Inkubus

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セットアップ

Inkubus を起動するまでの手順です。ポイントは Ollama を先に起動しておくことと Node.js 24 以降。あとは zip を展開して 2 コマンドで動きます。

Inkubus は Ollama に接続して文章を生成します。Ollama が起動していないと作品を作れません。Inkubus を起動する前に、必ず Ollama を立ち上げてください。

01 必要なもの

02 Ollama とは

Ollama は、AI のモデルを自分の PC で動かすための無料ソフトです。Inkubus は文章を自分では書きません。「こういう章を書いて」という指示を Ollama に投げて、返ってきた文章を並べて 1 冊にするのが Inkubus の仕事です。

つまり役割はこう分かれています。

担当
Ollama ＋ モデル文章そのものを書く。作品の日本語の質はここでほぼ決まります
Inkubus何をどの順で書かせるか、途中で止まったらどうするか、書けたものをどう読ませ・どう本にするか

だから Ollama が起動していないと Inkubus は 1 文字も作れません。逆に、モデルを大きいものに替えれば Inkubus 側の設定を変えなくても文章の質は上がります（そのぶん遅くなります）。

やることは 3 つだけ

  1. Ollama をインストールする — ollama.com から。Windows / Mac は普通のアプリ、Linux は ollama serve。
  2. モデルを 1 つ取ってくる — ollama pull gemma4:e4b-it-qat のように、ターミナルで 1 行。数 GB のダウンロードなので初回は時間がかかります。
  3. 起動したままにしておく — Inkubus はここに接続します。

モデルの名前の読み方

モデル名は gemma4:12b-it-qat のように「名前 : タグ」の形です。タグは同じモデルの大きさ違い・作り違いを表します。

部分意味
gemma4モデルの系統（Google の Gemma 4）。Inkubus が検証しているのはこの系統です
12b大きさ（パラメータ数、b = 10 億）。大きいほど賢く、遅く、メモリを食います。e4b はいちばん小さい省メモリ版
it指示に従うように調整済み（instruction-tuned）。これが無い版は「続きを書く」だけで、指示を聞きません
qat小さく圧縮することを前提に訓練し直した版。同じ容量なら品質が落ちにくいので、Inkubus ではこれを推奨します

必ず -it-qat が付いたタグを使ってください。タグを省いた gemma4 のような指定だと、旧ビルドが降ってきて日本語が <0xE3> のような文字列に化けることがあります（Inkubus 側で自動修復しますが、そもそも起こさないほうが確実です）。

モデルはどこで探すか

03 推奨モデル

Inkubus の本文生成は Gemma 4 シリーズの -it-qat ビルドで検証しています。まずは いちばん軽い gemma4:e4b-it-qat で 1 本通してみてください。動くことと速さの感覚が分かったら、お使いの PC のメモリに合わせて上の段へ移っていきます（→ どのモデルを選ぶか）。

モデルサイズ生成速度の目安
RTX 5070 Ti / 16GB		位置づけ
gemma4:e4b-it-qat約 6 GB約 170 字/秒まず最初の 1 本に。いちばん軽く、たいていの PC で動きます。品質は下の段に譲るので、下書き・量産・動作確認向き
gemma4:12b-it-qat約 7 GB約 76 字/秒ふだん使いの基準。VRAM 16GB に余裕で収まって速く、品質も実用的です
gemma4:26b-a4b-it-qat約 16 GB約 19 字/秒速さと品質のバランス型。必要なところだけを動かす仕組み（MoE）なので、サイズのわりに速く動きます
gemma4:31b-it-qat約 19 GB約 4 字/秒品質重視。いちばん良い文章になりますが、VRAM 16GB では CPU 併用になり大きく遅くなります

サイズは Ollama のタグ一覧 に出ているダウンロード容量です（実際に必要なメモリはこれより少し多くなります → 次の節）。速度は開発機（GeForce RTX 5070 Ti・VRAM 16GB）で本編 1 章（約 2,500 字）を書いたときの実測の目安で、e4b の数字は -it-qat が付かないビルドでの計測です。お使いの GPU の VRAM で大きく変わります。詳しくは 生成速度の目安 を参照してください。

