OpenAI・Claude APIと互換性あり！国内AIモデル推論プラットフォーム『ai& Inference』を使ってみよう

@torifukukaiou(Awesome YAMAUCHI)Team Coffeein

fukuoka.ex：福岡Elixirコミュ

Elixir製NotebookLMクローン「Notex」をDocker (Ubuntu 24.04) で動かす＆ai& Inference検証

Last updated at 2026-07-14Posted at 2026-07-13

はじめに

こんにちは！
@piacerex さんが制作された噂のNotebookLMクローンプロジェクト 「notex」 を、Docker（Ubuntu 24.04 LTSベース）環境で動かしてみました。

ローカルで動かすための準備から、起動中に遭遇したちょっとしたバグ（Elixir PhoenixのLiveView関連など）の修正、そして実際にRAGや各種メディア生成（マインドマップ、スライド、動画）を試した結果まで、体験記事としてまとめます。

1. 動作環境とベースイメージの選定

READMEによると、ナレーション付き動画生成のために open-jtalk や ffmpeg などのパッケージが必要になります。
apt-getの例が書いてあったので、Ubuntu Noble（24.04 LTS）ベースのイメージを選択しました。

ベースイメージ: hexpm/elixir:1.20.2-erlang-29.0.3-ubuntu-noble-20260610
対象リビジョン (Git HEAD): 78c18c4e21b93f6960bd10d49883c6515ffe825a (Refine web search relevance)

2. Dockerfile の作成

必要な各種メディアライブラリ（動画用の ffmpeg、日本語音声合成用の open-jtalk、日本語フォントなど）とElixirビルドツールをDockerfile内でまとめてインストールします。

プロジェクトルートに以下の Dockerfile を作成しました。

FROM hexpm/elixir:1.20.2-erlang-29.0.3-ubuntu-noble-20260610

# 回避：パッケージインストール時の対話プロンプト
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# READMEで指定されているメディア系パッケージおよびビルドツールのインストール
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
    build-essential \
    git \
    curl \
    ffmpeg \
    open-jtalk \
    open-jtalk-mecab-naist-jdic \
    hts-voice-nitech-jp-atr503-m001 \
    fonts-noto-cjk \
    espeak-ng \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 作業ディレクトリの設定
WORKDIR /app

# Hex と Rebar のインストール
RUN mix local.hex --force && \
    mix local.rebar --force

# ソースコードをコピーして依存関係の取得・ビルドを実行
COPY . .

RUN mix deps.get && \
    mix setup

# Phoenix のデフォルトポート
EXPOSE 4000

# サーバーの起動コマンド
CMD ["mix", "phx.server"]

3. 遭遇した2つのトラブルとパッチ（修正方法）

リポジトリを as-is でそのままコンテナ化して起動したところ、動かすために以下の2つのパッチ修正が必要になりました。

① ホストからアクセスできない問題（0.0.0.0 バインド）

現象: コンテナは正常に立ち上がっているように見えるが、ホストマシンのブラウザから http://localhost:4000 にアクセスすると Connection reset by peer で接続が拒否される。
原因: 開発環境設定（config/dev.exs）でバインドアドレスがループバック（127.0.0.1）に固定されていたため、コンテナ外からの通信が遮断されていました。
修正方法: config/dev.exs の12行目付近を 0.0.0.0 に変更して、どこからでもアクセスできるようにします。

-  http: [ip: {127, 0, 0, 1}],
+  http: [ip: {0, 0, 0, 0}],

② ソース追加時にLiveViewがクラッシュする問題（as: :source の指定漏れ）

現象: UI上の「Add Source」からテキストソースを入力して送信すると、LiveViewプロセスがクラッシュ（FunctionClauseError）する。
原因:
HTMLフォーム側は source[title] / source[body] というネストされたパラメータ名で送信する設計になっており、サーバー側も %{"source" => source_params} というパターンマッチで待ち受けていました。
しかし、LiveViewのバックエンド（lib/notex_web/live/notebook_live.ex）でフォームデータを初期化・構築する to_form 呼び出し時に、パラメータをネストさせるためのオプション :as の指定が漏れていました。その結果、フラットなパラメータが送信されてマッチできずに落ちていました。
修正方法:
notebook_live.ex 内の該当する to_form の呼び出し箇所（計4箇所）に、as: :source を明示的に指定するように修正しました。

# 例 (notebook_live.ex 32行目付近)
-      |> assign(:source_form, to_form(Notebooks.change_source()))
+      |> assign(:source_form, to_form(Notebooks.change_source(), as: :source))

