プライベートな会話をクラウドに預けることの代償
主流の AI チャット製品はすべて会話をクラウドに保存し、後続のトレーニング素材として利用します。利用規約に「使いません」と書かれていても、自分で確認する手段はありません。アカウントが凍結されたり、サービスが終了したり、コンプライアンス要件が変われば、そのログはもうあなたの手元にはありません。
スタック全体がオープンソース。自分で動かすことこそ最強のプライバシー保証
Enclave の monorepo はすべて GitHub に公開されており、MIT ライセンスで自由に監査・修正できます。docker compose 一行で API、フロントエンド、データベース、ベクトルインデックスのすべてを自前で稼働させられます。モデルレイヤーはクラウド API とローカルの Ollama / vLLM を自由に混在でき、どの会話にどのモデルを使うかは完全にあなた次第です。
項目別に比較
| 観点 | エンクレイブ Enclave | SillyTavern |
|---|---|---|
| 製品の位置づけ | すぐ使える自分専用のアシスタント世界 | 高度にカスタマイズ可能なキャラクターチャットのフロントエンド、バックエンドは自前で用意 |
| オープンソースとセルフホスト | MITオープンソース、セルフホスト可能 | オープンソース、セルフホスト可能（セルフホストのフロントエンド） |
| 長期記憶 | 構造化された長期記憶を内蔵、すぐ使える | 拡張機能・ベクトルプラグインで自分で設定 |
| 能動性 | 専門家が自発的にリマインドしメッセージを送る——節度があり、通知の洪水にはならない | 受動的な対話が中心 |
| 複数キャラクターと関係 | 複数の専門家と関係網、グループチャットはシステムが調整 | 複数キャラクターに対応するが、手動での編成が必要 |
| 実際の成果物 | PPT・Word・Excelを直接生成できる | ロールプレイと対話に専念 |
実際にどう動くか
コードは完全オープンソース
MIT ライセンスでバイナリのブラックボックスは一切なし。「あなたのデータを使いません」という約束はすべて自分の目で監査できます。
3 分でできる Docker デプロイ
clone → cp .env → docker compose up。README の冒頭にこの流れが書かれており、初見の人でもすぐに起動できます。
モデルは完全に差し替え可能
OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、ローカルの Ollama / vLLM を自由に接続でき、キャラクターごとに別のモデルを割り当てることも可能です。
データはバックアップも削除も可能
セルフホストならデータの本体はディスク上のファイルです。コピーすればバックアップ、持ち出せば移行、削除すれば本当に削除——「消せないコピー」は存在しません。
よくある質問
セルフホストはどれくらい難しいですか？
docker compose を使ったことがあれば、難易度は普通の Web サービスを動かすのと同じです。README 冒頭の「3 分デプロイ」は本当で、clone、.env 編集、サービス起動の 3 ステップで完了します。完全にオフラインで動作させられますか？
はい。モデルレイヤーをローカルの Ollama や vLLM に切り替え、現実世界との同期もオフにすれば、システム全体が外部リクエストを一切送信しなくなります。セルフホスト版でも公式の機能アップデートを利用できますか？
git pull + docker compose up -d で最新版にロールフォワードできます。CHANGELOG には各バージョンの破壊的変更が明記されています。Enclave はセルフホストできますか？難しいですか？
できます。難易度は普通の web サービスを動かすのと同程度です。docker compose を使ったことがあれば、3 ステップで自分のインスタンスを持てます。リポジトリをクローンし、.env をコピーし、docker compose up するだけ。API・フロントエンド・データベース・ベクトルインデックスはすべて自分のマシン上で動きます。Enclave はどの大規模言語モデルに対応していますか？
Enclave のモデル層は完全に差し替え可能です。OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、さらにローカルの Ollama / vLLM もすべて設定できます。キャラクターごとに別々のモデルを使うこともでき、用途とコストに応じて自由に割り当てられます。Enclaveをセルフホストするには何が必要ですか？GPUは必要ですか？
必ずしもGPUは必要ありません。クラウドモデルAPI（OpenAI、Anthropicなど）を使うなら、Dockerが動く普通のサーバーや家庭用マシンで十分です——推論はクラウドで行われ、本機はアプリとデータベースを動かすだけです。ローカルモデル（Ollama / vLLM）でオフライン推論をしたい場合にのみ、相応のVRAMと計算リソースが必要になります。
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ブラウザですぐ使えます。クレジットカード登録もインストールも不要。