--- title: "Bright Data CLIを通じたOpenHumanにおける本番対応ウェブアクセス" slug: openhuman-with-bright-data date: 2026-09-09T14:05:52+00:00 modified: 2026-09-09T14:05:55+00:00 permalink: https://brightdata.jp/blog/ai/openhuman-with-bright-data type: blog --- [ ブログ ](https://brightdata.jp/blog "ブログ") / [AI](https://brightdata.jp/blog/ai) [AI](https://brightdata.jp/blog/ai) # Bright Data CLIを通じたOpenHumanにおける本番対応ウェブアクセス Bright Data CLIをOpenHumanに統合して、AIエージェント向けの本番対応ウェブアクセスとデータ収集を実現します。 3 分読 [ ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.jp/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) ](https://brightdata.com/blog/authors/antonello-zanini) [Antonello Zanini Technical Writer ](https://brightdata.com/blog/authors/antonello-zanini) ![OpenHuman with Bright Data](https://media.brightdata.jp/2026/09/OpenHuman-with-Bright-Data.png) この記事では、以下の内容を学べます： - OpenHumanとは何か、AIエージェントハーネスとして何をもたらすか。 - OpenHumanをエンタープライズグレードのウェブアクセスツールで拡張することが不可欠な理由。 - Bright DataがBright Data CLIを通じてこれらの機能をどのようにサポートするか。 - `brightdata-cli`スキルを通じてBright DataをOpenHumanに統合し、実際のワークフローで使用する方法。 さっそく始めましょう！ ## OpenHumanの概要 OpenHumanとは何か、何を提供するかを理解しましょう。 ### OpenHumanとは？ ![OpenHuman](https://media.brightdata.com/2026/09/s_5E9729AE7111FC2982EC85B287FA1EEC040C91F7A792C1CC583E2D3749DEB1A3_1788093781412_image.png)[OpenHuman](https://tinyhumans.ai/openhuman)は、パーソナルAIアシスタントとして機能するよう設計された、オープンソースのローカルファースト[AIエージェントハーネス](/blog/ai/what-is-an-ai-harness)です。永続的なメモリ、エージェントオーケストレーション、ワークフロー、ウェブリサーチ、インテグレーションを組み合わせています。 主なユースケースには、情報のリサーチや個人データ・タスクの管理が含まれます。また、ワークフローの自動化、複数エージェントの調整、外部サービスとのやり取りも可能です。[プロジェクトのGitHubリポジトリは39k以上のスターを獲得](https://github.com/tinyhumansai/openhuman)しており、強力なコミュニティの関心とサポートを示しています。 ### 主な機能 OpenHumanが提供する主な機能は以下の通りです： - **永続的なメモリ**：メモリツリーとObsidian互換ウィキを使用して、メール、ドキュメント、チャット、その他のデータのローカルメモリを構築します。 - **エージェントオーケストレーション**：一時停止、再開、特定のワーカーへのタスク委任が可能な、耐久性のあるチェックポイント付きグラフを通じて複数のエージェントを調整します。 - **ビジュアルワークフロー**：エージェントがトリガー駆動のワークフローを提案し、保存前にレビュー、変更、承認できます。 - **インテグレーション**：100以上のOAuthサービス、5K以上のMCPサーバー、90K以上のスキルに接続し、外部データと機能をエージェントに取り込みます。 - **マルチチャンネルコミュニケーション**：Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、iMessage、ネイティブメールを含む17のメッセージングチャンネルをサポートします。 - **プライバシーとローカルコントロール**：暗号化によりデータをローカルに保存し、デバイス上での推論を維持するプライバシーモードをサポートします。 - **モデルの柔軟性**：組み込みモデルルーティングを提供しながら、独自のプロバイダーAPIキーまたはローカルのOllamaモデルを使用できます。 - **ネイティブメディアツール**：インプロセスWhisperによる音声機能に加え、画像および動画生成をサポートします。 - **オブザーバビリティ**：再生可能なランジャーナルと呼び出しごとのコスト会計を提供し、エージェントのアクティビティを検査・理解しやすくします。 