生成AIやローカルLLMへの関心が高まる一方で、「どこから実装理解を始めればよいのか分からない」という壁に多くの人が直面します。本記事では、軽量埋め込みモデルの選定から始まり、HTML/CSS/JSのみで動くテトリスを題材として、Canvas描画・PWA化・スマホ配布・コード読解へと理解を段階的に深めていった実際の生成過程を整理します。
特徴は、いきなり高度なAIを扱うのではなく、「動く最小単位」を作りながら理解を積み上げる点にあります。ZIP配布可能なWebアプリという極めて軽量な構成を通じて、オンデバイスAIへ至る思考ルートを可視化します。ローカル実装に詰まった際のクラウド理解の使い方や、学習リソース設計、通信環境の重要性まで含め、実践者目線で解説します。
第1章：軽量LLMから始まる実装思考
生成AI開発では、最初から巨大モデルを扱う必要はありません。むしろ重要なのは「計算量・端末性能・実行環境」の制約を理解することです。本章では、256〜384次元埋め込みという軽量設計からスタートした理由と、実装理解へ至る思考の出発点を整理します。
軽量埋め込みという現実的な第一歩
「まずは次元数256〜384の軽量埋め込みを推奨。容量＆計算が軽く、モバイル端末でも実用的。」
大規模モデル以前に、まず「動く体験」を得ることが理解速度を劇的に上げます。MobileBERT系や平均埋め込みは、推論コストと精度のバランスが良く、オンデバイス実験の入口として最適です。
ローカル実装が難しい本当の理由
多くの場合、難しさはAIそのものではなく「環境理解不足」にあります。モデル、UI、処理ループ、入力系がどのように連動するかを理解することが重要です。
第2章：テトリスを選んだ理由 — 最小アプリの力
AI理解を加速させる最短ルートは「小さく完成するプロジェクト」です。本章ではHTML/CSS/JSのみで構成されたテトリスを用い、ゲーム開発を通して処理構造を理解した過程を解説します。
Canvasが「軽い」とは何か
「描画対象が少なく、固定サイズ計算で済むためCPU負荷が低い。」
- 10×20固定グリッド
- 単純な矩形描画のみ
- ライブラリ依存ゼロ
この構造は、AI推論ループと非常に似ています。つまりゲームはAI理解の縮図になります。
ZIP配布というWebアプリの原点
完成したアプリはZIPで配布可能。ユーザーは解凍してindex.htmlを開くだけで利用できます。
「インストール不要・オフライン動作可能」
これは将来的なオンデバイスAI配布モデルと同じ思想です。
第3章：PWA化でWebはアプリになる
次の理解ステップはPWA（Progressive Web App）です。Webページをネイティブアプリのように扱える技術であり、AIアプリ配布の現実的な手段として注目されています。
ホーム画面アイコン化の仕組み
- manifest.webmanifest
- Service Worker
- キャッシュ制御
「Webサイトをアプリのように起動できる。」
これによりユーザーはブラウザを意識せず利用可能になります。
requestAnimationFrameとゲームループ
テトリスの更新処理は以下の構造です：
requestAnimationFrame(step) → 時間差計算 → 落下判定 → 描画更新
このループ構造はAI推論サイクルと同型です。
第4章：学習設計と環境 — 実装を続けるために
実装は技術だけでは継続できません。学習導線・通信環境・教材選定が重要になります。本章では実践過程から見えた「続けられる設計」を整理します。
クラウド理解 → ローカル最適化という順序
「話に詰まった際にはクラウドで構造理解し、その後端末最適化へ
〆最後に〆
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