# まずはこれ 1 つで動きます
ollama pull gemma4:e4b-it-qat

# 慣れてきたら、PC のメモリに合わせて足していく
ollama pull gemma4:12b-it-qat
ollama pull gemma4:26b-a4b-it-qat
ollama pull gemma4:31b-it-qat

Inkubus 自体は任意の Ollama 対応モデルで動きます。モデルは新規実行画面のモデル選択で、取得済みのものから選べます。他のモデルを使う場合の目安は「日本語の長文に耐える大きさ」と「コンテキスト 64K 以上」です。

04 どのモデルを選ぶか — メモリの目安

モデル選びは、好みの前に「その大きさが自分の PC に載るか」で決まります。判定は次の 3 段だけです。

状態どうなるかどうするか
① GPU の VRAM に
全部収まる		 速い。これが本来の姿です そのまま使う。もう一段大きいモデルも試す価値あり
② VRAM には収まらないが
VRAM ＋ PC のメモリなら収まる		 遅いけれど動く。はみ出した分を CPU が肩代わりするので、桁で遅くなることがあります 一晩まわす前提なら実用になります。速さが要るなら リモート Ollama
③ 合計にも収まらない 動きません。読み込みに失敗するか、実用にならない遅さになります 一段小さいモデルにするか、リモート Ollama（RunPod など）で借りる

VRAM = グラフィックボードのメモリ、PC のメモリ = いわゆるメインメモリ（RAM）です。GPU を積んでいない PC（Mac の多くを含む）では、①は無く②か③になります。

必要なメモリは「モデルのサイズ＋α」

上の表のサイズはファイルの容量で、実際に載せるときはこれに「読ませた文章を覚えておく領域」が上乗せされます。この領域はコンテキストサイズ（新規実行画面で指定）を大きくするほど増えます。

実測の一例: gemma4:12b-it-qat はファイル約 7.2GB に対し、コンテキスト 8K で VRAM 約 8.0GB を使っていました。長編を書くために 64K・128K と広げると、この差はもっと開きます。ぎりぎり収まるモデルを選ぶより、一段小さいモデルで文脈を広く取るほうが速いことが多いです。

収まっているかは Inkubus が教えてくれる

あふれて CPU 併用になっている間、Inkubus は画面の上に警告を出します。

VRAM 超過: gemma4:31b-it-qat が GPU 62% / CPU 38% で動作中のため低速です。コンテキストを下げるか VRAM を増やすと速くなります。

この帯が出なければ①（全部 VRAM に載っている）、出ていれば②です。推測ではなく Ollama が報告している実測値なので、これが選び方のいちばん確実な物差しになります。まず e4b で 1 本まわし、次に一段大きいモデルで帯が出るかどうかを見る、という順で自分の上限が分かります。

③ に当たったときと、② を速くしたいときだけ、外部の GPU を借りる選択肢があります。RunPod などで Ollama を動かし、Inkubus の設定画面から接続先を切り替えるだけです（作品は手元に保存されます）。手順は リモート Ollama へ。

05 zip の展開

配布 zip は、展開すると inkubus/ フォルダができる構造です（アップデート時の上書きを楽にするための固定名）。

Windows（GUI で展開）

zip を右クリック → 「すべて展開」。ダイアログの展開先パスの末尾にある \inkubus-x.y.z を 消してから OK してください（消さないと二重にネストします）。例: 展開先を C:\Users\<あなた>\code にすると ...\code\inkubus\ ができます。

macOS / Linux（ターミナル）

# 任意の親ディレクトリで展開
cd ~/code
unzip ~/Downloads/inkubus-x.y.z.zip
# → ~/code/inkubus/ ができる

06 インストール

展開した inkubus/ に移動して:

