重要なポイント
- 2026年においてSillyTavernは約80%のユーザーへのデフォルト選択肢です。 キャラクターカード機能が最も充実し、拡張機能エコシステムが最大で、カスタマイズ面が最も豊富。代替手段を試した後に多くの経験豊富なロールプレイユーザーが落ち着く先です。
- Agnaiは唯一の信頼できるマルチユーザー選択肢です。 共有サーバーモードにより複数のライターが同じインスタンスに接続し、キャラクターを共有し、長期チャットで協力できます。小規模ライティンググループ、友人グループ、共有キャラクターコミュニティに最適です。
- RisuAIは軽量な代替手段です。 同じTavern v2キャラクターカードサポート、より小さな機能面、より簡単な初回起動。SillyTavernが過剰に感じられる場合や「メッセージを入力して返信を得る」という迅速な経路が求められる場合の選択肢です。
- 三者ともTavern v2キャラクターカード仕様に対応しています。 SillyTavernで作成したカードはAgnaiとRisuAIで変換なしに機能します。フロントエンド間の移行は容易です。
- 三者ともOllama、llama.cpp、LM Studio、OpenAI互換エンドポイントと連携できます。 特定のモデルバックエンドにロックインされることはなく、バックエンドの切り替えは設定変更で完了します。
- プライバシー：三者ともデフォルトでテレメトリーなしの完全ローカル動作です。 各フロントエンドのオプションクラウド機能（翻訳、画像生成）は明示的に有効化した場合のみ外部通信します。正式な監査レベルの証拠が必要な場合はネットワーク監視で確認してください。
- モデルの選択はフロントエンドの選択より重要です。 優れたフロントエンドでも小規模な汎用モデルを使えば平坦な対話しか生まれませんが、基本的なフロントエンドでもLlama 3.3 70Bと組み合わせれば生き生きとしたシーンが生まれます。モデルについては2026年クリエイティブライティング向けベストローカルLLMをご覧ください。
クイックファクト
- SillyTavern — Node.js＋ブラウザUI、ローカルホスト。最も深いカスタマイズ、最大のコミュニティ。
- Agnai — Node.js＋ブラウザUI；ローカルまたは共有サーバーとして動作。三者の中で唯一のマルチユーザー選択肢。
- RisuAI — Tauri/Electronデスクトップアプリ；より軽量な機能セット、最も簡単な初回起動。
- キャラクターカード仕様： 三者ともTavern v2（標準）を読み込み；相互互換性あり。
- モデルバックエンド： Ollama、llama.cpp、LM Studio、vLLM、OpenAI互換エンドポイント、クラウドAPI（オプション）。
- デフォルトのプライバシー： 三者ともデフォルトでローカルのみ、テレメトリーなし、アナリティクスなし。オプションのクラウド機能は明示的に有効化が必要。
- プラットフォーム： SillyTavernとAgnaiはmacOS、Windows、Linux、Termux/Androidで動作。RisuAIはmacOS、Windows、Linux、iOS、Androidで動作。
テスト方法
このガイドの評価は、機能一覧の比較ではなく、三つのフロントエンドすべての実際の使用に基づいています。
- バージョン： SillyTavern 1.x（安定ブランチ）、Agnai最新安定リリース、RisuAI最新デスクトップビルド（2026年5月）。
- バックエンド： Ollama 0.5＋にLlama 3.3 70B Q4_K_Mを使用し、三つのフロントエンドすべてで主要テストモデルとして使用。
- テストシナリオ： 同一のTavern v2キャラクターカードを三つのフロントエンドに読み込み；同一の5つの会話プロンプトを各フロントエンドで実行；3キャラクターでのグループチャットシーン；25エントリーのロアブック（キーワードトリガーと2つの再帰エントリー）；サードパーティプリセットファイルからのサンプリングプリセットインポート。
- インストール時間： 同一マシンでフロントエンドごとに3回のフレッシュインストールの中央値。
- 機能評価： 「より単純」または「限定的」と説明された機能はドキュメントの主張ではなく、テストシナリオでの観察可能な動作を反映しています。
三者比較
同じキャラクターカード、同じモデルバックエンド — 機能密度とターゲットユーザーが異なります。 以下の表は判断に関連する差異を示します。
📍 一文で説明
SillyTavernはソロユーザー向けの深いカスタマイズ選択肢、Agnaiは共有サーバー向けのマルチユーザー選択肢、RisuAIは初回ユーザー向けの軽量代替手段であり、三者ともTavern v2キャラクターカードを読み込み、同じモデルバックエンドと連携できます。