詳細については、[公式ドキュメント](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman)をご確認ください。 ## OpenHumanにウェブ検索、スクレイピング、インタラクション機能が必要な理由 OpenHumanにはウェブリサーチの組み込みインテグレーションが付属しています。これにより、AIエージェントはオンラインソースを発見し、最新のコンテンツに基づいた知識を得ることができます。 この機能は、LLMの知識カットオフを克服するために特に役立ちます。OpenHumanはデフォルトで管理されたウェブ検索を提供し、[Parallel、Exaなどの人気ウェブ検索API](/blog/web-data/best-serp-apis)との統合もサポートしています。 ただし、組み込みのウェブツールは、エンタープライズグレードのワークフローに必要な信頼性とスケーラビリティのレベルを常に提供できるとは限りません。エージェントはブロックされたウェブサイト、アンチボットシステム、CAPTCHA、または地理的制限に遭遇することがあります。 また、ウェブ検索はほんの始まりに過ぎません。構造化されたエージェントのウェブワークフローには、ブラウザの自動化とウェブスクレイピングも含まれます。本番シナリオでは、より豊富なツールを備えた堅牢なウェブデータインフラを持つことが大きな違いをもたらします。そこで[Bright Data](/)が役立ちます！ Bright Dataは、[195カ国にわたる4億以上のIPネットワーク](/proxy-types)上に構築された、信頼性の高いウェブアクセスのためのエンタープライズグレードのインフラを提供します。このインフラは、検索、発見、スクレイピング、ブラウザ自動化のための[複数のウェブデータソリューション](/products)を支えています。 ## Bright DataがOpenHumanをサポートする方法 Bright DataをOpenHumanと統合する最も簡単な方法は、[`brightdata-cli`](https://github.com/brightdata/skills/blob/main/skills/brightdata-cli/SKILL.md)スキルを通じることです。このスキルは[Bright Data Agent Skills](https://docs.brightdata.com/ai/for-agents/skills)の広範なセットの一部であり、AIエージェントにBright Data CLIを効果的に使用するために必要な知識を提供します。 ご存じない方のために説明すると、[Bright Data CLI](https://docs.brightdata.com/cli/overview)は、シンプルなターミナルコマンドを通じてBright Dataのウェブデータ製品スイートにアクセスできるツールです。具体的には、[CLIコマンド](https://docs.brightdata.com/cli/commands)には以下が含まれます： **コマンド****説明****Bright Data製品**`brightdata scrape `JavaScript、CAPTCHA、アンチボット保護を処理しながらURLをスクレイプします。[*Web Unlocker API*](/products/web-unlocker)`brightdata search `Google、Bing、またはYandexを検索し、構造化された検索結果を返します。[*SERP API*](/products/serp-api)`brightdata pipelines `Amazon、LinkedIn、Instagram、YouTubeなどのサポートされているプラットフォームから構造化データを抽出します。[*Web Scraping API*](/products/web-scraper)`brightdata browser open `永続的なリアルブラウザセッションでURLを開きます。[*Browser API*](/products/scraping-browser)`brightdata browser snapshot`AIエージェントが読み取り・操作できるアクセシビリティツリーとして現在のページをキャプチャします。*Browser API*`brightdata browser click / type / fill / scroll / etc.`ページ上で特定のアクションを実行してウェブページと対話します。*Browser API*`brightdata browser screenshot`現在のブラウザビューポートまたはページ全体のスクリーンショットをキャプチャします。*Browser API***注意**：すべての新しいBright Dataアカウントには、[最大5KのCLIコマンド呼び出し](https://github.com/brightdata/cli#free-tier)の毎月の無料枠が含まれています。開始するためにクレジットカードやコミットメントは不要です。詳細は[無料枠ドキュメント](https://docs.brightdata.com/general/account/billing-and-pricing/free-tier)をご覧ください。 これらのCLIコマンドにより、OpenHumanはオンラインコンテンツを検索、発見、スクレイプし、信頼性高く操作する能力を備えます（[アンチボット保護](https://docs.brightdata.com/scraping-automation/concepts/how-bright-data-handles-blocking)を扱う場合でも！）