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用語集

Inkubus に出てくる言葉を、役割の固まりごとにまとめた早見表です。意味だけでなく、用語どうしの関係も添えてあります。ざっくりした流れは、ロール(書き手の土台)を選び、制約(一作のプロット)を書いて、バッチ作品を生成 → 気に入ったら拡張(続編・おまけ)や編集でふくらませる、という形です。

01 基本概念

ロール
新規実行で選ぶ「書き手のペルソナ」。〈名称〉と〈ジャンル〉の 2 項目でできていて、「あなたは優れた{名称}です。{ジャンル}小説を書いてください」という形で、バッチ全体のジャンルの土台になります。デフォルト 7 件+カスタム追加可。
関連: 制約 / 新規実行
制約
その一作の「プロット(物語の設計図)」。AI は厳密に守ると指示され、書いたことはほぼそのまま反映されます。逆に書かないことは AI の自由。狙った作品にするほど書き込むのがコツです。
関連: ロール / 参考アイデア制約の書き方
参考アイデア
物語の「タネ」。新規実行の付箋風カードに書いておくと、AI が使いたいものだけ取り入れるゆるい手札として扱います(無視されることも)。複数行のコピペで一括展開できます。
関連: 制約(=厳密に守る側)
作品
完成した 1 本の小説。タイトル/サブタイトル → 著者(任意)→ あらすじ → 登場人物 → 本編(章)→ あとがき(任意)の順で構成されます。
関連: / バッチ / ライブラリ
バッチ
1 回の新規実行でまとめて作る作品のかたまり。作品数を指定し、複数本のときは作品の間にスリープ(GPU 冷却用の待機)を挟みます。「夜に積んで朝に数十本」という使い方の単位です。
関連: 作品 / スリープ / ジョブ
本編の単位。1 章は約 2,500 字を基準に、1〜100 章で指定します。本編の目安文字数は章数から自動算出され、手動でも書き換えられます。
関連: 作品

02 生成・実行

新規実行
ロール・制約・章数・作品数などを設定して、生成を始める画面。「生成開始」で即実行、「キューに追加」でジョブに積めます。
関連: ロール / 制約 / ジョブ
小説ビュー
章ごとにトークンが流れて表示される、個別の生成結果画面。タブを閉じても裏で生成は続きます。完成作品は .md / .txt でダウンロードできます。
関連: interrupted / stopped
終章スタイル
結末の型(任意・既定は標準)。ハッピー / ビター / メリバ / バッド / オープン の 5 種から選べます。
関連: 別エンド(おまけで結末だけ分岐)
著者
作品の著者名。なし / 手入力 / AI 生成 から選べます。手入力時は LLM を呼ばず、そのまま保存されます。あとがきと同じく、生成に失敗しても本編は続行します(fail-open)。
スリープ(クールダウン)
複数本を作るとき、作品と作品の間に挟む待機時間。GPU の発熱対策で、長さはユーザーが設定します。
関連: バッチ
interrupted / stopped
バッチの止まり方の区別。stopped = ユーザーが明示的に停止。interrupted = サーバ自体が落ちて中断(再起動時にこの状態で保存され、記録は残ります)。
関連: 小説ビュー

03 拡張・派生

原作
拡張のもとになる完成作品。拡張しても原作は一切書き換えません。原作の本文をすべて踏まえたうえで、続きや派生が作られます。
関連: 拡張
拡張
完成作品(原作)を残したまま、「続き」や「スピンオフ」を生成する機能。小説ビュー末尾の「作品を拡張」から。大きく続編おまけの 2 系統です。ロール・モデル・文脈サイズは原作の設定を引き継ぎます。
関連: 続編 / おまけ拡張ガイド
続編
同じ作品に続きの章を追記する拡張。新しい作品は作らず、原作のビューにそのまま章が伸びます。指定章数できちんと完結し、「続きの続き」も同じ作品に積めます。
関連: 拡張 / おまけ
おまけ
原作を種にした別作品(原作はそのまま残ります)。3 系統に分かれます ―― 番外(前日譚・別視点・章の深堀り)/改変(もしも・別エンド)/メタ(キャスト座談会・セクシー女優インタビュー)。
関連: もしも / 別エンド / キャスト座談会 / セクシー女優インタビュー
もしも(IF)
「もし○○だったら」という別の展開を作るおまけ。空欄なら AI が分岐点を選びます。
関連: おまけ
別エンド
結末の手前から分岐させるおまけ。終章スタイルと同じ 5 種(ハッピー / ビター / メリバ / バッド / オープン)から選べ、どのエンドかはライブラリ等でバッジ表示されます。
関連: 終章スタイル / おまけ
キャスト座談会
登場人物が「演じ終えた」体で作品を振り返る台本形式のおまけ。トーン(わいわい / ぶっちゃけ / ファンサ / 考察)を選んで順に語らせます。
関連: おまけ
セクシー女優インタビュー
主演キャラ本人への Q&A 形式のおまけ。3 トーン(撮影裏話 / 性の履歴 / 次回作トーク)。
関連: おまけ
作品の編集
生成済みの各セクションをブラウザ上で手直しする機能。オリジナル(原本)は別に保持され、いつでも戻せます。著者とあとがきは、フィクションの作家性を守るため編集できません。
関連: 編集ガイド