💬 簡潔に説明
特別な理由がない限りSillyTavernを選んでください。ほとんどの経験豊富なユーザーが最終的にそこに落ち着きます。他のライターとサーバーを共有したい場合はAgnaiを選んでください。SillyTavernが過剰に感じられて5分でチャットを始めたい場合はRisuAIを選んでください。三者ともキャラクターカードが共通なので、後から切り替えることも容易です。
| 機能 | SillyTavern | Agnai | RisuAI |
|---|---|---|---|
| 主な操作面 | ローカルNode.js＋ブラウザ | ローカルNode.js＋ブラウザ、または共有サーバー | Tauri/Electronデスクトップアプリ＋モバイル |
| セットアップ時間（初回起動） | 約15分 | 約10分（シングルユーザー）；約30分（サーバー） | 約5分 |
| キャラクターカード | Tavern v2（完全仕様）＋拡張機能 | Tavern v2 | Tavern v2＋独自フォーマット |
| ペルソナ／ユーザープロファイル | ネイティブ、複数ペルソナ、キャラクター別設定 | ネイティブ、マルチユーザー | ネイティブ、よりシンプル |
| ロアブック／ワールド情報 | ネイティブ、非常に柔軟（再帰スキャン対応） | ネイティブ、よりシンプルなスキャン | ネイティブ、よりシンプルなスキャン |
| グループチャット（複数キャラクター） | ネイティブ、成熟した実装 | ネイティブ | ネイティブ、よりシンプル |
| マルチユーザー／共有サーバー | なし（シングルユーザー） | あり（差別化要素） | なし（シングルユーザー） |
| 拡張機能／プラグイン | 最大のエコシステム（正規表現、プリセット、カスタムUI） | より小規模 | プラグインシステム、より小規模なライブラリ |
| バックエンドサポート | Ollama、llama.cpp、LM Studio、vLLM、OAI互換、KoboldAI、Aphrodite | Ollama、llama.cpp、LM Studio、OAI互換 | Ollama、llama.cpp、LM Studio、OAI互換 |
| テレメトリーのデフォルト | なし | なし | なし |
| 最適な用途 | 深いカスタマイズを求めるソロユーザー | 共有サーバー、マルチユーザーコラボレーション | 初回ユーザー、軽量セットアップ |
💡Tip: 判断はワークフローの形態の問題であり、品質の問題ではありません。三者ともに同じモデルと同じキャラクターカードを組み合わせると同一の会話を生成します。書き方に応じて選んでください。ソロで詳細な設定を行いたい場合、共有サーバーでコラボレーターと共同作業したい場合、またはデスクトップやモバイルアプリで素早く始めたい場合など、それぞれのニーズに合った選択が迷いを90%減らします。
SillyTavern：深いカスタマイズのデフォルト
SillyTavernは、代替手段を試した後にほとんどの経験豊富なロールプレイユーザーが落ち着く先です。 ローカルロールプレイ分野において最大のコミュニティ、最も充実したキャラクターカード機能、最大の拡張機能エコシステムを持ちます。
- インストール： リポジトリをgit clone、npm install、npm startで起動。ローカルサーバーは
http://localhost:8000で動作。macOS、Windows、Linux、AndroidのTermuxと対応しクロスプラットフォームで使用可能。設定はdata/default-user/配下に保存されます（設定、キャラクター、ワールド情報、プリセット）。 - キャラクターカード： Tavern v2仕様に完全対応。ドラッグアンドドロップインポート（JSONを埋め込んだPNG）、UIでのフィールドの閲覧・編集、PNGとしてのエクスポート。SillyTavernで作成したカードはAgnaiとRisuAIでそのまま開けます；逆も同様です。
- ロアブック／ワールド情報： 三者の中で最も柔軟。再帰スキャン（他のエントリーを起動するエントリー）、キーワード優先度、条件付きトリガー、キャラクター別スコープに対応。世界観がキャラクターより複雑な長期キャンペーンに最適なツールです。
- グループチャット： 成熟したマルチキャラクター実装。シーンに参加するキャラクターを定義し、ターン順またはモデル駆動のターンテイキングを設定し、やり取りを通じてモデルが異なる声を維持する様子を確認できます。グループシーンが作業の核心である場合の選択肢です。
