文章を、このブラウザの中で整える。

プライベートAIテキスト助手でできること

ホスト型チャットに送りたくない文章向けの、執筆と見直しの作業場です。メール下書き、キャプション、OCR結果、ポリシー抜粋、これから使うプロンプトを貼れます。識別子のスキャン、伏せ字版、要約、書き換え、構造化事実の抽出ができます。

モデルを取る前から使えます。プライバシースキャンの第一段階は端末内のパターン照合で、貼り付け全体を見ます。任意の MiniCPM5-2B はより深い読み取り用で、必須の最初の手順ではありません。

ローカルAIがテキストを守る仕組み

テキストはこの端末に残ります。サイトは通常のページ資産を読み込めます。ローカルAIを読み込むと重みを取得します。それはプロンプトをAPIへ送ることではありません。

推論のために CreatorPrivacyKit へ文章を送らず、Hugging Face の推論エンドポイントも、OpenAI / Anthropic / Gemini へのフォールバックも使いません。WebGPU が無いときはモデル経路を止めます。スキャナは動きます。

プライバシースキャン

プライバシースキャンは漏れやすい形を見ます。メール、電話らしい数字、IPv4/IPv6、URL、JWTらしい文字列、Bearerトークン、よくあるAPIキー接頭辞、秘密鍵ブロックなどです。この段階に ~1.8 GB のモデルは不要で、32,000 文字にも切りません。9万文字目の秘密も対象です。安全版は文書全体でその箇所を伏せます。

より深いローカルAIスキャンは、正規表現が見落とす氏名やクライアント文脈を足せます。長い文書は、理論上の 131K コンテキストをブラウザGPUに載せず、有限の分割で順に見ます。どちらも完全ではありません。ヒットなしを公開してよい証明にしないでください。

ローカルAI要約

要約は長い貼り付け向けです。メモ、ブリーフ、書き起こし、ポリシー。短い段落、長めの要約、箇条書き、アクション、要点を選べます。一般的なデスクトップGPUでの実用入力は約 8,000 トークンで、理論上の 131K をブラウザで保証しません。それより長い文書でもプライバシースキャンは全文できます。

匿名化書き換え

匿名化は意味を保ったまま書き換えます。軽めは明らかな識別子。標準と厳しめは、クライアント・職場・場所の詳細を一般化するようローカルモデルに求めます。典型は John Smith → [NAME]、受信箱 → [EMAIL]、住所 → [ADDRESS]。原文は左、安全版は右からコピーします。

仕組み

入力はこのページに残ります。プライバシースキャンはこのタブの JavaScript です。モデルを読むと Transformers.js が ONNX 重みをブラウザキャッシュへ取り、専用ワーカー内の WebGPU で MiniCPM5-2B を動かします。生成は止められます。メインUIスレッドは推論ループではありません。

他のローカルツールは同一オリジンの session storage で抽出テキストを渡せます。文書本文はクエリ文字列に入れません。

ブラウザ要件

ローカルモデルには、新しいデスクトップ版 Chrome または Edge、WebGPU、shader-f16 が必要です。q4f16 ビルドが求める組み合わせです。Firefox、Safari、多くのスマホはスキャナは動いてもモデルは失敗しがちです。このページは黙ってクラウドLLMへ切り替えません。