メディア企業などは音声生成AIの導入効果が高い企業です。月間100本以上の動画コンテンツを制作する企業では、ナレーション費用が年間数千万円に達する場合があります。音声生成AIを活用することで制作コストを90%以上削減し、その分を企画やデザインに投資できます。また、締切が厳しいプロジェクトでも即座に音声を生成でき、制作スケジュールの短縮が可能です。クライアントの要望に応じた音声修正も迅速に対応できるため、顧客満足度向上にもつながります。

海外展開を行う製造業、IT企業、サービス業などは音声生成AIの恩恵を受けやすい企業です。製品マニュアルや研修動画を複数言語で制作する場合、従来は各国でネイティブスピーカーを手配する必要がありました。音声生成AIなら1つのテキストから10言語以上の音声を同時生成でき、制作期間を3分の1に短縮できます。また、製品仕様変更時の多言語対応も迅速に行え、グローバル市場での競争優位性を維持できます。翻訳精度の向上により、現地スタッフの理解度も大幅に改善されています。

コールセンター運営企業、医療機関、宿泊施設などは音声生成AIの導入メリットが大きい業界です。深夜や早朝の問い合わせに対して人員を配置するコストは月間数百万円に達する場合があります。音声生成AIを活用した自動応答システムにより、基本的な案内や予約受付を24時間対応できます。緊急時の自動音声案内システムも構築でき、スタッフの負荷軽減と顧客サービス向上を両立できます。また、季節やイベントに応じた案内内容の変更も柔軟に対応できるため、きめ細かいサービス提供が可能です。

大学、企業研修部門、オンライン学習事業者などは音声生成AIの適用効果が高い組織です。数千時間の学習コンテンツを音声化する場合、従来の方法では年単位の期間と数千万円のコストが必要でした。音声生成AIなら数週間で完了し、コストも10分の1以下に削減できます。また、教材更新時の音声再生成も即座に対応でき、常に最新の情報を学習者に提供できます。個々の学習者に応じた音声スピード調整機能により、理解度向上と学習効率の最適化も実現できます。

クラウド型音声生成AIは、インターネット経由でAIサービスにアクセスして音声を生成するタイプです。初期投資が不要で月額課金制のため、導入コストを抑えられます。Amazon Polly、Google TexttoSpeech、Microsoft Azure Cognitive Servicesなどが代表例です。スマートフォンやパソコンから簡単にアクセスでき、システム管理者の専門知識も必要ありません。ただし、インターネット接続が必要で、大量利用時の従量課金コストが高くなる場合があります。中小企業や試験導入には最適な選択肢といえます。

オンプレミス型音声生成AIは、企業内のサーバーに音声生成システムを構築するタイプです。社内データの外部流出リスクがなく、セキュリティ要件が厳しい金融業や医療業界で採用されています。一度導入すれば利用量に関係なく固定コストで運用でき、大量処理時のコストメリットが大きくなります。しかし、初期投資が数百万円規模になる場合があり、システム管理者の専門知識も必要です。また、AI技術の進歩に応じたアップデートも自社で対応する必要があります。大企業や機密性の高い業務での利用に適しています。

汎用型音声生成AIは、幅広い用途に対応できる標準的な機能を提供するタイプです。ニュース読み上げ、ナレーション、音声案内など一般的な用途に適しており、複数の声質や言語に対応しています。導入が容易で運用コストも比較的安価なため、多くの企業で採用されています。ただし、特定業界の専門用語や独特な表現には対応が難しい場合があります。また、感情表現や抑揚の調整機能も限定的です。標準的な音声コンテンツ制作や基本的な自動応答システムでの利用に最適です。

特化型音声生成AIは、特定の業界や用途に最適化された機能を提供するタイプです。医療用語対応、法律文書読み上げ、教育コンテンツ専用などの分野別に開発されています。該当分野の専門用語を正確に発音でき、業界特有の表現にも対応しています。また、対象業界のニーズに応じた感情表現や話し方の調整も可能です。ただし、汎用型と比較して導入コストが高く、他分野での利用には適していません。専門性の高い業務での利用や、品質要求が厳しい用途に適しています。

リアルタイム型音声生成AIは、テキスト入力と同時に音声を生成・再生するタイプです。ライブ配信、リアルタイム翻訳、インタラクティブな音声案内システムなどで活用されています。数秒以内に音声を生成できるため、対話型のアプリケーションに最適です。チャットボットと組み合わせることで、自然な音声対話システムも構築できます。ただし、高速処理のためにサーバー性能やネットワーク環境への要求が高くなります。また、リアルタイム処理による音質の低下や処理エラーのリスクも考慮する必要があります。

