Firefox を WebAssembly で動作させる実験
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Simon Willison Blog
Puter は Firefox を WebAssembly にコンパイルしてブラウザ内で動作させることに成功し、このプロジェクトでは Claude Opus のトークンを利用した開発が行われた。
AI深層分析を開く2026年7月29日 20:01
AI深層分析
キーポイント
Firefox の WebAssembly コンパイル実現
Puter が Firefox/Gecko を WebAssembly にコンパイルし、Chrome ブラウザ内で Firefox を動作させるデモを公開した。
AI による開発プロセス
このプロジェクトは Claude Opus と Fable のトークンを利用し、推定 25,000 ドル相当の計算リソースを消費して達成された。
ネットワーク通信の制約と解決
ブラウザ内実行の制限により全トラフィックは WebSocket プロトコル(Wisp)を経由する必要があるため、Puter サーバーがプロキシとして機能している。
暗号化とセキュリティの実証
HTTPS サイトへの通信は暗号化される一方、HTTP 通信は平文となるなど、エンドツーエンドの暗号化機能が実証されている。
重要な引用
This is absurdly cool: Puter compiled Firefox to WebAssembly such that the whole browser runs in another browser.
The project took an estimated $25,000 of Claude Opus and Fable tokens
code running in browsers can't open arbitrary network connections
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Firefox を WebAssembly で動作させる試みは、ブラウザの限界を拡張する画期的な実験である。特に AI モデルがプロジェクト開発の主要リソースとして機能した点は、今後のソフトウェア開発プロセスにおける AI の役割を示唆している。
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Firefox in WebAssembly
これは驚くべき技術です。Puter は Firefox を WebAssembly へコンパイルし、ブラウザの中でさらに別のブラウザとして動作させることに成功しました。
私のブログが、Firefox で動いています。その Firefox が WebAssembly 上で稼働しており、さらにそれを Chrome ブラウザがホストしているという構造です。

なぜ Firefox(Gecko)を選んだのかというと、単一プロセスでの動作サポートが堅牢だからです。このプロジェクトには、Claude Opus と Fable のトークンで約 25,000 ドル相当のコストがかかったと推定されています。これは Claude Max のサブスクリプションプランを活用した結果です。
デモでは、すべての通信を WebSocket プロトコル(Wisp プロトコル を使用)経由で Puter のサーバーを経由させています。これは必須の要件です。ブラウザ内で動作するコードは、任意のネットワーク接続を開くことができないためです。
(このプロキシ処理にはコストがかかるはずです! 実際、プロジェクトに関する Hacker News の議論中にトラフィックが殺到した際、チームはサーバーをスケールアップする必要がありました。)
Puter はエンドツーエンド暗号化に対応していると主張していますが、これは事実のようです。WebSocket メッセージを確認したところ、私の HTTPS サイトへの通信は暗号化されている一方、http://www.example.com/ へのリクエストとレスポンスは平文で送受信されていました。
Firefox の WebAssembly 化に関するリポジトリは こちら です。同様に WebKit を WebAssembly にコンパイルするプロジェクトとして theogbob/WebkitWasm もありますが、現時点ではオンラインで動作確認できるデモが用意されていません。
Hacker News で話題になりました。
タグ: ブラウザ, Firefox, AI, WebAssembly, 生成 AI, LLM, AI 支援プログラミング, Claude, Claude の神話と寓話
AI算出
技術分析ainew評価標準
AI エージェント(Claude Opus/Fable)を活用した独自の実験結果であり、具体的な技術的知見(Wisp プロトコル、暗号化の挙動、コスト内訳)を提供しているため novelty と technical_analysis に該当する。ただし、日本固有の事例や影響は薄いため japan_relevance は低く設定した。
6つの評価軸を見る
- AI関連度
- 75
- 情報源の信頼性
- 75
- 新規性
- 75
- 調べる価値
- 75
- 重複の少なさ
- 100
- 日本での有用性
- 25
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