【2026年】AIダンジョンマスター｜ローカルLLMでTRPGを楽しむ

TRPG × AI：ローカル LLM で開く新たな冒険の扉

TRPG、特にダンジョンズ&ドラゴンズ（D&D）や他のロールプレイングゲームは、人間のゲームマスター（DM）が物語を紡ぎ、参加者がその世界に没入する共同創作の体験として長年愛されてきました。しかし、DM が不在な状況や、少人数・ソロプレイにおいて物語の質を維持することは常に課題でした。そこで近年注目されているのが「AI ダンジョンマスター」です。特にローカル LLM（大規模言語モデル）を活用することで、プライバシーを守りながら高品質な AI による DM 体験が可能になっています。

従来のクラウド型 AI サービスと異なり、ローカル環境で動作する AI は、通信コストがかからず、設定の自由度が極めて高いのが特徴です。特に TRPG のような長時間にわたるセッションや、複雑なルール管理を要するシステムにおいては、AI が生成したテキストの保存、編集、そして継続的な一貫性の維持が不可欠となります。ローカル LLM を利用することで、これらのデータはすべてユーザーの PC 内に留まり、完全にプライベートな環境でプレイを進めることが可能です。

また、2026 年時点では、推論速度と VRAM（ビデオメモリ）効率の向上により、中級者向けの PC でも高品質なモデルを動作させることが一般的になっています。Ollama などの軽量ランタイムや、SillyTavern のような高度なフロントエンドの進化により、技術的なハードルは大幅に低下しました。本記事では、最新の環境構築方法からシステムプロンプトの設計法、戦闘処理の自動化に至るまで、ローカル LLM を活用した TRPG の遊び方を包括的に解説します。

ローカル LLM におけるモデル選択の重要性と特性比較

TRPG で AI DM を運用する際、最も重要な決定は「どのモデルを使用するか」です。AI モデルにはパラメータ数（重みの量）、アーキテクチャ（MoE か Dense か）、そして特化した能力（推論、創作、コード生成など）に大きな違いがあります。TRPG の DM 業務では、単なるテキスト生成だけでなく、ルール遵守、ロールプレイの一貫性、長文コンテキストの管理が求められます。

まず、Qwen3 30B-A3B モデルは、Mixture of Experts（MoE：専門家混合）アーキテクチャを採用しており、必要な計算リソースのみを動的に使用することで、軽量でありながら高性能を発揮します。このモデルはバランス型として設計されており、複雑な状況判断も比較的スムーズに行えます。特に 2026 年時点での最新バージョンでは、日本語のニュアンス理解が強化されており、ローカル LLM 環境におけるコストパフォーマンスの高い選択肢です。

対照的に、Llama 3.3 70B モデルは、より高品質な物語生成能力に特化しています。このモデルはパラメータ数が多いため、VRAM の要求が高くなりますが、その分キャラクターの感情表現や描写力において非常に優れています。一方、Mistral Small 3.1 24B は、推論速度とリソース効率のバランスを重視したモデルで、高速なレスポンスが必要なダイスロール処理や即時対応に適しています。

長文コンテキスト管理においては、Command R+ 104B が圧倒的な強みを発揮します。TRPG のセッションログは膨大な量に及びますが、このモデルは数千トークン規模の履歴を保持しやすいため、過去の伏線回収やキャラクター背景の一貫性維持が得意です。各モデルには明確な得意分野があり、用途に合わせて選択、あるいは複数使い分けることが推奨されます。

ローカル LLM モデル性能比較表（2026 年 4 月時点）

この表からも分かる通り、VRAM（ビデオメモリ）の容量がボトルネックになることが多く、PC のスペック選びとモデル選択は密接に連動しています。特に Llama 3.3 70B を動作させるには、高性能なグラフィックボードや Mac の Unified Memory 環境が必要不可欠です。

PC スペック要件と VRAM ベースの推奨構成

ローカル LLM を動かす上で最も重要なハードウェアリソースは VRAM です。VRAM はモデルの重み（パラメータ）をメモリ上に展開するために使用され、これがないとモデルを読み込めません。また、推論時に生成される KV キャッシュ（Key-Value Cache）も VRAM を消費します。これは会話履歴を保持するために必要なメモリのことで、セッションが長くなるほどこの容量の要求が高まります。

