2026年7月9日、米Googleはブラウザ上でAIモデルを高速実行できるJavaScriptライブラリ「LiteRT.js」を公開した。従来のWeb向けAI実行環境を刷新し、サーバーを介さず端末内で高性能なAI推論を実現する。プライバシー保護と低遅延を両立する次世代Web AI基盤として注目される。
Webブラウザで高速AI推論を実現
LiteRT.jsは、GoogleのオンデバイスAI推論ライブラリ「LiteRT」をJavaScriptから利用できるようにした新たな実行環境である。AIモデルをブラウザ内で直接動作させるため、サーバーとの通信を必要とせず、ローカル環境だけで推論を完結できる。
従来のTensorFlow.jsがJavaScriptベースの処理を中心としていたのに対し、LiteRT.jsはWebAssembly（※）を採用し、CPU向け「XNNPACK」、GPU向け「ML Drift」、将来的にはNPU向け「WebNN」にも対応する。これにより、Webアプリでもネイティブアプリに近い実行性能を実現するとしている。
Googleの検証では、画像認識や音声処理などのAI推論で既存のWeb向けランタイムを最大3倍上回る性能を確認した。また、GPUやNPUを利用する環境ではCPU実行比で5〜60倍高速化するケースも報告されている。さらに、既存の.tfliteモデルやPyTorch製モデルを変換して利用できるほか、ブラウザ向けLLM実行環境「LiteRT-LM.js」の提供も予定されている。
※WebAssembly： ブラウザ上でC++やRustなどのプログラムを高速実行するための標準技術。JavaScriptより高い処理性能を実現できる。
Webアプリ開発の可能性を広げる一方、課題も
LiteRT.jsの大きな特徴の一つは、AI推論を利用者の端末側で実行できる点にある。サーバー側の推論処理を減らせる可能性があるほか、個人情報を外部へ送信せずに処理できる場面も増えるため、プライバシー保護や通信遅延の低減が期待できる。リアルタイム翻訳や画像編集、音声認識など、応答速度が重視されるサービスへの採用も進む可能性がある。
一方で、実行性能は利用するPCやスマートフォンの性能、GPU・NPUへの対応状況、ブラウザの実装状況に左右される。高性能な端末ほど恩恵を受けやすい一方、古いデバイスでは十分な性能を発揮できないケースも想定される。
今後はWebNN対応の拡充やブラウザ上で動作する生成AIへの最適化が進めば、クラウド依存型からエッジAIへと開発の重心が移る可能性がある。LiteRT.jsは、その変化を支える基盤技術の一つとして、今後のWeb開発で有力な選択肢の一つになるかどうかが注目される。
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