。 ## Bright Data CLIをOpenHumanに統合する：ステップバイステップチュートリアル このガイド付きセクションでは、`brightdata-cli`スキルを通じてOpenHumanをBright Dataと統合する方法を学びます。これにより、基盤となるエージェントがBright Data CLIを使用するために必要な知識を得られます。 以下の手順に従ってください！ ### 前提条件 始める前に、以下を確認してください： - [少なくとも4GBのRAMを搭載した](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/overview/getting-started#system-requirements)macOS、Windows、またはLinuxマシン。非常に大きなメールボックスやリポジトリを取り込む場合、または同じマシンでローカルモデルを実行する場合は16GB以上を推奨します。 - 資金が入ったOpenHumanアカウント、または[サポートされているLLMプロバイダーのAPIキー](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/model-routing/local-and-byok-models#route-b-bring-your-own-key)。このチュートリアルでは[OpenAI APIキー](https://www.google.com/goto?url=CAESXAHrOzAV8ZrZRbPu6HlIgynpU7fVPK3SRUOG1xZbqnZujUlDjJsjx035J9_KrKXXHMllTM_K2zmtP-wTSYhIwFbgANm5lwmrpfrScNJ8lCdZEN6p-nbtIMMAmx_H)を使用します。 - Bright Data CLIの実行に必要な[Node.jsのローカルインストール](https://nodejs.org/en/download)。 - [Bright Dataアカウント](/?hs_signup=1)。 [Agent Skillsスタンダード](https://agentskills.io/home)への慣れも役立ちます。 ### ステップ#1：OpenHumanをインストールする 公式ウェブサイト（または[GitHub Releases](https://github.com/tinyhumansai/openhuman/releases)ページ）からお使いのオペレーティングシステム用の[OpenHumanインストーラーをダウンロード](https://tinyhumans.ai/openhuman)することから始めます。 （あるいは、ターミナルからOpenHumanをインストールする場合は、[公式ガイドに従ってください](https://github.com/tinyhumansai/openhuman/blob/main/INSTALL.md)。） インストーラーを起動し、ウィザードに従います。OpenHumanを起動すると、必要な依存関係をシステムで確認し、不足しているものをインストールします。 インストールが完了すると、次の画面が表示されます： ![OpenHumanへのサインアップ](https://media.brightdata.com/2026/09/s_5E9729AE7111FC2982EC85B287FA1EEC040C91F7A792C1CC583E2D3749DEB1A3_1788092716087_image.png)OpenHumanアカウントにログインしてOpenHumanベースの機能にアクセスします（または「Continue Locally (Experimental)」オプションで続行します）。 完了です！OpenHumanの設定準備ができました。 ### ステップ#2：OpenHumanを設定する OpenHumanにログインすると、「Simple」セットアップと「Run Custom」セットアップのどちらかを選択するよう求められます。 設定をより細かく制御するには、「Run Custom」を選択し、「Continue with Custom」を選びます： ![「Run Custom」モードの選択](https://media.brightdata.com/2026/09/s_5E9729AE7111FC2982EC85B287FA1EEC040C91F7A792C1CC583E2D3749DEB1A3_1788084710848_image.png)オンボーディングプロセスでは、以下の設定ステップが案内されます： 1. 推論（Inference） 2. 音声（Voice） 3. OAuth 4. 検索（Search） 5. 埋め込み（Embeddings） 6. アクティビティ（Activity） 7. ボールト（Vault） 「Inference」ステップで「Configure」を選択し、独自のAIプロバイダーAPIキーを設定します。この場合、「OpenAI」をトグルし、OpenAI APIキーを貼り付けて「Save」をクリックします： ![OpenAI APIキーの追加](https://media.brightdata.com/2026/09/s_5E9729AE7111FC2982EC85B287FA1EEC040C91F7A792C1CC583E2D3749DEB1A3_1788093005813_image.png)次に、下にスクロールして「Set Your Own Models」オプションを有効にすることを検討し、使用するLLMをより細かく制御します。