音声生成AIの基本となるテキスト入力機能では、音声化したい文章をシステムに入力します。多くのサービスでワード形式やテキスト形式のファイルを直接アップロードできます。入力後はプレビュー機能で文章の確認と修正が可能で、専門用語の読み方も事前に調整できます。読み上げ速度や間の取り方を文章内で指定する機能もあり、自然な音声表現を実現できます。文字数制限がある場合は事前に確認し、長文の場合は適切な区切りで分割して処理することが効果的です。

音声生成AIでは話者の声質、性別、年齢、言語を選択できる音声設定機能があります。ビジネス用途では落ち着いた男性声、教育コンテンツでは親しみやすい女性声など、用途に応じた選択が重要です。音声スピードは0.5倍から2倍程度まで調整でき、聞き手の理解レベルに合わせた最適化が可能です。また、音程や抑揚の調整機能により、より自然で表現豊かな音声を生成できます。多言語対応サービスでは、同じテキストを複数言語で一括生成する機能も提供されています。設定保存機能を活用すれば、継続的な制作での品質統一も実現できます。

テキストと音声設定が完了したら、音声生成処理を開始します。クラウド型サービスでは数分から数十分で処理が完了し、生成状況をリアルタイムで確認できます。生成された音声はブラウザ上で即座に試聴でき、満足できない場合は設定変更して再生成が可能です。高度なサービスでは、音声の一部分のみを選択して再生成する部分編集機能も提供されています。また、複数の音声ファイルを結合する機能や、BGMとのミキシング機能を備えたサービスもあり、完成度の高い音声コンテンツを作成できます。

音声生成が完了したら、適切なファイル形式で出力します。Web用途ではMP3形式、高品質が必要な場合はWAV形式を選択するのが一般的です。多くのサービスで複数の音質レベルを選択でき、ファイルサイズと品質のバランスを調整できます。一括出力機能により、複数言語や複数パターンの音声を同時にダウンロードできるサービスもあります。出力されたファイルは動画編集ソフトや音声編集ソフトで さらなる加工も可能です。また、APIを活用すれば自社システムと連携し、音声生成から活用まで自動化することも実現できます。

現在の音声生成AI技術では、人間の自然な感情表現や微細なニュアンスの再現に限界があります。特に感動的なスピーチや繊細な表現が求められるコンテンツでは、機械的な印象を与える場合があります。また、専門用語や固有名詞の発音精度も完璧ではなく、医療用語や地名などで不自然な読み上げが発生することがあります。この課題への対策として、重要な部分は人による収録と併用する、事前に発音辞書を整備する、複数の音声を生成して最適なものを選択するなどの工夫が必要です。技術の進歩により改善は進んでいますが、現時点では用途を選んで活用することが重要です。

音声生成AIの導入には初期費用と継続的な利用料金が発生し、コスト管理が重要な課題となります。高性能なオンプレミス型システムでは数百万円の初期投資が必要です。クラウド型サービスでも大量利用時の従量課金が予想以上に高額になる場合があります。また、システム運用に必要な人材育成コストや、既存システムとの連携費用も考慮する必要があります。コスト最適化のためには、利用量の予測と適切なプラン選択、段階的な導入による効果検証、ROIの継続的なモニタリングが重要です。長期的な視点でのコスト計画を立て、導入効果を定量的に評価することが成功の鍵となります。

音声生成AIでは生成される音声の品質にばらつきが生じる可能性があり、一貫した品質管理が課題となります。同じ設定でも入力テキストの内容により音質や表現が変化する場合があります。また、システムのアップデートにより以前と異なる音声が生成されるリスクもあります。複数の担当者が運用する場合、設定の統一や品質基準の共有も困難な課題です。この問題への対応として、品質チェック体制の構築、設定テンプレートの標準化、定期的な音声サンプルの検証、品質基準の文書化などが必要です。品質管理システムを導入し、継続的な改善サイクルを確立することが重要です。

音声生成AIの活用では、著作権、肖像権、プライバシーなどの法的問題への対応が重要な課題です。特定の人物の声を模倣した音声の商用利用には法的リスクが伴います。また、生成された音声の著作権の帰属や、第三者の権利侵害のリスクも考慮する必要があります。なりすましや詐欺への悪用防止も社会的な責任として求められています。これらの課題への対策として、利用規約の詳細な確認、法務部門との連携、倫理的な利用ガイドラインの策定、第三者の権利を侵害しない音声の選択などが必要です。定期的な法的リスクの見直しと、適切な保険への加入も検討すべき事項です。

