はじめに
目的
本記事は、TensorFlow.jsをCDN（Content Delivery Network）経由でWebプロジェクトに導入する方法をわかりやすく解説します。ローカルにライブラリをインストールせずに、ブラウザ上で機械学習モデルを手軽に使える点に焦点を当てます。
対象読者
Web開発者、フロントエンドエンジニア、機械学習に興味のある方を想定します。JavaScriptの基本知識があれば読み進められます。
本記事で学べること
- CDNとは何かと利点
- TensorFlow.jsをCDN経由で読み込む基本手順
- 実用的なコード例と応用パターン（画像認識など）
- 運用時の注意点とベストプラクティス
前提知識・準備
ブラウザとエディタがあれば始められます。Node.jsやパッケージ管理の知識は必須ではありませんが、あると応用が広がります。
本記事の構成
全6章で順を追って説明します。次章では、CDNの利点とTensorFlow.jsの基本概要を取り上げます。
CDN経由でTensorFlow.jsを導入するメリットと基本概要
CDNで導入するとは
CDN（コンテンツ配信ネットワーク）からTensorFlow.jsのスクリプトを読み込むと、パッケージのインストール不要でHTMLにscriptタグを追加するだけで使えます。学習用やプロトタイプ作成に向いています。
主なメリット
- 導入が簡単：npmやビルド設定が不要で、すぐ動かせます。例えば、短いデモやチュートリアルで有効です。
- 配布と共有が楽：URLを共有すれば、他の人も同じ環境で試せます。
- ブラウザ完結：処理がクライアントで完了するため、サーバー負荷やデータ転送を減らせます。
- 必要なモジュールだけ追加可能：モデルや拡張ライブラリを個別に読み込み、軽量化できます。
基本的な考え方と注意点
CDNは便利ですが、ネットワーク依存でオフライン環境では動きません。バージョンを固定しておくと、将来の互換性問題を避けられます。パフォーマンスはブラウザやデバイスに依存し、WebGLを有効にすると高速化する場合があります。
導入イメージ（簡単な例）
この1行でブラウザ側でTensorFlow.jsを使えるようになります。次にモデルを読み込んで推論を行う、という流れが基本です。
CDNによるTensorFlow.jsの具体的な導入手順
前提
最小限の導入はHTMLにscriptタグを追加するだけです。CDNを使うと準備が簡単で、すぐにブラウザからtfや学習済みモデルを使えます。
導入手順（最小構成）
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>TF.js Demo</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/coco-ssd"></script>
</head>
<body>
<img id="img" src="sample.jpg">
</body>
</html>
上のように書くと、グローバルにtfとcocoSsdが使えるようになります。
実行例（モデル読み込みと検出）
<script>
async function init(){
await tf.ready();
const model = await cocoSsd.load();
const img = document.getElementById('img');
const preds = await model.detect(img);
console.log(preds);
}
window.onload = init;
</script>
読み込み順・属性の使い分け
- scriptは読み込み順が重要です。モデルは
tfが読み込まれた後で使ってください。 deferを付けるとHTML解析後に実行され順序も保たれます。非同期に読みたい場合は動的読み込みも検討してください。
ローカルフォールバック例
<script>
if(!window.tf){
// CDNが使えない場合に備えてローカル版を読み込み
var s=document.createElement('script');
s.src='/libs/tf.min.js';
document.head.appendChild(s);
}
</script>
注意点（簡潔に）
- HTTPSで読み込むこと
- バージョンを固定すると将来の互換性が安定します
- 大きなモデルは必要時に遅延読み込みするとページ表示が速くなります
以上が基本的な導入手順です。必要であれば、さらに詳しい設定や応用例を説明します。
実用例と応用パターン（物体検出・画像認識など）
概要
CDN経由で読み込んだTensorFlow.jsは、ブラウザ上で手軽に推論できます。ここでは代表的な実用例を具体的に説明します。モデルは非同期でload()し、読み込み完了後に画像や動画に対して推論を実行します。
1. coco-ssd を使った物体検出
coco-ssdは物体検出に向いた軽量モデルです。使い方は簡単で、モデルを読み込んでdetect()に画像要素を渡します。例:
const model = await cocoSsd.load();
const predictions = await model.detect(imgElement);
// predictions: [{class, score, bbox}, ...]
検出結果はラベル、信頼度、バウンディングボックスを含みます。複数オブジェクトを同時に検出でき、表示やアラート、台帳への記録に使えます。
2. MobileNet による画像分類
MobileNetは画像をクラスラベルに分類します。小さな入力サイズで高速に動作します。使い方:
const model = await mobilenet.load();
const result = await model.classify(imgElement);
// result: [{className, probability}, ...]