プロバイダーとして「OpenAI」を選択し、[`gpt-4o-mini`](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-4o-mini)などのモデルを選択します。 ![「gpt-4o-mini」モデルの選択](https://media.brightdata.com/2026/09/s_5E9729AE7111FC2982EC85B287FA1EEC040C91F7A792C1CC583E2D3749DEB1A3_1788093103763_image.png)**注意**：執筆時点では、OpenHumanはGPT-5ファミリーのモデルをサポートしていません。設定することはできますが、チャットすることはできません。 残りのオンボーディングステップについては、デフォルトのオプションを維持するか（またはニーズに応じて設定する）ことができます。 「Search」ステップで「Configure」を選択し、「Disabled」オプションを選択します： ![組み込みウェブ検索インテグレーションの無効化](https://media.brightdata.com/2026/09/s_5E9729AE7111FC2982EC85B287FA1EEC040C91F7A792C1CC583E2D3749DEB1A3_1788093183050_image.png)これは、代わりにBright Data CLIがウェブ検索を担うため推奨されます。Bright Dataはエンタープライズグレードの本番対応ウェブアクセスを提供し、OpenHumanにより一貫した検索機能を与えます。 残りのオンボーディングステップを続けます。デフォルトのオプションで問題ありません。 セットアップが完了すると、OpenHumanの「Chat」インターフェースに到達します： ![OpenHumanの「Chat」ビュー](https://media.brightdata.com/2026/09/s_5E9729AE7111FC2982EC85B287FA1EEC040C91F7A792C1CC583E2D3749DEB1A3_1788083567775_image.png)「Chat」ページにリダイレクトされ、OpenHumanエージェントとのチャットを開始できます。素晴らしい！ ### ステップ#3：Bright Data CLIを始める ガイド付きセットアップワークフローについては、[Bright Data CLIのインストールと設定](https://docs.brightdata.com/cli/installation)に関する公式ドキュメントを参照してください。また、より詳細な紹介については、ブログ記事「[*Meet the Bright Data CLI: Extract Data and Interact with the Web from Your Terminal*](/blog/ai/bright-data-cli)」もご覧ください。 あるいは、以下の手順に従ってください。 [`@brightdata/cli`](https://www.npmjs.com/package/@brightdata/cli) npmパッケージを使用してBright Data CLIをグローバルにインストールすることから始めます： ```none npm install -g @brightdata/cli ``` これにより、`brightdata`コマンド（および`bdata`エイリアス）がシステムに追加されます。 バージョンを確認してCLIが正常にインストールされたことを確認します： ```none bdata --version ``` 執筆時点での最新バージョンは`0.3.5`です： ![「bdata --version」コマンドの「0.3.5」出力に注目](https://media.brightdata.com/2026/09/s_5E9729AE7111FC2982EC85B287FA1EEC040C91F7A792C1CC583E2D3749DEB1A3_1788095578135_image.png)次に、以下のコマンドを実行してBright Data CLIをBright Dataアカウントに接続します： ```none bdata login ``` これによりブラウザが開き、安全なOAuth認証フローが開始されます。CLIは必要なAPIを設定し、必要なデフォルト値を設定します。 素晴らしい！次は`brightdata-cli`スキルを通じてBright Data CLIを使用するようOpenHumanに指示する番です。 ### ステップ#4：OpenHumanにBright Data CLIスキルをインストールする `brightdata-cli`スキルをインストールするには、まず[OpenHumanの左側メニューで「Skills」をクリック](https://tinyhumans.gitbook.io/openhuman/features/integrations/mcp-and-skills)します。「Skills」ページで「Install from URL」を押します： ![「Install from URL」ボタンを押す](https://media.brightdata.com/2026/09/s_5E9729AE7111FC2982EC85B287FA1EEC040C91F7A792C1CC583E2D3749DEB1A3_1788093313247_image.png)ダイアログが開き、`SKILL.md`ファイルを指す`raw.githubusercontent.com` URLを入力するよう求められます。 [Bright Dataスキル](https://github.com/brightdata/skills)はGitHubにホストされています。`brightdata-cli`スキルを見つけるには、`brightdata/skills`リポジトリにアクセスし、`/skills`ディレクトリに移動します。次に、`/brightdata-cli`フォルダを開き、`SKILL.md`ファイルを選択します。 `brightdata/skills/skills/brightdata-cli/SKILL.md`ファイルページで「Raw」をクリックして、GitHubの生のコンテンツを表示します： ![GitHubの「brightdata-cli」スキルページのRawバージョンへのアクセス](https://media.brightdata.com/2026/09/s_5E9729AE7111FC2982EC85B287FA1EEC040C91F7A792C1CC583E2D3749DEB1A3_1788093514807_image.png)新しいページのURLは以下になります： ```none https://raw.githubusercontent.com/brightdata/skills/refs/heads/main/skills/brightdata-cli/SKILL.md ``` そのURLを「Skill URL」フィールドに貼り付けて「Install skill」をクリックします： ![「brightdata-cli」スキルのインストール](https://media.brightdata.com/2026/09/s_5E9729AE7111FC2982EC85B287FA1EEC040C91F7A792C1CC583E2D3749DEB1A3_1788093360914_image.png)**注意**：同じ手順で、[他のBright Dataスキル](/blog/ai/bright-data-skills-coding-agents)もインストールできます。 素晴らしい！`brightdata-cli`スキルがインストールされ、OpenHumanがBright Data CLIを使用するために必要な知識を得ました。 ### ステップ#5：スキルのインストールを確認する 「Install skill」をクリックすると、「Install complete」という成功を示すコールアウトUI要素が表示されます： ![「brightdata-cli」スキルがインストールされました](https://media.brightdata.com/2026/09/s_5E9729AE7111FC2982EC85B287FA1EEC040C91F7A792C1CC583E2D3749DEB1A3_1788093607593_image.png)「Finish」をクリックします。「Skills」ページの「Installed」セクションに`brightdata-cli`スキルが表示されるはずです： ![インストールされた「brightdata-cli」スキルに注目](https://media.brightdata.com/2026/09/s_5E9729AE7111FC2982EC85B287FA1EEC040C91F7A792C1CC583E2D3749DEB1A3_1788093717557_image.png)スキルをアクティブ化したり、特定のエージェントに割り当てたりする必要はありません。OpenHumanは必要に応じてインストールされたスキルを自動的に発見して使用します。 ミッション完了！あとはすべてをまとめて、OpenHuman + Bright Dataのセットアップをテストするだけです。 ### ステップ#6：インテグレーションをテストする OpenHumanが`brightdata-cli`スキルを通じてBright Data CLIを呼び出せることを確認するには、ウェブタスクを含むタスクを与えます。 例えば、以下のプロンプトを書きます： ```none Using the installed brightdata-cli skill, learn how to use the Bright Data CLI. Then, use the CLI to search for the latest NVIDIA news. Select the three most relevant articles and produce a simple report with all the main information. ``` これはOpenHumanが以下のことができるかを確認するのに十分です： 1. `brightdata-cli`スキルを読み込む。 2. スキルからBright Data CLIの使い方を学ぶ。 3. CLIの[`search`](https://docs.brightdata.com/cli/commands#brightdata-search-%3Cquery%3E)コマンドを使用して最新のNVIDIAニュースを検索する。 4. 検索コマンドが返す構造化されたJSON結果をパースする。 5. 最も興味深い3つのニュース記事を選択する。 6. CLIの[`scrape`](https://docs.brightdata.com/cli/commands#brightdata-scrape-%3Curl%3E)コマンドを使用して選択したページをスクレイプし、Markdownコンテンツを取得する。 