音声生成AIを効果的に活用するには、用途に応じた最適な設定を見つけてテンプレート化することが重要です。ビジネス文書では落ち着いた男性声で話速1.2倍、教育コンテンツでは親しみやすい女性声で話速1.0倍など、目的別の設定パターンを確立します。発音が困難な専門用語や固有名詞については、読み方辞書を事前に整備し、一貫した発音を実現します。また、文章の区切りや間の取り方も、句読点の調整や改行位置の最適化により自然な音声を生成できます。設定テンプレートを部門内で共有することで、品質の統一と作業効率の向上を両立できます。定期的にテンプレートを見直し、より良い設定を発見した場合は全体に展開することが重要です。

音声生成AIの品質を維持するには、体系的な品質管理体制の構築が不可欠です。音声品質のチェック項目を明文化し、発音の正確性、自然性、音量レベルなどの評価基準を設定します。複数人でのダブルチェック体制を構築し、主観的な品質評価のばらつきを最小限に抑えます。また、顧客や利用者からのフィードバックを収集する仕組みを整備し、実際の使用感を品質改善に反映させます。品質問題が発生した場合の対応フローも事前に決めておき、迅速な修正対応を可能にします。定期的な品質レビュー会議を開催し、傾向分析と改善策の検討を継続的に行うことが重要です。

音声生成AIの運用を効率化するには、標準化されたワークフローの確立が重要です。テキスト作成から音声生成、品質確認、ファイル出力まで の各工程で担当者と手順を明確にします。プロジェクト管理ツールと連携し、進捗状況の可視化と関係者間の情報共有を効率化します。また、緊急対応が必要な場合の優先度設定と短縮フローも準備しておきます。テキスト修正時の音声再生成ルールや、バージョン管理の方法も標準化します。自動化できる部分はAPIやツールを活用し、人的作業を最小限に抑えることで、コスト削減と品質向上を同時に実現できます。定期的にワークフローを見直し、改善点を発見した場合は速やかに反映させることが重要です。

音声生成AIを組織全体で活用するには、チームメンバーのスキル向上と継続的な教育が必要です。基本操作から応用技術まで、レベル別の研修プログラムを整備します。新機能が追加された場合の勉強会や、他部門の活用事例を共有する機会も定期的に設けます。また、音声品質の評価眼を養うため、良い事例と悪い事例を比較する実習も効果的です。外部の専門研修や認定資格の取得も支援し、組織全体の技術レベル向上を図ります。社内のエキスパートを育成し、その人材を中心とした知識共有の仕組みを構築することで、持続的なスキル向上を実現できます。

音声生成AIの基盤技術は深層学習（大量データから複雑なパターンを学習する技術）です。数千時間の人間の音声データを学習し、発音パターン、イントネーション、感情表現などの特徴を抽出します。ニューラルネットワーク（脳の神経回路を模倣した計算モデル）により、テキストと音声の関係性を統計的に学習します。学習には高性能なGPU（画像処理装置）を数百台使用し、数週間から数ヶ月の時間を要します。学習済みモデルは、未知のテキストに対しても人間らしい音声を生成できるようになります。継続的な学習により、より自然で多様な表現が可能になり、音声品質が向上していきます。

音声生成AIでは、入力されたテキストを詳細に解析する自然言語処理技術が重要な役割を果たします。形態素解析（文章を単語に分解する処理）により、各単語の品詞や活用形を特定します。構文解析では文章構造を把握し、適切な読み方や強勢位置を決定します。また、文脈解析により同音異義語の正しい読み方を判断します。感情分析機能では、文章の感情的なニュアンスを検出し、音声の表現に反映させます。専門用語辞書や固有名詞データベースとの照合により、正確な発音を実現します。これらの処理により、単純な文字読み上げではない、意味を理解した自然な音声生成が可能になります。

テキスト解析後は、文字情報を音韻記号（発音を表す記号）に変換する処理が行われます。日本語では、ひらがな、カタカナ、漢字を適切な読みに変換し、音韻記号列を生成します。プロソディ制御（音の高低、長短、強弱の制御）では、文章の意味に応じたイントネーションパターンを決定します。疑問文では語尾を上げる、重要な単語では強勢を置くなど、自然な話し方を再現します。音素継続時間（各音の長さ）も文脈に応じて調整し、機械的でない自然なリズムを実現します。韻律情報（音の流れやリズム）の予測には、統計的モデルや深層学習モデルが活用され、人間らしい発話パターンを生成します。