cd inkubus
npm ci

server/ と web/ 両方の依存関係が、配布時にロックされたバージョンでインストールされます。初回は数分かかることがあります。

07 起動

お使いのバージョンで起動コマンドが違います。下の npm start は v3.0.0 以降で使えます。v2.7 など、それより前のバージョンをお使いの方は npm run dev で起動してください（下の説明）。ブラウザで開く URL はどちらも同じです。

npm start

ブラウザで http://localhost:5173 を開いてください。夜間バッチ中心の使い方なので、起動したらそのまま置いておく想定です。

起動したターミナルには使い方ページへのリンクが出ます。http://localhost:5173/docs/ が Inkubus に同梱されている使い方（インターネット接続なしで読めます）、https://inkubus.pages.dev/ がいつでも最新の公開版です。ポートを変えて起動した場合は、その番号でリンクが表示されます。

もうひとつの起動方法 —— npm run dev

従来からある起動方法で、いまも使えます（v2.7 など古いバージョンではこちらだけ）。開く URL は同じ http://localhost:5173 です。

npm start（おすすめ）npm run dev
開く URLhttp://localhost:5173（同じ）
ポート1 つ（5173）2 つ（5173 と 3000）
向きふつうに使うソースを書き換えて試す
特徴軽い・表示が速いファイルを保存すると画面にすぐ反映される（そのぶんサーバも再起動するので、生成の途中で保存すると生成が止まります）

どちらを使えばいい? ふだん使うなら npm start（v3.0.0 以降）。ソースを書き換えて試したい方と、v2.9.2 以前をお使いの方は npm run dev です。

2 つを同時に起動しないでください。どちらも 5173 を使うため、開くたびに違う画面が出るなど、原因の分かりにくい状態になります。切り替えるときは、先に動いているほうを Ctrl+C で止めてから。

08 データの保存場所

いずれも初回起動時に自動作成されます。バックアップは npm run backup の 1 コマンドで、server/data/（キャスト画像を含む）と server/output/ をまとめて日時入りの zip に退避できます（詳しくは バックアップ）。手動で取る場合は、この 2 つのフォルダをまるごとコピーしてください。

09 LAN / スマホからのアクセス

Inkubus は既定で 0.0.0.0（同一 LAN のどこからでもアクセス可）に bind します（npm start / npm run dev のどちらも）。同じ Wi-Fi のスマホ・タブレットから、PC の IP にブラウザで接続できます。

  1. PC 側で Inkubus を起動。
  2. PC の LAN IP を調べる（Windows: ipconfig の「IPv4 アドレス」/ macOS: Wi-Fi の詳細 / Linux: ip addr）。
  3. スマホのブラウザで http://<PC の IP>:5173 を開く（例: http://192.168.1.23:5173）。

セキュリティ注意。LAN 公開状態では同じ Wi-Fi 内の誰でも Inkubus にアクセスでき、Inkubus は認証を持ちません（閲覧・生成開始・削除・設定変更が誰でも可能）。信頼できるネットワークの下でのみ有効にしてください。公衆 Wi-Fi では特に注意。Windows のファイアウォール許可はプライベートネットワークのみに。

LAN 公開を無効にする（localhost-only）

# macOS / Linux
HOST=127.0.0.1 npm start

# Windows（PowerShell）
$env:HOST="127.0.0.1"; npm start

npm run dev で起動する場合も同じように HOST を付けられます。

外出先からアクセスしたい場合

直接インターネット公開はしないでください（認証がないため世界中からアクセス可能になります）。VPN 経由を推奨します — Tailscale / WireGuard（個人利用は実質無料）、ドメインがあれば Cloudflare Tunnel。リモート Ollama も参照。

10 ポートの競合

5173（npm run dev の場合は 3000 も）を別アプリが使っていると起動できません。その場合は EADDRINUSE というエラーで止まり、変更のしかたが画面に出ます。

# npm start の場合: 開く URL も同じ番号になる
PORT=3100 npm start

# npm run dev の場合: server と、web のプロキシ先を同じ番号に揃える
PORT=3100 API_PORT=3100 npm run dev

詳細は FAQ も参照。

11 アンインストール

展開したフォルダを削除するだけです。レジストリや %APPDATA% には何も書きません。