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title: ゲーム画面をリアルタイム翻訳するAIアプリを作った話
description: ローカルVision LLMを使って、海外ゲームの画面をリアルタイムに翻訳するWindowsアプリを作った。
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# ゲーム画面をリアルタイム翻訳するAIアプリを作った話

## きっかけ

海外ゲームやってると、シナリオやクエストのテキストが全部英語（あるいはそれ以外の言語）で、雰囲気で進めちゃうことない？自分もそうだったんだけど、ちゃんとストーリーを理解しながらプレイしたいなと思って、リアルタイム翻訳できるツールを作ることにした。

「リアルタイム翻訳ソフトなんてもうあるじゃん」って思うかもしれないけど、既存のものは自分が求めるレベルに達してなかった。具体的には：

- **リアルタイム性** — ゲームの進行を止めずに翻訳してほしい
- **ゲーム体験を損なわない** — 翻訳UIがゲームの邪魔になるのは本末転倒
- **精度** — OCR+翻訳がちゃんと使えるレベルであること

最近のVision LLM（画像を理解できるAI）はOCR+翻訳の精度がかなり上がってて、しかもVRAM 16GBあれば十分動く。ゲーム用とは別にGPUマシンもあったから、じゃあ作ってみるかと。

## 何ができるのか

**Game Vision Companion** — Windows PCの画面をリアルタイムにキャプチャして、ローカルのVision LLMで分析・翻訳するアプリ。

![Game Vision Companionのスクリーンショット](pathname:///img/game-vision-companion-screenshot.png)

### メイン機能：リアルタイム翻訳

一番力を入れたのがこれ。

- **翻訳エリアの自由指定** — 画面上の好きな場所をドラッグで範囲選択。会話ウィンドウだけ、とかクエストログだけ、みたいに自分で決められる
- **半透明オーバーレイ** — 翻訳結果がゲーム画面の上に半透明で表示される。別ウィンドウとして外に出すこともできる
- **テキストがない時は自動で薄くなる** — 翻訳するテキストがない場面では、ウィンドウがさらに薄くなってゲームの邪魔にならない

この「テキストがない時はウィンドウを薄くする」ってのが地味に大事で、常時表示だとゲーム体験を損なうんだよね。必要な時だけ存在感を出して、不要な時は消える。これがやりたかった。

### おまけ機能

翻訳がメインだけど、他にも2つのモードがある：

- **👥 友達モード** — 一緒にゲーム見てる友達みたいにリアクションしてくれる
- **🎙️ 実況モード** — ゲーム実況風の解説をしてくれる

正直、この2つはまだまだ調整が必要。いつ喋らせるかのタイミングがうまくコントロールできてなくて、ずっと喋りかけてくるとちょっとうざい。ここは今後の課題。

### その他の機能

- **画像差分検出** — 画面に変化がない時は分析をスキップしてトークンを節約
- **VOICEVOX音声合成** — AIの応答を音声で読み上げ（オプション）
- **フルスクリーン対応** — DXCamによるDirectXゲームキャプチャ
- **exe配布** — PyInstallerでビルドして配布可能

## アーキテクチャ

```
┌─────────────────┐      LAN       ┌──────────────────┐
│  ゲーミングPC     │  ◄─────────►  │  AIサーバー        │
│  (Windows)       │    HTTP API    │  (5060ti 16GB)   │
│                  │               │                  │
│  Game Vision     │               │  Ollama          │
│  Companion       │               │  qwen3-vl:8b     │
│  ・画面キャプチャ  │               │  -instruct       │
│  ・オーバーレイ    │               │                  │
└─────────────────┘               └──────────────────┘
```

ポイントは **ゲーム用PCとAI推論を別マシンに分けてる** こと。

ゲーム中にローカルでLLM推論も回すとGPU負荷がキツい。だから推論は別マシン（RTX 5060ti 16GB）のOllamaサーバーに任せて、ローカルネットワーク越しにAPIを叩く構成にしてる。LAN内だからレイテンシもほぼ気にならない。

## なぜ qwen3-vl:8b-instruct なのか

Vision LLMのモデル選定はいくつか試した結果：

| モデル | VRAM | 速度 | OCR精度 | 翻訳品質 | 総合 |
|--------|------|------|---------|---------|------|
| `qwen3-vl:2b-instruct` | ~4 GB | ◎ | △ | △ | 実用的じゃない |
| `qwen3-vl:8b-instruct` | ~8 GB | ○ | ◎ | ◎ | **ベストバランス** |

2bモデルは速度は速いけど、OCRの精度がゲームのフォントに対して不安定で、翻訳品質も微妙だった。8bモデルなら16GB VRAMで余裕を持って動くし、OCR精度と翻訳品質のバランスがちょうどいい。

## 技術スタック

| 要素 | 技術 |
|------|------|
| 言語 | Python 3.11+ |
| GUI | PyQt6 |
| 画面キャプチャ | MSS / DXCam |
| Vision LLM | Ollama (qwen3-vl:8b-instruct) |
| 音声合成 | VOICEVOX（オプション） |
| 配布 | PyInstaller (exe) |

## 必要なもの

- **ゲーミングPC** — Windows 10/11
- **AIサーバー** — VRAM 16GB以上のGPU搭載マシン + Ollama
  - 同一PCでもいけるけど、ゲーム中のGPU負荷を考えると別マシン推奨
- **ローカルネットワーク** — ゲーミングPCとAIサーバーが同じLAN内

:::tip ゲーミングPCだけでやりたい場合
VRAMに余裕があるなら（24GB以上）、同一PC内のOllamaでも動く。ただしゲームのfpsに影響する可能性はある。
:::

## 使い方

### 1. AIサーバー側（Ollama）

```bash
# Ollamaインストール
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Vision モデルをダウンロード
ollama pull qwen3-vl:8b-instruct

# 外部からアクセスできるように起動
OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve
```

### 2. ゲーミングPC側

アプリを起動して：

1. Ollama サーバーのアドレスを設定（例: `http://192.168.1.xxx:11434`）
2. 翻訳エリアをドラッグで指定
3. 開始ボタンを押す

あとはゲームするだけ。翻訳結果が半透明オーバーレイで表示される。

## やってみて思ったこと

### 良かったところ

- **Vision LLMの進化がすごい** — ゲーム画面のフォントをちゃんとOCRして、文脈を理解した翻訳ができる。数年前じゃ考えられなかった
- **ローカル推論の安心感** — クラウドAPIに画面を送らなくていい。プライバシー的にも、レイテンシ的にも
- **ゲーム体験を損なわない** — 半透明オーバーレイ + 自動フェードの組み合わせで、ゲームの邪魔にならない翻訳を実現できた

### 課題

- **友達・実況モードのタイミング制御** — いつ喋らせるかの塩梅が難しい。常時喋ると鬱陶しいし、黙りすぎると意味がない
- **フォントによるOCR精度のブレ** — ゲームによって使われるフォントが違うので、精度にバラつきがある
- **GPUが余ってる前提** — 正直、AI推論用のGPUが別途必要ってのはハードルが高い

## まとめ

「海外ゲームをちゃんと理解しながらプレイしたい」という個人的な欲求から作ったアプリだけど、Vision LLMの実用性を実感できるいいプロジェクトになった。

特にOllamaのおかげで、ローカルVision LLMのセットアップが `ollama pull` 一発で済むのが本当にありがたい。翻訳精度もリアルタイム性も、もう実用レベルに来てると思う。

GPUの余裕がある人は、ぜひ試してみてほしい。

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*この記事は2026年2月時点の情報です。*