- 拡張機能： 正規表現置換（表示前のモデル出力を整形）、プリセット（キャラクター別のサンプリング設定）、Stable Diffusion統合（画像生成）、翻訳、ウェブ検索、カスタムUI。この分野で最大のアドオンエコシステムです。
- 強み： ソロロールプレイ、長期個人プロジェクト、深いカスタマイズニーズ、複雑な世界観構築。
- 弱み： マルチユーザーモードなし（設計上シングルユーザー）；機能面が初回ユーザーを圧倒する場合がある；設定の広がり（複数のJSONファイル、プリセット、ワールド情報、正規表現）の習得に時間がかかる。
💡Tip: SillyTavernのデフォルトプリセットと、chub.aiまたはSillyTavernコミュニティからの1〜2枚のキャラクターカードから始めてください。最初の10時間の使用前に拡張機能をインストールする衝動に抗ってください。ほとんどのユーザーはデフォルト設定に正規表現置換と翻訳拡張機能を加えるだけで十分です。
Agnai：マルチユーザー選択肢
Agnaiは2026年における唯一の信頼できるマルチユーザーロールプレイフロントエンドです。 SillyTavernと同様のキャラクターカードサポート、より小さなカスタマイズ面を持ちますが、複数のライターが一つのバックエンドに接続できる本格的な共有サーバーモードを備えています。
- インストール（シングルユーザー）： Node.js＋npm install＋startで起動。デフォルトで
http://localhost:3001で動作。約10分のセットアップはSillyTavernの手軽さに匹敵します。 - インストール（共有サーバー）： データベース（MongoDB）と認証レイヤーを追加；Agnaiはユーザーアカウント、役割分離、共有キャラクター／チャットの所有権をネイティブに管理します。約30分のセットアップ；プロジェクトのREADMEに文書化されています。
- キャラクターカード： Tavern v2；完全なインポート／エクスポート。カード仕様はSillyTavernと同一なので、フロントエンド間でカードを移行できます。
- ペルソナシステム： ネイティブのマルチユーザー対応。各ユーザーがペルソナを持ち、エージェントがチャットごとにどのペルソナを有効にするかを選択します。複数のライターがそれぞれのプロファイルを持ちたい共有サーバーで有用です。
- ロアブック／ワールド情報： 存在するが、SillyTavernより機能が限定的。ほとんどのプロジェクトに適しているが、深い再帰スキャンは利用できません。
- グループチャット： ネイティブ対応、SillyTavernよりシンプル。2〜4キャラクターのシーンという一般的なケースに対応します。
- 強み： 共有サーバー（ライティンググループ、友人グループ、キャラクターを共有する小規模コミュニティ）、コラボレーティブロールプレイ、複数ユーザーが共同で書く必要があるプロジェクト。
- 弱み： SillyTavernより小規模な拡張機能エコシステム；ロアブックの再帰が制限されている；深いソロカスタマイズには適していない。
💡Tip: 共有サーバーの場合、TLSを使用したリバースプロキシ（Caddyが最もシンプル）の背後でAgnaiを動作させてください。デフォルト設定はHTTPで単一ポートでリッスンしており、localhostには適していますが、他のライターに公開するサーバーには不適切です。READMEに本番セットアップが記載されています。
RisuAI：軽量な代替手段
RisuAIはSillyTavernが過剰に感じられる場合の適切な選択肢です。 同じTavern v2キャラクターカード、より小さな機能面、ローカルウェブサーバーではなくデスクトップアプリとしてパッケージ化されています。ストレスのない初回起動が差別化要素です。
- インストール： macOS、Windows、Linux用のデスクトップインストーラー、iOSとAndroid用アプリ。Node.jsもターミナルも不要 — ダブルクリックで起動します。三者の中で最も速い初回起動を実現します。
- キャラクターカード： Tavern v2に加えてRisuAI独自の拡張フォーマット（より多くのモジュールフィールド、プロットトリガー）。SillyTavernとAgnaiのカードはそのまま読み込めます；RisuAIで作成したカードも大部分は他の二者に移植可能です。
- ペルソナシステム： 存在するが、SillyTavernよりシンプル。UIでチャットごとに一つのアクティブペルソナを切り替え可能。
- ロアブック／ワールド情報： 存在するが、SillyTavernの再帰システムよりシンプルなスキャン。約50エントリー以下のほとんどのプロジェクトに十分です。