単一画像の判定や、複数候補の上位結果をUIに出す処理に向いています。
3. カメラ映像のリアルタイム解析
Webカメラを使うと、リアルタイムで検出や分類ができます。基本はnavigator.mediaDevices.getUserMedia()で映像を取得し、requestAnimationFrameでフレームを連続処理します。
ポイント:
– モデル読み込みは初回だけ行う
– 推論は非同期のためawaitを使って次フレームと競合しないようにする
– 入力解像度を下げるとFPSが上がる
– GPU（WebGL）バックエンドを有効にすると高速化する場合がある
簡易ループ例:
async function loop(){
const preds = await model.detect(video);
draw(preds);
requestAnimationFrame(loop);
}
応用パターン
- 検出＋トラッキング：物体検出を初期化にし、追跡で計算量を減らす
- カウントやアラート：人や物の出入りをカウントして通知する
- プライバシー重視：映像をサーバに送らずブラウザ内で完結させる
これらの実例はCDNで読み込むことでセットアップが速く、試作やプロトタイプに適しています。必要に応じて入力サイズや推論頻度を調整してください。
CDN利用時の注意点・ベストプラクティス
1. オンライン依存性
CDNは外部サーバーからファイルを取得します。オフライン環境や接続が不安定な場面では機能しません。必要な場合はライブラリやモデルを事前にダウンロードしてローカル配備してください。
2. バージョン固定と互換性
ライブラリやモデルのバージョンは明示的に指定します。最新タグをそのまま使うと将来にわたり挙動が変わる可能性があります。package URLにバージョンを含め、互換性テストを定期的に行ってください。
3. 本番運用での検討事項
大規模処理や高可用性が必要な場合は、Node.jsやローカルインストールを検討します。CDNは手軽ですが、レスポンス遅延や依存先障害に弱い点を考慮してください。
4. 非同期読み込みとエラーハンドリング
スクリプトは非同期で読み込みます。読み込み失敗やタイムアウトに備えて、フォールバック（ローカル版や簡易UI）を用意します。ロード中はスピナーやメッセージでユーザーに状態を伝えてください。
5. セキュリティとプライバシー
信頼できるCDNを使い、サブリソース整合性（SRI）やCSPを設定します。外部モデルを利用する際は、データ送信先やログの扱いを確認してプライバシーを守ってください。
6. パフォーマンス最適化
キャッシュ戦略を設定し、必要なモジュールだけを読み込みます。遅いネット回線向けに軽量版や遅延読み込みを検討するとユーザー体験が向上します。
7. 実践チェックリスト
- バージョン固定
- フォールバック準備
- SRI/CSP設定
- ロード中UIとエラーハンドリング
- 本番ではローカル配備の検討
これらを守ることで、CDNを安全かつ安定して活用できます。
その他の応用例と関連ライブラリ
概要
TensorFlow.jsは学習済みモデルをCDNで読み込んで、ブラウザだけで様々な機能を実装できます。人検出、顔認識、ポーズ推定などが代表例です。CDN経由なら導入が簡単で、すぐに試せます。
代表的なライブラリと用途
- face-api.js: 顔検出・顔認識・顔ランドマーク。簡単なログインや感情推定に向きます。
- @tensorflow-models/posenet／moveNet: 姿勢推定。運動フォームの検出やレッスン補助に使えます。
- @tensorflow-models/coco-ssd: 一般物体検出。荷物検出や背景の簡易解析に便利です。
- @tensorflow-models/body-pix: 人物のセグメンテーション。背景差替えやエフェクトに適します。
- handpose／mediapipeベースのモデル: 手の位置検出。ジェスチャー操作に使えます。
CDNでの導入の例（簡潔）
読み込み後にAPIを呼び、モデルをロードして推論を実行します。非同期処理でUIを固まらせないようにしてください。
実装のヒントと注意点
- モデルサイズとロード時間を確認してください。軽量モデルを優先すると体験が向上します。
- WebGLを有効にすると推論が速くなります。ブラウザ互換性も確認してください。
- カメラやマイクの権限はユーザーに分かりやすく説明して取得してください。
- 処理は非同期で行い、結果を段階的に表示すると快適です。負荷が高い場合はフレームレートを落とすと安定します。
応用アイデア
- ウェブカメラでのリアルタイムフィルターや背景合成
- トレーニングフォームの自動カウント・評価ツール
- 高齢者支援の簡易見守り（動作検出）
- ジェスチャーで操作する簡易UI（空中操作）
これらのライブラリはすべてCDNで試せます。まずは小さなデモから始め、必要に応じてモデルを切り替えると良いです。