04 機能

キャスト
画像から AI がキャラ描写(「顔・体格」「衣装」の 2 段落)を作り、新規実行の登場人物にワンクリックで挿入できる機能。同じキャラを毎回書き起こす手間がなくなります。
関連: Magic Pen / 衣装バリエーション / シリーズ / 制約キャストガイド
Magic Pen
キャストの描写文をもとに、AI が日本語の名前候補を 3 つ提案する命名機能。⚙️ から命名用モデルを切り替えられます(軽量モデルなら数秒)。
関連: キャスト
衣装バリエーション
同じキャラの別衣装(水着・制服・冬服 等)を、親キャラにぶら下げて管理する子レコード。顔・体格を空欄にすると「親と同じ」前提になります。
関連: キャスト
シリーズ
キャストを作品シリーズ単位でまとめるグルーピング(任意)。挿入時の絞り込みに使えます。シリーズを消してもキャラは「未所属」で残ります。
関連: キャスト
Vision モデル
キャストの画像解析に使う、Ollama の画像対応(Vision)モデル。事前に pull が必要です(Inkubus は gemma4 系で検証)。
関連: キャスト / モデル
ジョブ
これから走らせる生成を積んでおき、順番に処理する仕組み(ジョブ画面)。寝る前に複数設定を積んで、朝に結果を揃えるのに使います。稼働中/停止中の切替、並べ替え、2 回連続失敗で自動停止。
関連: キュー / バッチ
キュー
ジョブの待ち行列そのもの。新規実行や拡張から「キューに追加」で積みます。
関連: ジョブ
ライブラリ
過去のバッチ・作品の一覧画面。作品単位/バッチ単位の切替、お気に入り、ページャー(20 件/ページ)。おまけの表示・非表示や種類フィルタ、原作⇄おまけの行き来もここで。
関連: 作品 / お気に入り / おまけ
お気に入り
♡ で作品をマークし、フィルタで「お気に入りのみ」表示できる機能。
関連: ライブラリ

05 運用・設定

Ollama
ローカルで LLM を動かす実行基盤。Inkubus が唯一通信する相手で、これが動いていないと生成できません。
関連: モデル / 接続先 / オフライン動作
モデル
Ollama に pull した生成用の LLM。Inkubus は gemma4 系で検証しています。大きいモデルほど高品質な代わりに低速で、VRAM も多く必要です。
関連: Ollama / VRAM / Vision モデル
接続先(ベース URL / ラベル)
Ollama のエンドポイント。設定画面で変更できます。優先順位は〈設定画面の保存値〉>〈環境変数 OLLAMA_BASE〉>〈ビルトインの localhost〉。ラベルは GPU 識別用の短い名前です。
関連: リモート Ollama
リモート Ollama
手元の GPU ではなく、RunPod などのクラウド GPU や外出先から Ollama を使う構成。接続先を切り替えて使います。
関連: 接続先リモート Ollama ガイド
文脈サイズ(コンテキストウィンドウ)
モデルが一度に扱える長さ。推奨は 64,000 以上。大きいほど長い原作・制約を扱えますが、その分 VRAM を消費します。
関連: コンテキストガード / VRAM
コンテキストガード
投入する文章(拡張の原作全文など)が文脈サイズを超えそうなときに出る警告。その場で文脈サイズを大きくできます。
関連: 文脈サイズ / 拡張
VRAM
GPU のメモリ。生成速度に直結し、足りないと CPU 併用で大きく遅くなります。「品質重視の大きいモデル」か「本数を稼ぐ軽量モデル」かの判断材料です。
関連: モデル / 文脈サイズ
排他制御
小説生成・キャストの画像解析・Magic Pen を同時に 1 件だけにする仕組み。二重起動を防ぎます。実行中は他の処理のボタンが押せず、バナーで案内されます。
関連: ジョブ排他制御ガイド
オフライン動作
セットアップ後、localhost の Ollama を使う構成なら完全にオフラインで動きます。アプリ本体は外部に通信しません(リモート Ollama を選んだときだけ、その接続先と通信します)。
関連: Ollama / リモート Ollama
テーマ
画面の配色切替(ライト/ダーク)。ヘッダーのアイコンから変更でき、選択は記憶されます。