Web の世界で今、革命的な技術が注目を集めています。それが WebAssembly（略称：Wasm）です。

ブラウザ上で動作するアプリケーションは、これまで JavaScript がほぼ唯一の選択肢でした。しかし、ゲームや画像処理、動画編集といった高負荷な処理を JavaScript だけで実現するには限界がありました。そこで登場したのが WebAssembly です。

この技術は、C や C++、Rust といった言語で書かれたコードをブラウザ上でネイティブに近い速度で実行できる画期的な仕組みです。ブラウザだけでなく、エッジコンピューティング環境でも活用され、Web アプリケーションの可能性を大きく広げています。

本記事では、WebAssembly の基本概念から、なぜ高速化が実現できるのか、そしてブラウザとエッジ環境でどのように活用されているのかを、初心者の方にもわかりやすく解説していきます。

背景

Web 技術の進化と JavaScript の役割

Web の誕生から現在まで、Web ブラウザで動作するプログラミング言語として JavaScript が中心的な役割を果たしてきました。

1995 年に登場した JavaScript は、当初は簡単なフォーム検証やアニメーション程度の用途でしたが、時代とともに大きく進化してきました。Ajax の登場により非同期通信が可能になり、Node.js によってサーバーサイドでも動作するようになりました。

V8 エンジンをはじめとする JavaScript エンジンの最適化技術も飛躍的に向上し、JIT（Just-In-Time）コンパイルにより実行速度は大幅に改善されました。その結果、Gmail や Google Maps のような複雑な Web アプリケーションが実現できるようになったのです。

高度化する Web アプリケーションの要求

近年では、Web アプリケーションに求められる処理能力がさらに高度になってきています。

ゲームエンジンの移植、3D グラフィックス処理、機械学習モデルの実行、動画や画像の編集処理など、これまでネイティブアプリケーションでしか実現できなかった高負荷処理を、ブラウザ上で実行したいというニーズが増えてきました。

また、エッジコンピューティングの普及により、サーバーレスな環境でも高速かつ安全にコードを実行したいという要求も高まっています。

以下の図は、Web 技術の進化とアプリケーションの高度化の流れを示しています。

mermaidCopy codeflowchart TD
  era1["1995年代<br/>静的HTML + 簡単なJS"] --> era2["2000年代<br/>Ajax + DHTML"]
  era2 --> era3["2010年代<br/>SPA + Node.js"]
  era3 --> era4["2020年代<br/>高度なWebアプリ"]

  era4 --> needs1["3Dゲーム"]
  era4 --> needs2["動画編集"]
  era4 --> needs3["機械学習"]
  era4 --> needs4["エッジ実行"]

  needs1 --> limit["JavaScript の<br/>性能限界"]
  needs2 --> limit
  needs3 --> limit
  needs4 --> limit

このように、JavaScript の性能向上だけでは対応しきれない要求が生まれてきたのです。

ネイティブコードの実行への期待

従来、ブラウザ上でネイティブに近い速度を実現する試みとして、いくつかの技術が提案されてきました。

Google が開発した Native Client（NaCl）や、Mozilla が開発した asm.js などがその代表例です。asm.js は JavaScript のサブセットとして、型を明示することで高速化を実現する仕組みでした。

しかし、これらの技術にはそれぞれ課題がありました。Native Client はセキュリティ上の懸念やブラウザ間の互換性に問題があり、asm.js は JavaScript のテキスト形式であるため、パースや転送に時間がかかりました。

こうした背景から、W3C（World Wide Web Consortium）により、新しい標準規格として WebAssembly が策定されることになったのです。

課題

JavaScript の性能限界

JavaScript は動的型付け言語であり、実行時に型の解決が必要です。これはコードの柔軟性を高める一方で、実行速度の面では不利に働きます。

JIT コンパイルによりある程度の最適化は可能ですが、型が実行時に変わる可能性があるため、完全な最適化は困難でした。また、ガベージコレクションによるメモリ管理も、予測不可能な停止時間を生み出す原因となっていました。

以下は、JavaScript の実行パフォーマンスにおける課題を示す表です。

#	課題項目	説明	影響
1	動的型付け	実行時の型チェックが必要	実行速度の低下
2	JIT コンパイル	最適化に時間がかかる	起動時のオーバーヘッド
3	ガベージコレクション	予測不可能な停止	リアルタイム処理の困難さ
4	テキスト形式	パースと転送に時間がかかる	初期読み込みの遅延
5	メモリアクセス	直接的なメモリ操作が困難	低レベル処理の非効率性

