Windows向け OpenAI Browser Atlas のおすすめ代替ツール (2026年最新)

2026年版 Windows向けOpenAI Browser Atlas代替ツールトップ選

OpenAIのBrowser Atlas（別名：Operator）は、ユーザーに代わってウェブの閲覧、フォームへの入力、ボタンのクリック、タスクの完了を行うAIエージェントの概念を導入しました。非常に魅力的な製品ですが、利用制限があること、ChatGPT Proのサブスクリプションが必要であること、また一部のユーザーは透明性の高いツールやローカル実行、異なる価格モデルを好むといった制限もあります。

WindowsユーザーでBrowser Atlasの代替ツールをお探しなら、いくつかの強力な選択肢があります。このガイドでは、Windowsとの互換性に焦点を当て、2026年時点で利用可能な最高のAIブラウザエージェントを比較します。

AIブラウザエージェントとは？

AIブラウザエージェントとは、人間と同じようにウェブサイトを自律的に操作できるソフトウェアです。ページの移動、コンテンツの読み取り、ボタンのクリック、フォーム入力、データ抽出、そして複数のステップにわたるワークフローの完遂を行います。これらのエージェントは、大規模言語モデル（LLM）とブラウザ自動化技術を組み合わせ、自然言語の指示をウェブ上のアクションに変換します。

タスク例：
「Amazonに行き、4つ星以上の評価がある30ドル以下のワイヤレスイヤホンを探して、
上位5つのオプションを比較したスプレッドシートを作成してください。」

エージェントの動き：
1. Amazonを開く
2. 検索クエリを入力する
3. フィルターを適用する
4. 商品リストを読み取る
5. データを抽出する
6. スプレッドシートを作成する

比較表

ツール	Windows対応	無料プラン	オープンソース	ローカル実行	ブラウザ	価格
OpenAI Browser Atlas	ウェブ経由	なし	いいえ	いいえ	クラウド	$200/月 (Pro)
Anthropic Computer Use	API経由	なし	一部	はい	任意	APIコスト
MultiOn	はい	制限あり	いいえ	いいえ	Chrome	無料 + 有料
AgentQ (by MultiOn)	はい	あり	はい	はい	Chromium	無料
Browser Use	はい	あり	はい	はい	Chromium	無料
Skyvern	はい	あり	はい	はい	Chromium	無料 + クラウド
LaVague	はい	あり	はい	はい	Selenium	無料
Playwright MCP	はい	あり	はい	はい	Chromium/Firefox	無料
WebVoyager	はい	あり	はい	はい	Chromium	無料
Browserbase	はい (クラウド)	あり	一部	クラウド	Cloud Chrome	フリーミアム

1. Browser Use (最高のオープンソースの選択肢)

Browser Useは、LLMをブラウザ自動化に接続するオープンソースのPythonライブラリです。GitHubで最も人気のある代替案の一つであり、Windows上でもスムーズに動作します。

主な特徴:

あらゆるLLMに対応 (OpenAI, Anthropic, Ollama経由のローカルモデルなど)
Chromiumベースのブラウザ自動化
ウェブページの視覚的理解
マルチタブ対応
完全オープンソース (MITライセンス)

Windowsへのインストール:

pip install browser-use
playwright install chromium

基本操作:

from browser_use import Agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

agent = Agent(
    task="Google Flightsにアクセスし、2026年3月のニューヨーク発ロンドン行きの最安往復航空券を探してください",
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
)

result = await agent.run()
print(result)

ローカルモデル（Ollama）での使用:

from browser_use import Agent
from langchain_ollama import ChatOllama

agent = Agent(
    task="python.orgで最新のPythonリリースを検索し、バージョン番号を教えてください",
    llm=ChatOllama(model="qwen2.5:32b"),
)

result = await agent.run()
print(result)

長所	短所
完全に無料でオープンソース	Pythonのセットアップが必要
あらゆるLLMで動作	複雑なタスクでは低速になる場合がある
活発なコミュニティと開発	標準のクラウドオプションがない
カスタマイズと拡張が可能	プログラミングの知識が必要