この修正が正しいのかどうかは確信がありませんが、私の手元ではこれで、ソース追加ができるようになりました。

4. コンテナのビルドと起動

パッチを当てた後、以下のコマンドでDockerイメージをビルドし、環境変数を指定してコンテナを起動します。

# 1. ビルド
docker build -t notex .

# 2-A. OpenAI公式 APIを使用して起動
docker run -p 4000:4000 \
  -e NOTEX_LLM_PROVIDER="openai" \
  -e OPENAI_API_KEY="your-open-ai-api-key" \
  -e NOTEX_LLM_MODEL="gpt-5.6-luna" \
  -e NOTEX_LLM_BASE_URL="https://api.openai.com/v1" \
  -e NOTEX_OPEN_JTALK_RATE="1.0" \
  -e NOTEX_VIDEO_FONTFILE="/usr/share/fonts/opentype/noto/NotoSansCJK-Regular.ttc" \
  -e NOTEX_LLM_REASONING_EFFORT="low" \
  notex

OpenAIのAPI Keyは、 https://platform.openai.com/api-keys から取得します。

5. 実際に使ってみた結果

ブラウザで http://localhost:4000 にアクセスすると、無事にNotebookLMそっくりのモダンなUIが立ち上がりました！

① ソースの追加

選んだのは以下のリソースです。

② RAG（ソースに基づく回答）と引用機能

ノートに「ElixirやAIについてのテキスト」をソースとして貼り付け、「AIとは何ですか？」と質問してみました。
すると、登録したソースから正確に情報を読み込み、回答の語尾に [1] などの引用リンクを付けて答えてくれました。私好みの回答が得られています。

③ 各種メディア（成果物）の生成

右側の「Media」パネルから、ワンクリックで多様なインフォグラフィックやレポートが作成できます。今回は以下を試しました。

マインドマップ: ノートの要約構造を円と線で繋いだ図として出力してくれます。
スライド: 内容を要約した説明スライドが自動作成されます。
動画:
OpenAIには台本（テキスト）を作らせ、コンテナ内の open-jtalk で日本語ナレーションを生成し、ffmpeg で字幕（fonts-noto-cjk）と合成してスライド解説動画（MP4）をローカルで完全生成してくれます。

④ ai& Inference (`deepseek-ai/deepseek-v4-flash`) での動作検証

国内のAIモデル推論プラットフォームである ai& Inference 経由でも動作を確認しました。

動作ステータス: RAG（チャット）機能の生成は動作しました。一方、今回のコンテナ環境およびAPI仕様の違いからか、動画（Video）の生成処理はエラーとなり動きませんでした（今回は深追いしていません）。
もっと性能のよいモデルでの検証: 『GPT5.5 相当の GLM5.2 (ai& Inference提供) を GitHub Copilot で動かしてみた $50=8000円分使えますよ！』を参考に、8,000円分のクレジットをいただいています。GPTと相性がよいような気がなんとなくするので、「openai/gpt-oss-120b」を試してみたいと思っています。あくまでも思っています。

以下、ai& Inference のAPIを使用する場合の起動例です。

docker run -p 4000:4000 \
  -e NOTEX_LLM_PROVIDER="openai" \
  -e OPENAI_API_KEY="your-ai&-api-key" \
  -e NOTEX_LLM_MODEL="deepseek-ai/deepseek-v4-flash" \
  -e NOTEX_LLM_BASE_URL="https://api.aiand.com/v1" \
  -e NOTEX_OPEN_JTALK_RATE="1.0" \
  -e NOTEX_VIDEO_FONTFILE="/usr/share/fonts/opentype/noto/NotoSansCJK-Regular.ttc" \
  -e NOTEX_LLM_REASONING_EFFORT="low" \
  notex

NOTEX_LLM_PROVIDER の指定について

Notexの内部実装では、環境変数 NOTEX_LLM_PROVIDER に指定された文字列（"openai" / "codex_app_server"）によって、どの通信モジュールをロードするかを分岐しています。

ai& InferenceなどのOpenAI互換APIサービスを利用する場合、内部でHTTP通信用のクライアント（Notex.LLM.OpenAI）をロードさせる必要があるため、プロバイダー名には "openai" を指定する必要があります。

まとめ

ローカルで動作する、Elixir Phoenix製NotebookLMクローン「Notex」の体験レポートでした。

Elixir（Phoenix LiveView）で書かれているためUIのレスポンスが非常に高速で、コンテナ内のローカルツール（ffmpeg / open-jtalk）をフル活用した動画生成のアーキテクチャなどは、非常に開発の参考になります。

動かす際は一部のバグ（！？）修正や、環境によっては 0.0.0.0 バインドの設定が必要になるため、この記事のパッチを参考に試してみてください！

ai& Inference については、『OpenAI APIからai& InferenceのOpenAI互換APIへ載せ替えたら、ほぼbaseURL変更だけで動いた話』の記事でも書いた通り、baseURL変更だけで動きます！

編集後記

NewPJ (新プロジェクト) ということだと思いますが、私には、New Japanつまり、新日本（プロレス）にしか見えませんでした。新日本プロレスを創設したのは、もちろんアントニオ猪木さんです。

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