既存の高速化手法の限界

asm.js は JavaScript の最適化可能なサブセットとして設計されましたが、根本的な制約がありました。

テキスト形式のため、大規模なコードではファイルサイズが大きくなり、ネットワーク転送やパースに時間がかかります。また、JavaScript エンジンが asm.js を認識して最適化するまでに時間を要するため、起動時のパフォーマンスが犠牲になっていました。

mermaidCopy codeflowchart LR
  code["asm.js コード<br/>(テキスト)"] -->|ダウンロード| parse["パース処理<br/>(時間大)"]
  parse -->|解析| jit["JIT コンパイル<br/>(最適化)"]
  jit -->|変換| exec["実行"]

  code2["WebAssembly<br/>(バイナリ)"] -->|高速転送| decode["デコード<br/>(時間小)"]
  decode -->|直接変換| native["ネイティブコード<br/>実行"]

  style code fill:#ffcccc
  style code2 fill:#ccffcc

この図は、asm.js と WebAssembly の処理フローの違いを示しています。WebAssembly はバイナリ形式のため、パース時間を大幅に削減できることがわかります。

セキュリティとポータビリティの両立

ネイティブコードをブラウザ上で実行する際、最も重要なのがセキュリティです。

Native Client のような技術では、プラットフォーム固有のバイナリを実行するため、サンドボックスの実装が複雑になり、セキュリティリスクが高まります。また、プラットフォームごとに異なるバイナリを用意する必要があり、ポータビリティに欠けていました。

理想的な技術は、以下の要件を満たす必要がありました。

• ネイティブに近い実行速度を実現する
• すべてのブラウザとプラットフォームで動作する
• 強固なセキュリティサンドボックス内で実行される
• 既存の Web 標準と統合できる
• コンパクトなファイルサイズで高速な転送が可能

これらの要件すべてを満たす技術として、WebAssembly が誕生したのです。

解決策

WebAssembly の基本概念

WebAssembly（Wasm）は、低レベルなバイナリ形式の命令セットを持つ、ポータブルなコンパイルターゲットです。

その最大の特徴は、バイナリ形式であることです。従来の JavaScript のようなテキスト形式ではなく、コンパクトなバイナリ形式でコードを表現するため、ファイルサイズが小さく、パース時間も大幅に短縮されます。

また、WebAssembly はスタックベースの仮想マシン上で動作します。これにより、プラットフォームに依存しない実行環境を実現しつつ、各プラットフォームのネイティブコードへの変換を効率的に行えるのです。

WebAssembly の主要な特徴

WebAssembly が高速化を実現できる理由は、以下の特徴にあります。

#	特徴	詳細	メリット
1	バイナリ形式	コンパクトなバイナリエンコーディング	転送・パース高速化
2	静的型付け	コンパイル時に型が確定	最適化が容易
3	線形メモリ	連続したメモリ領域へのアクセス	低レベル処理が高速
4	AOT コンパイル	事前コンパイルが可能	起動時間の短縮
5	サンドボックス	安全な実行環境	セキュリティの確保

静的型付けにより、実行時の型チェックが不要になり、最適化されたネイティブコードへの変換が可能になります。また、線形メモリモデルにより、C や C++、Rust といった言語のメモリ操作をそのままマッピングできるため、既存のコードベースを活用できるのです。

WebAssembly の動作原理

WebAssembly がブラウザ上で動作する仕組みを見ていきましょう。

まず、開発者は C、C++、Rust などの言語でコードを記述します。このソースコードを、専用のツールチェーン（例：Emscripten、wasm-pack）を使って WebAssembly バイナリ（.wasm ファイル）にコンパイルします。

mermaidCopy codeflowchart TD
  source["ソースコード<br/>(C/C++/Rust)"] -->|コンパイラ| wasm["WebAssembly<br/>バイナリ (.wasm)"]
  wasm -->|ダウンロード| browser["ブラウザ"]

  browser -->|ストリーミング| decode["デコード"]
  decode -->|検証| validate["検証<br/>(型安全性)"]
  validate -->|コンパイル| native["ネイティブコード"]
  native -->|実行| result["高速実行"]

  js["JavaScript"] -.->|連携| result
  result -.->|戻り値| js

この図は、WebAssembly のコンパイルから実行までの流れを示しています。ブラウザは .wasm ファイルをダウンロードすると、ストリーミング形式でデコード・検証を行い、ネイティブコードに変換します。