2026 年時点での一般的なゲーミング PC では、NVIDIA GeForce RTX 40 シリーズや、次世代の 50 シリーズが主流となっています。VRAM の容量別に推奨されるモデルを整理することで、ユーザーは自身の環境に最適な構成を選定できます。例えば、VRAM が 12GB の場合、Qwen3 30B-A3B の Q4_K_M（4bit 量子化）版でも限界があり、Mistral Small 3.1 などが推奨されます。

また、メモリ（RAM）の容量も重要です。OS や他のアプリケーションが動作している状態で LLM を実行するため、システムメモリは少なくとも 16GB、できれば 32GB 以上を確保すべきです。CPU のコア数やクロック速度よりも GPU 性能への依存度が高いですが、LLM を GPU 全体にオフロードできない場合（VRAM 不足時）、一部を CPU へオフロードする機能も Ollama や KoboldCPP で利用可能です。

VRAM 別推奨モデル構成一覧

VRAM が不足している場合は、GGUF ファイル形式の量子化版（Q4_K_M や Q5_K_S）を使用することで、精度を少し落としつつも動作させることが可能です。量子化とは、浮動小数点で表現していた重みを整数に圧縮する技術であり、Ollama 上で自動的に処理されるためユーザーは意識せずとも利用できます。ただし、極端な量子化（Q2_K など）では、DM の論理思考能力が低下し、ルール違反を起こすリスクが高まるため注意が必要です。

環境構築：Ollama とフロントエンドの連携

ローカル LLM 環境を構築する際、最も一般的な構成は「Ollama を基盤とし、SillyTavern や Open WebUI をフロントエンドとして使用する」ものです。Ollama は、大規模言語モデルをローカルで実行するための軽量なランタイムであり、コマンドライン操作を通じてモデルのダウンロード、推論、管理を行います。これ単体でも動作しますが、TRPG のような複雑な対話には専用の UI が不可欠です。

SillyTavern は、もともとロールプレイチャットボット向けに開発されたオープンソースのフロントエンドですが、現在では TRPG 運用にも特化しています。ユーザーフレンドリーなインターフェースで、システムプロンプトの設定、キャラクター定義、会話履歴の管理が直感的に行えます。また、Ollama との接続も容易で、API エンドポイントへの指定だけで連携できます。

Open WebUI は、チャット UI としての機能に特化しており、より一般的な LLM 利用環境に近い操作性を提供します。一方で KoboldCPP は、GGUF ファイルを直接読み込んでローカルサーバーとして起動させるスクリプトベースのサーバーであり、Ollama を使わない場合や、GPU の詳細設定を細かく行いたい場合に有用です。

TRPG 運用向けフロントエンド比較表

SillyTavern を使用する場合、インストールは GitHub からアーカイブをダウンロードし、解凍して実行ファイルを実行するだけで完了します。ただし、拡張機能（Extensions）の管理には Node.js の環境が別途必要になる場合があります。2026 年時点では、Docker コンテナでの運用も一般的になり、OS に依存しない安定したセットアップが可能となっています。

システムプロンプト設計：DM としての振る舞い制御

AI DM を機能させる鍵は「システムプロンプト」の質にあります。システムプロンプトとは、会話の文脈において AI が常に遵守すべきルールや指示を記述したテキストです。LLM はユーザーからの入力だけでなく、このプロンプトの内容に従って動作するようトレーニングされています。TRPG においては、DM としての役割（ルールの管理、NPC の操演、ナレーション）を明確に定義する必要があります。

例えば D&D 5e をプレイする場合、ルールブックに明記された「基本ルールセット」をプロンプト内に含めることが重要です。具体的には、「ダイスロールの結果はプレイヤーに任せる」「プレイヤーの行動が不可能な場合は拒否する」「キャラクターの HP 管理を行う」といった指示です。これにより、AI が勝手にルールを解釈して恣意的な判定を下すことを防ぎます。

また、DM のトーンやスタイルもプロンプトで制御可能です。「冷静で公平な DM」にするか、「情熱的な語り手」にするかによって、セッションの雰囲気が大きく変わります。さらに、長期的な一貫性を保つため「世界のルールを破らないこと」「キャラクターの背景設定を尊重すること」といった制約も必須です。