- グループチャット： ネイティブ対応；典型的な2〜4キャラクターシーンに対応します。
- プラグイン： SillyTavernより小規模なエコシステム。コアはサードパーティのアドオンなしに最も一般的なニーズをカバーします（キャラクター編集、サンプリングプリセット、ロアブック管理）。
- 強み： 初回ユーザー、モバイル中心のライター（iOS/Androidアプリは本格的なアプリであり後付けではない）、SillyTavernよりクリーンなUIを求めるユーザー、シングルキャラクターのソロロールプレイ。RisuAIと相性の良いモバイル向けモデル推奨については2026年ベストモバイルLLMモデルをご覧ください。
- 弱み： SillyTavernより小規模なコミュニティ；カスタマイズの深さが限定的（再帰ロアスキャンなし、より小さな拡張機能面）；機能の上限が重要な場合には適していない。
📌Note: RisuAIのモバイルアプリは三者の中でiOSとAndroid向けに実際にパッケージ化されている唯一のものです。SillyTavernはAndroidのTermuxで動作しますが（機能するが手間がかかる）；Agnaiはモバイルブラウザでもアクセスできますがパッケージアプリではありません。モバイル使用が実際のワークフローである場合、他の機能に関わらずRisuAIが適切な選択肢です。
キャラクターカードフォーマット（Tavern v2）：共通言語
三つのフロントエンドはすべてTavern v2キャラクターカード仕様を読み込むため、フロントエンド間の移行は容易です。 カードはメタデータにJSONが埋め込まれたPNGファイルです；同一ファイルが三者のいずれでも開けます。
- Tavern v2カードの内容： 名前、説明、性格、シナリオ、最初のメッセージ、対話例、タグ、クリエイターノート、システムプロンプト。オプションフィールドにはロアブックエントリーとキャラクター固有のサンプリング設定が含まれます。
- V3仕様（2026年5月）： V2をネイティブのロアブック埋め込み、多言語サポート、豊富なクリエイターメタデータで拡張しています。SillyTavernはV3インポートを完全にサポート；AgnaiはV3カードを読み込みますが一部のV3固有フィールドは無視します；RisuAIは拡張フォーマットを通じてV3を部分的に処理します。V2が共通言語として残り — V3は追加的かつ後方互換性があり、V2カードはどこでも機能します。
- 重要な理由： コミュニティが構築したキャラクターエコシステム全体（chub.ai、JanitorAIエクスポート、キャラクターテーマのDiscordサーバー）がTavern v2を使用しています。他の人が作ったカードは変換なしにフロントエンドに読み込めます。
- 仕様の限界： Tavern v2は静的なキャラクター定義をカバーします。長期的なシーンの記憶、動的な関係状態、チャット固有のオーバーライドはフロントエンド固有の実装です。アクティブなチャットをフロントエンド間で移行することは、キャラクターカードのみを移行するより困難です。
- インポートカードのサニタイズ： chub.aiのカードにはモデルの動作を変更するサンプリングプリセット、システムプロンプトオーバーライド、攻撃的なジェイルブレイクプロンプトが含まれている場合があります。ダウンロードしたカードを使用する前にシステムプロンプトと性格フィールドを読んでください — 特に一枚のカードがすべてのユーザーに影響する共有サーバーコンテキスト（Agnai）では重要です。
- 独自カードの作成： 三つのフロントエンドすべてにカードエディターがあります。SillyTavernのものが最も機能が豊富；RisuAIのものがUIが最もクリーン。最初から作成する前にいくつかの既存カードを編集してください — 例を見た後にフィールドのセマンティクスがより理解しやすくなります。
⚠️Warning: インポートされたコミュニティカードには隠れた動作が含まれる場合があります：長いジェイルブレイクシステムプロンプト、サンプリングオーバーライド、ペルソナの矛盾。初回使用前にダウンロードしたカードをエディターで開き、システムプロンプトフィールドを読んでください。共有サーバーコンテキスト（Agnai）では、一枚の不適切なカードがすべてのユーザーに影響します。
フロントエンド別モデル推奨
フロントエンドの選択はモデルの選択を制約しません。 三者ともに同じバックエンドに対応しており — Ollamaが最も一般的 — 以下のモデル推奨はSillyTavern、Agnai、RisuAIのいずれにも同様に適用されます。
