AI による次世代のウェブへようこそ。デベロッパーがウェブで優れたエクスペリエンスを簡単に構築できるよう、AI がどのように役立つかをご確認ください。
組み込みの AI について プレビュー プログラムに参加する

Chrome で Gemini Nano を使用する

Chrome の Gemini Nano でできることを再考。
Gemini エコシステムの最も効率的なモデルである Gemini Nano が Chrome に導入されます。
クライアントサイド AI は、データのプライバシーを保護し、レイテンシを改善しながら、強力なモデルをユーザーに提供します。
Chrome で Gemini Nano で使用できる API とその提供状況を確認します。
組み込みの AI でウェブを刷新しましょう。Chrome の統合された AI モデルと API を使用して、革新的なウェブ アプリケーションと Chrome 拡張機能を作成できます。賞金の総額は 65,000 米ドルです。
詳細

組み込みの AI API

オリジン トライアルに参加して、これらの API を本番環境で使い始めましょう。
ローカル AI モデルを使用して、ブラウザでテキストをリアルタイムで翻訳します。ユーザーは母国語で投稿できるようになりました。
Language Detector API を使用して、特定のテキストで使用されている言語を特定します。
さまざまな長さと形式（文、段落、箇条書きリストなど）でさまざまなタイプの要約を生成します。
Chrome 拡張機能の Prompt API の無限の可能性をご確認ください。

AI を組み込んで構築

ユースケースに応じて解決し、Google のベスト プラクティスに沿って対応します。
サーバーサイドの生成 AI を使用してレビューを評価する。推論はサーバー上で行われます。
オンデバイス AI ソリューションで、洞察に満ちたレビューの投稿をサポートします。
Translator API でグローバルなカスタマー サポートを強化します。
モデルをデバイス上にキャッシュすることで、アプリケーションの起動を高速化します。
ブラウザのカスタマイズとウェブ コンテンツの管理により、ブラウジング エクスペリエンスを向上させます。AI を使用して次世代の拡張機能を構築します。

AI と Gemini Nano に関するニュース

デベロッパーの生産性

DevTools で Gemini とチャットします。このパネルから開始したスレッドには、検査対象のページの技術的な詳細に関するコンテキストが含まれています。
AI アシスタント パネルを使用すると、ウェブサイトの全体的なレイアウトや特定の要素のスタイルを把握し、AI 生成の CSS バグの修正を取得できます。
レイアウトの理解から飛行機の修正まで、ページのスタイル設定を簡単にする 5 つの方法をご確認ください。
コンソールを使用して、オンデバイス AI の結果を表示してデバッグします。
Chrome に Gemini Nano の機能を取り入れることで、デベロッパーはサーバーなしでウェブ アプリケーションに生成 AI を導入できます。
オンデマンドで視聴
クライアントサイド AI は、機密データを保護し、レイテンシを改善しながら、デバイス上でユーザーに強力なモデルを提供します。実際のユースケースを確認し、クライアントサイド AI が適しているかどうかを判断します。
ドキュメントを読む
WebAssembly と WebGPU の強化により、ウェブ上の ML のパフォーマンスがどのように向上するかについて学習します。
まとめを読む
Google のウェブ AI ライブラリとモデルは、ちょうど 10 億ダウンロードに達しました。Google のウェブ AI の最新状況と、クライアントサイドで実行できる生成 AI モデルをご確認ください。
まとめを読む

WebGPU

より高度な GPU 機能にアクセスできるウェブ グラフィック API の WebGPU で、AI への取り組みを後押ししましょう。
Chrome の WebGPU の最新情報をご確認ください。
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Chrome で WebGPU を確認し、GPU での一般的な計算処理を高度なサポートを得ることができます。
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WebGPU を使用して GPU にアクセスする方法について説明します。
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クライアントサイドのブラウザベースの AI モデルを実際のブラウザ環境でテストする方法について説明します。
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Chrome で WebGPU が動作しない理由と、その修正方法について説明します。
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MDN で API リファレンスを検索します。
MDN のサイトを見る

WebAssembly

Chrome を使用してウェブページで高性能アプリケーションを有効にする
AI 推論でよく使用されるタスクの WebAssembly の改善について説明します。
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TensorFlow.js Wasm バックエンド WASM バックエンドと、XNNPACK ライブラリを使用してニューラル ネットワーク オペレータの実装を最適化する方法を学習します。
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ONNX Runtime Web を本番環境にデプロイする方法と、アプリケーションに含める WebAssembly バイナリ ファイルについて説明します。
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ウェブ デベロッパーと AI

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AI とも呼ばれるさまざまな新しいテクノロジーの基本と定義を理解します。
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ウェブの実務担当者として、新しいテクノロジーを慎重に、責任を持って構築することが重要です。
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生成 AI から状況に応じた結果を大規模に取得するための手法について説明します。
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