OpenAI社の音声認識API whisper-1 で LINEbot 爆速で作る方法

はじめに

過去に書いた記事 【LINE × ChatGPT 完全解説】非エンジニアでもAIチャットボット開発｜スプシとGAS（Google Apps Script）で作る方法 では、テキスト情報のみ対応していました。

今回は、音声入力でも返答できたら良いなと思い、簡単に作れたので、YouTube動画とQiita記事を公開しました。

YouTube 動画解説

プログラム

スプレッドシートを新規作成 して、「拡張機能」から「Apps Script」を開き、下記をコピペしてください。

コード.gs

// ====== 設定 ======
const OPENAI_APIKEY     = "**********************"; // OpenAI API Key
const LINE_ACCESS_TOKEN = "**********************"; // LINE チャネルアクセストークン

// LINE API
const LINE_REPLY_URL     = 'https://api.line.me/v2/bot/message/reply';
const LINE_CONTENT_URL   = 'https://api-data.line.me/v2/bot/message/'; // + {messageId}/content

// Chat API（既存のまま）
const CHAT_GPT_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
const CHAT_GPT_VER = "gpt-5-nano";

// 音声→テキスト（STT）API
// Whisper系 or 4o系STTモデルを指定。組織に合わせて変更可。
const OPENAI_STT_URL     = "https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions";
const OPENAI_STT_MODEL   = "whisper-1"; // うまく動く定番。4o系のSTTを使うなら差し替え

// スプレッドシート
const SS    = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();
const SHEET = SS.getSheetByName('シート1');

function doPost(e) {
  const body = JSON.parse(e.postData.contents);
  const event = body.events && body.events[0];
  if (!event) return ContentService.createTextOutput("ok");

  const replyToken = event.replyToken;
  const lineUserId = event.source && event.source.userId;

  // イベント種別チェック
  if (event.type !== 'message') {
    return sendMessage(replyToken, "今はメッセージのみ対応してるよ！");
  }

  const msg = event.message;
  const type = msg.type;

  try {
    if (type === 'text') {
      // 既存のテキスト→チャット
      const userText = msg.text;
      const replyText = chatGPT(userText);
      return sendMessage(replyToken, replyText);
    } else if (type === 'audio') {
      // 1) LINEから音声バイナリ取得
      const audioBlob = fetchLineAudioBlob(msg.id);

      // 2) OpenAIで文字起こし
      const transcript = transcribeAudio(audioBlob);

      // 3) 既存チャットへ投げて回答
      const replyText = chatGPT(transcript);

      // 4) テキストで返信（TTSで音声返しも可能。要URLホスティング）
      return sendMessage(replyToken, replyText);
    } else {
      // 画像/スタンプ等は未対応
      return sendMessage(replyToken, "今はテキストと音声に対応してるよ（画像・スタンプは未対応🙏）");
    }
  } catch (err) {
    console.error(err);
    return sendMessage(replyToken, "ごめん、処理でエラーが出たみたい。もう一度試してみてね。");
  }
}

// ====== 既存：Chat回答生成 ======
function chatGPT(prompt) {
  let constraints = "";
  try {
    constraints = SHEET.getRange(1, 1).getValue() || "";
  } catch (e) {
    console.log("制約なし");
  }

  const requestOptions = {
    "method": "post",
    "headers": {
      "Authorization": "Bearer "+ OPENAI_APIKEY,
      "Content-Type": "application/json"
    },
    "payload": JSON.stringify({
      "model": CHAT_GPT_VER,
      "messages": [
        {"role": "system", "content": constraints},
        {"role": "user", "content": prompt}
      ]
    }),
    "muteHttpExceptions": true
  };

  const response = UrlFetchApp.fetch(CHAT_GPT_URL, requestOptions);
  const json = JSON.parse(response.getContentText());
  const text = json.choices && json.choices[0] && json.choices[0].message && json.choices[0].message.content;
  return (text || "（回答が空でした）").trim();
}

// ====== 音声取得：LINEのメッセージコンテンツAPI ======
// 参考: GET /v2/bot/message/{messageId}/content
function fetchLineAudioBlob(messageId) {
  const url = LINE_CONTENT_URL + encodeURIComponent(messageId) + "/content";
  const res = UrlFetchApp.fetch(url, {
    "method": "get",
    "headers": { "Authorization": "Bearer " + LINE_ACCESS_TOKEN },
    "muteHttpExceptions": true
  });

  // LINEの音声は m4a 等。コンテンツタイプを保持してOpenAIへ渡す
  const ct = res.getHeaders()["Content-Type"] || "audio/m4a";
  const blob = res.getBlob().setName("voice_message.m4a").setContentType(ct);
  return blob;
}

// ====== 文字起こし：OpenAI STT（Whisper等） ======
function transcribeAudio(audioBlob) {
  // GASのmultipartは payload に Blob を含めれば自動で boundary を付与してくれる
  const payload = {
    "model": OPENAI_STT_MODEL,
    "file": audioBlob,
    // 必要に応じて
    // "response_format": "text",  // デフォルトjsonが良ければ外す
    // "temperature": 0,
    // "prompt": "会話は日本語想定です" 
  };

  const res = UrlFetchApp.fetch(OPENAI_STT_URL, {
    "method": "post",
    "headers": {
      "Authorization": "Bearer " + OPENAI_APIKEY
      // Content-Type は指定しない（GASが boundary を付けるため）
    },
    "payload": payload,
    "muteHttpExceptions": true
  });

  const ct = res.getHeaders()["Content-Type"] || "";
  const text = res.getContentText();

  // response_formatを指定しない場合はJSONで返る
  if (ct.indexOf("application/json") >= 0 || text.trim().startsWith("{")) {
    const json = JSON.parse(text);
    // whisper-1: { text: "..."} 形式
    return (json.text || "").trim();
  } else {
    // response_format:"text" なら純テキスト
    return text.trim();
  }
}

// ====== LINEへ返信 ======
function sendMessage(replyToken, replyText) {
  const postData = {
    "replyToken" : replyToken,
    "messages" : [
      { "type" : "text", "text" : replyText }
    ]
  };
  return postMessage(postData);
}

function postMessage(postData) {
  const options = {
    "method" : "POST",
    "headers" : {
      "Content-Type" : "application/json; charset=UTF-8",
      "Authorization" : "Bearer " + LINE_ACCESS_TOKEN
    },
    "payload" : JSON.stringify(postData),
    "muteHttpExceptions": true
  };
  return UrlFetchApp.fetch(LINE_REPLY_URL, options);
}

====== 設定 ====== 部分の2つの ********************** 部分を、それぞれ下記に変えてください。

OPENAI_APIKEY 部分

OpenAI API Key を発行する必要があります。
下記から発行しましょう！

LINE_ACCESS_TOKEN 部分

LINE チャネルアクセストークンも発行する必要があります。
下記から発行しましょう！

デプロイ

上の2つを書き換えたら、右上の青いボタン「デプロイ」から、URLを発行して、LINE側のWebhookに使いましょう。あとは、LINEに音声入力するだけ！

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① Udemyでも、『ChatGPT×LINE』の講座を出しています。

今回使っているwhisper-1もChatGPTを作っているOpenAIという会社ですので、そのまま今回の復習や発展としてもご活用できます。

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② LINE Developers Community で司会＆LT（プチ発表）します。

日時：2025年9月9日 (火) 20時〜
場所：オンライン（YouTube）

他にも、さまざまなLINEを活用したLT（ミニ発表）がございますので、ぜひお越しください！

③ 毎週火曜と金曜にYouTube更新しています。

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