2. Anthropic Computer Use (最も高性能)

AnthropicのComputer Use機能は、Claudeにブラウザだけでなくコンピュータ全体を操作させることができます。Windowsでは、デスクトップ全体のワークフローの一部としてブラウザタスクを自動化するように設定できます。

Windowsでのセットアップ:

# Anthropic SDKのインストール
pip install anthropic

# スクリーンショット/操作ツールも必要
pip install pyautogui pillow

基本的なブラウザ自動化フロー:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=4096,
    tools=[
        {
            "type": "computer_20250124",
            "name": "computer",
            "display_width_px": 1920,
            "display_height_px": 1080,
            "display_number": 1,
        }
    ],
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Chromeを開き、weather.comにアクセスしてサンフランシスコの予報を確認してください"
        }
    ],
)

長所	短所
ブラウザだけでなくデスクトップ全体を制御可能	AnthropicのAPIクレジットが必要
複雑なタスクにおいて最高性能	レイテンシが高い（スクリーンショット + API呼び出し）
あらゆるアプリケーションで動作	セットアップがやや複雑
視覚的なUIに対する強力な推論	多用するとコストが高くなる可能性がある

3. Skyvern (ビジネス自動化に最適)

Skyvernは、ウェブサイト上のビジネスワークフローを自動化するために特別に設計されています。動的コンテンツ、CAPTCHA、多段階のフォームを、他の多くの代替ツールよりも適切に処理します。

Windowsへのインストール:

git clone https://github.com/Skyvern-AI/skyvern.git
cd skyvern
pip install -e .
playwright install chromium

例：フォーム送信の自動化:

from skyvern import Skyvern

skyvern = Skyvern(api_key="your-key")

task = skyvern.create_task(
    url="https://example.com/application-form",
    goal="以下の詳細で求人応募フォームを入力してください：名前: John Doe, メール: john@example.com, 役職: Software Engineer",
    max_steps=20,
)

result = skyvern.wait_for_task(task.task_id)
print(result.status)

長所	短所
ビジネス自動化に特化した設計	クラウド版はサブスクリプションが必要
CAPTCHAや動的コンテンツに対応	Browser Useよりもセットアップが重い
視覚的AIがページレイアウトを理解	一般的なブラウジングには柔軟性が低い
セルフホストのオプションあり	学習曲線が急である

4. LaVague (データ抽出に最適)

LaVagueはウェブのナビゲーションとデータ抽出に焦点を当てており、スクレイピング、リサーチ、データ収集タスクに優れています。

Windowsへのインストール:

pip install lavague

例：ウェブサイトからのデータ抽出:

from lavague.core import WorldModel, ActionEngine
from lavague.core.agents import WebAgent
from lavague.drivers.selenium import SeleniumDriver

driver = SeleniumDriver()
action_engine = ActionEngine(driver)
world_model = WorldModel()

agent = WebAgent(world_model, action_engine)

agent.get("https://news.ycombinator.com")
result = agent.run("上位10件のストーリーのタイトルとURLを抽出してください")
print(result)

長所	短所
データ抽出に極めて優れている	Seleniumを使用（Playwrightより低速）
ドキュメントが充実している	Browser Useよりコミュニティが小さい
リサーチタスクに適している	インタラクティブなタスクには不向き
無料でオープンソース	Pythonの知識が必要

5. MultiOn (最も使いやすい)

MultiOnは商用のAIブラウザエージェントで、Chrome拡張機能として提供されています。Windowsで最も手軽に始められる選択肢であり、基本的なタスクにプログラミングは不要です。

セットアップ:

Chromeウェブストアから MultiOn Chrome拡張機能をインストール
multion.ai でアカウントを作成
MultiOnアイコンをクリックし、自然言語でタスクを入力

開発者向けに、MultiOnはAPIも提供しています:

import multion

multion.login()

response = multion.browse(
    cmd="Googleマップでタイムズスクエア近くのイタリアンレストラン上位3軒を探し、その評価をリストアップしてください",
    url="https://maps.google.com",
)

print(response.message)

長所	短所
プログラミング不要 (Chrome拡張機能)	無料枠に制限あり
セットアップが非常に簡単	オープンソースに比べ制御性が低い
開発者用APIが利用可能	開発元のクラウドサービスに依存
非技術系ユーザーに最適	クローズドソース

