Docket共同創業者兼CEO、ニシャント・フーダ氏。
私がブラウザエージェント（ブラウザを端から端まで制御するAIシステム）を初めて発見したのは、大規模なウェブアプリケーションでテストを実行していた時でした。当時、チームは新しいコードが何も壊していないことを確認するため、サインアップ、チェックアウト、アカウント更新などの主要なユーザーフローを手動でクリックしてリグレッションテストを構築するのに何日もかけていました。それは遅く、反復的で、しばしばエッジケースを見逃していました。
そこで、複数のブラウザや環境で24時間365日エンドツーエンドでこれらのテストを実行できるブラウザエージェントを導入しました。それまでのボトルネックが常時稼働の安全網に変わったのです。これが私の閃きの瞬間でした：ブラウザエージェントは効果的に使えば実用的なツールになるのです。この洞察が最終的に、ブラウザエージェントを企業向けに展開する自社の共同設立につながりました。
企業が探索できるブラウザエージェントツールがいくつかある中で、これらのエージェントを成功裏に導入するために企業が心に留めておくべき教訓をいくつか紹介します。
ブラウザエージェントの基本
ブラウザエージェントは「エージェントループ」で動作します：ページを観察し、アクションを決定し、実行し、結果を評価し、タスクが完了するまで繰り返します。従来の自動化スクリプトとは異なり、ブラウザエージェントはレイアウトの変更、予期しないポップアップ、欠落データに適応できます。
これらは3つの中核的な能力に依存しています：
1. 視覚：ブラウザエージェントは継続的にページのスクリーンショットを撮影し、コンピュータビジョンモデルを使用してボタン、テキストボックス、ドロップダウン、日付セレクタなどのインターフェース要素を識別します。これにより、人間と同じようにページを「見る」ことでウェブサイトをナビゲートできます。
2. 推論：大規模言語モデル（LLM）があなたの指示を解釈し、高レベルのステップに分解します。例えば、エージェントに「300ドル以下のニューヨーク行きの航空券を検索」と指示すると、航空会社のサイトを開き、都市と日付を入力し、価格フィルターを適用して結果を返すといった処理に変換できます。
3. 実行：エージェントはクリック、キーストローク、スクロールを発行してタスクを完了します。ビジネスの文脈では、経費フォームの自動入力、ダッシュボードへのログイン、複数のポータルにわたるアプリケーションの提出などを意味する場合があります。
誇大宣伝と実際の機会
誇大宣伝では、ブラウザエージェントは「仮想パーソナルアシスタント」として旅行の計画や買い物ができるとされています。実際には、高頻度のルールベースの作業で最大の投資収益率をもたらすことがわかっています。即座に価値を見出したい場合は、反復的で、ルールが明確で、時間とエラーの節約の点で測定可能なプロセスから始めることをお勧めします。成功例としては、タイムシートの自動入力、価格変更のために毎晩数千のSKUをスキャンする、複数の規制ポータルを毎日チェックする、異なるソースからデータを集約するなどがあります。
一般的な障壁
強力なユースケースでも課題に直面する可能性があることを認識することも重要です。私の経験に基づくいくつかの例を挙げます：
• 速度：ブラウザエージェントは、スクリーンショットのキャプチャと処理、LLM/ビジョン推論、ネットワークのラウンドトリップによる遅延が発生します。ローカルモデルのキャッシング、バッチ推論、サブタスクの並列化などの技術が役立ちますが、人間レベルの応答性に匹敵させることは依然としてコアなエンジニアリング課題であると感じています。
• セキュリティ：エージェントに機密性の高いダッシュボードへのアクセスを許可するには、厳格なサンドボックス化、サイト許可リスト、詳細な監査ログが必要です。
• Captchaの処理：ボットをブロックするように設計されたCaptchaは、人間を介したソルバー、認可されたCaptchaサービスAPI、または信頼できる自動化のための課題をバイパスするトークン化されたセッションを通じて対処する必要があります。
• プロンプトインジェクション：悪意のあるウェブコンテンツは、エージェントの動作をハイジャックするための隠れた指示を埋め込む可能性があります。入力のサニタイズ、信頼できないフレームの分離、事前承認された許可リストに対するすべてのナビゲーションの検証により、悪意のあるサイトがエージェントの動作をハイジャックするのを防ぐことができます。
始め方
ブラウザエージェントの使用を検討している場合、最初のステップはチームの時間がどこに費やされているかを測定することです。節約された時間、削減されたエラー、向上したスループットなどの指標は、エージェントを構築する価値があるかどうかを判断するのに役立ちます。
高価値で反復的なタスクを対象にすることを忘れないでください。明確なルール、頻繁な実行、速度や精度に関する課題点があるプロセスを探しましょう。例えば、私は政府サイトからの四半期決算の抽出を自動化し、2時間のアナリスト作業を5分に短縮しました。
また、迅速にプロトタイプを作ることも重要です。多くのプラットフォームはローコードインターフェースを提供しています。APIキーをローコードプラットフォームに接続し、セッションを記録してテストしてみてください。エージェントがワークフローを処理できるかどうかすぐにわかります。単純なスクリプトや手動プロセスに勝てない場合は、破棄して次に進みましょう。
エージェントを導入したら、結果を測定する必要があります。エラー、完了時間、ユーザー満足度を追跡します。これらの指標を使用して、プロンプトを改良し、ビジョンモデルを再トレーニングし、フォールバックルーチンを追加できます。あるプロジェクトでは、反復的なプロンプトチューニングとビジョンモデルの再トレーニングを通じて、タスクの成功率を60%から95%に向上させました。
最後に、スケールを計画しましょう。ワークフローが拡大するにつれて、コンテナ化、並列実行、安全な認証情報管理を検討して、数十または数百の同時エージェントをサポートできます。複数のエージェントを並行して実行できるため、例えば、複数の管轄区域にわたるコンプライアンスチェックや、何百ものベンダーからの大量データ取得に役立ちます。
ブラウザエージェントは、人間を反復的な「クリック・クリック・クリック」作業から解放し、チームが創造性と戦略に集中できるようにします。これらのツールを検討している創業者、オペレーター、開発者は、エージェントの考え方を学び、実際のワークフローで実験し、影響を追跡し、課題に備えることを確認してください。AIがチャットするだけでなく行動する未来では、AIエージェントを効果的に活用する方法を学ぶ組織が成功への道を切り開くことができます。
