ブラウザチャットAI
ブラウザ内で動く大規模言語モデルとチャット。WebGPUで高速推論。
ブラウザで動くLLMとは
Qwen2.5 1.5B
Alibaba Cloudが公開した高性能LLM。15億パラメータながら日本語・英語・中国語を含む29言語に対応。量子化（q4f16）により約800MBでブラウザ実行が可能。
WebGPU推論
WebGPU APIでGPUを直接利用し、ブラウザ内でLLMを高速推論。MLC Web-LLMライブラリがモデルのコンパイル・最適化を担当。データはサーバーに一切送信されません。
完全オフライン対応
初回ダウンロード後はキャッシュから読み込み、オフラインでもチャットが可能。機密情報を扱うシーンでもプライバシーを完全に保護。
API費用ゼロ
クラウドLLM APIと異なり、従量課金なしで何回でもチャット可能。トークン課金を気にせず自由にテスト・運用できます。
ブラウザで実行可能なLLMモデル比較
| モデル | パラメータ数 | ダウンロード | 日本語 | 特徴 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5 0.5B | 0.5B | 約350MB | ○ | 最軽量・モバイル向け |
| Qwen2.5 1.5B（本デモ） | 1.5B | 約800MB | ◎ | バランス型・日本語良好 |
| Llama 3.2 1B | 1B | 約600MB | △ | Meta製・英語特化 |
| Llama 3.2 3B | 3B | 約1.6GB | △ | 高品質・VRAM多め |
| Phi-3.5 Mini | 3.8B | 約2GB | ○ | Microsoft製・推論特化 |
| Gemma 2 2B | 2B | 約1.3GB | ○ | Google製・多言語対応 |
※ ダウンロードサイズは4bit量子化（q4f16）時の目安。WebGPU対応GPU搭載のPC/スマートフォンが必要。VRAM不足の場合は小さいモデルを選択してください。
チャットAIの活用事例
社内ナレッジ検索
社内文書・マニュアルで学習させた独自LLMで、従業員の質問に即時回答。情報検索の時間を大幅短縮。
ECサイト接客チャット
商品知識を学習したAIチャットボットが24時間対応。購入相談・サイズ案内・在庫確認を自動化。
カスタマーサポート
FAQ・過去の問い合わせ履歴から学習し、顧客の質問に自動回答。オペレーターの負荷を軽減。
文章作成・要約支援
メール・報告書・プレゼン資料のドラフト作成を支援。業務文書のテンプレート生成や校正にも活用。
コード生成・レビュー
プログラミング支援に特化したLLMでコード生成・バグ検出・リファクタリング提案。開発効率を向上。
医療・法務アシスタント
専門知識を学習したドメイン特化LLMで、医療相談の一次対応や契約書レビューの初期スクリーニング。
チャットAIの回答品質を上げるコツ
具体的なプロンプト
「○○について教えて」より「○○の△△の違いを3つのポイントで説明して」のように、出力形式や条件を明示するとより的確な回答が得られます。
役割の指定
「あなたはプログラミングの先生です」のように役割を与えると、そのコンテキストに沿った回答を生成しやすくなります。
短い質問に分割
1.5Bモデルは長い複雑な指示への対応に限界があります。質問を短く分割して段階的に聞くと精度が向上します。
温度パラメータ
本デモではtemperature=0.7を使用。0に近いほど確定的（事実確認向き）、1に近いほど創造的（アイデア出し向き）な出力になります。
会話をリセット
会話が長くなるとコンテキストウィンドウが一杯になり品質が低下します。話題が変わったらページをリロードして会話をリセットするのが効果的。
大きなモデルを使う
ブラウザ版は1.5Bモデルのため回答品質に限界があります。業務用途では7B〜70Bモデルをサーバーで実行することで飛躍的に品質向上。
独自のチャットAIシステムを構築する
社内文書・業務知識・FAQ・製品情報を学習した、御社専用のチャットAIを構築できます。
学習データ構築（指示-応答ペア）
業務でのQ&Aペア、社内FAQ、マニュアルの質問-回答形式データを整備。1,000〜10,000件程度のペアデータで効果が出始める。RAG（検索拡張生成）併用で少量でも高精度に。
ベースモデル選定・ファインチューニング
日本語対応LLM（Qwen2.5 / Llama 3 / Gemma）をベースにLoRAファインチューニング。QLoRAならVRAM 24GBでも7Bモデルの調整が可能。
評価（人手評価 + 自動評価）
回答の正確性・有用性・安全性を人手で評価。BLEU/ROUGE/BERTScoreなどの自動指標も併用。ハルシネーション率のモニタリングが特に重要。
推論最適化・デプロイ
vLLM / TensorRT-LLM / llama.cpp で推論を高速化。APIサーバーとしてSlack・Teams・社内ポータルに統合。RAGパイプラインとの連携も可能。
精度改善サイクル
学習環境と費用の比較（実績ベース）
Qwen2.5-7BのLoRAファインチューニング：日本語指示データ5,000件・5エポックの場合
| 学習環境 | VRAM | 時間単価 | 学習時間 | 1回の学習費用 |
|---|---|---|---|---|
| GCP A100（東京） | 40GB | 約628円/時 | 3〜6時間 | 1,884〜3,768円 |
| さくら高火力 H100 | 80GB | 約1,008円/時 | 1.5〜3時間 | 1,512〜3,024円 |
| 当社 RTX PRO 6000 | 96GB | 固定費のみ | 6〜12時間 | 追加費用なし |
| RTX 4090（個人） | 24GB | — | 3〜5時間 | 電気代のみ（QLoRA必須） |
LLMファインチューニングの特徴：回答品質・安全性・ドメイン適合にはハイパーパラメータ調整と30〜100回以上の試行が必要です。 クラウドで50回試行すると9.4万〜18.8万円に達します。 当社環境なら96GB VRAMで7Bモデルのフルファインチューニングも可能、何度でも追加費用なしで品質を追求できます。
※ 価格はGCP東京リージョン・さくらインターネット高火力DOKの2025年公表価格に基づく。為替レート155円/USDで換算。
カスタムチャットAIシステムの開発
社内FAQ自動応答、ECサイト接客、カスタマーサポート、ドメイン特化チャットボットなど、御社専用のチャットAIを構築できます。 当社のNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell環境を活用し、従量課金なしでLLMのファインチューニング・RAG構築・最適化を行います。
チャットAIに最適なエッジAI機材
ブラウザでのデモ体験後、本格的にエッジAIチャットシステムを構築するための推奨機材です。
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