Chrome の AI | AI in Chrome | Chrome for Developers

Google は AI 技術を使用して、コンテンツをご希望の言語に翻訳しています。AI 翻訳には誤りが含まれる場合があります。

Chrome の AI 機能

ウェブサイトやウェブアプリケーション向けの AI ソリューションを見つけて構築しましょう。

組み込みの AI

ローカルモデルを使用して AI タスクを実行する、ブラウザに組み込まれたタスクベースの API を発見してください。

AI エージェント

WebMCP ツールを作成し、サイトが AI エージェントによる信頼性の高い動作をサポートできるようにする。

高速コンピューティング

Wasm、WebGPU、WebNN を使用して、コンピューティングとモデルのパフォーマンスを向上させます。

学習コース

AI 評価を作成する

評価（または evals）は、AI 機能のテストです。堅牢な evals パイプラインを作成すると、LLM ベースの機能がユーザーにとって使いやすくなります。これにより、自信を持って機能をリリースできます。

このコースでは、LLM-as-a-judge パターンを使用して主観的な品質を測定する方法、最小限の設定でジャッジを作成する方法、トップレベルのドメインエキスパートのように考えるカスタムジャッジを開発するための高度な手法について学びます。ビルド時間と本番環境で evals を実行して、回帰を早期に検出できます。

学習を始める

ブラウザ上でローカルに推論を実行する

基盤モデルやエキスパートモデルなど、ブラウザに組み込まれた AI を活用した機能を Web 上で構築します。

組み込みの AI について

使ってみる

AI を組み込んだ機能やアプリケーションの構築を開始するための要件について学びます。

使用可能な API

Chrome の組み込み AI で使用する API とその利用状況を確認します。

Task API のポリフィル

組み込みの AI タスク API ポリフィルを使用すれば、ブラウザのサポート状況を気にすることなく AI 機能を構築できます。

推奨事項と禁止事項

Chrome に組み込まれた AI を活用した開発におけるベストプラクティスを学びましょう。

キャッシュモデル

ブラウザでモデルをキャッシュして推論を高速化する方法を学びましょう。

モデルのダウンロードについてユーザーに知らせる

API を使用する前に、基となるモデルをダウンロードする必要があります。これらのダウンロードには時間がかかるため、必ずユーザーにその旨を通知してください。

WebMCP による信頼性の高いエージェント通話

WebMCP は、構造化されたツールを公開するための標準的な方法を提供することを目的としています。これにより、AI エージェントはサイト上でより迅速、確実、かつ正確にアクションを実行できるようになります。

使ってみる

ステップ 1

サイトでツールを登録する

サイトでは、エージェントが実行できるアクションを WebMCP ツールとして宣言します。各ツールには、名前、説明、JSON スキーマがあります。

// Imperative API
document.modelContext.registerTool({
  name: "bookSlot",
  title: "Book a consultation slot",
  description: "Reserve a 30-minute consultation.",
  inputSchema: {
    type: "object",
    properties: {
      date:  { type: "string", format: "date" },
      time:  { type: "string" },
      name:  { type: "string" },
      email: { type: "string", format: "email" }
    },
    required: ["date", "time", "name", "email"]
  },
  annotations: { readOnlyHint: false },
  execute: async (input, client) => {
    return await api.book(input);
  }
});

ステップ 2

ブラウザはそれらを公開します。

ブラウザは、ページの URL、タイトル、オリジン権限スコープとともに、これらのツールをユーザーの WebMCP 対応エージェントに収集して提示します。

ステップ 3

エージェントが行動を起こすため、推測する必要がない

エージェントが契約を確認し、構造化された引数を指定すると、残りの処理はコードが行います。ユーザーは、権限と確認のループにとどまります。心配を解消。

// the agent's view
{
  "tool": "bookSlot",
  "arguments": {
    "date": "2026-07-31",
    "time": "14:00",
    "name": "Jerry Jones",
    "email": "jerry.jones@example.com"
  }
}