D&D 5e DM 用プロンプトテンプレート構成例

このテンプレートをベースに、セッションごとにカスタマイズを行うことで、AI DM の性能を最大限引き出すことができます。特に「世界設定」セクションは、毎回書き換えるのではなく、セッション開始前に一度読み込ませておくことで、物語の整合性を保ちやすくなります。ただし、プロンプトが長くなりすぎるとコンテキストオーバーフローを起こす可能性があるため、重要な要素に絞って記述することが重要です。

キャラクターカードと世界設定生成の活用

システムプロンプトで DM の振る舞いを制御する一方、「キャラクターカード」や「世界設定」はプレイヤー側の情報提供ツールとして機能します。SillyTavern などの UI では、キャラクターの属性（名前、性格、外見）を定型的なフォーマットで AI に読み込ませることができます。これにより、AI はプレイ中のキャラクターの立場を理解し、適切な反応を生み出せます。

世界設定生成においては、ローカル LLM の能力を活用して、事前準備の手間を省くことも可能です。「中世ヨーロッパ風の街」や「未来型の宇宙ステーション」のような具体的なテーマをプロンプトに指定するだけで、AI が詳細な場所や NPC を生成してくれます。これにより、DM が全てを把握する必要がなくなり、プレイヤーは探索の楽しさを享受できます。

ただし、生成された設定が矛盾しないように注意が必要です。例えば、「魔法使いが多い世界」と「魔法禁止令がある街」を同時に導入する場合は、AI に矛盾チェックを行うよう指示を出すか、DM（人間）が最終調整を行ってください。ローカル LLM の長所である「自由な編集性」を生かし、生成された設定を手動で微調整することで、より密度の高い世界観を構築できます。

世界設定生成プロンプト例

生成された設定は、必ずファイルとして保存し、セッション開始時に再度読み込むことが推奨されます。これにより、AI がセッション中に忘却を起こした場合でも、設定情報を引き継いで一貫性を維持できます。また、複数の NPC を登場させる場合は、それぞれの名前と役割をリスト化してプロンプトに含めることで、混同を防ぐことができます。

戦闘処理の自動化とダイスロール統合

TRPG の戦闘シーンは、AI DM にとって最も処理負荷の高い部分の一つです。ルール計算（命中判定、ダメージ計算）、HP の管理、ターン順の調整などを手動で行うのは時間がかかりますが、ローカル LLM を適切に設定することで、このプロセスを自動化可能です。ただし、AI が数学的な計算を誤るリスクがあるため、ダイスロール自体はプレイヤー側で行い、その結果を AI に伝える形式をとるのが一般的です。

SillyTavern のようなシステムでは、「Dice Roller（ダイスローラー）」という拡張機能を有効にすることで、チャット入力欄から「!roll 2d6」のようなコマンドでダイスを振ることができます。AI はこの結果を受け取り、戦況の進行に応じたナレーションや効果音、敵の行動判断を行います。これにより、ルール計算の手間を省きつつ、物語の流れを重視したプレイが可能になります。

また、HP の管理については、AI に「プレイヤーの現在の HP を常に追跡し、戦闘終了時に更新するよう指示」を出すことで実装します。プロンプト内で「戦闘中は HP 数を常に表示すること」というルールを組み込むと、AI は各ターンで状況報告を行ってくれます。ただし、AI が計算ミスを起こす可能性を考慮し、重要な数値はプレイヤーが確認・修正できる仕組みも併設すべきです。

戦闘処理の自動化フロー図（テキストベース）

1. プレイヤー行動: 「剣で攻撃します」
2. ダイスロール: プレイヤーが「!roll d20+5」と入力し、18 を取得。
3. AI 判定: DM は「命中した！敵の AC は 15 です。」と返答。
4. ダメージ計算: AI が「2d8 のダメージを計算します... 結果は 9 です。」と出力。
5. HP 更新: プレイヤー HP を -9 し、状況を報告。
6. 敵ターン: AI が「敵のドラゴンは咆哮し、プレイヤーに威圧しています」と行動開始。

このフローをプロンプトで定義することで、AI が自動的に進行役を務めます。特に敵の行動決定においては、「ランダム性」を含む指示を出すことが重要です。「敵は最も危険度の高いターゲットを狙うこと」「状況に応じて撤退することも考慮すること」など、戦略的な挙動を指示します。これにより、単なる「殴り合い」ではなく、戦術的な駆け引きを楽しめる戦闘システムが構築されます。

