v4.0 AIチャット、執筆高速化
v4.0 では、書いた小説の登場人物とメッセージで話せるようになりました。あわせて、v3.1 から v3.4 までメンバーシップ限定で出してきたもの（think を切る執筆の高速化・1章の字数を守らせる設定・キャストの作り直しと学生証・Kindle の検索キーワード）も、すべて v4.0 に入っています。このページでは、v3.0 から v4.0 までに何が変わったかを、実際の画面と図でまとめます。
細かい変更点は変更履歴にあります。チャットの操作の詳しい説明はチャット（登場人物と話す）へ。
01 v3.0 から v4.0 までに入ったもの
単品で買える正式配布版は、v3.0 の次が v4.0 です。そのあいだの v3.1〜v3.4 はメンバーシップ限定で出してきたもので、v4.0 にはその全部が入っています。v3.0 から上がる方には、チャットに加えて、think を切る執筆の高速化・1章の字数を守らせる設定・キャストの作り直しと学生証・Kindle の検索キーワードも、まとめて新しく届きます。
02 v4.0 — AIチャット（小説の登場人物と話す）
v4.0 の柱は、書いた小説の登場人物と、メッセージで話せるチャットです。相手は本文を全部読んだうえで、その人物として返事をします。話した内容を 1 章の小説にして、その出来事を踏まえてまた話す、という往復もできます。
相手の見つけ方は 3 つ
ヘッダーの「チャット」から「新しい会話」を押すと、上に 3 つの扉が並びます。小説からは本の背表紙、キャストからはキャストの顔、人物をつくるは人物の顔の扇が目印です。ライブラリの作品カードの右上にある吹き出し、小説ビューの「話す」、キャスト詳細の「話す」からも、そのまま始められます。
小説からは、いちばん基本の入口です。作品と相手を選び、いつの時点の相手と話すか（既定は物語を全部終えたあと）、あなたは誰か（読者 / 登場人物の誰か / 自由入力）を決めます。途中の章の時点を選べば、相手はその先の本文を知らないまま話します。
キャストからは、キャスト画面に登録したキャラクターと話す入口です。小説がなくても、キャストの見た目やプロフィールから、会話用の人物像を AI が補います（キャストには保存しません）。
人物をつくるは、小説もキャストもないけれど、だれかと話したいときの入口です。同梱の 50 人の顔から選んで「この人でつくる」を押すと、名前・年齢と立場・外見・性格・口調・あなたとの関係まで、AI がその人を書きます。顔を選ばずに「おまかせでつくる」を押せば、性別・年代などの条件の中から 1 人をつくります(何も選ばなくてもかまいません)。気に入らなければもう一度つくるだけで、書き換えもできます。人物をつくるモデルと think も、ボタンの真下で選べます。気に入った人は、会話の画面の「この人を残す」からキャストに登録できます(AI は使いません)。出てくる人物は全員 18 歳以上です。
会話の画面
会話は、相手のほうから話しかけてくるところから始まります。返事が気に入らなければ別の返事を出し直せて、自分と相手のメッセージはあとから書き換えたり、途中まで巻き戻したりできます。何を話せばいいか迷ったら、入力欄の上に話のきっかけが出ます。黙っていても ✦（向こうから話してもらう）を押せば、相手が話を続けます。会話は保存され、あとから再開できます。
相手のアイコンを押すと、絵を大きく見られます。
チャット画面の上には、話した相手の顔が並びます。押すと、その人との会話だけに絞れます。
会話から、また小説へ
会話の画面の「小説にする」を押すと、会話の中身を制約の欄に入れた状態で新規実行画面が開きます。1 章だけ書かせると、小説ビューの題の下に「〇〇との会話から書いた小説」と出て、末尾の「チャットにもどる」から会話へ戻れます。書いた小説は会話に取り込まれていて、相手はその出来事を踏まえて話し、入力欄の上のきっかけも小説の出来事に合わせて変わります。2 回目からは同じ小説に続きの章を足していくので(章数や 1 章の字数は、そのたびに小説ビューの窓で選びます)、1 つの会話から 1 本の小説が少しずつ育ちます。
会話を作るときの準備を速くした
会話を作るとき、Inkubus は本文を 2 回読みます（1 回目はキャラシートを書き出すため、2 回目は最初のひと言のため）。2 回の頼み方の先頭をそろえて、Ollama が 1 回目に読んだ本文を 2 回目で使い回せるようにしたので、手元の計測（gemma4:e4b-it-qat・think OFF・本文 約 1 万字）では、会話ができるまでが 45 秒 → 16 秒になりました（16 秒はモデルの読み込みを含めた数字で、読み込んだあとの 2 回目以降は 4 秒前後）。やり取りの返事も同じ先頭を使うので、毎回の読み直しが軽くなります。同じ環境で、人物をつくるは 1.6〜1.8 秒、返事は 0.5 秒前後でした（2026 年 10 月の計測。コンテキストサイズ 32,768。速さは PC とモデルで大きく変わります）。モデルごとの実測は 生成速度の目安 — チャット にまとめています。
