Browser Use はオープンソースのAI駆動型ブラウザ自動化フレームワークです。主に開発者が大型言語モデル（LLM）を統合することで、AIエージェントが人間のようにウェブを理解し操作し、データの取得、フォームの入力、ウェブページのナビゲーション等の複雑なタスクを自動で実行できるようにします。
LangChainフレームワークを介して統合されており、原理上 LangChain に対応する大型言語モデルはすべてサポートします。一般的なケースには、OpenAI の GPT シリーズ、Anthropic の Claude、DeepSeek、その他のオープンソースモデルが含まれます。
Browser Use は主に開発者向けで、環境設定やタスク定義、統合開発には一定の Python プログラミングの基礎が必要です。ただし、タスクを自然言語で記述するアプローチにより、従来のブラウザ自動化スクリプト作成の依存を低減します。
Browser Use の核となるのはオープンソースの Python ライブラリで、無料で利用できます。プロジェクトは全てを管理するクラウドサービス「Browser Use Cloud」も提供しており、料金は公式の価格案内をご参照ください。
従来のツール（Selenium、Playwright など）は、開発者が決定的なスクリプトや要素セレクタを作成することに依存します。Browser Use の最大の特徴は AI による意思決定機能を導入しており、自然言語指示を理解し、ウェブページの変化に動的に対応するため、UI の微調整によるスクリプト保守を大幅に削減します。
動的な読み込みや複雑な構造のページを処理でき、AI がページの意味を理解するため、固定の XPath や CSS セレクタに依存せず、サイトの改版に対して柔軟に対応します。また、基本的な反クローリング対策を回避する場合もあります。
一般的な手順は次のとおりです。Python 環境をインストールし、pip で browser-use ライブラリと依存関係（例: Playwright）をインストール、AIモデルの API キーを設定して、タスクを実行するAIエージェントを作成するサンプルコードを書き始めます。
公式ドキュメントによれば、クラウドサービス版はある程度の検知回避機能を謳っており、 CAPTCHA の処理が可能とされます。一方、オープンソース版では複雑な CAPTCHA の対処には追加の認識サービスの統合や人手の介入が必要になる場合があります。
適しています。特に探索的テスト、テストケース生成、複雑で変化しやすいユーザーフローの検証に適しています。AIの理解能力とブラウザ操作を組み合わせ、従来の自動化テストフレームワークを補完します。
