検証研究目的です。悪用はしないでください
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今回の検証で7円溶かしました😭クラウド破産不可避
この記事でやること
GoogleのGemini 2.5 Computer Use（プレビュー）用サンプルをWindowsで動かし、AIエージェントにQiitaへログイン → トレンド3位の記事を開く → LGTM（いいね）を押すまでを自動操作させます。
- 公式発表・ドキュメント：Gemini 2.5 Computer Use（プレビュー）【2025/10/07 公開】と開発者向けガイド、Vertex AI の説明を参照します。 (blog.google)
- 実行コードはGoogleのオープンソース「computer-use-preview」を使います。 (GitHub)
- なおQiitaのトレンドは「直近でついた“いいね”の多い順」で並びます（＝LGTMボタン）。 (help.qiita.com)
完成イメージ
- エージェントがChromeを起動 →
qiita.comへアクセス - 右上のログインから（例：GitHub/Google）でサインイン
- ナビのトレンドを開き、3番目の記事詳細へ移動
-
LGTM（=いいね）をクリックして終了
（※2段階認証などは手動入力が必要な場合があります）
⚠️注意：サイトの機能を自動操作する際は各サービスの規約を守り、個人アカウントの保護に留意してください。Qiitaの「いいね（LGTM）」等はユーザー機能として提供されていますが、あくまで常識的な利用の範囲で運用しましょう。 (Qiita)
動作環境
- Windows 10/11（PowerShell）
- Python 3.10+（3.11推奨）
- Chrome（Playwrightが自動で取得）
- Gemini API キー（または Vertex AI を利用）
1. サンプルの取得とセットアップ（Windows PowerShell）
公式リポジトリをクローンし、仮想環境を作って依存関係を入れます。 (GitHub)
# 任意の作業フォルダで
git clone https://github.com/google/computer-use-preview.git
cd computer-use-preview
# 仮想環境の作成と有効化（Windows）
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
# 依存関係インストール
pip install -r requirements.txt
# Playwright のブラウザ（Chrome）を取得
playwright install chrome
メモ：READMEには Linux 向けの
playwright install-deps例もありますが、Windowsでは不要です。ブラウザの取得はplaywright installでOK。 (playwright.dev)
2. APIキーの設定
A. Gemini Developer API を使う場合
環境変数 GEMINI_API_KEY を設定します（PowerShell セッション限定）。 (GitHub)
$env:GEMINI_API_KEY = "YOUR_GEMINI_API_KEY"
キーの取得は Google AI for Developers から（AI Studio / Gemini API）。 (Google AI for Developers)
B. Vertex AI を使う場合
プロジェクトID/リージョンを環境変数で指定します。 (GitHub)
$env:USE_VERTEXAI = "true"
$env:VERTEXAI_PROJECT = "your-project-id"
$env:VERTEXAI_LOCATION = "us-central1" # 例
Vertex AI のコンピュータユース概要はこちら。 (Google Cloud)
3. 実行コマンド（Playwrightローカル）
このサンプルは main.py がCLIです。環境（--env）に playwright を指定し、初期URLをQiitaにします。 (GitHub)
python main.py --env "playwright" --initial_url "https://qiita.com" `
--query "qiita.comにログインして、トレンド3位の記事をいいねして # Qiitaアカウント username: foo@gmail.com password: mypassword"
オプションの一覧（
--env,--initial_url, 必要な環境変数など）はREADMEのCLIセクションを参照。 (GitHub)
うまくいかない時のヒント
-
仮想環境が有効化できない → PowerShellの実行ポリシーでスクリプトが止まる場合は、プロセス限定で一時的に許可すると解決することがあります。
Set-ExecutionPolicy -Scope Process RemoteSigned - ログインの2FA → 画面に従って手動でコードを入力してください（エージェントは外部の2FA取得までは行いません）。
- 英語UI/日本語UI → クエリ内のボタン名は日本語想定です。英語UIの場合は “Sign in” / “Trending” / “Like(LGTM)” と読み替えを。
4. （オプション）Browserbaseでリモート実行
ブラウザのホスティングをBrowserbaseに任せる場合は、--env "browserbase" にし、以下の環境変数を設定します。 (GitHub)
$env:BROWSERBASE_API_KEY = "YOUR_BROWSERBASE_API_KEY"
$env:BROWSERBASE_PROJECT_ID = "YOUR_PROJECT_ID"
python main.py --env "browserbase" --initial_url "https://qiita.com" `
--query "（上と同様の手順で）トレンド3位の記事にLGTMする。"
Browserbase 連携のデモ／READMEは別リポにまとまっています（無料デモあり）。 (GitHub)
5. なぜ“トレンド3位にLGTM”なのか？
Qiitaのトレンドは「直近でついた“いいね”の多い順」に並ぶページで、発見性が高いです。Bot的な乱用は厳禁ですが、自分の学習ログ用アカウントで“良記事を見逃さずLGTMする” といった個人の作業補助用途には、UI操作ベースのComputer Useがフィットします。 (help.qiita.com)
6. 代替：APIでLGTMする（参考）
UI自動化ではなくQiita APIで対象記事にLGTMすることも可能です（トレンド3位の判定は自前で行う必要あり）。エンドポイントは以下。 (Qiita)
- いいね：
PUT /api/v2/items/:item_id/like - 取り消し：
DELETE /api/v2/items/:item_id/like
# 例: curl（QIITA_TOKEN は個人用アクセストークン）
curl -X PUT \
-H "Authorization: Bearer QIITA_TOKEN" \
https://qiita.com/api/v2/items/ITEM_ID/like
公式APIには**“トレンド一覧”の取得APIはありません**。RSSやサードパーティのAPI／スクレイピングを併用する方法はありますが、規約や負荷に配慮して実施してください。 (Qiita)
7. まとめ
- Gemini 2.5 Computer Useのプレビュー実装で、ブラウザを人間のように操作してQiita上のタスクを自動化できます。 (Google AI for Developers)
- WindowsではPowerShellで仮想環境を有効化し、
playwright install chromeでブラウザ取得すればOK。 (GitHub) - 運用時は規約順守と二段階認証対応に注意。トレンドページの3位記事にLGTMする一連のクエリ例を紹介しました。 (help.qiita.com)
参考リンク
- Google公式ブログ：Introducing the Gemini 2.5 Computer Use model（2025/10/07） (blog.google)
- 開発者向けドキュメント：Computer Use | Gemini API（プレビュー） (Google AI for Developers)
- Vertex AI：Computer Use model and tool 概要 (Google Cloud)
- サンプル実装：google/computer-use-preview（本記事の手順はここをベースにしています） (GitHub)
- Qiita ヘルプ：フィード機能（ホーム・タイムライン・トレンド）（並び順の仕様） (help.qiita.com)
- Qiita API v2：PUT /items/:item_id/like ほか（参考） (Qiita)
以上。この記事が役立ったらLGTMお願いします🙌（※良識ある運用で！）