重要なのは、この処理が JavaScript と並行して行われることです。WebAssembly モジュールのダウンロード中や、コンパイル中にも JavaScript は実行を続けられます。

JavaScript との統合

WebAssembly は JavaScript を置き換えるものではなく、JavaScript と連携して動作します。

JavaScript から WebAssembly モジュールを呼び出すことも、WebAssembly から JavaScript の関数を呼び出すこともできます。この相互運用性により、既存の JavaScript エコシステムを活用しながら、パフォーマンスが必要な部分だけを WebAssembly で実装できるのです。

以下のコードは、JavaScript から WebAssembly モジュールをロードして実行する基本的な例です。

javascriptCopy code// WebAssembly モジュールを非同期でロード
async function loadWasm() {
  // fetch API で .wasm ファイルを取得
  const response = await fetch('module.wasm');

  // レスポンスを ArrayBuffer に変換
  const buffer = await response.arrayBuffer();

  // WebAssembly モジュールをインスタンス化
  const module = await WebAssembly.instantiate(buffer);

  return module.instance;
}

このコードでは、fetch API を使って WebAssembly バイナリファイルをダウンロードし、WebAssembly.instantiate メソッドでインスタンス化しています。

次に、ロードしたモジュールの関数を呼び出す例を見てみましょう。

javascriptCopy code// モジュールをロードして関数を実行
loadWasm().then((instance) => {
  // エクスポートされた関数を取得
  const addFunction = instance.exports.add;

  // WebAssembly の関数を呼び出し
  const result = addFunction(10, 20);

  console.log('計算結果:', result); // 30
});

WebAssembly モジュールからエクスポートされた関数は、通常の JavaScript 関数と同じように呼び出せます。型の変換も自動的に行われるため、シームレスな統合が可能です。

ブラウザでの高速化メカニズム

ブラウザが WebAssembly を高速に実行できる理由を、より詳しく見ていきましょう。

ストリーミングコンパイル

モダンなブラウザでは、WebAssembly のストリーミングコンパイルがサポートされています。これにより、ファイル全体のダウンロードを待たずに、受信したデータから順次コンパイルを開始できます。

javascriptCopy code// ストリーミングコンパイルの例
async function instantiateStreaming() {
  // fetch と同時にコンパイルを開始
  const result = await WebAssembly.instantiateStreaming(
    fetch('large-module.wasm')
  );

  return result.instance;
}

WebAssembly.instantiateStreaming を使うことで、ネットワーク転送とコンパイルを並行して行えるため、大幅な時間短縮が実現できます。

AOT コンパイルの利点

WebAssembly は静的型付けであるため、事前コンパイル（Ahead-Of-Time: AOT）に適しています。

ブラウザは WebAssembly バイナリを受け取ると、JIT コンパイルのような最適化の試行錯誤をせずに、直接最適化されたネイティブコードに変換できます。これにより、JavaScript の JIT コンパイルよりも予測可能で安定したパフォーマンスを実現できるのです。

mermaidCopy codesequenceDiagram
  participant User as ユーザー
  participant Browser as ブラウザ
  participant Network as ネットワーク
  participant Compiler as Wasm コンパイラ
  participant CPU as CPU

  User->>Browser: ページアクセス
  Browser->>Network: .wasm ファイル要求
  Network-->>Browser: データ受信開始
  Browser->>Compiler: ストリーミング<br/>コンパイル開始

  Note over Browser,Compiler: ダウンロード中も<br/>コンパイル実行

  Compiler->>CPU: ネイティブコード生成
  Network-->>Browser: ダウンロード完了
  Compiler->>CPU: コンパイル完了
  CPU->>User: 高速実行

このシーケンス図は、WebAssembly のストリーミングコンパイルの流れを示しています。ダウンロードとコンパイルが並行して行われることで、初期起動時間が大幅に短縮されます。

エッジ環境での活用

WebAssembly の利点は、ブラウザだけにとどまりません。エッジコンピューティング環境でも注目されています。

WASI（WebAssembly System Interface）

WASI は、WebAssembly をブラウザ外の環境で実行するための標準インターフェースです。ファイルシステムやネットワーク、環境変数などの OS レベルの機能にアクセスできるようになります。

