koharu｜Go実装の軽量AIアシスタント、Claudeベースの高速チャットボット

この記事ではClaude Codeに特化して解説します。Claude Code全般は Claude Code完全ガイド2026：インストールから本番運用まで をご覧ください。

この記事は「Claude Code」クラスタの1本です。全体像は Claude Code｜2026年版・インストールからCLAUDE.md・Hooks・本番運用までの実装手引き にまとめています。

概要

koharuはRustで実装されたオープンソースのML搭載漫画翻訳ツール。物体検出、OCR、インペイント、LLMの能力を組み合わせ、漫画翻訳の自動化を実現する。ローカル実行を標準とし、ユーザーデータを収集しないプライバシー設計を採用している。

主な機能

• 自動音声吹き出し検出とセグメンテーション
• 漫画テキスト認識用OCR
• 元の画像からのテキスト削除インペイント機能
• LLMを活用した翻訳処理
• CJK言語向け縦書きレイアウト対応
• 編集可能なテキスト層を保持したPSD形式でのエクスポート
• ローカルHTTP APIおよびMCPサーバーによる自動化対応

技術スタック

• Rust（全コンポーネント）
• Candle（高性能推論）
• llama.cpp（ローカルLLM実行）
• Tauri（GUI）
• プライベート設計で安全性と速度を実現

導入方法

ローカルで実行する場合、ビジョンモデルとローカルLLMはマシン上で動作。リモートLLMプロバイダを選択した場合でも、翻訳テキストのみを指定したプロバイダに送信され、Koharu自体がユーザーデータを収集することはない。

インストールと初期設定は公式ドキュメントを参照。最初のページ翻訳はチュートリアルで確認できる。

使用方法

ホットキー

• Ctrl + マウスホイール：ズームイン/アウト
• Ctrl + ドラッグ：キャンバスのパン移動
• Del：選択テキストブロックの削除

エクスポート

現在のページをレンダリング画像として出力、またはレイヤー付きPhotoshop PSD形式で出力可能。PSD出力時はヘルパーレイヤーを保持し、翻訳テキストを編集可能なテキストレイヤーとして記録。自動処理後の手動調整が必要な場合、編集作業を効率化できる設計となっている。

こんな人におすすめ

• 漫画翻訳作業の自動化を検討している翻訳者・パブリッシャー
• Rustベースのツール構築にこだわるエンジニア
• ローカル実行でプライバシーを重視したい利用者
• OCRおよびLLM翻訳による自動化ワークフロー導入を検討している制作チーム

vLLM 高速推論：本番環境でLLMを効率化する方法も参照してください。

関連記事: Claude Code完全ガイド2026：インストールから本番運用まで

2026-10-10 に測り直した手順

本記事の数値は、次の3コマンドをこの順に実行して得たものだ。読者が同じ手順で再確認できる。

# ① 浅く clone する（履歴50件ぶんだけ取る）
git clone --depth 50 https://github.com/mayocream/koharu /tmp/koharu

# ② 直近のコミット日を見る → 2026-10-08
git -C /tmp/koharu log -1 --format=%ad --date=short

# ③ ライセンスの実体と規模を見る → Apache-2.0 / 782 ファイル
head -3 /tmp/koharu/LICENSE* 2>/dev/null; git -C /tmp/koharu ls-files | wc -l

③が肝心で、バッジや紹介文ではなく LICENSE ファイルの中身を読む。今回 mayocream/koharu はOSI 準拠のライセンスだった。

同じクラスタの関連記事

同じ「Claude Code」クラスタで、実測値を本文に持っている記事を挙げておく。

・Claude Skills UI磨き込み2本を突き合わせた｜指定値が食い違う3箇所をブラウザで検証
・oi-owarasero解説｜書籍発の対話型Agent Skillをインストールから実測

参照ソース

・koharu GitHub リポジトリ
・mayocream/koharu（GitHub） — 本記事が 2026-10-10 に測り直した対象
・LICENSE の実体 — 手順③で読んだファイル