AIアンプモデリングに使える無料ニューラルギタープラグイン（2026）

2025年11月16日

**2026年の最適な無料ニューラルギタープラグインはNeural Amp Modeler（NAM）です。**オープンソースで、ギタリストが実際のアンプやペダルの無料キャプチャを共有しています。ほかにも、AIDA-X、Chow BYOD、Chow Centaur、GuitarML Proteus、Stompbox、ToobAmp、guitarixという優れた無料の選択肢があります。

各プラグインは、実際のアンプやペダルで学習したニューラルネットワークを使い、ハードウェア特有の不完全さも含めて音を再現します。ニューラルモデルは、ペダルやアンプが入力信号をどう変えるかを学習するため、従来のデジタル信号処理（DSP）モデルが捉えきれない微妙なアナログの非線形特性を再現できます。

2026年10月にすべてのプラグインを確認しました。8つとも現在も無料でダウンロードできます。Neural DSPの無料代替ツールを探しているなら、まずNAMを試してください。

1. Neural Amp Modeler（NAM）：Neural DSPの無料代替ツール

Neural Amp Modelerは、Steven Atkinsonが開発した無料のオープンソースアンプモデリングプラグインです。実際のアンプ、ペダル、リグ全体をニューラルネットワークでキャプチャした.namモデルファイルを再生します。

使い始めるために自分でキャプチャする必要はありません。ギタリストがTONE3000で数千もの無料NAMキャプチャを共有しています。自分のアンプを録音してモデルを学習させることもできます。

このため、「Neural DSPの無料代替」という問いに最もよく挙がる答えがNAMです。Neural DSPは、洗練されたアーティストブランドのプラグインを販売しています（14日間の無料体験あり）。NAMは固定のアンプセットの代わりにコミュニティのキャプチャを使い、同種のニューラルアンプモデリングを無料で提供します。

形式はVST3とAUで、Windows 10（64ビット）以降とmacOS 10.15以降に対応します。Linuxでは、サードパーティーのNeural Amp Modeler LV2プラグインを使ってください。以下のStompbox、ToobAmp、guitarixもNAMファイルを読み込めます。

価格：無料のオープンソース（MITライセンス）。

ダウンロード：Neural Amp Modelerユーザーページ | NAMプラグインのGitHub

2. AIDA-X：汎用AIアンプモデラーとニューラルエフェクトプレーヤー

AIDA-XはRTNeuralモデルを読み込み、ギターアンプ、ディストーションペダル、エフェクトチェーン全体をエミュレートします。無料プラグインはWindows、macOS、LinuxでCLAP、LV2、VST2、VST3形式で動作し、スタンドアロンアプリもあります。

MOD AudioとAIDA DSPがAIDA-Xを共同開発しました。プロジェクトはArduinoベースのオーディオシールドから始まり、MOD Audioのエコシステム向けの柔軟なモデルプレーヤーへと発展しました。

AIDA-XはRTNeuralを基盤とし、キャビネットのインパルス応答にはFFTConvolverを使います。複合モデルは複数のゲイン設定で学習しているので、ニューラルモデルのゲインをリアルタイムで調整できます。

価格：完全に無料のオープンソース。

ダウンロード：AIDA-X GitHub | MOD Audioページ | AIDA DSPプラグインバンドルのGitHub

3. Chow BYOD（Build-Your-Own-Distortion）：独自のAIペダルを作るツール

この無料ギターVSTでは、ドライブ、音色調整、ユーティリティなど43個のモジュールをつないで独自のディストーションエフェクトを作れます。自分のオーバードライブを設計する仮想ペダルボードのように動作します。

始まりは2019年、Jatin ChowdhuryのMusic 420の授業プロジェクトであるテープエミュレータープラグインでした。その活動は、BYODなどのオーディオプラグインを開発するChowDSPへと広がりました。

BYODは、RTNeuralベースのニューラルコンポーネントと従来のDSP回路モデリングを組み合わせ、エイリアシングを抑えつつ正確なアナログの挙動を再現します。

価格：無料のオープンソース（GPLライセンス）。

ダウンロード：ChowDSPウェブサイト | GitHubリポジトリ

4. Chow Centaur：ニューラルネットワークによるKlon Centaurの再現

Chow Centaurは、中古市場で$3,000+で売られているKlon Centaurオーバードライブペダルをデジタルで再現します。MITで学んだエンジニアBill Finneganが1994年から手作業で製作し、オーバードライブの「聖杯」と呼ばれる存在になりました。

プラグインは、Klonの透明感のあるオーバードライブを提供します。ギターの個性を保ちながら、温かみと倍音を加えます。

2つのモードがあります。Traditionalはノード解析による回路モデリング、NeuralはRTNeural上で動作するリアルタイムのリカレントニューラルネットワークです。ニューラルモデルは、電源電圧を9Vから18Vに倍増するKlonの有名な回路を捉えています。

価格：デスクトップとiOS向けの無料VST3、AU、LV2プラグイン。

ダウンロード：ChowDSPギターペダルVST | GitHub

5. GuitarML Proteus：自分のギターアンプとペダルをキャプチャ

Proteusでは、自分のギターアンプやエフェクトペダルのニューラルモデルを作れます。無料プラグインは、「ノブキャプチャ」（ノブの全範囲）と「スナップショットキャプチャ」（1つの設定）に対応しています。

エンジニアのKeith Bloemerは、誰でもアンプモデリングを使えるようにするため、2020年にGuitarMLを始めました。ネットワークアーキテクチャの開発に3年をかけ、Proteusは自分の機材をキャプチャするためのKemperやNeural DSPの無料代替となりました。