WASI の登場により、WebAssembly はサーバーレス関数やエッジコンピューティング、コンテナ技術の代替として活用され始めています。

エッジでの高速化の理由

エッジ環境で WebAssembly が優れている理由は以下の通りです。

#	項目	詳細	メリット
1	起動速度	コールドスタートが高速	レスポンス時間の短縮
2	メモリ効率	小さなメモリフットプリント	コスト削減
3	ポータビリティ	プラットフォーム非依存	デプロイの簡易化
4	セキュリティ	サンドボックス環境	安全な実行
5	言語中立	多様な言語をサポート	開発の柔軟性

Docker コンテナの起動には数秒かかることがありますが、WebAssembly ランタイムは数ミリ秒で起動できます。また、コンテナイメージが数百 MB になることもある一方で、WebAssembly モジュールは数 MB 程度で済むことが多く、メモリ効率も優れています。

エッジランタイムの例

現在、いくつかのエッジプラットフォームが WebAssembly をサポートしています。

• Cloudflare Workers：WebAssembly を使ったエッジ関数の実行
• Fastly Compute@Edge：Rust で書かれたコードを WebAssembly として実行
• Vercel Edge Functions：軽量な WebAssembly ランタイム
• Wasmer：サーバーサイド WebAssembly ランタイム
• Wasmtime：WASI をサポートする高速ランタイム

これらのプラットフォームでは、WebAssembly の高速起動とセキュアな実行環境を活用して、エッジロケーションでの処理を実現しています。

具体例

ゲームエンジンの移植

WebAssembly の代表的な活用例として、ゲームエンジンのブラウザ移植があります。

Unity や Unreal Engine といった大規模なゲームエンジンは、C++ で実装されています。WebAssembly の登場により、これらのエンジンをブラウザ上で動作させることが現実的になりました。

以下は、C++ で書かれた簡単なゲームロジックを WebAssembly にコンパイルする例です。

cppCopy code// game.cpp - ゲームの基本的な計算処理
#include <cmath>

// エクスポートする関数を宣言
extern "C" {

// プレイヤーの移動計算
float calculateDistance(float x1, float y1, float x2, float y2) {
  float dx = x2 - x1;
  float dy = y2 - y1;
  return sqrt(dx * dx + dy * dy);
}

}

このコードでは、2 点間の距離を計算する関数を定義しています。extern "C" により C のリンケージを使用し、JavaScript から呼び出せるようにしています。

次に、このコードを Emscripten でコンパイルします。

bashCopy code# Emscripten でコンパイル
emcc game.cpp -o game.js \
  -s WASM=1 \
  -s EXPORTED_FUNCTIONS="['_calculateDistance']" \
  -s EXPORTED_RUNTIME_METHODS="['ccall']"

このコマンドでは、game.cpp を WebAssembly にコンパイルし、game.js と game.wasm を生成します。EXPORTED_FUNCTIONS で JavaScript から呼び出す関数を指定しています。

生成された WebAssembly モジュールを JavaScript から使用する例です。

javascriptCopy code// ゲームロジックの実行
async function initGame() {
  // Emscripten が生成した JS をロード
  const Module = await import('./game.js');

  // WebAssembly の関数を呼び出し
  const distance = Module.ccall(
    'calculateDistance', // 関数名
    'number', // 戻り値の型
    ['number', 'number', 'number', 'number'], // 引数の型
    [0, 0, 3, 4] // 引数の値
  );

  console.log('距離:', distance); // 5.0
}

Emscripten が生成した JavaScript ラッパーを使って、WebAssembly の関数を簡単に呼び出せます。

画像処理の高速化

画像処理は、WebAssembly が真価を発揮する分野です。ピクセルレベルの処理は大量の計算を伴うため、JavaScript だけでは時間がかかります。

以下は、Rust で画像のグレースケール変換を実装する例です。

rustCopy code// image_processing.rs
use wasm_bindgen::prelude::*;

// JavaScript から呼び出せる関数を定義
#[wasm_bindgen]
pub fn grayscale(data: &mut [u8], width: u32, height: u32) {
    // RGBA 形式の画像データを処理
    for i in (0..data.len()).step_by(4) {
        let r = data[i] as f32;
        let g = data[i + 1] as f32;
        let b = data[i + 2] as f32;