- Llama 3.3 70B — キャラクター作業においてローカルで最良のオールラウンド選択肢。長いセッションを通じて最も強い声の一貫性を持ち、キャラクターの方向付けに従い、システムプロンプトが作業をフィクションとして位置づければダークなテーマも扱えます。Q4_K_Mで約42GB VRAMが必要です。
- Qwen3 32B — 24GBリグへの適切な選択肢。ハードウェアコストなしにLlama 70B相当の散文品質。ほとんどのノートパソコンとコンシューマーデスクトップのデフォルト。
- Command R+ 104B — 対話スペシャリスト。グループシーンのキャラクター間で最も自然な会話音声の差別化。Q4_K_Mで約62GB VRAMが必要です。
- Hermes 3（Llama 3.3ベース） — 無検閲の派生モデル。Llama 3.3 70Bと同じアーキテクチャ；RLHFセーフティレイヤーが除去されており、成熟したシーンを拒否するのではなくプロンプトに従います。同じOllama上に二つのインストール（インストラクト＋Hermes）を用意するパターンが一般的です。
- Mistral Large — 長コンテキスト選択肢。128Kコンテキストがデフォルトで利用可能；ロールプレイセッションが長くなり、より短いコンテキストモデルがウィンドウから押し出されるほどになる場合に有用です。
- 真剣なロールプレイ作業に避けるべきもの： クリエイティブライティングのファインチューニングなしに13B未満のもの。小さな汎用モデルは5〜10回のやり取りで声の一貫性を失い、キャラクターがモデルのデフォルト音声に「ドリフト」します。
- これらの選択についてのデータ比較は2026年クリエイティブライティング向けベストローカルLLMをご覧ください。
- 三つのフロントエンドすべてで使用できるシステムプロンプトテンプレートはフィクションライター向けローカルLLMプロンプトをご覧ください。
💡Tip: ロールプレイにおいてサンプリング設定はモデルの選択と同様に重要です。温度0.85〜1.05、top-p 0.9〜0.95、繰り返しペナルティ1.1が出発点です。SillyTavernではキャラクター別にプリセットを保存できます；活用してください — 異なるキャラクターはしばしば異なる温度を求めます（緊迫した尋問シーンは0.7を好み；シュールな夢のシーケンスは1.2を好む）。
プライバシー：どのフロントエンドが外部通信するか
三つのフロントエンドはすべてデフォルトでテレメトリーなしのローカルのみです。 各フロントエンドのオプションクラウド機能は明示的なオプトインで保護されています；正式な監査レベルの証拠が必要な場合はネットワーク監視で確認してください。
- SillyTavern： テレメトリーなし。外部通信する可能性があるオプション機能：クラウドLLMバックエンド（OpenAI、Claudeなど — 設定した場合のみ）、翻訳拡張機能（デフォルトでクラウドAPIを使用；ローカルに設定可能）、Stable Diffusion画像生成（ローカルSDまたは設定したリモートエンドポイントを使用）、ウェブ検索拡張機能（クラウド検索を使用）。各機能はオプトインでラベル付けされています。
- Agnai： コアアプリにテレメトリーなし。サーバーモードでは有効にした場合のみアカウントテレメトリーを追加します。SillyTavernと同様のオプションクラウド機能（翻訳、クラウドLLMバックエンド、画像生成）— すべて明示的。
- RisuAI： テレメトリーなし。同様のパターン — デフォルトでローカルのみ、オプションクラウド機能（翻訳、画像生成、クラウドLLMバックエンド）は明示的な設定で保護。
- プライバシー主張の確認： インターネットアクセスなしでフロントエンドを実行（インストール後にWi-Fiをオフ）— ローカルモデルとチャット — すべてが機能することを確認。またはネットワークモニター（macOSのLittle Snitch、LinuxのWireshark）を実行してチャットセッション中の外部接続を観察してください。三つのフロントエンドはデフォルトでこのテストをパスします。
- プライバシーが損なわれる可能性がある箇所： クラウドLLMバックエンド（設定した場合；プロンプトと応答がマシンを離れる）、クラウドベースの翻訳拡張機能（翻訳するメッセージがサードパーティに送信される）、Stable Diffusionリモートエンドポイント、ウェブ検索拡張機能。各機能はユーザーの意図的な選択です。
⚠️Warning: 「プライバシー重視」のローカルフロントエンドは、指向するバックエンドと同程度のプライバシーしか持ちません。SillyTavernをGPT-5に向けるとロールプレイプロンプトがOpenAIに送信されます；Ollamaに向けるとすべてがローカルに保持されます。フロントエンド自体が制約ではありません；モデルバックエンドが制約です。