チャットは軽いモデルと think OFF がおすすめです。返事を待つ時間が短いほど、会話らしくなります。チャットのモデルは、小説を書くときのモデルとは別に覚えます。
03 v4.0 — 作品が増えても重くならない
v4.0 には、作品が何千件、何万件とたまっても画面が重くならない改善も入っています。測った結果です。
ライブラリ画面は、これまで作品をすべて読み込んでから 20 件ずつ表示していました。作品が数百件のうちは気になりませんが、夜に何十作も生成していると、作品は 1 年で何千件、何万件とたまっていきます。v4.0 では、表示する 20 件だけを読み込むようにしました。検索やお気に入りなどの絞り込みも同じです。ジョブ画面の履歴も、表示している分だけを読み込みます。ひらめきの画面は、一覧で読み込む作品案の本文をカードに出す分だけにしました（手元の 238 件で 1.9MB → 0.54MB）。見た目と操作は変わりません。
一度に読み込む量は、作品がいくつあっても変わらなくなりました。
| 作品 30,500 件のとき | v3.4 | v4.0 |
|---|---|---|
| ライブラリ画面を開くときに読み込む量 | 29.6MB | 21KB |
| そのときのブラウザのメモリ | 49MB | 5MB |
| ジョブ画面を開くまで | 2.37 秒 | 0.13 秒 |
| ジョブ画面が 10 秒ごとに読み込む量 | 154MB | 62KB |
- 2 ページ目と検索
- こちらは v3.4 のほうがわずかに速く、v4.0 は 30,500 件で 2 ページ目が 0.07 秒、検索が 0.05 秒でした。v3.4 は最初に全部読み込んでいるので、そのあとはブラウザの中で切り替えるだけだったためです。どちらも押してすぐの範囲です。
- 測った条件
- 手元の作品 305 件を複製して、3,050 件と 30,500 件にしました（中身は同じ作品の繰り返しです）。同じ PC（Ryzen 7 9700X・メモリ 62GB・Windows 11）で、配布版と同じ起動のしかたで動かし、ブラウザ（Chromium）で測っています。読み込む量はブラウザが受け取ったデータの大きさです。
04 v3.1 — 執筆高速化と Kindle の検索キーワード
v3.1（メンバーシップ限定）では、書く速さを上げる think OFF と、Kindle に出すときの検索キーワードが入りました。v3.0 から上がる方は、v4.0 で初めて使えます。
執筆高速化 — think を切って、約 1.8 倍速く
Gemma 4 のような「考えるモデル」は、本文を書く前に考えごとを書き出しています（think）。これをやめさせて、いきなり本文から書かせるのが think OFF です。書く速さ（1 秒あたりの文字）は変わらず、考えるぶんの生成が丸ごと無くなるので、同じ作品が早く書き上がります。v3.1（メンバーシップ限定）で入った設定で、v3.0 から上がる方は v4.0 で初めて使えます。
- どこで選べるか
- 新規実行画面の Ollama の詳細設定で、think を 設定なし / OFF / ON から選びます（v3.1 から）。
- v4.0 で足したこと
- 新規実行画面で選んだ think を、次に開いたときも覚えます。拡張（続編・おまけ）でも原作と同じ / OFF / ON / 設定なしから選べ、ひらめきを作るときも OFF / ON / 既定を選べます。高速化そのものは v3.1 の機能です。
- 既定は「設定なし」
- 触らなければ、これまでと同じ動きです（考えるモデルは考えてから書きます）。「設定なし」と「OFF」は別物で、OFF を選んだときだけ考えるのをやめさせます。モデルが think に対応していないときは、ON を押せません。
- 記録とベンチマーク
- どちらで書いたかは作品に記録され、ベンチマークや執筆時間の予測でも別々に扱います。
Kindle の検索キーワード
Kindle（KDP）に実際に出してみて、Inkubus の外で手作業になったものを埋めました。
- 検索キーワード
- Kindle に出すとき、Inkubus の外で手作業になっていた欄です。あらすじ・登場人物・ロールから 16 件考え、題名とかぶるものを外して上位 7 件を採用します。1 件ずつコピーでき、カンマ区切りの 1 行にもできます。→ Kindle（KDP）で出版する