        // グレースケール計算（NTSC 係数）
        let gray = (0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b) as u8;

        data[i] = gray;
        data[i + 1] = gray;
        data[i + 2] = gray;
        // アルファ値（i + 3）は変更しない
    }
}

この Rust コードは、画像データを受け取り、各ピクセルをグレースケールに変換します。wasm_bindgen クレートを使うことで、JavaScript との相互運用が簡単になります。

コンパイルは以下のコマンドで行います。

bashCopy code# wasm-pack でビルド
wasm-pack build --target web

# 生成されたファイル
# pkg/image_processing.js
# pkg/image_processing_bg.wasm

wasm-pack は Rust コードを WebAssembly にコンパイルし、JavaScript のバインディングも自動生成してくれます。

JavaScript 側でこの WebAssembly モジュールを使用する例です。

javascriptCopy code// 画像処理の実行
import init, { grayscale } from './pkg/image_processing.js';

async function processImage() {
  // WebAssembly モジュールを初期化
  await init();

  // Canvas から画像データを取得
  const canvas = document.getElementById('myCanvas');
  const ctx = canvas.getContext('2d');
  const imageData = ctx.getImageData(
    0,
    0,
    canvas.width,
    canvas.height
  );

  // WebAssembly の関数を呼び出し
  grayscale(imageData.data, canvas.width, canvas.height);

  // 処理後の画像を描画
  ctx.putImageData(imageData, 0, 0);
}

Canvas API で取得した画像データを WebAssembly に渡し、高速に処理できます。

パフォーマンス比較

JavaScript と WebAssembly のパフォーマンス差を具体的に見てみましょう。

以下は、フィボナッチ数列の計算を JavaScript と WebAssembly で実装し、速度を比較する例です。

javascriptCopy code// JavaScript 版のフィボナッチ計算
function fibonacciJS(n) {
  if (n <= 1) return n;
  return fibonacciJS(n - 1) + fibonacciJS(n - 2);
}

// ベンチマーク実行
console.time('JavaScript');
const resultJS = fibonacciJS(40);
console.timeEnd('JavaScript');
console.log('結果:', resultJS);

同じ処理を C で実装し、WebAssembly にコンパイルします。

cCopy code// fibonacci.c
int fibonacci(int n) {
  if (n <= 1) return n;
  return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}

コンパイルして JavaScript から実行します。

bashCopy code# WebAssembly にコンパイル
emcc fibonacci.c -o fibonacci.js \
  -s WASM=1 \
  -s EXPORTED_FUNCTIONS="['_fibonacci']" \
  -s EXPORTED_RUNTIME_METHODS="['ccall']" \
  -O3

-O3 オプションで最適化レベルを最大にしています。

javascriptCopy code// WebAssembly 版の実行
const Module = await import('./fibonacci.js');

console.time('WebAssembly');
const resultWasm = Module.ccall(
  'fibonacci',
  'number',
  ['number'],
  [40]
);
console.timeEnd('WebAssembly');
console.log('結果:', resultWasm);

実行結果の目安（環境により異なります）：

#	実装	実行時間	相対速度
1	JavaScript	約 1200ms	1.0x（基準）
2	WebAssembly	約 800ms	約 1.5x 高速

このように、計算処理では WebAssembly が JavaScript より高速に動作します。特に、ループが多い処理や数値計算では、その差が顕著になります。

エッジ環境での実装例

Cloudflare Workers で WebAssembly を使用する例を見てみましょう。

まず、Rust でエッジ関数を実装します。

rustCopy code// worker.rs
use wasm_bindgen::prelude::*;
use serde::{Deserialize, Serialize};

// リクエスト処理の構造体
#[derive(Deserialize)]
struct Request {
    text: String,
}

#[derive(Serialize)]
struct Response {
    result: String,
    length: usize,
}

// テキスト処理関数
#[wasm_bindgen]
pub fn process_text(input: &str) -> String {
    let req: Request = serde_json::from_str(input).unwrap();

    // テキストを大文字に変換
    let result = req.text.to_uppercase();
    let length = result.len();

    let response = Response { result, length };
    serde_json::to_string(&response).unwrap()
}

この関数は、JSON 形式のリクエストを受け取り、テキストを大文字に変換して結果を返します。

Cloudflare Workers のエントリーポイントです。

javascriptCopy code// worker.js
import { process_text } from './worker_bg.wasm';

export default {
  async fetch(request) {
    // リクエストボディを取得
    const body = await request.json();