6. Playwright MCP (開発者に最適)

Playwright MCP (Model Context Protocol) サーバーを使用すると、Playwrightを通じて、MCP互換のAIアシスタント（Claudeなど）をブラウザに直接接続できます。

Windowsへのインストール:

npm install -g @anthropic/mcp-playwright
# または
npx @anthropic/mcp-playwright

Claude Desktop用の設定:

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@anthropic/mcp-playwright"]
    }
  }
}

設定が完了すると、MCP接続を通じてClaudeにウェブページを直接操作させるよう依頼できます。

長所	短所
Claude Desktopと統合	MCP互換のクライアントが必要
Playwrightの全機能を利用可能	開発者向けの設定が必要
複数のブラウザで動作	スタンドアロン製品ではない
無料でオープンソース	LLMのサブスクリプションが必要

適切な代替ツールの選び方

優先事項	最良の選択	次点
無料かつオープンソース	Browser Use	LaVague
プログラミング不要	MultiOn	Browserbase
最も高性能	Anthropic Computer Use	Browser Use + GPT-4o
ビジネス自動化	Skyvern	MultiOn API
データ抽出	LaVague	Browser Use
開発者向け統合	Playwright MCP	Browser Use
プライバシー (完全ローカル)	Browser Use + Ollama	LaVague + ローカルLLM

Windowsでのパフォーマンスのヒント

WSL2を活用する: Pythonベースのツールを使用する場合、WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）を使用するとパフォーマンスが向上します。自動化タスクにおいて、Linux環境の方が一般的に高速です。
```
# WSL2のインストール
wsl --install
# その後、WSL内でツールをインストール
wsl pip install browser-use
```
十分なRAMを割り当てる: ローカルモデルを実行するAIブラウザエージェントには、最低16GBのRAMが必要です。ローカルLLMとブラウザを同時に実行する場合は、32GBを推奨します。
ChromeではなくChromiumを使用する: Playwrightに同梱されているChromiumは自動化に最適化されており、通常のChromeプロファイルとの衝突を避けられます。
不要なブラウザタブを閉じる: エージェントが開く各タブはメモリを消費します。可能な場合は max_tabs の制限を設定してください。

まとめ

OpenAIのBrowser AtlasはAIブラウザエージェントの基準を示しましたが、代替ツールの選択肢は豊富で日々進化しています。Windowsユーザーにとって、Browser Useは最高の無料・オープンソース体験を提供し、MultiOnは最も簡単に開始でき、Anthropic Computer Useはブラウザの枠を超えた自動化が必要な場合に最高性能を発揮します。

AIプロジェクトがブラウザ自動化を超えて、画像生成、動画作成、音声合成などのタスクにまで及ぶ場合は、Hypereal AI をご検討ください。数十の特化型AIモデルにアクセスできる統合APIプラットフォームを提供しており、複数のサービスを使い分けることなく、完全なAIワークフローを簡単に構築できます。

2026年版 Windows向けOpenAI Browser Atlas代替ツールトップ選

AIブラウザエージェントとは？

タスク例：
「Amazonに行き、4つ星以上の評価がある30ドル以下のワイヤレスイヤホンを探して、
上位5つのオプションを比較したスプレッドシートを作成してください。」

エージェントの動き：
1. Amazonを開く
2. 検索クエリを入力する
3. フィルターを適用する
4. 商品リストを読み取る
5. データを抽出する
6. スプレッドシートを作成する

比較表

ツール	Windows対応	無料プラン	オープンソース	ローカル実行	ブラウザ	価格
OpenAI Browser Atlas	ウェブ経由	なし	いいえ	いいえ	クラウド	$200/月 (Pro)
Anthropic Computer Use	API経由	なし	一部	はい	任意	APIコスト
MultiOn	はい	制限あり	いいえ	いいえ	Chrome	無料 + 有料
AgentQ (by MultiOn)	はい	あり	はい	はい	Chromium	無料
Browser Use	はい	あり	はい	はい	Chromium	無料
Skyvern	はい	あり	はい	はい	Chromium	無料 + クラウド
LaVague	はい	あり	はい	はい	Selenium	無料
Playwright MCP	はい	あり	はい	はい	Chromium/Firefox	無料
WebVoyager	はい	あり	はい	はい	Chromium	無料
Browserbase	はい (クラウド)	あり	一部	クラウド	Cloud Chrome	フリーミアム

