diff --git a/docs-tech/game-vision-companion/index.md b/docs-tech/game-vision-companion/index.md
new file mode 100644
index 0000000..b2a5e44
--- /dev/null
+++ b/docs-tech/game-vision-companion/index.md
@@ -0,0 +1,155 @@
+---
+sidebar_position: 2
+title: ゲーム画面をリアルタイム翻訳するAIアプリを作った話
+description: ローカルVision LLMを使って、海外ゲームの画面をリアルタイムに翻訳するWindowsアプリを作った。
+hide_table_of_contents: false
+displayed_sidebar: null
+---
+
+# ゲーム画面をリアルタイム翻訳するAIアプリを作った話
+
+## きっかけ
+
+海外ゲームやってると、シナリオやクエストのテキストが全部英語（あるいはそれ以外の言語）で、雰囲気で進めちゃうことない？自分もそうだったんだけど、ちゃんとストーリーを理解しながらプレイしたいなと思って、リアルタイム翻訳できるツールを作ることにした。
+
+「リアルタイム翻訳ソフトなんてもうあるじゃん」って思うかもしれないけど、既存のものは自分が求めるレベルに達してなかった。具体的には：
+
+- **リアルタイム性** — ゲームの進行を止めずに翻訳してほしい
+- **ゲーム体験を損なわない** — 翻訳UIがゲームの邪魔になるのは本末転倒
+- **精度** — OCR+翻訳がちゃんと使えるレベルであること
+
+最近のVision LLM（画像を理解できるAI）はOCR+翻訳の精度がかなり上がってて、しかもVRAM 16GBあれば十分動く。ゲーム用とは別にGPUマシンもあったから、じゃあ作ってみるかと。
+
+## 何ができるのか
+
+**Game Vision Companion** — Windows PCの画面をリアルタイムにキャプチャして、ローカルのVision LLMで分析・翻訳するアプリ。
+
+![Game Vision Companionのスクリーンショット](./screenshot.png)
+
+### メイン機能：リアルタイム翻訳
+
+一番力を入れたのがこれ。
+
+- **翻訳エリアの自由指定** — 画面上の好きな場所をドラッグで範囲選択。会話ウィンドウだけ、とかクエストログだけ、みたいに自分で決められる
+- **半透明オーバーレイ** — 翻訳結果がゲーム画面の上に半透明で表示される。別ウィンドウとして外に出すこともできる
+- **テキストがない時は自動で薄くなる** — 翻訳するテキストがない場面では、ウィンドウがさらに薄くなってゲームの邪魔にならない
+
+この「テキストがない時はウィンドウを薄くする」ってのが地味に大事で、常時表示だとゲーム体験を損なうんだよね。必要な時だけ存在感を出して、不要な時は消える。これがやりたかった。
+
+### おまけ機能
+
+翻訳がメインだけど、他にも2つのモードがある：
+
+- **👥 友達モード** — 一緒にゲーム見てる友達みたいにリアクションしてくれる
+- **🎙️ 実況モード** — ゲーム実況風の解説をしてくれる
+
+正直、この2つはまだまだ調整が必要。いつ喋らせるかのタイミングがうまくコントロールできてなくて、ずっと喋りかけてくるとちょっとうざい。ここは今後の課題。
+
+### その他の機能
+
+- **画像差分検出** — 画面に変化がない時は分析をスキップしてトークンを節約
+- **VOICEVOX音声合成** — AIの応答を音声で読み上げ（オプション）
+- **フルスクリーン対応** — DXCamによるDirectXゲームキャプチャ
+- **exe配布** — PyInstallerでビルドして配布可能
+
+## アーキテクチャ
+
+```
+┌─────────────────┐      LAN       ┌──────────────────┐
+│  ゲーミングPC     │  ◄─────────►  │  AIサーバー        │
+│  (Windows)       │    HTTP API    │  (5060ti 16GB)   │
+│                  │               │                  │
+│  Game Vision     │               │  Ollama          │
+│  Companion       │               │  qwen3-vl:8b     │
+│  ・画面キャプチャ  │               │  -instruct       │
+│  ・オーバーレイ    │               │                  │
