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。

Chrome で Gemini Nano を使用する

Chrome の Gemini Nano でできることを再考。
Google は、ユーザーがデバイス上で AI の力を活用できるように、Gemini エコシステムの最も効率的なモデルである Gemini Nano を Chrome で採用しています。
オンデバイス 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、パワフルなモデルをユーザーに提供します。
Chrome の Gemini Nano で現在利用できる機能をご確認ください。
Google の最も効率的なオンデバイス LLM である Gemini Nano を使用して、オンデバイス AI 用の試験運用版のウェブ API の早期プレビュー版を入手できます。

AI を組み込んで構築

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。
グローバルなカスタマー サポートを強化する試験運用版の Translate API をご紹介します。
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。

AI と Gemini Nano に関するニュース

デベロッパーの生産性

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。
プロンプトが適切なほど、必要な結果が得られる可能性が高まります。
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。
組み込みの AI は、センシティブ データを保護してレイテンシを改善しながら、パワフルなモデルをユーザーに提供できる最新のサービスです。実際のユースケースを確認し、オンデバイス AI がご自身に適しているかどうかを判断します。
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。
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。

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。
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。
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。
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。
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。
MDN で API リファレンスを検索します。

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。
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。
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。

AI を組み込んで構築

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。
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。
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。