LNAIME（リナイム）

完全ローカルの日本語入力＋校正IME。 出版編集者の実務に耐える品質を、原稿が一歩も外に出ない形で。

LNAIME は Lna-Lab が開発する、ニューラルかな漢字変換と日本語校正を一体化した日本語入力メソッド（IME）です。名称は Lna-Lab ＋ IME。Google日本語入力やATOKのように、入力デバイスのすぐ近くに常駐し、あらゆるアプリで動くことを目指します。

なぜ LNAIME か

• 完全ローカル。 すべての処理が手元のマシンで完結し、書きかけの原稿が外部サーバへ送られることは一切ありません。未公開原稿を扱う編集者にとって、これは機能ではなく「信頼」です。
• ひとつの辞書が、変換と校正を同時に動かす。 固有名詞や用語を一度登録すれば、それが ①ライブ変換のバイアス ②再変換の候補 ③表記ゆれ校正の「正しい表記」 のすべてに効きます。
• 再現可能な校正。 表記ゆれ・用字用語・送り仮名・ら抜きなどは決定的なルール（textlint / prh / Sudachi / 内閣告示）で検出し、各指摘が根拠を示します。文脈依存の誤用だけを、明示ラベル付きのAI提案として補います。

主な機能（目標）

• ⌨️ ニューラルなローマ字ライブ変換（変換キー不要）
• 📚 固有辞書の登録（作品・媒体ごとに切替）
• 🔁 確定済みテキストの再変換
• 🩹 入力時のその場校正（ATOK風の下線指摘）— 登録表記ゆれ／用字用語／送り仮名／ら抜き
• 📄 文書スキャン校正 — 離れた箇所の表記ゆれ・一括校正
• 🤖 文脈校正（ローカルLLM、最小編集・著者の声を書き換えない）

設計

ローカルの「校正＋変換サーバ（脳）」が、ひとつの固有辞書とルール群・ニューラルモデルを保持し、IMEフロントエンドへ供給します。

• L0 共有固有辞書 — 単一の master レコードから、変換辞書と校正ルールを自動生成（このコンパイラが製品の核）
• L1 文字正規化 — 全角半角・長音などの決定的な整形
• L2 決定的ルール層 — textlint / prh / Sudachi正規化 / 内閣告示 / JTFスタイル（再現可能・引用可能）
• L3 ニューラル層 — 文脈依存の誤用・言い換えのみ（最小編集の差分、AI提案として明示）

「正しい表記」の出所は常に L0 の登録正規形と内閣告示であり、形態素解析器の既定正規化を表示にはそのまま用いません。

ロードマップ

1. 脳 — 固有辞書 ＋ コンパイラ ＋ 決定的校正（表記ゆれ検出）　← 開発中
2. 常駐IME — Fcitx5 ベースのライブ変換 ＋ 固有辞書 ＋ 再変換 ＋ その場校正
3. 文書スキャン校正 — 文書スコープの表記ゆれ・一括校正
4. 文脈校正（ニューラル） ＋ 入稿エクスポート（docx / PDF）

技術スタック

• 変換エンジン：azooKey Zenzai / zenz（GPT-2系ニューラルかな漢字変換、ローカルGGUF）
• IME基盤：Fcitx5 + Hazkey
• 校正：Sudachi / textlint / textlint-rule-prh / 内閣告示・JTFスタイル
• 文脈校正：ローカルLLM（LFM2.5系）

状況（v0.1.0）

完全ローカルで動作する v0.1.0。

• 校正 /check：表記ゆれ・ら抜き・用字用語・全角英数
• 変換 /convert：ローマ字ベタ打ち入力 → ハイブリッド（生成の品質 ＋ 読み忠実ゲート ＋ Zenzai ラティス保証）
• 常駐トレイapp：GNOMEトップバーに常駐し、どのアプリでも変換／校正

zenz は Blackwell GPU で 1変換 約 9–21ms。辞書コンパイラ（master レコード → 変換辞書＋校正ルールの同期生成）が稼働。

使ってみる（PoC）

校正の「脳」をコンテナで起動し、/check を叩きます（完全ローカル・host環境を汚しません）。

docker compose up -d --build
curl -s http://127.0.0.1:8077/check \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"text":"弊社のサーバを増設。新しいサーバーは高速です。"}'

dict/master.yaml に用語を一度登録すると、変換辞書（Sudachi / azooKey）と校正ルール（prh）が compiler/compile_dict.py で生成され、同じ辞書が校正でも「正しい表記」として効きます（登録表記ゆれ／文書内表記ゆれ）。/dict/reload で辞書の再読込。

かな漢字変換（ニューラル・GPU）も同じ脳から叩けます。登録した固有名詞は変換にも効きます。

docker compose --profile gpu up -d convert      # zenz を GPU で起動
curl -s http://127.0.0.1:8077/convert \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"reading":"ぼくはゆきがだいすきです"}'
# → {"converted":"僕はユキが大好きです"}   ← 辞書に登録した「ユキ」が変換でも選ばれる

読み忠実モード（読みを構造的に破らない）— "faithful": true を付けると、azooKey Zenzai のラティス変換（convert-faithful サービス）を使います。

docker compose up -d convert-faithful   # Swift Zenzai ラティス（CPU）
curl -s http://127.0.0.1:8077/convert \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"reading":"けんとゆきはなかよし","faithful":true}'
# → {"converted":"ケンとユキは仲吉","faithful":true,"engine":"lattice"}

• model-only（GPU, 速度優先）：概ね正確、稀に読みを破る → 読み忠実ゲートで検出
• faithful（CPU, Zenzai ラティス）：候補の読み連結＝入力カナのみ採用＝読み忠実を構造的に保証。登録固有名詞は lattice に自動注入。

常駐トレイアプリ（最終形・v0.1.0）

GNOMEのトップバーに常駐し、ローマ字 → 変換／校正をどのアプリでも。

# 1) 脳とエンジンを起動（校正 + ハイブリッド変換 + 読み忠実lattice）
docker compose --profile gpu up -d

# 2) 常駐トレイを起動（※ VS Code 内蔵端末ではなく通常の端末で。snap環境だとGTKが壊れます）
./tray/run.sh

トップバーのアイコン → 変換… にローマ字（例 bokuhayukigadaisukidesu）→ 変換 → 「僕はユキが大好きです」→ コピー。校正… で表記ゆれ等を検出。読み忠実保証(lattice) にチェックで純ラティス変換。

• 自動起動：cp tray/lnaime-tray.desktop ~/.config/autostart/
• 必要環境：GNOME/Wayland（AppIndicator対応）、python3-gi / gir1.2-ayatanaappindicator3-0.1 / wl-clipboard

ライセンスと注意

• 校正の規範には、著作権フリーの内閣告示・JTFスタイル・prh 公開辞書を用います。商用の用語集（各社レギュレーション）は同梱せず、利用者が自分の辞書をインポートする設計です。
• 変換器 zenz の重みおよびデータセットは CC-BY-SA-4.0（派生物の再配布には継承条件があります）。

クレジット

Lna-Lab（ケン ＆ YUKI）開発。 先行実装の azooKey / Zenzai、WorksApplications Sudachi、textlint / prh コミュニティに深く敬意を表します。