    // WebAssembly 関数を呼び出し
    const input = JSON.stringify(body);
    const output = process_text(input);

    // JSON レスポンスを返す
    return new Response(output, {
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    });
  },
};

この実装により、エッジロケーションで高速にテキスト処理が実行できます。

機械学習モデルの実行

TensorFlow.js は WebAssembly バックエンドをサポートしており、機械学習モデルの推論を高速化できます。

javascriptCopy code// TensorFlow.js で WebAssembly バックエンドを使用
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import '@tensorflow/tfjs-backend-wasm';

async function runModel() {
  // WebAssembly バックエンドを設定
  await tf.setBackend('wasm');
  await tf.ready();

  console.log('使用中のバックエンド:', tf.getBackend());

  // モデルをロード
  const model = await tf.loadLayersModel('model.json');

  // 入力データを準備
  const input = tf.tensor2d([[1, 2, 3, 4]]);

  // 推論を実行
  const prediction = model.predict(input);
  prediction.print();
}

WebAssembly バックエンドを使用することで、CPU での推論が大幅に高速化されます。

以下の図は、WebAssembly を活用したアプリケーションアーキテクチャの全体像を示しています。

mermaidCopy codeflowchart TB
  subgraph Browser["ブラウザ環境"]
    UI["UI Layer<br/>(HTML/CSS/JS)"]
    JS["JavaScript<br/>アプリケーション"]
    WASM1["WebAssembly<br/>モジュール"]

    UI --> JS
    JS <-->|相互呼び出し| WASM1
  end

  subgraph Edge["エッジ環境"]
    EdgeFunc["エッジ関数<br/>(JavaScript)"]
    WASM2["WebAssembly<br/>モジュール"]

    EdgeFunc <--> WASM2
  end

  subgraph Source["開発環境"]
    CCode["C/C++/Rust<br/>ソースコード"]
    Compiler["コンパイラ<br/>(Emscripten/wasm-pack)"]

    CCode --> Compiler
  end

  Compiler -->|デプロイ| WASM1
  Compiler -->|デプロイ| WASM2

  User["ユーザー"] --> UI
  User --> EdgeFunc

この図は、開発環境から本番環境まで、WebAssembly がどのように統合されるかを示しています。

まとめ

WebAssembly は、Web 技術の新しい時代を切り開く革新的な技術です。

JavaScript の性能限界を超えるために誕生した WebAssembly は、バイナリ形式の採用により高速なダウンロード・パース・実行を実現しました。静的型付けと線形メモリモデルにより、ネイティブに近い速度での処理が可能になり、ゲームや画像処理、機械学習といった高負荷なアプリケーションをブラウザ上で動作させられるようになったのです。

また、WebAssembly の利点はブラウザだけにとどまりません。WASI の登場により、エッジコンピューティング環境でも活用され始めています。高速起動、小さなメモリフットプリント、強固なセキュリティサンドボックスといった特性は、サーバーレス関数やコンテナ技術の次世代の選択肢として注目されています。

重要なのは、WebAssembly は JavaScript を置き換えるものではなく、JavaScript と協調して動作する技術だということです。既存の Web エコシステムを活用しながら、パフォーマンスが必要な部分だけを WebAssembly で実装するというアプローチが、最も実用的でしょう。

現在、すべての主要ブラウザが WebAssembly をサポートしており、W3C の正式な Web 標準として確立されています。開発ツールも充実し、C、C++、Rust をはじめとする多くの言語から WebAssembly へのコンパイルが可能になりました。

今後、WebAssembly はさらに進化していくでしょう。スレッドサポート、例外処理、ガベージコレクションといった新機能が追加されつつあり、より多くの言語やユースケースに対応していきます。Web アプリケーションの可能性は、これからますます広がっていくのです。

WebAssembly は、ブラウザとエッジを高速化する次世代のバイナリフォーマットとして、Web 開発の未来を大きく変えていくでしょう。

関連リンク

• WebAssembly 公式サイト
• MDN Web Docs - WebAssembly
• Emscripten 公式ドキュメント
• wasm-bindgen ガイド
• WASI 公式サイト
• WebAssembly Studio（オンライン開発環境）
• Rust と WebAssembly
• TensorFlow.js WASM バックエンド
• Cloudflare Workers - WebAssembly
• WebAssembly Weekly（最新情報）