1. Browser Use (最高のオープンソースの選択肢)

主な特徴:

あらゆるLLMに対応 (OpenAI, Anthropic, Ollama経由のローカルモデルなど)
Chromiumベースのブラウザ自動化
ウェブページの視覚的理解
マルチタブ対応
完全オープンソース (MITライセンス)

Windowsへのインストール:

pip install browser-use
playwright install chromium

基本操作:

from browser_use import Agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

agent = Agent(
    task="Google Flightsにアクセスし、2026年3月のニューヨーク発ロンドン行きの最安往復航空券を探してください",
    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
)

result = await agent.run()
print(result)

ローカルモデル（Ollama）での使用:

from browser_use import Agent
from langchain_ollama import ChatOllama

agent = Agent(
    task="python.orgで最新のPythonリリースを検索し、バージョン番号を教えてください",
    llm=ChatOllama(model="qwen2.5:32b"),
)

result = await agent.run()
print(result)

長所	短所
完全に無料でオープンソース	Pythonのセットアップが必要
あらゆるLLMで動作	複雑なタスクでは低速になる場合がある
活発なコミュニティと開発	標準のクラウドオプションがない
カスタマイズと拡張が可能	プログラミングの知識が必要

2. Anthropic Computer Use (最も高性能)

Windowsでのセットアップ:

# Anthropic SDKのインストール
pip install anthropic

# スクリーンショット/操作ツールも必要
pip install pyautogui pillow

基本的なブラウザ自動化フロー:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=4096,
    tools=[
        {
            "type": "computer_20250124",
            "name": "computer",
            "display_width_px": 1920,
            "display_height_px": 1080,
            "display_number": 1,
        }
    ],
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Chromeを開き、weather.comにアクセスしてサンフランシスコの予報を確認してください"
        }
    ],
)

長所	短所
ブラウザだけでなくデスクトップ全体を制御可能	AnthropicのAPIクレジットが必要
複雑なタスクにおいて最高性能	レイテンシが高い（スクリーンショット + API呼び出し）
あらゆるアプリケーションで動作	セットアップがやや複雑
視覚的なUIに対する強力な推論	多用するとコストが高くなる可能性がある

3. Skyvern (ビジネス自動化に最適)

Windowsへのインストール:

git clone https://github.com/Skyvern-AI/skyvern.git
cd skyvern
pip install -e .
playwright install chromium

例：フォーム送信の自動化:

from skyvern import Skyvern

skyvern = Skyvern(api_key="your-key")

task = skyvern.create_task(
    url="https://example.com/application-form",
    goal="以下の詳細で求人応募フォームを入力してください：名前: John Doe, メール: john@example.com, 役職: Software Engineer",
    max_steps=20,
)

result = skyvern.wait_for_task(task.task_id)
print(result.status)

長所	短所
ビジネス自動化に特化した設計	クラウド版はサブスクリプションが必要
CAPTCHAや動的コンテンツに対応	Browser Useよりもセットアップが重い
視覚的AIがページレイアウトを理解	一般的なブラウジングには柔軟性が低い
セルフホストのオプションあり	学習曲線が急である

4. LaVague (データ抽出に最適)

LaVagueはウェブのナビゲーションとデータ抽出に焦点を当てており、スクレイピング、リサーチ、データ収集タスクに優れています。

Windowsへのインストール:

pip install lavague

例：ウェブサイトからのデータ抽出:

from lavague.core import WorldModel, ActionEngine
from lavague.core.agents import WebAgent
from lavague.drivers.selenium import SeleniumDriver

driver = SeleniumDriver()
action_engine = ActionEngine(driver)
world_model = WorldModel()

agent = WebAgent(world_model, action_engine)

agent.get("https://news.ycombinator.com")
result = agent.run("上位10件のストーリーのタイトルとURLを抽出してください")
print(result)

長所	短所
データ抽出に極めて優れている	Seleniumを使用（Playwrightより低速）
ドキュメントが充実している	Browser Useよりコミュニティが小さい
リサーチタスクに適している	インタラクティブなタスクには不向き
無料でオープンソース	Pythonの知識が必要