判断：どのフロントエンドを選ぶべきか
三つの質問でほとんどのユーザーを適切な選択肢に導けます。
📍 一文で説明
SillyTavernはカスタマイズニーズを持つソロユーザーへのデフォルト；Agnaiは共有サーバー向けの唯一のマルチユーザー選択肢；RisuAIは初回ユーザーとモバイルライター向けの軽量代替手段 — ワークフローの形態で選び、三者間でカードが移行できるため選択を変更するオプションを保持してください。
💬 簡潔に説明
ロールプレイフロントエンドを使ったことがない場合はまずRisuAIを試してください — 5分でチャットを始められます。カスタマイズの限界に達したらSillyTavernに移行してください。共有サーバーのマルチユーザーモードが特に必要な場合のみAgnaiを使用してください。三者のいずれかで作成したキャラクターカードは他のフロントエンドでも読み込めるため、選択は覆せます。
| あなたの状況 | 選択 |
|---|---|
| ソロライターで深いカスタマイズを求め、ツールの学習に時間を投資する意欲がある | SillyTavern |
| 共有サーバーで他のライターとキャラクターとチャットを共有したい | Agnai |
| 今日からチャットを始めたい；SillyTavernが過剰に感じられる | RisuAI |
| 主にモバイル（iOSまたはAndroid）で書く | RisuAI（パッケージ化されたモバイルアプリを持つ唯一の選択肢） |
| 3人以上のライティンググループまたはコミュニティを運営している | Agnai（共有サーバー）— 唯一の信頼できるマルチユーザー選択肢 |
| 複雑な世界観構築がある（50以上のロアエントリー、再帰トリガー） | SillyTavern（最も深いロアブック機能） |
| 判断に迷っている | 最初にRisuAIを試してください（5分インストール）。それを使いこなしたらSillyTavernに移行してください。カードは移行できます。 |
💡Tip: 拡張機能をインストールしたり精巧なロアブックを構築したりする前に、選択したフロントエンドで最初の10時間を過ごしてください。デフォルト設定にいくつかのコミュニティカードを加えるだけで適合性を評価するには十分です。早すぎる設定は、次のフロントエンドへの移行が吸収したであろうフリクションを生み出します。
ロールプレイフロントエンドの選択と使用でよくある失敗
- 失敗1：モデルがボトルネックなのに機能を追い求める。 7Bの汎用モデル上の優れたフロントエンドは、ロアブックシステムがどれほど優れていても平坦な対話しか生みません。有能なフロントエンドを選び、残りの予算を32B以上のクリエイティブライティング向けモデルに費やしてください。モデルについては2026年クリエイティブライティング向けベストローカルLLMをご覧ください。
- 失敗2：クリエイティブモデルにデフォルトのサンプリング設定を使用する。 SillyTavern、Agnai、RisuAIはいずれも質問応答向けにチューニングされたデフォルト設定（温度約0.7、top-p約0.9）で提供されます。クリエイティブロールプレイには0.85〜1.05、top-p 0.9〜0.95、繰り返しペナルティ1.1が求められます。キャラクター別にプリセットを保存してください。
- 失敗3：コミュニティカードを読まずにインポートする。 chub.aiのカードには2,000トークンのジェイルブレイク言語のシステムプロンプト、デフォルト設定と競合するサンプリングオーバーライド、または説明に矛盾する性格フィールドが含まれている場合があります。使用前にエディターでカードを開き、システムプロンプトをサニタイズしてください。
- 失敗4：ペルソナ／ユーザープロファイルをスキップする。 空の「ユーザー」ペルソナはモデルが誰が話しているかのアンカーを持たないことを意味します。名前、年齢、基本的な状況を持つ1段落のペルソナでさえ、デフォルトの空ユーザーよりも劇的に没入感のあるシーンを生み出します。
- 失敗5：カードではなくチャットウィンドウで編集する。 「再生成」や「モデルに修正を依頼する」でモデルの出力を調整することはモデルに書かせる習慣を訓練します。編集をキャラクターカードまたはシステムプロンプトに保存してください；次のセッションはより高いレベルから始まります。
参考文献
- SillyTavernドキュメント — インストール、キャラクターカード、ロアブック、拡張機能、サンプリングプリセット。
- SillyTavern GitHubリポジトリ — ソースコード、リリースノート、コミュニティ拡張機能。
- Agnai GitHubリポジトリ — インストール、マルチユーザーサーバーセットアップ、キャラクターカード仕様。
