■ 概要 ブラウザ上でLLMを直接実行する WebGPU 加速フレームワーク。サーバー不要で完全プライベート。 ■ 特徴・用途 WebGPUの登場で現実的になったブラウザ側での推論実行。複数エンジン（MLC/Transformers/Flare）の統一APIにより、モデル切り替えが容易。オフライン対応と低遅延が活きるユース・ケース：エッジAI、プライバシー規制下の組織、サーバーコスト削減が必須なSaaSプラットフォーム（Browseragent.dev の no-code ビルダー例が明示的）。 ■ 結論 ブラウザAI の有用性は GPU の可用性（M1/M2 MacBook・高端Android デバイスに限定）と WebGPU 実装の拡大速度に左右される。当面は実験・PoC・プライバシー第一のユースケースに有効だが、複雑モデル（70B+）や商用展開にはサーバー併用が現実的。