AIエージェント🤖 AI主導開発中
AIVtuber 華凛
完全ローカルAIで動く自律型VTuber。Ollama（LLM）+ VOICEVOX（音声）+ Amicaで「頭脳・声・体」を統合し、YouTubeライブで自律配信
PythonOllamaVOICEVOXAmicaFlaskSQLiteYouTube APIVRM
// VIBE CODING RATIO
💪 自力実装 5%🤖 AI担当 95%
■ 設計・判断・レビュー■ AI実装
「完全ローカルAIで自律配信するVTuberを作りたい」というテーマをAIに持ち込み、アーキテクチャ・各コンポーネントの設計・実装をAIと壁打ちしながら進めた。動作確認と配信品質の判断は自分が行っている。
// BACKGROUND — なぜ作ったか
VTuberの配信をAIで自律化したいと考えた。クラウドAPIに依存せず、ローカルGPUだけで完結する「Pythonが頭脳、Amicaが体」という設計をAIと壁打ちしながら構築した。AITuberKitからAmicaベースに移行し、ライセンス非依存の構成に刷新した。
// WHAT I DID — 何をやったか
Ollama（LLM）・VOICEVOX（音声合成）・Amica（3Dアバター/リップシンク）を連携させた自律型VTuberシステムを構築した。
主な機能：YouTubeライブのコメントをリアルタイム取得しOllamaで返答生成→VOICEVOX音声合成→Amicaでリップシンク発話・無コメント時のアイドル発話・エピソードトーク（150〜300文字の自発的な語り）・視聴者ごとの長期記憶（最大500人・LRU）・OK/NGフィードバックによる発話品質の継続改善サイクル・NGワード検出・Discord通知・Flaskダッシュボード（稼働監視・発話履歴・フィードバック管理）・SQLite移行（WALモードで複数プロセス同時書き込み対応）
// MY DECISIONS — 自分が設計・判断した部分
「Pythonが頭脳、Amicaが体」というアーキテクチャ選定・VOICEVOX中継サーバーの設計・発話品質改善サイクル（OK/NGフィードバック→プロンプトへのfew-shot例追加）の方針をAIと壁打ちしながら固めた。実機での動作確認・配信品質の判断は自分が行っている。
// TECH DETAIL — 技術的な工夫
- **Ollama（ローカルLLM）**：クラウドAPIゼロ。視聴者コメントへの返答・アイドル発話・エピソードトーク生成をすべてローカルで実行
- **VOICEVOX Bridge**：AmicaのopenAI TTS互換バックエンドとしてVOICEVOXを中継するFlaskサーバー
- **Amica**：VRM 1.0アバターのリアルタイム描画・リップシンク・感情表現をブラウザで実行
- **SQLite（WALモード）**：発話履歴・OK/NGフィードバックを複数プロセスから安全に読み書き
- **長期記憶**：視聴者IDをキーにした直接記憶方式（最大500人・LRU自動削除）。埋め込み不使用でレイテンシへの影響ゼロ
// RELEASE NOTES
v2.0（開発中）2026-08
AITuberKit→Amica移行完了。コア機能（Ollama→VOICEVOX→Amica発話）の実機動作確認済み。ダッシュボードSQLite化・長期記憶・エピソードトーク・フィードバックサイクル実装済み。YouTube本番配信テスト準備中
v1.02025-12
AITuberKitベースで初期実装・基本配信フロー確認
開発開始: 2025-12最終更新: 2026-08