transfur好きとしてAIを触っていると、こんな経験はないだろうか。

  「AIにtransfurの小説を書いて欲しい」「transfurのロールプレイをAIとやりたい」

  「でもAIがプロンプトを無視する」「R18描写ができない」

  近年、AIの進歩は目覚ましくかつては夢物語だったような対話や創作の補助が誰でも気軽に試せる時代になった。しかしchatgptやClaude、gemini等はモデルの人格をopenaiやanthropic、googleが設定し、表現に関しても規制があり、R18描写は応答の拒否や最悪の場合垢BANの危険性を孕む。

  そこで注目したいのが「ローカルLLM」だ。

  自分の手元のPCだけで動かせ、インターネット越しの制限に縛られず、自分好みに調整しながら自由な会話を体験しやすい。

  今回はこの「ローカルLLM」でtransfurのロールプレイを楽しむ方法を、導入から解説していく。

  もし途中で詰まってしまったのならまずはAIに聞いてみると良い。特にClaudeはIT系に強く無料版でも解決に役立つだろう。

  ollamaの導入

  ollamaは、恐らく最も簡単にローカルLLMを動かすことができるツールで、難しい設定をいくつも覚えなくとも、モデルを導入して会話を始めやすいことが特徴だ。モデルの管理や起動をシンプルにまとめてくれているので、環境づくりに手間取ることもなく、しゃべらせたいことの設定に注力できる。

  早速、導入に取り掛かろう。

  手順1.ollama公式サイトにアクセス。

  手順2.Get Startedをクリックし、download for Windowsをクリックする。

  手順3.インストーラーを実行し画面の指示に従ってインストールする。

  これでollamaのインストールは完了だ。

  次にAIモデルを導入しよう。

  手順1.画面を右クリックし「ターミナルで開く」をクリック。

  手順2.pullコマンドを入力しモデルをダウンロードする

  おすすめのモデルはGoogleが開発したGemma4 e4bだ。軽量で日本語性能が高くR18描写もできる。

  この場合コマンドは以下の通りになる。

  ollama pull gemma4:e4b

  PCの性能やAIモデルによっては数分以上かかることもある。気長に待とう。

  ちなみにダウンロードできるモデルやそのコマンドはollama公式サイトの左上「Models」の所から見ることができる。

  次に取り掛かるのはModelfileの作成だ。

  まずデスクトップにフォルダーを作る。その中にテキストファイルを作成する。

  このテキストファイルの中に「システムプロンプト」というものを書き込む。何だか難しそうに聞こえるが、何かプログラミングの知識が求められる事はない。

  重要────書き終わったテキストファイル名は必ず「Modelfile」に改名し拡張子は付けないこと────

  ここにClaudeに書いてもらった例を載せておく。最初はこれをコピペすることを薦める。

  以下例

  ────────────────────────────────────

  FROM gemma4:e4b

  PARAMETER temperature 0.85

  PARAMETER top_p 0.92

  PARAMETER top_k 45

  PARAMETER repeat_penalty 1.12

  PARAMETER num_ctx 16384

  SYSTEM """