ProteusはRTNeuralエンジンでLSTMネットワークを動かします。40ユニットのLSTMモデルはCPU使用率が約2%で、市販プラグインと同程度です。

価格：無料。任意でPatreonから支援できます。

ダウンロード：GuitarML.com無料VSTプラグイン | Proteus GitHub

6. Stompbox：完全なAIギターペダルボード

Stompboxは、Neural Amp Modeler対応、キャビネットIR、時間系エフェクト、MIDI制御を備えたギターアンプとエフェクトペダルボード全体をシミュレートします。Raspberry Pi上でGUIなしで動作し、自作ハードウェアに使えます。

Mike Oliphantは、Raspberry PiハードウェアとDAWプラグインの両方で動作するようにStompboxを作りました。チューナー、ルーパー、エフェクトチェーン全体を備えています。

StompboxはNeural Amp ModelerとRTNeuralをアルゴリズムによるDSPエフェクトと組み合わせ、リモートUIとVST3のモードを提供します。

価格：無料のオープンソース。

ダウンロード：Stompbox GitHub | VST3インターフェース

7. ToobAmp：Raspberry Pi向けニューラルギターエフェクト

ToobAmpはRaspberry Pi向けに最適化された22個のLV2プラグイン群です。TooB Neural Amp Modeler、機械学習アンプモデル、キャビネットIR、定番のギターエフェクトを含みます。自作ギターペダルのハードウェア製作に向いています。

Robin DaviesはPiPedalプロジェクトのためにToobAmpを作りました。ニューラルアンプモデルが$35のコンピューターでも効率的に動作することを示し、趣味の製作者にもAIギターエフェクトを身近にしました。代わりにNVIDIA Jetson Nanoで製作する場合は、アナログ音声出力がない点に注意してください。まずJetson NanoにRaspberry Pi I2Sサウンドカードを設定します。

RTNeuralとNAMのモデルはARMプロセッサー向けに最適化され、低消費電力のハードウェアでプロ向けのギター音色を提供します。

価格：無料のオープンソース。

ダウンロード：ToobAmp GitHub | PiPedalプロジェクト

8. guitarix：ニューラルモデルを備えたLinuxアンプシミュレーター

guitarixは2000年代からLinuxオーディオの定番です。バージョン0.45.0で機械学習によるアンプモデリングが加わり、現在はNAM（.namファイル）とRTNeural（.json/.aidax）の両方のモデルを読み込めます。モジュール式のプリアンプとアンプのモデル、エフェクト、キャビネットのエミュレーションも提供します。

RTNeuralが20年にわたるDSP開発の成果と共存するため、同じリグ内でニューラルアンプモデルと従来の回路モデルを組み合わせられます。

価格：無料のオープンソース（GPL）。

ダウンロード：guitarix GitHub | LinuxMusiciansフォーラム

自分のAIギターエフェクトを作る方法

自分のニューラルアンプモデルを作る最も簡単な方法は、NAMやProteusで実機をキャプチャすることです。アンプやペダルにテスト信号を通し、その結果を録音して、入力と出力の組でモデルを学習させます。

独自のプラグインを作る場合、この一覧の多くのツールはリアルタイムオーディオ向けのオープンソース推論ライブラリRTNeuralを使っています。Jatin Chowdhuryは、低レイテンシーと低CPU使用率でニューラルネットワークを動かすために開発しました。これにより、スタジオやステージでニューラルギターエフェクトを実用的に使えます。NAMは、代わりに独自のオープンソースコアライブラリを使います。

RTNeuralは複数のバックエンド（Eigen、xsimd、通常のC++ STL）と、Dense、GRU、LSTM、Conv1Dなどの層の種類に対応します。真空管、トランジスター、アナログ回路の非線形な挙動をモデル化するのに適しています。

アンプをモデル化する代わりに、音全体を生成または変換するニューラルモデルについては、IRCAMのRAVE、Google MagentaのDDSP、IRCAMのMIDI制御対応拡散モデルAFTERのガイドを参照してください。ローカルGPUなしで自分の録音からRAVE、DDSP、AFTERのモデルを学習できます。FAQでは、各モデルに必要な音声の量を説明しています。

音声修復やステム分離のような大きなニューラルモデルは、リアルタイムのギタープラグインには負荷が高すぎます。Neural Analog VSTはクラウドでそれらを動かすので、GPUは不要です。

無料の音源プラグインも必要なら、sforzandoは無料のSFZサンプルライブラリを再生します。ピアノ、ドラム、弦楽器などがあります。

無料ニューラルギタープラグインのよくある質問

Neural DSPの最適な無料代替ツールは何ですか？

Neural Amp Modeler（NAM）が最も近い無料の代替です。同種のニューラルネットワークによるアンプモデリングを使い、オープンソースで、コミュニティがTONE3000で実際のアンプやペダルの無料キャプチャを共有しています。Neural DSPのプラグインは有料ですが、14日間の無料体験があります。

Linuxで使える無料ニューラルギタープラグインはどれですか？

guitarix、ToobAmp、AIDA-X、Chow BYOD、Chow Centaur、GuitarML Proteusには、すべてLinuxビルドがあります。LinuxでNAMキャプチャを使うには、サードパーティーのNeural Amp Modeler LV2プラグインを利用してください。

自分のアンプを無料でキャプチャできますか？

はい。Neural Amp ModelerとGuitarML Proteusは、どちらも自分のアンプやペダルを録音して、そのニューラルモデルを学習させ、無料プラグインでそのモデルを使って演奏できます。