この記事はゆっくりテックウォッチ Advent Calendar 2025 の 13 日目の記事です。

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TL;DR

自然言語で指示するだけでAIがブラウザを自動操作
求人応募・買い物・情報収集を完全自動化
OpenAI・Anthropic・Gemini等の主要LLMに対応

このリポジトリについて

AIエージェントがブラウザを自動操作するPythonライブラリです。

LLM（大規模言語モデル）とChrome DevTools Protocolを組み合わせ、AIエージェントが自律的にWebページを操作・タスク実行できるオープンソースライブラリです。求人応募、買い物、情報収集などを自動化可能です。

項目	内容
リポジトリ	browser-use/browser-use
スター数	⭐ 73,602
言語	Python
ライセンス	MIT License
作成日	2024-10-31

なぜ今注目されているのか

毎日の繰り返し作業、フォーム入力、情報収集に時間を取られていませんか？

自然言語で指示するだけでAIがブラウザを自動操作してくれる時代がやってきました。Browser-Useは、まさにその課題を解決するために開発されたライブラリです。

スター推移

Browser-Useは2024年10月末に公開され、12月下旬に爆発的な成長を見せました。とくに2024年12月25日前後には1日で1,600スター以上を獲得するなど、驚異的な伸びを記録しています。その後も安定して人気を集め、2025年12月現在では7万スターを超えています。全期間で一日あたり平均約180スターのペースで成長しており、AI×ブラウザ自動化分野への関心の高さが伺えます。

主な機能・特徴

1. 自然言語で指示するだけでAIがブラウザを自動操作

まるでAIに話しかけるように、やりたいことを伝えるだけで、AIがWeb上での操作を完遂してくれます。従来のスクレイピングツールのようにセレクターを指定したり、複雑なコードを書く必要はありません。AIが自動でセレクターを判断し、適切な操作を実行します。

2. 求人応募・買い物・情報収集を完全自動化

日常的に行っている定型作業を、このライブラリを使えばAIが代わりにやってくれます。たとえば：

求人サイトへの応募フォーム入力
競合サービスの価格調査
オンラインショッピングでの商品検索とカート追加

2時間かかっていた競合サイトの価格調査が10分で完了するなど、劇的な時間短縮が可能です。

3. OpenAI・Anthropic・Gemini等の主要LLMに対応

対応しているLLMは10以上。OpenAI GPT-4、Anthropic Claude、Google Gemini、Ollamaなど、自分の好きなAIモデルを選んで使えます。コストと性能のバランスを考慮して、最適なモデルを選択できる柔軟性があります。

4. 7,500コミット超の活発なオープンソース開発

このプロジェクトは単なる趣味のツールではなく、多くの開発者が参加して日々改善されています。活発なコミュニティがあるため、バグ修正や新機能の追加も迅速に行われています。

技術スタック

Python + LLM + CDP（Chrome DevTools Protocol）で自律型ブラウザエージェントを実現しています。

分類	技術
主要技術	Python 3.11+, asyncio
フレームワーク/ライブラリ	pydantic, aiohttp, CDP (Chrome DevTools Protocol)
インフラ	Docker, Browser-Use Cloud
連携サービス	MCP (Model Context Protocol), LangChain

ユースケース

ユースケース1: マーケティング担当者の競合分析

背景: スタートアップで競合分析を担当するAさんは、毎週競合サービス10社の価格とプラン変更を手動でチェックしていました。

課題: 1社あたり15分、合計2時間以上かかる単純作業に時間を取られていました。

解決策: Browser-Useで競合サイトを自動巡回し、価格情報を収集するスクリプトを作成しました。

結果: 2時間の作業が10分に短縮され、空いた時間で分析に集中できるようになりました。

ユースケース2: 就職活動中の大学生

背景: 情報系学部4年生のBさんは、複数の求人サイトに同じ情報を何度も入力していました。

課題: 20社に応募するのに同じフォーム入力を繰り返すストレスがありました。

解決策: Browser-Useで履歴書情報を一括入力し、複数サイトへ自動応募するスクリプトを作成しました。

結果: 1日がかりの作業が1時間に短縮され、エントリー数も増加しました。

ユースケース3: E2Eテストエンジニア

背景: WebサービスのQAを担当するCさんは、Playwrightでテストコードを書いていましたが、仕様変更のたびに修正が大変でした。

課題: セレクター変更で大量のテストが壊れる問題がありました。

解決策: Browser-Useで自然言語テストケースを記述し、AIがセレクターを自動判断する方法に切り替えました。

結果: UI変更時の修正工数が8割減となりました。

競合との比較

Selenium / Playwrightとの違い

観点	Browser-Use	Selenium / Playwright
操作方法	自然言語プロンプト	プログラミングコード
セレクター指定	AIが自動判断	手動で記述
学習コスト	低い（プロンプトを書くだけ）	高い（APIを学習）
実行速度	LLM呼び出しで遅い場合あり	高速

Browser-Useを選ぶべきケース:

非エンジニアでもブラウザ自動化を使いたい場合
UI変更が頻繁でテストの保守コストを下げたい場合
自然言語だけでタスクを指定したい場合

始め方

1. 環境を作成（Python 3.11以上）:

uv init

2. Browser-Useパッケージをインストール:

uv add browser-use
uv sync

3. APIキーを設定:

# .env
BROWSER_USE_API_KEY=your-key

4. Chromiumブラウザをインストール:

uvx browser-use install

5. 最初のエージェントを実行:

from browser_use import Agent, Browser, ChatBrowserUse
import asyncio

async def example():
    browser = Browser()
    llm = ChatBrowserUse()

    agent = Agent(
        task="Find the number of stars of the browser-use repo",
        llm=llm,
        browser=browser,
    )

    history = await agent.run()
    return history

if __name__ == "__main__":
    history = asyncio.run(example())

詳細は公式ドキュメントを参照してください。

まとめ

Browser-Useは、自然言語でブラウザ操作が可能という革新性、求人応募・買い物など実用的なユースケース、主要LLM対応でコスト・性能を選べる柔軟性を兼ね備えた、AIブラウザ自動化の決定版ライブラリです。

日々のブラウザ作業にうんざりしているなら、ぜひBrowser-Useを試してみてください！

動画でも解説しています

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