+└─────────────────┘               └──────────────────┘
+```
+
+ポイントは **ゲーム用PCとAI推論を別マシンに分けてる** こと。
+
+ゲーム中にローカルでLLM推論も回すとGPU負荷がキツい。だから推論は別マシン（RTX 5060ti 16GB）のOllamaサーバーに任せて、ローカルネットワーク越しにAPIを叩く構成にしてる。LAN内だからレイテンシもほぼ気にならない。
+
+## なぜ qwen3-vl:8b-instruct なのか
+
+Vision LLMのモデル選定はいくつか試した結果：
+
+| モデル | VRAM | 速度 | OCR精度 | 翻訳品質 | 総合 |
+|--------|------|------|---------|---------|------|
+| `qwen3-vl:2b-instruct` | ~4 GB | ◎ | △ | △ | 実用的じゃない |
+| `qwen3-vl:8b-instruct` | ~8 GB | ○ | ◎ | ◎ | **ベストバランス** |
+
+2bモデルは速度は速いけど、OCRの精度がゲームのフォントに対して不安定で、翻訳品質も微妙だった。8bモデルなら16GB VRAMで余裕を持って動くし、OCR精度と翻訳品質のバランスがちょうどいい。
+
+## 技術スタック
+
+| 要素 | 技術 |
+|------|------|
+| 言語 | Python 3.11+ |
+| GUI | PyQt6 |
+| 画面キャプチャ | MSS / DXCam |
+| Vision LLM | Ollama (qwen3-vl:8b-instruct) |
+| 音声合成 | VOICEVOX（オプション） |
+| 配布 | PyInstaller (exe) |
+
+## 必要なもの
+
+- **ゲーミングPC** — Windows 10/11
+- **AIサーバー** — VRAM 16GB以上のGPU搭載マシン + Ollama
+  - 同一PCでもいけるけど、ゲーム中のGPU負荷を考えると別マシン推奨
+- **ローカルネットワーク** — ゲーミングPCとAIサーバーが同じLAN内
+
+:::tip ゲーミングPCだけでやりたい場合
+VRAMに余裕があるなら（24GB以上）、同一PC内のOllamaでも動く。ただしゲームのfpsに影響する可能性はある。
+:::
+
+## 使い方
+
+### 1. AIサーバー側（Ollama）
+
+```bash
+# Ollamaインストール
+curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
+
+# Vision モデルをダウンロード
+ollama pull qwen3-vl:8b-instruct
+
+# 外部からアクセスできるように起動
+OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve
+```
+
+### 2. ゲーミングPC側
+
+アプリを起動して：
+
+1. Ollama サーバーのアドレスを設定（例: `http://192.168.1.xxx:11434`）
+2. 翻訳エリアをドラッグで指定
+3. 開始ボタンを押す
+
+あとはゲームするだけ。翻訳結果が半透明オーバーレイで表示される。
+
+## やってみて思ったこと
+
+### 良かったところ
+
+- **Vision LLMの進化がすごい** — ゲーム画面のフォントをちゃんとOCRして、文脈を理解した翻訳ができる。数年前じゃ考えられなかった
+- **ローカル推論の安心感** — クラウドAPIに画面を送らなくていい。プライバシー的にも、レイテンシ的にも
+- **ゲーム体験を損なわない** — 半透明オーバーレイ + 自動フェードの組み合わせで、ゲームの邪魔にならない翻訳を実現できた
+
+### 課題
+
+- **友達・実況モードのタイミング制御** — いつ喋らせるかの塩梅が難しい。常時喋ると鬱陶しいし、黙りすぎると意味がない
+- **フォントによるOCR精度のブレ** — ゲームによって使われるフォントが違うので、精度にバラつきがある
+- **GPUが余ってる前提** — 正直、AI推論用のGPUが別途必要ってのはハードルが高い
+
+## まとめ
+
+「海外ゲームをちゃんと理解しながらプレイしたい」という個人的な欲求から作ったアプリだけど、Vision LLMの実用性を実感できるいいプロジェクトになった。
+
+特にOllamaのおかげで、ローカルVision LLMのセットアップが `ollama pull` 一発で済むのが本当にありがたい。翻訳精度もリアルタイム性も、もう実用レベルに来てると思う。
+
+GPUの余裕がある人は、ぜひ試してみてほしい。
+
+---
+
+*この記事は2026年2月時点の情報です。*