Sumibi

Japanese/Chinese input method powered by ChatGPT API

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Sumibiとは

Emacs用の日本語入力システム(IME)です。

Sumibiはモードレスです。 日本語入力モードに切り替えることなく日本語を入力できます。

日本語と英語の相互翻訳もサポートしていますので、英語で文章を書くことが多い人にもおすすめです。

よくある質問はこちら。FAQ

Sumibiが利用している各種LLMのベンチマーク結果はこちら。benchmarkのREADME

利用可能なEmacsバージョン

Emacs version 29.x 以上 (Windows/Linux/macOS) で動作します。Emacs以外の追加ソフトウェアは不要です。

Emacsクライアントのインストール

1. OpenAI AIのサブスクリプションを契約します。

https://platform.openai.com/account/api-keys

2. 環境変数 OPENAI_API_KEY にOpenAI APIキーを登録します。（SUMIBI_AI_API_KEY も使用可能です）
3. MELPAからパッケージ「sumibi」をインストールします。
4. ~/.emacs.d/init.el に以下のコードを追加します。

(require 'sumibi)
(global-sumibi-mode 1)

Gemini APIを使う場合は、環境変数 GEMINI_API_KEY を設定し、init.el に以下を追加するだけです。

(require 'sumibi)
(setq sumibi-provider 'gemini)
(global-sumibi-mode 1)

sumibi-provider を設定すると、ベースURLやデフォルトモデルが自動的にプロバイダーに合わせて切り替わります。環境変数 SUMIBI_AI_BASEURL や SUMIBI_AI_MODEL による手動指定も引き続き利用可能で、設定されている場合はそちらが優先されます。

インストールが成功したかどうかの確認方法

Emacsを再起動するとSumibiがステータスバーに表示されます。 [gpt-5] はOpenAI API呼び出しで使用しているGPTのモデルです。

ローマ字や英語の文章から日本語への変換

sumibi-demo.mp4

1. ローマ字で書いた文章の最後にカーソルを合わせて、Ctrl-J を入力すると日本語の文章に置き換わります。
2. 変換結果が気に入らない場合は、そのまま Ctrl-J を入力すると変換候補のポップアップが表示されるので、その中から選択できます。
3. 英語の文章の最後にカーソルを合わせて、Ctrl-J を入力すると、日本語の文章に変換されます。

日本語から英語への翻訳

日本語の文章をregion選択した状態で、ESC 、 j を順に入力すると選択範囲が英語に翻訳されます。

「ESC 、j」は、代わりに ALT+j でも入力可能です。

GPTの利用モデルの切り替え

M-x sumibi-switch-modelでポップアップから利用モデルを動的に変更することができます。

sumibi-demo-switch-model.mp4

sumibi-provider の設定に応じて、プロバイダーに対応するモデルが自動的に候補に表示されます。

Sumibiに合ったモデルは？

Sumibiを快適に使うためには、応答速度と変換精度の両方を満たすモデルが必要です。 以下の青枠の中がスイートスポットですが、その中でもランニングコストなども考慮して、gpt-5.1とgemini-2.0-flashが最も適しているといえます。(2025年11月時点)

注記: gemini-3-flash-previewは非常に高精度（エラー率3.1%）ですが、応答時間が11秒程度と長く、IMEの実用基準（2秒以内）を満たしていません。これはpreview版であるためと考えられ、stable版がリリースされた際には応答速度が改善される可能性があります。stable版がリリースされた際には再度ベンチマークを実施する予定です。

アンビエント変換の利用

Sumibiの通常の変換はCtrl+Jで実行しますが、アンビエント変換は助詞や句読点の入力をトリガーに、意識することなく自然に日本語変換が行われる機能です。

新機能のアンビエント変換についてはこちら。AMBIENT

Undo

変換結果が気に入らない時は、ESC-u キーを入力することでUndoできます。

または、変換結果に原文ままの選択肢がありますので「原文まま」を選択します。

利用するAIサービスの切り替え

AIサービスはOpenAI以外にも切り替えられます。GeminiやDeepSeekの場合は sumibi-provider を設定するだけで、ベースURLやモデル名が自動設定されます。その他のOpenAI互換サービスは環境変数で切り替えることができます。

