TextifAI Arc とは？
TextifAI Arc は、長編フィクションのためのナラティブ・セマンティックワークスペースです。原稿素材を構造化され、検索可能で、レビュー可能なカノンへ変換し、作者がより強いコンテキストと明確な根拠をもとに改稿できるようにします。
Arc は書き手の代替ではありません。物語の中で何が真実かを決定するものでもありません。構造、関係性、継続性リスクの可能性、ソースに基づくコンテキストを提示し、作者がよりよい判断を下せるようにします。
中核となる考え方
小説、シリーズ、共有世界には、多くの記憶が含まれています。
- キャラクターが誰なのか。
- どの名前や別名を使うのか。
- 各章で何が起きたのか。
- どこでルール、関係性、開示が確立されたのか。
- どの詳細が確認済みで、どれが暗示にとどまるのか。
一般的なAIツールは、この記憶を巨大なプロンプトやゆるい要約として受け取ることが多いです。小さな作業ではそれでも機能しますが、原稿が大きくなるほど脆くなります。Arc の目標は、物語記憶を、使用前に検査できる構造化されたレイヤーへ変換することです。
主な構成要素
Arc は、いくつかのプロダクト面を中心に構成されています。
- Project Hub: 原稿プロジェクトを選択し、開く場所。
- Ingestion: 対応するソースファイルをステージングし、プロジェクトの初期セマンティックビューを構築するプロセス。
- Canon / VaERL: エンティティ、別名、事実、関係性、根拠を安定させる構造化記憶レイヤー。
- Review Queue: 継続性リスク、不確かな主張、代名詞や共参照の問題、盲目的に受け入れるべきではない項目のための、人間によるレビュー面。
- Graph: エンティティ、出来事、場所、主張のつながりを確認するための視覚的なビュー。
- Editor / Entity Fiches: カノンに紐づいた素材を読み、改稿し、記録するための作者向けビュー。
「カノン対応」とは何か
カノン対応の作業とは、AI が出所を持つ構造化された物語コンテキストを受け取ることを意味します。生の原稿からすべてをモデルに記憶させる代わりに、Arc は、より狭く、より明示的なエンティティ、関係性、根拠、レビュー状態のセットを提供できます。
これにより、AI支援は改稿、継続性チェック、分析においてより有用になります。ただし、AI が自動的に正しくなるわけではありません。何をカノンにするかは、引き続き作者が決定します。
適しているケース
Arc は、特に次のような場合に役立ちます。
- 長編小説。
- 連載フィクション。
- 複雑な登場人物群。
- ルール、派閥、場所、時系列を持つ世界。
- 継続性が重要になる改稿作業。
- 物語上のコントロールを手放さずにAIの助けを使いたい作者。
プレビュー状況
TextifAI Arc は現在も開発中です。このドキュメントは、利用可能な範囲で、意図しているワークフローと現在のプレビュー挙動を説明します。公開提供、アカウント機能、インポート形式、自動化の詳細は、リリース前に変更される可能性があります。