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解決する課題

AIが生成する長編小説に共通する「記憶喪失」や一貫性の欠如という問題を解決します。標準的なAIツールはコンテキストウィンドウに依存しているため、物語が数千章に及ぶと、プロットの忘却、キャラクター性格の乖離、設定の崩壊が発生します。本システムは、コンテキストへの依存を構造化された状態管理アプローチに置き換えます。

仕組み

AIに長いテキスト履歴を読み込ませるのではなく、物語を管理可能なデータとして扱います。クローズドループの執筆プロセスを採用しています：現在の状態を読み込む $\rightarrow$ AIによる執筆 $ ightarrow$ ゲートキーピング検証 $ ightarrow$ 最終テキストの保存 $ ightarrow$ 状態の更新 $ ightarrow$ 次の章へ。

主なメカニズム：

• 生成ゲート (Generation Gates)：章を保存する前に通過しなければならない6つの検証チェック（プロトコル解析、参照検証、一貫性、エンティティ検出、記述チェック、ブループリント準拠）。
• 15次元事実スナップショット (15-Dimensional Fact Snapshot)：章をまたいで特定の変数（キャラクターレベル、場所、アイテム所有権、プロットフラグ）を追跡するシステム。AIはこれらの事実を更新するために CHANGES JSON 宣言を出力する必要があります。
• 長距離リコール (Long-Distance Recall)：ベクトルベースのセマンティック検索（ローカルの ONNX モデルを使用）と歴史的なマイルストーンを使用して、数千章前の関連するプロット断片を検索します。
• 人間味の付与 (Humanization)：ローカルの MLM モデルを使用して、意味的な類似性を維持しつつ、AI特有の言い回しをより自然な言語に置き換えます。

対象ユーザー

極めて長いシリーズにおいて、厳格な物語の一貫性と複雑な世界観の構築を維持する必要があるWeb小説作家やAI支援執筆者。

ハイライト

• 状態駆動型執筆：コンテキストウィンドウを超え、3000章以降でも一貫性を確保します。
• 厳格な検証：多段階のゲートキーピングシステムにより、プロットの穴やキャラクターの矛盾を防ぎます。
• 構造化された計画：詳細なストーリー構成のための4層階層（アウトライン $\rightarrow$ 巻 $\rightarrow$ 章 $\rightarrow$ ブループリント）。
• ローカルAI統合：埋め込みベースの検索とテキストの人間味付与のための ONNX モデルを内蔵。
• 包括的な追跡：15のストーリー事実次元にわたる12種類の変更を監視します。