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WebGPU×LLM：ブラウザ実行を“実用”にする5つの準備 （ONNX Runtime Web／Transformers.js）

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はじめに——「すごいけど、本番には怖い」を越える

ブラウザでテキスト生成や要約がサクッと動く時代になりました。とくにWebGPUの普及と、ONNX Runtime Web／Transformers.jsの整備で「インストールなし・ゼロサーバ」での実行が、ようやく現場で使える手触りに近づいています。(onnxruntime.ai)
一方で、APIと違って“資材管理・権限・回帰”がすべてフロントに来るため、準備を飛ばすと途端に不安定になります。本稿は、実運用で破綻しないための準備だけを、短くまとめます。

1. いま、何が“使える状態”なのかを把握する

  • WebGPUは主要ブラウザで実装が進み、ブラウザ内のGPU演算が現実解に。セキュリティ修正も継続投入されており、最新版を前提にすることが実運用の最低条件です。(Chrome Releases)
  • WebNN APIは2025年9月にCandidate Recommendation Draftを継続更新中。将来的にOS/NPUのML機能を抽象化して使える見込みですが、まだ本番推奨ではない旨の注意もあります。(W3C)
    → 当面はWebGPU＋既存のランタイム（ONNX Runtime Web／Transformers.js／WebLLM など）が実用ライン。(onnxruntime.ai)

2. モデルと資材の“重さ”を先に見積もる

ブラウザ推論の最大の敵はダウンロード時間です。

  • WASM本体はデフォルトで数十MB規模になりがち。ビルド最適化で8MB前後まで縮小できた事例も報告されています（設定次第）。(GitHub)
  • モデル重みは量子化と分割配信で初回体験を守る。CDNキャッシュとレジューム対応は必須。
  • I/Oバインディング（GPU上にテンソルを保持）やグラフキャプチャ等の最適化を使うと、再実行のオーバーヘッドが抑えられます。(onnxruntime.ai)

3. ランタイムは“二刀流”で：ONNX Runtime WebとTransformers.js

  • ONNX Runtime Web（WebGPU EP）：ONNXモデル資産がそのまま活きる。IO Bindingや実行プロバイダの細かい制御が可能で、既存の推論パイプラインを移植しやすい。(onnxruntime.ai)
  • Transformers.js：Hugging Face由来の同等API感で学習コストが低い。テキストだけでなく音声・画像系のタスクにも広く対応し、“まず動かす”までが速い。(GitHub)
  • WebLLM：ブラウザ特化の高性能エンジン。ストリーミング、JSONモード、（将来）関数呼び出しなどAPI互換の開発体験を狙った選択肢。(GitHub)
    現場では一つに固定せず、用途ごとに使い分けたほうがトラブルシュートが早いです。

4. 権限と回帰を“回答時”まで通す

ブラウザLLMは入力も出力も手元で完結します。だからこそ、

  • 権限は取得時（検索・ファイル読込）だけでなく、回答組立時にも再確認する設計に。参照できても出力して良いかを別判定にする運用が安全です。(Security Week)
  • 変更の影響を追うため、小さな評価セット（3〜5問）を常備し、根拠付き正答率と体感レイテンシだけでも毎リリースで回す。公開されているSupport／Fluency／Nugget系の評価軸を薄く転用するとラクです。(AICompetence.org)

5. “まず触れる”ための最小構成（GitHub／デモ）

以下は実装の入口として確度が高いリポジトリ／記事です。クイックスタート→最適化→評価、の順で触るのが近道。

  • ONNX Runtime Web × WebGPU（公式チュートリアル／最適化の考え方）(onnxruntime.ai)
  • Transformers.js（ブラウザでの多タスク実行／実例ブログあり）(GitHub)
  • WebLLM（高性能ブラウザLLMエンジン。API互換の開発体験）(GitHub)
  • WebGPU×LLM デモ（ゼロインストール）：サンプルから始めるのに最適。(GitHub)

注：公開は常に最新ブラウザで。Chrome 141系の安定化情報やWebGPU関連の脆弱性修正は、告知後ただちにテスト→反映を。(Chrome Releases)

まとめ——“速さ”より“整った準備”が効く

  • **最新版の前提条件（WebGPU／ブラウザ）**を満たす
  • 資材の重さを最初に削る（WASM最適化／量子化／CDN）
  • ランタイム二刀流で現実解を選ぶ
  • 権限と回帰を“回答時”まで通す
    この4点を押さえるだけで、ブラウザLLMは実用品に変わります。

実装リンク（本文冒頭に明記推奨）

  • GitHub: ONNX Runtime Web（WebGPU EP）チュートリアル／サンプル (onnxruntime.ai)
  • GitHub: Transformers.js（ブラウザ向け） (GitHub)
  • GitHub: WebLLM（ブラウザLLMエンジン） (GitHub)
  • デモ: WebGPU + LLM（ゼロインストール） (GitHub)

参考（一次情報）

  • WebGPU対応と最適化の解説、実装ガイド（ONNX Runtime Web／記事） (onnxruntime.ai)
  • WebNNの最新ステータス（W3C CRD／履歴、概説） (W3C)
  • ブラウザ側の安定化・セキュリティ修正（Chrome 141／WebGPU関連CVE） (Chrome Releases)
  • WASMサイズ最適化の実例（ディスカッション） (GitHub)

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