- RisuAI GitHubリポジトリ — インストール、プラグインシステム、モバイルアプリビルド。
- Tavern v2キャラクターカード仕様 — フロントエンド横断のキャラクターカードフォーマット。
よくある質問
2026年における最良のローカルロールプレイフロントエンドはどれですか？
ユーザーの約80%にとってSillyTavernが最良です — 最も深い機能、最大のコミュニティ、最多の拡張機能。マルチユーザー共有サーバーサポートが必要な場合はAgnaiが適切な選択肢です（三者の中で唯一の信頼できる選択肢）。RisuAIはSillyTavernが過剰に感じる初回ユーザー、モバイルライター、またはSillyTavernを過剰と感じる方向けの軽量代替手段です。三者ともTavern v2キャラクターカードをサポートし同じモデルバックエンドに接続できます；カードが移行できるため後からの切り替えは容易です。
SillyTavern、Agnai、RisuAIは同じキャラクターカードを使用できますか？
はい。三者ともにTavern v2キャラクターカード仕様（JSONが埋め込まれたPNG）を読み込みます。SillyTavernで作成したカードはAgnaiとRisuAIで変換なしに開けます；逆も同様です。RisuAIはオプションフィールドでフォーマットを拡張していますが、RisuAIのTavern v2カードはSillyTavernとAgnaiでも読み込めます（拡張フィールドは無視されます）。フロントエンド間の移行は容易です。
これらのフロントエンドはチャットをクラウドサーバーに送信しますか？
いいえ、デフォルトでは送信しません。三者ともテレメトリーなしのローカルのみです。チャットデータ、キャラクターカード、ロアブックはすべてマシン上にあります。オプション機能（クラウドLLMバックエンド、翻訳拡張機能、画像生成、ウェブ検索）は明示的な設定で保護されています；Ollamaまたはローカルバックエンドにフロントエンドを向けた場合、ネットワークから何も出ません。正式な監査レベルの証拠が必要な場合はネットワークモニターで確認してください。
ロールプレイにはどのモデルを使うべきですか？
ハードウェアが許す場合（Q4_K_Mで約42GB VRAM）はLlama 3.3 70Bが最良のオールラウンド選択肢です。24GBリグではQwen3 32Bがより軽量なデフォルトです。Command R+ 104Bはグループシーンで最も自然な対話音声を持ちますが約62GBが必要です。インストラクトチューニングモデルが拒否する成熟したシーンには同じOllama上にHermes 3（Llama 3.3ベース）をインストールしてシーンごとに切り替えてください。クリエイティブライティングのファインチューニングなしの13B未満のモデルは5〜10回のやり取りで声の一貫性を失い、真剣なロールプレイ作業には避けるべきです。
SillyTavernは成人向けロールプレイ専用ですか？
いいえ。SillyTavernはキャラクターカード、ペルソナ管理、ロアブックを持つ汎用チャットフロントエンドであり、キャラクター駆動または対話豊かなクリエイティブ作業全般に有用です。多くのライターが非成人向けフィクションのドラフト、マルチキャラクターシーン、長期プロジェクトでの声の一貫性確保、脚本練習、ゲームナラティブのドラフトに使用しています。コミュニティキャラクターエコシステム（chub.ai）には成人向けコンテンツが含まれますが、それに限定されません。
キャラクターを友達と共有するにはどうすればよいですか？
三つの方法があります。(1) キャラクターカードをPNGとしてエクスポートしてファイルを送信 — 三つのフロントエンドすべてで機能します。(2) キャラクターの共有だけでなくコラボレーティブなチャットを求める場合はAgnaiの共有サーバーモードを使用してください。(3) 公開リリースを求める場合はchub.aiまたは類似のリポジトリにカードを公開してください。ほとんどのライティンググループはオプション1（ファイル共有）と連携のためのDiscordチャンネルを選択します；オプション2は同じチャットを積極的に共同執筆するグループに適した選択肢です。
これらのフロントエンドはiPadやAndroidで動作しますか？
RisuAIはiOSとAndroid用のパッケージアプリを持っています。SillyTavernはAndroidのTermux上で動作します（機能しますが手間がかかります — ターミナルインストール、ブラウザUI）。Agnaiはモバイルブラウザでもアクセスできますがパッケージアプリとしては提供されていません。モバイルが主な操作面であればRisuAIが適切な選択肢です。モバイルが時々の使用であれば、デスクトップブラウザのSillyTavernとモバイルでのRisuAIへのフォールバックという組み合わせが実用的なパターンです（カードは移行できます）。
