> Markdown twin of https://conduitllm.com/ja/ > リサーチ、ライティング、スライド、アプリ、ワークフローのための、無料のオープンソース デスクトップ AI アプリ。自分の API キーでもローカルモデルでも使えます。実行中に舵を取り、すべてのステップを確認できます。 --- [新機能 ライティングと、現行すべてのモデルのコスト](https://conduitllm.com/changelog.html#v1-rc-7) # リサーチ、ライティング、スライド、アプリ、ワークフローのための オープンソースのデスクトップ AI アプリ 自分の API キーやローカルモデルを使い、自分のファイルを横断して質問できます。回答の途中で 実行を操作し、ツールは実行前に 1 つずつ承認し、すべてのステップと出典を確認し、 毎日の支出も把握できます。 Conduit を入手 [ソースを見る](https://github.com/runningpixels/conduit) - 無料でオープンソース（AGPL-3.0） - アカウントもサブスクリプションも不要 - Windows、macOS、Linux に対応 まだ release candidate です。インストーラは OS のコード署名を受けていないため、初回起動時に SmartScreen や Gatekeeper の警告が出ることがあります。詳細 キーは OS のキーチェーンに保存インターフェースが目にすることはありません すべての事実を自分のドキュメントに紐づけファイルはあなたのマシンで解析 自分のディスクに保存ローカル SQLite — Conduit のサーバーはありません アプリの中身 ## できること 実際のアプリの、実際のスクリーンショットです。架空のプロジェクト 1 つを追っています — Rust と Tauri で作る、オープンソースの同期アプリ Ferry です。ここに映っているものはすべて、現在のビルドに搭載されています。 ### リサーチ すべての主張を、実際の引用で裏づける 質問すると、Conduit がサブクエスチョン、範囲、掘り下げる深さからなる概要を提案します。何かが実行される前に、あなたが編集して承認します。そのあと検索し、ページの全文を読み、番号つきの出典を添えたレポートを書きます。 レポートのそれぞれの主張には、根拠となる出典からの引用文が正確にそのまま添えられます。Conduit はその文言が引用元のページに本当にあるかを確認し、引用が見つからない主張は載せないので、出典が書いていないことの根拠にされることはありません。レポートには、読んだページ数と引用したページ数も記されます。 - クイック、標準、ディープから選べる：検索は 8 回から 50 回まで - Web ページと PDF を読み取り、PDF は 1 件あたり最大 20 MB - いつでも停止でき、そこまでに見つかった内容は残る ### ライティング ブログ記事、ドキュメント、レポートをより良く ライティングは長い文章のために作られています。ブログ記事、技術ドキュメント、レポート、ニュースレターなどです。まずアウトラインに合意します — セクション、それぞれで述べるべきこと、長さ — ので、1 語も書かれる前に構成が固まります。そのあと下書きがセクションごとに埋まり、事実の根拠となるページ、ドキュメント、リサーチのレポートへのリンクも付きます。 編集者とやりとりするように推敲できます。変更を頼めばその部分だけが動き、段落を選んで短くしたり、わかりやすくしたりもできます。あなた自身が書いた文はそのまま残り、履歴にはすべてのバージョンが残ります。 - 使ったページ、ドキュメント、リサーチのレポートを引用 - 足りない事実は作り出さず、TODO として印を付ける - Markdown または印刷向けの HTML でエクスポート。出典は末尾にまとめる ### スライド 再生成するファイルではなく、頼んで編集するスライド ストーリーを説明すると、アシスタントが承認用のストーリーラインを下書きし、ライブのスライドを 1 つ作ります。変更を頼めば、ファイルのコピーをもう 1 つ作るのではなく、そのスライドを編集します — 全体で 1 つの語を置き換えることもできます。履歴には、変更ごとに、あなたの依頼にちなんだ名前のバージョンが残ります。 スクリプトでは、スライドのすべての言葉を 1 つのドキュメントとして表示して、そのまま入力できます。あなたが書いたテキストは、アシスタントがスライドを作り直してもそのまま残ります。全画面で発表でき、ノート、次のスライド、タイマーを表示する非公開の発表者ウィンドウも使えます。 - 組み込みのテーマが 2 つに加え、アシスタントがデザインしてくれるテーマも使える - どのブラウザでも自動で発表される単一の HTML ファイルとして、または Windows では PDF としてエクスポート - どのチャットでもスライドを頼めば、スライドで開く ### アプリ 作ったものを残して、いつでも開く アシスタントが作ったページが、チャットと一緒にスクロールして流れていく必要はありません。パーソナルアプリとして保存すれば、必要なときにレールの「アプリ」から開けます — チャットを削除しても動き続けます。Pomodoro タイマーや家計簿、ライブの天気ダッシュボードまで、8 つのスターターアプリが組み込まれています。 パーソナルアプリが持つ機能はどれも、ページが宣言し、Conduit が確認します。接続できるサイト、アプリ専用の少しのストレージ、あなたが入力する少数の設定、そして — 許可した場合に限り — AI モデルへの質問で、返ってくるのはテキストだけです。 - ページの ⋯ メニューから保存。サイト権限はチェックを入れたものだけが引き継がれる - 起動をまたいでデータを保持、1 アプリあたり最大 5 MB。データを消去はワンクリック - モデルへのアクセスは先に確認し、プロバイダー名を示し、チャット、記憶、ツールは送らない ### ワークフロー スケジュールで動くルーティン — 実行前に確認する ワークフローは、ページを取得し、ウェブを検索し、モデルに要約させ、結果をドキュメントとして保存します。朝のブリーフィング、ページの要約、トピックの監視といった用意済みのものから始めることも、1 ステップずつ自分で組み立てることもでき、今すぐ実行することも、スケジュール実行することもできます。 スケジュールをオンにする前に、Conduit はそのワークフローが自動で行うことを許可される内容をすべて一覧にして承認を求め、それ以上が必要な実行は一時停止して確認します。 ### コネクタ どんな MCP サーバーも、自分の条件で接続できる Conduit は、ローカル stdio とリモート streamable HTTP の両方で Model Context Protocol を扱えます。公式の MCP レジストリからサーバーをワンクリックで導入すれば、アシスタントはそのツールを、web 検索やあなたのドキュメントなどと並べて、どのチャットでも使えます。 読み取り専用と印が付いたツールは作業を止めずに走ります。それ以外はすべて、送信するデータをそのまま示して先に確認します。承認は 1 回だけ、このチャットだけ、または以後ずっとから選べます。 - リモートサーバーは OAuth に対応。トークンは OS のキーチェーンに保管 - サーバーの prompts と resources を、入力欄からそのまま使える - 記憶された承認は、確認も取り消しもできる [Conduit を MCP クライアントとして使う](https://conduitllm.com/ja/use-cases/mcp-client.html) ### 実行の操作 ただ見ているだけでなく、舵を取れるエージェント すべての実行はその場で作業内容を見せます — thinking、それぞれのツール呼び出し、そして回答が順番に、実行してからの経過時間とともに表示されます。モデルがまだ作業している間に追加の依頼をキューに入れたり、割り込んで方向を変えたりできます。モデルがあなたから何かを必要とするときは、推測するのではなく実際のフォームを提示します。 回答が終わると、その手順は「2 ステップ・1 サイト」のような 1 行に折りたたまれ、そこからインスペクターを開けます — すべてのツール呼び出しと接続したサイト、回答が使ったすべての出典です。あなたの対応待ちのチャットから離れると、チャット一覧には「要対応」と表示されます。 - ツールはこのチャットだけ、または以後ずっと承認できます。機微なツールは必ず毎回確認します - `SKILL.md` のスキルは会話ごとに — スクリプトは実行されません - 記憶は保存を選ぶまで保留のままです ### ホワイトラベル 自分のものとして使う Conduit にあなたの名前、ロゴ、色を載せて、自社製品や自分のチームのアシスタントとして出荷できます。ブランドのすべては 1 つの `brand.md` ファイルに収まるので、fork ではなく設定であり、Conduit の更新にもそのまま追従します。 ローカルファーストで、ユーザー自身のキーで動くため、ユーザーのデータがあなたのサーバーに触れることはありません。 - どのインストールも、今すぐ Settings でリブランドできる - ライトとダークのパレットは、読みやすいコントラストを確認済み - ブランド化したインストーラをソースからビルド（早期アクセス） [今日提供されているもの](https://conduitllm.com/ja/whitelabel.html) [すべての機能と、その限界](https://conduitllm.com/features.html) ## 自分のキーで試す 無料でオープンソース。Windows、macOS、Linux に対応しています。キーを持ち込むか、すでに動かしているモデルにつなぐだけです。 Conduit を入手 [ソースを見る](https://github.com/runningpixels/conduit) モデル ## すでに料金を払っているモデルを、そのまま 17 のプロバイダーを標準搭載。キーを貼り付けて、プロバイダーが返す一覧から選ぶ — あるいはキーなしで[自分のマシンでモデルを動かす](https://conduitllm.com/ja/use-cases/local-llm.html)こともできます。 ### モデルラボ 自分のキーで、ラボ自身の価格のまま。 ### ゲートウェイと高速推論 1 つのキーで数百のモデルへ。またはオープンウェイトモデルを最速で動かすホストへ。 ### 自分のマシンで キーも費用も不要。ローカル専用モードをオンにすれば、インターネットも使いません。 MiniMax や、今週登場したばかりのモデルは、OpenRouter、OpenCode Zen、または任意の OpenAI 互換エンドポイント経由で使えます。 コスト ## 使っている金額を把握する リクエストはあなたのマシンから選んだプロバイダーへ直接、そのプロバイダー自身の価格で送られます。Conduit は何も上乗せせず、トークンの再販売もしません。 Settings では、推定コストを日別・モデル別にグラフ化します。価格は、あなた自身の上書き設定を最優先に、次にプロバイダーのライブ一覧、最後に同梱の価格表から取得します。価格が不明なモデルは、$0 と表示するのではなく、不明であることを示します。 - プロバイダーのトークン単価そのまま、上乗せなし - どのモデルの価格も自分で設定できる - Ollama や LM Studio 経由のローカルモデルは無料 [従量課金は $20 のプランより自分にとって得か？計算機を試す](https://conduitllm.com/api-vs-subscription.html) Conduit を入手 ## Conduit をダウンロード v1.0.0-rc.7 が現在のタグ付きビルドです。Windows、macOS（Apple silicon と Intel）、 Linux 向けのインストーラを用意しています。まだ 1.0 ではなく release candidate なので、粗い部分は あるとお考えください。実行前に、下のインストーラに関する注意もお読みください。 ### Windows 10 / 11 · x86_64 [Installer (.exe)](https://github.com/runningpixels/conduit/releases/download/v1.0.0-rc.7/Conduit_1.0.0-rc.7_x64-setup.exe) ### macOS 11+ [Apple silicon (.dmg)](https://github.com/runningpixels/conduit/releases/download/v1.0.0-rc.7/Conduit_1.0.0-rc.7_aarch64.dmg) [Intel (.dmg)](https://github.com/runningpixels/conduit/releases/download/v1.0.0-rc.7/Conduit_1.0.0-rc.7_x64.dmg) ### Linux x86_64 [AppImage](https://github.com/runningpixels/conduit/releases/download/v1.0.0-rc.7/Conduit_1.0.0-rc.7_amd64.AppImage) [Debian (.deb)](https://github.com/runningpixels/conduit/releases/download/v1.0.0-rc.7/Conduit_1.0.0-rc.7_amd64.deb) **インストーラに関する注意。** これらのビルドは Apple や Microsoft のコード署名をまだ受けていないため、 初回起動時に Gatekeeper や SmartScreen の警告が表示されます。macOS ではアプリを右クリックして「開く」を選んでください。 更新ペイロード自体は署名検証されるため、この部分は OS の署名に依存しません。 [すべてのリリースと署名](https://github.com/runningpixels/conduit/releases) [各リリースの変更点](https://conduitllm.com/changelog.html) ### またはソースからビルド terminal ``` # clone, install, run git clone REPO_URL conduit cd conduit pnpm install pnpm dev ``` 必要なのは Node 20、pnpm 10.34.4、stable の Rust toolchain、それに Windows では Visual Studio 2022 Build Tools です。最初のプロバイダーを追加する方法も含めた手順は、 [ドキュメント](https://conduitllm.com/ja/docs.html)にまとめています。 Conduit についてもっと：[ユースケース](https://conduitllm.com/ja/use-cases.html) · [他との比較](https://conduitllm.com/compare.html) · [すべての通信フロー](https://conduitllm.com/ja/privacy.html) · [ホワイトラベル](https://conduitllm.com/ja/whitelabel.html) FAQ ## 率直に答える、よくある質問 **Conduit は無料ですか？** はい。しかもオープンソースです。料金はモデルプロバイダーに直接支払います。Conduit がリクエストをプロキシしたりトークンを再販売したりすることはないので、加入すべきサブスクリプションはありません。 **API キーは必要ですか？** ホスト型プロバイダーを使うなら必要です。自分のキーを使います。キーを使いたくない場合は、Ollama や LM Studio をローカルで動かせば、Conduit はキーなし・追加費用なしで接続できます。 **利用にはどれくらい費用がかかりますか？** プロバイダーに支払う分だけで、その上に乗るものはありません。Conduit は手数料を取らず、サブスクリプションもなく、こちらから請求することは一切ありません。実際にいくらかかるかは、選ぶモデルと使い方次第です。だからこそアプリは、自分の利用実績から日ごとのコストとトークンをグラフ化します。請求書で初めて知る、ということにはなりません。Ollama や LM Studio をローカルで動かせば費用はかかりません。 **Conduit はどのモデルに対応していますか？** 実際によく使われているモデルです — GPT、Claude、Gemini、Grok、GLM、DeepSeek、Kimi、Qwen、MiniMax — そのほか、プロバイダーが一覧に載せているものにも対応しています。