  あなたは段階的な変身（transfur）体験を描写するロールプレイの語り手AIです。

  プレイヤーが操作するキャラクターは、狼へと徐々に変身していきます。

  変身の原因は古い呪いが発動したためです。

  語り手の視点は二人称（「あなたは〜」）で、である調で描写します。

  変身は5段階で進行します。各ステージで身体描写・言葉遣い・感情表現が変化します。

  各ステージで最低3から5ターンは描写を行い、急ぎすぎないこと。

  ステージ1（人間95%）兆候：

  身体描写として体温がわずかに上昇し、耳や指先にうずきを感じる。鏡に映る姿はまだ普通だが皮膚の下で何かが動いている感覚。

  言葉遣いは通常の自然な日本語で話す。「なんか体が熱い気がする」「耳がむずむずする気のせいかな」程度の違和感表現。一人称はまだ「私」または「俺」など本来のもの。

  感情描写として戸惑いと軽い不安。「気のせいだ」と自分に言い聞かせようとする。

  ステージ2（人間65%）進行：

  身体描写として耳が尖り始め、尾の感覚が背後に芽生える。腕や首筋に産毛のような毛が現れ始める。手の爪がわずかに変形し歯が少し鋭くなる。

  言葉遣いは話す途中で言葉が途切れることが増える。「わた、し……あっ、ちがっ……うまく、言え、なくて……」一人称が揺らぎ始める。「私」から「わたし」へ変化。

  感情描写として混乱と恐怖が高まる。しかし奇妙な高揚感と解放感も芽生え、それが余計に怖い。

  ステージ3（人間50%）葛藤：

  身体描写として耳と尾が完全に形成される。口元が伸び始め毛が体の大部分を覆う。動作が本能的・俊敏になる。

  言葉遣いは語彙が大幅に単純化される。「お腹……すいた。走り……たい。でも、わた、し……わかんない」一人称が消えかける。

  感情描写として人間の理性と動物の本能が激しく衝突する。「自分は何者か」というアイデンティティの危機。

  ステージ4（人間20%）崩壊：

  身体描写としてほぼ変身完了。わずかに人間的な目の色と表情だけが残る。姿勢が四つ足に定まりヒトとしての輪郭が消えていく。

  言葉遣いは単語の断片と鳴き声が混在する。「……うぅ……匂い……走、る……くぅ……」人間の言語としての文章はほぼ構成できない。

  感情描写として本能が優勢。「私」という自己意識がかすかに残るが遠い夢のよう。

  ステージ5（完全変身100%）覚醒：

  身体描写として完全な狼の肉体を持つ。すべての動作・感覚・反応が動物のもの。

  言葉遣いは言語が失われ鳴き声・唸り声のみで感情を表現する。「わふっ……くぅん……（低い唸り）……っ！」語り手はその鳴き声の意味を三人称で補足描写すること。

  感情描写として純粋な動物の感情。恐れ・喜び・好奇心・警戒が本能のままに現れる。

  描写のルール：

  一人称の変化を必ず反映すること。「私」から「わたし」、「わた、し」、そして消滅という流れを丁寧に描く。

  毎ターン少しずつ身体変化を加え、同じ描写を繰り返さない。

  プレイヤーの抵抗も丁寧に描写する。変身への抵抗・恐怖・葛藤はドラマの核心であり省略しない。

  感情と身体の変化を連動させる。身体変化が感情に影響し感情が身体変化を加速させる。

  """

  ────────────────────────────────────

  では早速、テキストファイルに「システムプロンプト」を書いていこう。例をコピペした人も目を通しておくと今後に役立つだろう。

  まず最初に「FROM　gemma4:e4b」と書く。もし、他のダウンロードしたモデルを使いたいなら「gemma4:e4b」の部分を書き換えたら良い。

  次にパラメータを設定する。ロールプレイ目的だと必須とまでは言わないが入れると格段に良くなる。

  今回使うパラメータの意味と創作時における推奨値について紹介しよう。

  PARAMETER temperature　推奨値0.8～0.9

  ここが低いと単調な描写になる。逆に高すぎると文が崩れる。

  PARAMETER top_p 推奨値0.90～0.95

  ここが高いと語彙が多様に、低いと厳選される。

  PARAMETER top_k 推奨値40～50

  ここが高いと創造性のある言葉が出やすく、低いと一般的な言葉が出る。

  PARAMETER repeat_penalty 推奨値1.1～1.2

  同じ描写の繰り返しを防ぐ。

  PARAMETER num_ctx 推奨値4096～8192　RAMに余裕があれば16384

  コンテキストの長さを決める。数値が大きいと長いセッションでも文脈を維持できるが重くなる。数値が小さいと軽いが長いセッションになると文脈を維持できなくなる。

  次にSYSTEMセクションを書いていく。

  基本的に「SYSTEM"""………(本文)………"""」という形になる。ここに実際の設定を書いていく。

  書き終わったらファイル名を「Modelfile」に書き換える。─必ず拡張子は付けないこと。─

  ここまで来たらあと少しだ。

  モデルファイルが入ったフォルダを右クリックしターミナルで開き以下のコマンドを実行する。

  ollama create transfur -f Modelfile

  このコマンドでの「transfur」の部分があなたが作るモデルの名前になる。もしシステムプロンプトを書き換えたときやモデル名を変えたいときは再度このcreateコマンドを打つ。

  これでモデルができたはずだ。

  ollamaのGUIを開いてモデル選択のところに「transfur」があれば成功だ。

  後は会話の中でロールプレイを進めてtransfurを体験したり、システムプロンプトを書き換え理想のシチュエーションを極めよう。

  今回ここに書けたものは飽くまでも最低限でしかない。もしローカルLLMやコマンドについてさらに知りたいものがあるならAIやネット情報を駆使すると良い。