音韻情報とプロソディ情報から実際の音声波形を生成する音声合成処理では、ボコーダ（音声符号化技術）が重要な役割を果たします。従来の波形接続型合成では、録音された音声片を組み合わせていましたが、現在は深層学習ベースの手法が主流です。WaveNet（波形生成用のニューラルネットワーク）やTacotron（テキストから音声スペクトログラムを生成するモデル）などの技術により、より自然な音声が生成されます。スペクトログラム（音の周波数成分を表す図）から音声波形への変換には、高速フーリエ変換（音声信号を周波数成分に分解する数学的手法）などの信号処理技術が活用されます。リアルタイム処理のための最適化技術により、高速な音声生成も実現されています。

音声生成AIの多言語対応では、言語ごとの音響的特徴を学習した音響モデル（音韻と音響特徴の関係を表すモデル）が必要です。言語により音素数や発音規則が異なるため、それぞれに最適化されたモデルを構築します。英語では約40個、日本語では約30個の音素があり、それぞれの音響特徴を正確にモデル化します。多言語モデルでは、複数言語の共通特徴と固有特徴を効率的に学習する転移学習技術が活用されます。発音辞書（単語と読み方の対応表）も言語ごとに整備し、正確な音韻変換を実現します。近年では、少ないデータでも高品質な音声を生成できる少数学習技術の研究も進んでおり、マイナー言語への対応も拡大しています。

音声生成AIの商用利用には、サービスごとに異なるライセンス条件が設定されています。フリープランでは個人利用のみ許可され、商用利用には有料プランへの加入が必須の場合が多いです。エンタープライズライセンスでは、生成した音声の商用利用、再配布、編集加工などが包括的に許可されます。ただし、利用目的の制限があり、成人向けコンテンツや政治的宣伝での利用を禁止するサービスも存在します。また、生成音声の利用期間や地域的な制限が設けられている場合もあります。契約前に利用規約を詳細に確認し、自社の用途に適合するライセンスを選択することが重要です。法務部門との連携により、リスクを最小化した契約を締結することをおすすめします。

音声生成AIで作成した音声の著作権については、サービス提供者と利用者の間で権利関係が複雑になる場合があります。多くのサービスでは、利用者が入力したテキストに基づく音声の著作権は利用者に帰属すると規定しています。ただし、AIモデルの学習に使用された元音声データの権利者への配慮も必要です。特定の声優や有名人の声を模倣した音声を商用利用する場合、肖像権や パブリシティ権の侵害リスクがあります。また、音楽や既存コンテンツの歌詞を音声化する場合、原作の著作権者から許可を得る必要があります。知的財産権のトラブルを避けるため、オリジナルテキストの使用や、権利関係が明確な音声の選択を心がけることが重要です。

音声生成AIの利用では、入力するテキストデータの取扱いについて慎重な検討が必要です。個人情報や機密情報を含むテキストを処理する場合、GDPR、個人情報保護法、CCPA等の規制への適合が求められます。クラウド型サービスでは、データがサービス提供者のサーバーで処理されるため、データの保存期間、利用目的、第三者提供の可否を確認する必要があります。データ処理契約（DPA）の締結により、データ保護の責任分担を明確化することも重要です。また、従業員のプライバシー保護のため、社内音声の生成には本人の同意取得が必要な場合があります。データ最小化の原則に基づき、必要最小限の情報のみを処理し、不要になったデータは適切に削除することが求められます。

音声生成AIサービスの品質保証とサービス提供者の責任範囲について、契約条件を詳細に確認する必要があります。多くのサービスでは、生成される音声の品質について一定の責任制限条項が設けられています。システム障害によるサービス停止時の補償内容、データ消失時の責任範囲、音声品質に起因するトラブルへの対応なども重要な確認事項です。SLA（サービス品質保証）では、稼働率、応答時間、復旧時間などの保証水準が明記されています。ビジネスクリティカルな用途で利用する場合、適切な保証レベルを持つサービスの選択が重要です。また、利用者側でも適切なバックアップ体制を構築し、サービス停止時の業務継続計画を準備することが推奨されます。

個人向け買い切り型の音声生成AIは、7,920円から39,600円程度の価格帯が中心となっています。7,920円から14,740円程度の低価格帯では、基本的な音声合成機能とエディター機能が提供されます。23,800円から39,600円程度の中価格帯では、複数の話者や商用利用権が含まれる製品が多く見られます。買い切り型の利点は、追加の月額費用が発生せず長期的なコスト管理がしやすい点です。ただし、音声の種類を追加する場合は別途購入が必要となり、1話者あたり8,778円から12,980円程度の追加費用がかかります。買い切り型は初期投資を抑えつつ、継続的な音声生成を行いたい個人や小規模事業者に適しています。