xAI、Z.ai、Moonshot AI、Qwen 専用のプロバイダーを含め、17 のプロバイダーが標準搭載されています。MiniMax や、今週登場したばかりのモデルは、OpenRouter、OpenCode Zen、または任意の OpenAI 互換エンドポイント経由で使えます。すでに Ollama や LM Studio で動かしているモデルなら、キーは一切必要ありません。 **データはどこへ行きますか？** 会話、添付ファイル、ドキュメント、成果物は、あなたのマシン上のローカル SQLite データベースと blob ストアに留まります。外へ出ていくのは機能上必要な分だけで、あなたのマシンから選んだサービスへ直接送られます — チャットプロバイダーへのメッセージ、コレクションに追加したときにドキュメントのテキストが送られる埋め込みプロバイダー、そして Web 検索をオンにしたときの検索クエリです。[プライバシーページ](https://conduitllm.com/ja/privacy.html)に、これらすべての通信フローとその既定設定が一覧になっています。 **自分のドキュメントとチャットできますか？** はい。Documents の下でコレクションを作り、テキスト、Markdown、CSV、Word、PDF ファイルを追加してチャットに添付すると、回答が根拠にしたファイルが示されます — クリックすると該当する箇所を読めます。ファイルはあなたのマシン上で解析され、インデックスはローカルデータベースに保存されます。検索できるようにするには、ドキュメントのテキストが一度だけ、選んだ埋め込みプロバイダー（OpenAI、Gemini、OpenRouter のいずれか、同意した後に）へ送られます。Ollama を選べば、あなたのマシンから外へ出ることはありません。テキストレイヤーのないスキャン PDF は読み取れません。[仕組みをステップごとに見る](https://conduitllm.com/ja/use-cases/chat-with-documents.html)。 **勝手に通信しますか？** いいえ。アプリ本体にはバックグラウンドのテレメトリー、アナリティクス、使用状況の報告はありません。更新の確認は既定では手動です。「今すぐ確認」を押すまで更新サーバーには一切接続せず、バックグラウンドでの確認はご自身で有効にした場合のみ行われます。更新ペイロードは適用前に署名検証されます。（このウェブサイトは別で、Google Analytics を使用しています。詳しくは[プライバシーページ](https://conduitllm.com/ja/privacy.html)をご覧ください。） **インストール時にシステム警告は出ますか？** 現行のバイナリでは出ます。まだ OS のコード署名を受けていないため、初回起動時に Windows SmartScreen や macOS Gatekeeper が警告を表示します。ソースからビルドすればこの点は回避できます。 一方、更新ペイロードは別途署名と検証が行われているため、インストーラが未署名でも更新経路は保護されています。 **完全にローカルなモデルを使えますか？** はい。Ollama と LM Studio に直接対応しており、自分でホストする OpenAI 互換サーバーにも接続できます。ローカル専用モードと組み合わせ、更新の確認もオフにすれば、Conduit はインターネットへ一切リクエストを送りません。[モデルをローカルで動かす](https://conduitllm.com/ja/use-cases/local-llm.html)方法をまとめています。 **Claude Desktop のオープンソース代替はありますか？** Conduit がそのひとつです。AGPL-3.0 で、会話は自分のマシンに残り、1 社ではなく 17 のプロバイダーと話せます。ただし Claude Desktop のほうが成熟しており、インストーラも OS 署名済みです。こちらはまだ署名されていません。[詳しい比較](https://conduitllm.com/compare/claude-desktop.html)では、それぞれが勝っている項目を挙げています。 **Windows で動く MCP クライアントは何がありますか？** Claude Desktop、Cursor、Conduit などいくつかあります。Conduit は Windows 10 と 11 で動作し、macOS や Linux との機能差はありません。MCP はローカル stdio と、OAuth 付きのリモート streamable HTTP の両方に対応します。[Conduit を MCP クライアントとして使う詳細](https://conduitllm.com/ja/use-cases/mcp-client.html)。 **AI チャットクライアントをホワイトラベルで出せますか？** 現時点では部分的に可能です。標準インストールの名前・ロゴ・色は Settings → Branding で変更できますが、コネクタを事前配線した自社署名インストーラの作成はまだ完成していません。[ホワイトラベルのページ](https://conduitllm.com/ja/whitelabel.html)に状況表があり、何が足りないかを明記しています。 **ブラウザベースのフロントエンドと何が違いますか？** Conduit は、自分でホストする web アプリではなくネイティブのデスクトップアプリです。だからこそ OS のキーチェーン、ローカルデータベース、監督付きのローカルツールプロセス、そして本当のオフライン利用が可能です。これらはブラウザのタブでは実現できません。