複数のユーザーで共有バックエンドを使用できますか？
マルチユーザーロールプレイ専用には、Agnaiが信頼できる共有サーバーモードを持つ唯一のフロントエンドです（内蔵ユーザーアカウント、役割分離、共有キャラクター／チャットの所有権）。モデルバックエンドの共有（同一マシン上の複数のフロントエンドにサービスを提供する一つのOllama）には三者すべてが機能します — Ollamaは複数のクライアントにサービスを提供でき、フロントエンドは競合しません。「共有バックエンド」の質問は実際には二つの質問です：共有モデル（簡単、三者すべて）対共有チャットとキャラクター（Agnaのみ）。
ロアブックサポートが最良なのはどれですか？
SillyTavernが最も深いロアブックシステムを持っています — 再帰スキャン（他のエントリーを起動するエントリー）、キーワード優先度、条件付きトリガー、キャラクター別スコープ、正規表現マッチング。AgnaiとRisuAIはともにキーワードスキャンによるシンプルなロアブックをサポートしており、約50エントリー以下のプロジェクトに適しています。複雑な世界観構築 — 多派閥の政治、再帰参照、条件付き開示 — には三者の中でSillyTavernが唯一の信頼できる選択肢です。
グループチャットはローカルバックエンドで安定していますか？
はい、適切なモデルを使えば安定しています。3人以上のキャラクターとのグループチャットには強い声の差別化を持つモデルが必要です — Command R+ 104Bが最良の選択肢で、Llama 3.3 70Bが実用的なデフォルトです。小さなモデル（13B未満）ではキャラクターが5〜10回のやり取りで同じ声に収束します。SillyTavernが最も成熟したグループチャット実装を持っています；AgnaiとRisuAIは2〜4キャラクターシーンをきれいに処理しますが、ターンテイキングダイナミクスの制御は少ないです。
日本のロールプレイコミュニティ：ビジュアルノベル文化とSillyTavernエコシステム
日本のロールプレイLLMシーンは、欧米と異なる独自の文脈を持っています。ビジュアルノベル（VN）文化との強い親和性があり、SillyTavernのキャラクターカードシステムはVNのヒロインやキャラクターと相性が良い。NovelAI（クラウドサービス）が日本のユーザーに普及しているため、ローカル代替としてSillyTavernへの移行需要があります。
GSCデータでは「/ja/power-local-llm/sillytavern-vs-agnai-vs-risuai-roleplay」が着実なトラフィックを得ており、日本語コミュニティの活発さが確認できます。Civitai、Pixiv、VCIなどで日本語キャラクターカードが多数配布されており、SillyTavernのエコシステムと自然に連携します。
- 日本語キャラクターカードの入手先： Civitai（英語だが日本語カード多数）、Pixiv（ファンメイドキャラクター）、VCIコミュニティ（VRChat日本ユーザー）。SillyTavernのTavern v2形式は日本語テキストを完全サポート。
- NovelAIからSillyTavernへの移行： NovelAIユーザーがローカルに移行する際、SillyTavernが最も自然な選択肢。NovelAIのシステムプロンプト形式（Instruct Mode）はSillyTavernで互換テンプレートが利用可能。Hermes 3 Llama 3.3がNovelAIの文体に最も近いローカルモデル。
- ビジュアルノベル×SillyTavern： Fateシリーズ、Steins;Gate等のVNキャラクターをSillyTavernでロールプレイする日本語コミュニティが活発。二次創作としての利用はグレーゾーンだが、日本のガイドライン（同人誌文化）の文脈では一般的に容認されている。
- RisuAI日本語サポート： RisuAI は繁体・簡体中文に加え、日本語UIにも対応（有志翻訳）。モバイル優先のロールプレイにはRisuAIのiOS/Androidアプリが有用。SillyTavernはモバイルでの操作性が低いため、スマートフォンユーザーにはRisuAIが現実的。
- 日本のプライバシー文脈： 個人情報保護法の観点から、AIへの個人情報送信を懸念するユーザーが増えています。ローカルLLM＋SillyTavernの構成は「完全オフライン、サーバー送信なし」を証明できるため、プライバシー意識の高いユーザーに訴求力があります。