月額課金型の音声生成AIは、無料プランから165,000円まで幅広い価格帯で提供されています。無料プランでは月間800文字から5,000文字程度の制限があり、クレジット表記が必要となるケースが一般的です。980円から2,980円の個人向けプランでは、月間200,000文字から1,000,000文字の利用が可能で、商用利用やクレジット表記不要といった特典が付きます。55,000円から165,000円の法人向けプランでは、複数の音声種類や高度な調整機能、API連携などが利用できます。月額課金型は利用量に応じた柔軟な料金設定が可能で、初期費用を抑えて導入したい企業に向いています。

従量課金型の音声生成AIは、文字数に応じた課金が主流で、100万文字あたり$4.00から$100.00程度の範囲が一般的です。標準品質の音声では100万文字あたり$4.00程度、高品質なニューラル音声では$16.00程度、最高品質の長文形式やプロフェッショナル音声では$30.00から$100.00程度となっています。従量課金型の多くは12か月間の無料利用枠を提供しており、標準音声で月間500万文字、ニューラル音声で月間100万文字程度が無料で利用できます。従量課金型は使った分だけの支払いで済むため、利用量が変動する企業や大規模な音声生成を行う企業に適しています。ただし、大量に利用する場合は月額固定プランより割高になる可能性があるため、利用予測を立てた上での選択が重要です。

音声生成AIの料金は企業規模によって大きく異なり、個人事業主から大企業まで対応した価格体系が用意されています。下記の表は、企業規模別の代表的な月額料金相場を示しています。

企業規模が大きくなるほど、カスタマイズ性やセキュリティ機能、サポート体制が充実する傾向にあります。中小企業向けプランでは、月額55,000円から77,000円程度で基本的な業務利用が可能です。中堅企業向けでは年間契約が主流となり、年額120,000円から360,000円程度で大量の文字数に対応できます。大企業向けでは個別見積もりが基本で、専用のカスタムボイス開発やオンプレミス展開など、高度な要件に対応した料金体系となります。

買い切り型ライセンスの音声生成AIは、6,380円から800,000円まで幅広い価格帯で提供されています。6,380円程度の低価格帯では、特定OS向けの基本的な音声合成エンジンが提供され、組み込み用途や個人の非営利利用に適しています。480,000円から550,000円の中価格帯では、1年間の利用ライセンスと複数の話者が含まれ、企業の業務利用に対応できます。800,000円程度の高価格帯では、無期限ライセンスや5年間の長期利用権が付与され、長期的な投資対効果を重視する企業に向いています。買い切り型ライセンスの大きな特徴は、追加の話者やオプション機能に対して別途費用がかかる点で、1話者追加あたり150,000円から200,000円程度が相場です。組み込み機器向けの特殊なライセンスでは、デバイス1台あたり1,980円から6,380円程度の料金設定となっています。

音声品質によって料金が大きく異なる点も、音声生成AIの特徴です。標準品質の音声では100万文字あたり$4.00程度、ニューラル技術を用いた高品質音声では100万文字あたり$16.00程度が相場となっています。最高品質のプロフェッショナル音声やジェネレーティブボイスでは100万文字あたり$30.00から$100.00程度となり、標準品質の7倍から25倍の料金となります。月額課金型でも同様の傾向があり、基本プランでは標準品質の音声のみ、上位プランでは高品質音声が利用可能という構成が一般的です。音声品質は用途によって使い分けることが重要で、内部資料や簡易的な用途では標準品質、顧客向けコンテンツや放送用途では高品質音声を選択することでコストを最適化できます。

特定の声質を再現するカスタムボイスの開発は、要問い合わせとなるケースがほとんどですが、一般的な相場は把握できます。カスタムボイスの開発には一度限りの開発費用と継続的なライセンス費用が必要となり、開発費用だけで数十万円から数百万円程度が相場です。著名人や声優の声を使用する場合は、肖像権や著作権の使用料が別途発生し、さらに高額となります。カスタムボイスの追加スタイルや多言語対応などのオプションを追加する場合は、基本料金に加えて追加費用がかかります。企業のブランドボイスとして長期的に使用する場合、初期投資は高額ですが独自性の高い音声を獲得できるため、大企業やブランド価値を重視する企業に適しています。