社内でストーリー生成や会話型コンテンツを試作する際、入力した設定やキャラクター情報をクラウドAPIに送らずに済ませたい、という要望が出ることがあります。アカウント登録やAPIキー管理を避けたい検証環境、あるいは機密性の高い企画内容を扱う場面では、生成処理そのものをローカルマシン内に閉じ込められるかどうかが選定の分かれ目になります。Open Dungeonは、newideas99が公開しているMITライセンスのAIロールプレイアプリで、テキスト生成と挿絵生成の両方をローカルで完結させることを前提に設計されています。
Open Dungeonが提供する機能
公式READMEによると、テキスト生成はOllama経由のGemma 4 QATモデルを標準としつつ、llama.cpp、LM Studio、vLLM、リモートのOllama、OpenRouterなどOpenAI互換のバックエンドに接続する構成も選べます。ナレーションはモデルが書き進めるのに合わせてリアルタイムにストリーミング表示されるとされています。画像生成については、ナレーターがgenerate_imageというツールを呼び出すことで場面に対応した挿絵がインラインで生成される仕組みで、FLUX.2-kleinをApple Silicon、NVIDIA、対応するAMD Radeonで動かす方法と、自前のComfyUIインスタンスを指定する方法の両方が用意されています。操作面では、プレイヤー行動のDo、会話のSay、地の文を自分で書くStoryという三種類の入力モードに加え、Continue、Retry、Erase、各発言のインライン編集といった操作が提供されます。長いストーリーについては、モデルのコンテキストウィンドウ(128Kから256K)に履歴を収めつつ、古い部分は要約に圧縮して忘れさせない仕組みが説明されています。キャラクターの保存ポートレートはナレーターの視覚コンテキストと画像生成の参照画像の両方に使われ、見た目の一貫性を保つ設計になっています。データはローカルのSQLiteとディスク上のフォルダに保存され、Tailscale経由でスマートフォンからもプレイできるとされています。
どのような場面で検討する価値があるか
プライバシー要件が厳しく、生成したストーリーや画像を外部サービスに送りたくない検証用途、GPUを持たないマシンでもローカルLLMの挙動や長文コンテキスト管理の仕組みを確認したい学習用途、既存のOpenAI互換サーバーを社内に持っていて、その上で動くフロントエンドの一例として参考にしたい場合などが候補になります。Mac向けDMG、Windows向けバッチランチャー、ソースからのクローンという複数の導入経路がREADMEに記載されており、環境に応じて選べる点も確認材料になります。
READMEだけでは判断できない点
生成される文章や画像の品質、応答速度、必要なメモリやストレージ量についての具体的な数値はREADMEには記載がなく、実際の体感は環境やモデル選択に大きく依存すると考えられます。対応するAMD Radeonの範囲やLinux環境での動作状況など、ハードウェア・OSの対応範囲も本文からは詳細を読み取れません。また、デフォルトのナレータープロンプトは合意のある成人向けコンテンツを許容する設計になっているとされており、組織で導入する場合はこの既定動作をシステムプロンプトの変更で調整する必要がある点に留意が必要です。
本記事はnewideas99/open-dungeonの公式README(https://github.com/newideas99/open-dungeon/blob/main/README.md)の記載内容を基にまとめたものです。
公式READMEをもとに、AIを執筆・推敲支援に使用しています。実機検証の報告ではありません。