Chrome の AI
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。
組み込みの AI
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 を使用する理由
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。
探索的 API
Chrome の Gemini Nano で現在利用できる機能をご確認ください。
組み込み AI チャレンジに参加する
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。
AI を組み込んで構築
Language Detector API をテストする
ブラウザに組み込まれた言語検出は、Chrome 130 からのオリジン トライアルの段階です。
AI によるオンデバイス翻訳
Translator API でグローバルなカスタマー サポートを強化します。
商品レビューを評価する
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。
ユーザーが有益なフィードバックを共有できるようにする
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。
AI モデルをキャッシュに保存する
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
DevTools の AI アシスタンス
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。
スタイル設定における AI アシスタント
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。
AI アシスタントを使用する
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。
DevTools のコンソール分析情報
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。
I/O でのウェブ AI
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。
ウェブ デベロッパー向けの実用的なオンデバイス AI
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。
WebAssembly と WebGPU の強化による Web AI の高速化
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。
将来のウェブアプリのためのモデル、ツール、API
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。
WebGPU の新機能
Chrome の WebGPU の最新情報をご確認ください。
概要
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。
GPU にアクセスする
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。
Google Colab でのウェブ AI モデルのテスト
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。
トラブルシューティングのヒントと修正
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。
API リファレンス
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 推論の WebAssembly 最適化
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
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。
WebAssembly 用 ONNX Runtime Web
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。