セッションログ管理とデータ永続化の仕組み

ローカル LLM を使用したセッションで最も重要なのは、プレイ内容を安全かつ永続的に保存することです。クラウドサービスを利用しないため、データはすべてユーザーの PC 内に残ります。SillyTavern や Open WebUI は、自動的に会話履歴を JSON ファイルやテキストファイルとして保存する機能を持っています。しかし、TRPG のセッションログは単なるチャット記録ではなく、「ルール経過」「世界状況」「キャラクター成長」などの構造化データを含む必要があるため、管理には注意が必要です。

セッションログの整理には、タグ付け機能やフォルダ分けが有効です。例えば「ソロプレイ - 第 1 シーズン」といったカテゴリを作成し、それぞれのセッションを保存します。また、重要なイベント（ボス戦、重要な決断）が発生した場合は、その部分をコピーして別のファイルとして保存しておくことで、後で見直す際のアクセス性を高めます。

さらに、データ解析の観点からもログ管理は重要です。過去のセッションから「自分がよく使うキャラクタークラス」や「失敗した戦術パターン」を分析し、今後のプレイに活かすことができます。AI 自体がログを参照して自分のパフォーマンスを改善する学習機能を持つことはまだ一般的ではありませんが、人間がログを読み込むことで、TRPG のスキル向上につながります。

ログ管理の推奨ファイル構成

これらのファイルをバージョン管理システム（Git）で管理することで、設定の変更履歴を遡れるようになります。特にルール変更や世界観の修正を行った場合、どの時点から変更が入ったかを明確にするために、この仕組みは非常に有用です。ローカル LLM 環境におけるセキュリティも高く、外部にデータが漏洩するリスクがないため、機密性の高い独自設定（家系図や秘密組織など）も安心して管理できます。

AI DM の限界と人間 DM との比較分析

AI ダンジョンマスターは強力ですが、万能ではありません。特に「創造的な閃き」や「感情共感」、「即座のトラブルシューティング」といった点では、熟練した人間 DM に劣ります。AI は過去のデータに基づいて生成を行うため、全く新しい発想が難しい場合があります。また、プレイヤーの言葉に隠された意図（例えば冗談や皮肉）を誤解し、真面目な反応をしてしまうこともあります。

人間 DM が持つ「臨場感」は、声のトーンや表情、即興的なリアクションにあります。AI はテキストベースであるため、これらを補うための高度なシステムプロンプトが必要ですが、完全な再現は困難です。しかし、AI は常に一定の品質を保ち、疲弊しないという点で優れています。長時間のセッションでも、AI の反応速度や論理的一貫性は低下しません。

両者の比較を以下にまとめます。TRPG を楽しむ際、状況に応じて使い分けるか、あるいはハイブリッドな形で導入することが重要です。例えば、戦闘中のみ AI に任せ、ドラマチックなシーンでは人間が介入するなどです。

人間 DM vs AI ダンジョンマスター

AI DM は、DM の不在時に「物語が続く」ためのバックアップとして優秀ですが、プレイヤーとの深い絆を築くには限界があります。特に「プレイヤーキャラクター（PC）の成長を尊重する」という点では、人間 DM の感性が不可欠です。ただし、ソロプレイや少人数プレイにおいては、AI の存在価値は非常に高いと言えます。

メリット・デメリットと運用上の注意点

ローカル LLM を活用した TRPG には明確なメリットとデメリットがあります。メリットとしては、何よりも「コストゼロ」でプレイが可能である点が挙げられます。DM の準備時間を劇的に削減できるため、平日の短い時間でもセッションを組めます。また、プライバシーが保たれるため、過激な内容や機密性の高い設定も安心して扱えます。

デメリットの一つは、学習曲線です。システムプロンプトの設計や環境構築には一定の技術知識が必要です。また、「AI のハルシネーション（嘘）」の問題があり、ルールを勝手に解釈してプレイヤーに不利な判定を下すことがあります。これを防ぐためには、DM としての指示を厳格にし、定期的なチェックを行う必要があります。

さらに、ハードウェアへの依存度が高いことも注意点です。VRAM が不足すると動作が重くなり、会話のテンポが損なわれます。また、推論速度が遅い場合は、プレイヤーの行動に対して AI が反応するまでの時間が長くなるため、ゲームのリズムを崩す可能性があります。これらを考慮し、適切な PC 環境を整えることが成功の鍵となります。