- そのほか
- ダークテーマの面を 4 段にして見分けやすく。ジョブ履歴の並び、設定画面の「LLM 排他フラグ」の整理。
05 v3.3 — キャストの改善と学生証
なぜ、小説を書くソフトに学生証があるのか
LLM で小説を書くソフトに、なぜ学生証を作る機能があるのか。先にそこを書いておきます。
理由のひとつは、プロフィールの細かいところを埋めるためです。学校の名前、学年、所属。決まっていなくても小説は書けますが、決まっているとキャラクターの輪郭がはっきりします。学生証を作る途中で決めたことは、そのままプロフィールに反映できます。
ただ、大事なのはもうひとつのほうです。物語のキャラクターが、実際にそこにいる。存在している。その感じを出したかった。
名前とプロフィールの文章だけだと、キャラクターはまだ「設定」です。顔写真があって、校名があって、校長の印が押してある 1 枚のカードになると、どこかの学校が発行して、本人が持ち歩いているものに見えてきます。カバンの上に置いた絵にすれば、その子の生活まで見える。
この「キャラクターがそこにいる」は、v3.3 の学生証から v4.0 のチャットへつながるテーマです。学生証は、そのために作りました。
入ったもの
キャスト（画像からキャラクターを作る機能）を作り直し、あわせてキャラクターの架空の学生証を作れるようにしました。
- 学生証を作る
- キャスト詳細の「4 学生証」から。写真（衣装の画像も選べます）・校名・所属・校長の名前・校印・透かし印を決めて、見えているままの PNG で書き出します。学校のことは AI 4 に考えてもらえて、「私立の女子校」「全寮制のお嬢様学校」のような前提も渡せます。題字と肩書きを変えれば、社員証や組織の入館証にもなります（それ用の印も入っています）。証明書として通用するものではありません。→ 学生証を作る
- 場面に置く
- 学生証画面の 場面 のタブから。場面を選ぶだけで、角度と光の当たり方まで絵になじんだ状態で置かれます。そのキャラクターが現実にいる、という手ざわりを足すための機能です。保存した場面はキャスト詳細に並びます。→ 場面に置く
- 場面から小説をつくる
- 場面のタブの この場面で小説をつくる から。その場面を題材にした制約の文章を組み立てて、新規実行画面に渡します。学生証に書いてあることと、場面に写っているものを、事実だけ文章にします。実行すると小説と場面がつながって、ライブラリ画面の作品カードから場面へ、場面からその小説へ行き来できます。AI は動かしません（作るのは文章だけです）。→ 場面から小説をつくる
- キャラクターの前提
- 「このキャラクターは魔法学園の生徒である」のように一言添えると、画像の解析・名前・プロフィールの全部がその前提で出てきます。→ キャラクターの前提
- 名前の形を選ぶ
- 漢字の姓名（字数つき）・カタカナ 1〜3 語・和名・造語から選べます。形を決めたときは多めに考えてもらい、形の合うものを先に出します。
- AI ごとの設定と自動保存
- モデル・コンテキスト・think を AI ごとに覚えます。入力は自動保存で、保存ボタンはありません。登録はモーダルではなく専用の画面になり、シリーズは左に常設して色も付けられます。
06 v3.4 — 1章の字数を強制的に守らせる
「1章 7,000字」のように長めに指定しても、ローカルLLMモデルは 2,000〜3,000字前後で章を閉じることがあります。字数を指示しても、それを無視するように途中で書き終えてしまう、いまのモデルの限界です。v3.4（2026-09-28 配布）では、新規実行画面に「1章の字数を強制的に守らせる」というチェックが入りました。ON にすると、1 章を何回かに分けてモデルに頼み、目安の字数まで書かせます。
- 回数はその場で決める
- 1 回目は約 2,000字で書き始め、書けた字数を見て、あと何回かかるかをそのつど出し直します。つないだあとに「（つづく）」のようなラベルや重なった見出しを落として、1 つの章にします。
- 効く範囲
- v3.4 では新規実行と再開だけでしたが、v4.0 からは拡張の続編でも ON にできます（おまけには効きません）。1章 3,000字以下は分けずに書き、分けて書くのは 1章 30,000字までです。既定は OFF で、OFF のときの生成はこれまでと同じです。→ 1章の字数を強制的に守らせる
07 入手について
v3.x は note のメンバーシップ向けに出してきました。v4.0 は単品の正式配布版です（買い切りで、その版のまま変わりません。メンバーシップ加入中の方は個別購入なしで受け取れます）。いまの版数と配布日は変更履歴を見てください。