5. MultiOn (最も使いやすい)

セットアップ:

Chromeウェブストアから MultiOn Chrome拡張機能をインストール
multion.ai でアカウントを作成
MultiOnアイコンをクリックし、自然言語でタスクを入力

開発者向けに、MultiOnはAPIも提供しています:

import multion

multion.login()

response = multion.browse(
    cmd="Googleマップでタイムズスクエア近くのイタリアンレストラン上位3軒を探し、その評価をリストアップしてください",
    url="https://maps.google.com",
)

print(response.message)

長所	短所
プログラミング不要 (Chrome拡張機能)	無料枠に制限あり
セットアップが非常に簡単	オープンソースに比べ制御性が低い
開発者用APIが利用可能	開発元のクラウドサービスに依存
非技術系ユーザーに最適	クローズドソース

6. Playwright MCP (開発者に最適)

Playwright MCP (Model Context Protocol) サーバーを使用すると、Playwrightを通じて、MCP互換のAIアシスタント（Claudeなど）をブラウザに直接接続できます。

Windowsへのインストール:

npm install -g @anthropic/mcp-playwright
# または
npx @anthropic/mcp-playwright

Claude Desktop用の設定:

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@anthropic/mcp-playwright"]
    }
  }
}

設定が完了すると、MCP接続を通じてClaudeにウェブページを直接操作させるよう依頼できます。

長所	短所
Claude Desktopと統合	MCP互換のクライアントが必要
Playwrightの全機能を利用可能	開発者向けの設定が必要
複数のブラウザで動作	スタンドアロン製品ではない
無料でオープンソース	LLMのサブスクリプションが必要

適切な代替ツールの選び方

優先事項	最良の選択	次点
無料かつオープンソース	Browser Use	LaVague
プログラミング不要	MultiOn	Browserbase
最も高性能	Anthropic Computer Use	Browser Use + GPT-4o
ビジネス自動化	Skyvern	MultiOn API
データ抽出	LaVague	Browser Use
開発者向け統合	Playwright MCP	Browser Use
プライバシー (完全ローカル)	Browser Use + Ollama	LaVague + ローカルLLM

Windowsでのパフォーマンスのヒント

WSL2を活用する: Pythonベースのツールを使用する場合、WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）を使用するとパフォーマンスが向上します。自動化タスクにおいて、Linux環境の方が一般的に高速です。
```
# WSL2のインストール
wsl --install
# その後、WSL内でツールをインストール
wsl pip install browser-use
```
十分なRAMを割り当てる: ローカルモデルを実行するAIブラウザエージェントには、最低16GBのRAMが必要です。ローカルLLMとブラウザを同時に実行する場合は、32GBを推奨します。
ChromeではなくChromiumを使用する: Playwrightに同梱されているChromiumは自動化に最適化されており、通常のChromeプロファイルとの衝突を避けられます。
不要なブラウザタブを閉じる: エージェントが開く各タブはメモリを消費します。可能な場合は max_tabs の制限を設定してください。

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AIブラウザエージェントとは？

比較表

1. Browser Use (最高のオープンソースの選択肢)

2. Anthropic Computer Use (最も高性能)

3. Skyvern (ビジネス自動化に最適)

4. LaVague (データ抽出に最適)

5. MultiOn (最も使いやすい)

6. Playwright MCP (開発者に最適)

適切な代替ツールの選び方

Windowsでのパフォーマンスのヒント

まとめ

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1. Browser Use (最高のオープンソースの選択肢)

2. Anthropic Computer Use (最も高性能)

3. Skyvern (ビジネス自動化に最適)

4. LaVague (データ抽出に最適)

5. MultiOn (最も使いやすい)

6. Playwright MCP (開発者に最適)

適切な代替ツールの選び方

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2. Anthropic Computer Use (最も高性能)

3. Skyvern (ビジネス自動化に最適)

4. LaVague (データ抽出に最適)

5. MultiOn (最も使いやすい)

6. Playwright MCP (開発者に最適)

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3. Skyvern (ビジネス自動化に最適)

4. LaVague (データ抽出に最適)

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