運用上のベストプラクティス

1. プロンプトは短く保つ: 重要なルールのみを記述し、冗長な指示を避ける。
2. 量子化を活用する: VRAM に余裕がない場合は Q4_K_M を優先して使用する。
3. 定期的なリセット: 会話が深くなりすぎた場合、初期状態にリセットする機能を使う。
4. 人間による監査: 重要なルール判定は人間が再確認を行う。

これらを実践することで、ローカル LLM のパフォーマンスを最大限引き出せます。特に「定期的なリセット」は、AI の記憶容量を維持し続けるために有効です。セッションログの保存も忘れずに行い、いつでも再開できる状態を保つことが重要です。

よくある質問（FAQ）

Q1. 初心者でもローカル LLM で TRPG を始められますか？ はい、可能です。Ollama と SillyTavern のセットアップは手順がシンプルです。ただし、システムプロンプトの作成には少し慣れが必要ですが、テンプレートを利用することでスムーズに開始できます。まずは無料モデルで試しプレイすることをお勧めします。

Q2. VRAM が 8GB あれば AI DM は動きますか？ はい、可能です。Qwen3 14B や Mistral Small 3.1 の量子化版を使用すれば動作します。ただし、複雑な戦闘や長文のコンテキスト管理には限界があり、簡易的なシナリオでのプレイが推奨されます。

Q3. クラウド AI と何が違うのですか？ 最大の違いはプライバシーとカスタマイズ性です。ローカル LLM は通信を行わないためデータが外部に漏れません。また、モデル自体を変更できたり、独自のルールを厳密に反映させたりすることが可能です。

Q4. 日本語の反応は正確でしょうか？ 2026 年時点では Qwen3 や Llama 3.3 の日本語対応は非常に高いです。ただし、文脈が複雑になると誤解が生じる可能性があるため、プロンプトで明確な指示を出すことが重要です。

Q5. 戦闘時の計算ミスはどう対処すればいいですか？ AI に依存せず、プレイヤー側でダイスロールを行い結果を入力する形を取ります。また、システムプロンプトで「計算は慎重に行うよう指示」することでリスクを減らせます。

Q6. 長時間のセッションでも AI は疲れないのでしょうか？ はい、AI は疲労しません。ただし、コンテキストウィンドウ（記憶容量）が限界に達すると情報を忘却することがあります。定期的なログ保存やリセットが必要です。

Q7. 複数人のオンラインプレイは可能でしょうか？ 可能です。SillyTavern の拡張機能を利用すれば、複数のユーザーを同時に管理できます。ただし、AI が各プレイヤーの発言を区別できるようプロンプト設計が重要です。

Q8. モデルを交換する際の設定変更は簡単ですか？ Ollama 環境であればコマンド一つでモデル切り替えが可能です。フロントエンド側でもドロップダウンメニューから簡単に選択変更できるため、頻繁な変更も問題ありません。

Q9. AI DM はプレイヤーのキャラクターを支配できますか？ いいえ、できません。AI は NPC を操作することはできますが、プレイヤーの行動や思考を支配する権限は持ちません。あくまで世界観を提示する役割に留まります。

Q10. 有料モデルは必要ですか？ 必須ではありません。ローカル LLM の無料モデルでも十分に実用的です。ただし、より高品質な RP を求める場合は、商用ライセンスを持つ大規模モデルを使用することも検討できます。

まとめ

以上、ローカル LLM を活用した AI ダンジョンマスターの構築と運用について詳細に解説いたしました。本記事で扱った主要なポイントを再確認します。

• 環境構築: Ollama 基盤と SillyTavern/Frontend の組み合わせが標準的です。
• モデル選択: VRAM 容量に応じて Qwen3、Llama 3.3、Mistral Small を使い分けます。
• プロンプト設計: DM の役割とルール遵守を明確に記述したシステムプロンプトが必要です。
• 戦闘処理: プレイヤーによるダイスロールと AI による判定管理のハイブリッドが推奨されます。
• データ管理: セッションログはファイルとして永続的に保存し、バージョン管理を行います。

ローカル LLM は TRPG の世界観を拡張する強力なツールです。技術的な壁は低く、コストもかからないため、ぜひこの機会に「AI DM」によるソロプレイや少人数プレイを楽しんでみてください。2026 年現在では、さらに高性能なモデルと安定した環境が整備されています。AI の力を借りて、これまで以上に没入感の高い冒険を繰り広げましょう。