• 向き先をGeminiに切り替える場合（推奨）

  ;; 環境変数 GEMINI_API_KEY を設定
  (setq sumibi-provider 'gemini)

  環境変数による従来の方法も引き続き利用可能です：

  (setenv "SUMIBI_AI_API_KEY" "AIxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx") ;; Gemini APIのAPIキー
  (setenv "SUMIBI_AI_BASEURL" "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/") ;; Gemini APIのエンドポイントURL
  (setenv "SUMIBI_AI_MODEL" "gemini-2.0-flash") ;; Geminiのチャット用モデル
  

• 向き先をDeepSeekに切り替える場合

  ;; 環境変数 DEEPSEEK_API_KEY を設定
  (setq sumibi-provider 'deepseek)

  環境変数による従来の方法も引き続き利用可能です：

  (setenv "SUMIBI_AI_API_KEY" "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx") ;; DeepSeekのAPIキー
  (setenv "SUMIBI_AI_BASEURL" "https://api.deepseek.com/") ;; DeepSeekのエンドポイントURL
  (setenv "SUMIBI_AI_MODEL" "deepseek-chat") ;; DeepSeekのチャット用モデル
  

• 向き先をローカルLLM（LM Studio）に切り替える場合

  ;; LM Studio でモデルをロードしてサーバーを起動しておく
  (setq sumibi-provider 'local)

  デフォルトでは http://127.0.0.1:1234/v1 に接続し、モデル google/gemma-4-e4b を使用します。API Keyは不要です。

  環境変数による従来の方法も引き続き利用可能です：

  (setenv "SUMIBI_AI_API_KEY" "xxxxxxxx") ;; ダミーのAPIキー
  (setenv "SUMIBI_AI_BASEURL" "http://127.0.0.1:1234/") ;; ローカルLLMのエンドポイントURL
  (setenv "SUMIBI_AI_MODEL" "google/gemma-4-e4b") ;; ローカルLLMのモデル名
  

  LM Studioの「Enable Thinking」設定は、モデルによって推奨値が異なります。

  モデル	Enable Thinking	備考
  google/gemma-4-e4b	ON	Thinkingを有効にすることで変換精度が向上
  google/gemma-4-26b-a4b	OFF	Thinkingなしでも十分な精度があり、応答速度が向上
  mlx-community/gemma-4-26b-a4b-it	OFF	Apple Silicon向けMLX最適化版。google/gemma-4-26b-a4b より約2.5倍高速（中央値 2.12秒）

設定の優先順位

環境変数と sumibi-provider の両方が設定されている場合、環境変数が優先されます。

設定項目	優先順位（左が高い）
ベースURL	SUMIBI_AI_BASEURL → sumibi-provider のデフォルト
モデル名	SUMIBI_AI_MODEL → sumibi-switch-model での選択 → sumibi-provider のデフォルト
APIキー	SUMIBI_AI_API_KEY → プロバイダー固有の環境変数（OPENAI_API_KEY / GEMINI_API_KEY / DEEPSEEK_API_KEY）

通常は sumibi-provider を設定するだけで十分です。環境変数による上書きは、プロバイダー定義にないサービスを利用する場合に使用してください。

SUMIBI_AI_API_KEYを環境変数で設定したくない場合

Sumibi は API Key を安全に保存するための3つの方法をサポートしています：

1. 環境変数（デフォルト）- 従来の方法
2. GPG暗号化ファイル - パスワードで保護された暗号化ファイル
3. macOS Keychain - macOS の安全なキーチェーン

詳細な設定方法については、セキュリティガイドを参照してください。

前後の文章の取り込み行数の調整

Sumibiでは、変換対象のローマ字や英文をより自然な日本語に変換するために、対象文字列の前後の文章をAIに送信し、文脈情報として活用します。 取り込む周辺行数は、カスタマイズ可能な変数 sumibi-surrounding-lines で設定できます。デフォルトは6で、6はカーソル位置から上向きに3行、下向きに3行の合計6行という意味です。 必要に応じて適切な行数に調整し、最適な文章量を確保してください。 APIの費用が気になる方は小さい数字に、変換精度を上げたい方は大きい数字にすると良いでしょう。

LLMが使えない環境での利用

LLMが使えない環境向けには、別プロジェクト「mozc-modeless」をご利用ください。 mozc-modeless