7. スクレイプしたコンテンツを分析し、選択したNVIDIAニュースの主要情報を含む最終レポートを作成する。 「Chat」タブに移動し、プロンプトを貼り付けて実行します。以下のような結果が表示されます： ![プロンプトの実行](https://media.brightdata.com/2026/09/s_5E9729AE7111FC2982EC85B287FA1EEC040C91F7A792C1CC583E2D3749DEB1A3_1788087413479_1.gif)OpenHumanがすべてのステップを自動的に実行することに注目してください。特に実行中、ターミナルウィンドウが開くことがあります。これらは、タスクを完了するために基盤となるエージェントが実行するBright Data CLIコマンドです。 最終結果には、選択された3つのNVIDIAニュース記事と、各記事の短い要約およびリンクが含まれているはずです。 完成です！このシンプルな例は、OpenHumanがブロックや制限なくウェブに確実にアクセスできるようになったことを示しています。これは、専用の`brightdata-cli` Agent Skillを通じてBright Data CLIでBright Dataソリューションを統合することで実現されています。 ### 次のステップ ここまで見てきたのは、OpenHumanとBright Dataで可能なことのシンプルな例に過ぎません。この統合は[より複雑なユースケース](/use-cases)をサポートできます。以下は探索すべき有効なシナリオです： - **自動リサーチ**：OpenHumanにトピックをリサーチさせ、複数のオンラインソースから情報を収集し、ソース付きの構造化レポートに変換させます。 - **競合情報**：競合他社を継続的にリサーチし、ウェブサイトと公開情報を監視し、最新の動向でローカル知識ベースを更新するワークフローを作成します。 - **Eコマース監視**：ウェブデータアクセスとOpenHumanの永続的なメモリを組み合わせて、オンラインマーケットプレイスの製品、価格、在庫状況、レビュー、その他の変化を時間をかけて追跡します。 - **ニュースブリーフィング**：関心のあるトピックを監視し、新たな展開をリサーチし、最も重要な発見を要約し、Telegram、WhatsApp、Slack、またはその他のサポートされているチャンネルを通じてブリーフィングを配信する定期的なワークフローを設定します。 - **リードリサーチ**：OpenHumanに企業や見込み客をリサーチさせ、関連する公開情報を収集し、発見を整理し、将来のタスクのために結果を永続的なメモリに保存させます。 - **ビジュアルワークフロー**：OpenHumanが事前定義された条件に基づいてリサーチを自動的に開始し、ウェブデータを処理し、フォローアップアクションを実行できるトリガー駆動のワークフローを構築します。 ## まとめ このブログ記事では、OpenHumanとは何か、そしてそれがどのようにしてパーソナルなAIスーパーインテリジェンスアシスタントになれるかを学びました。また、[Bright Data CLI](https://docs.brightdata.com/cli/overview)を通じた統合のために、`brightdata-cli`スキルを通じてBright Dataのウェブデータ製品スイートに接続する方法も確認しました。 Bright Dataは、OpenHumanの組み込みウェブ検索ツールを本番グレードのスケーラブルで信頼性の高いツールに拡張・置き換えることができます。これにより、OpenHumanエージェントは情報を検索し、新しいソースを発見し、ウェブコンテンツをスクレイプし、人間のようにウェブページと対話できます。 今すぐBright Dataアカウントを無料で作成し、[AI対応のウェブデータ製品](/ai/web-access)をご覧ください！ お問い合わせ無料トライアル![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) 目次 日本企業向けデータソリューション 日本のトップ企業が信頼するスケーラブルなウェブデータプラットフォーム。日本語24時間サポート、GDPR・個人情報保護法準拠、日本企業20社以上の導入実績。 [詳細を見る](https://brightdata.jp/solutions/data-solutions-for-japanese-companies "詳細を見る") [ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=Bright+Data+CLI%E3%82%92%E9%80%9A%E3%81%98%E3%81%9FOpenHuman%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E6%9C%AC%E7%95%AA%E5%AF%BE%E5%BF%9C%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%83%96%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%82%B9&u=https://brightdata.jp/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Bright+Data+CLI%E3%82%92%E9%80%9A%E3%81%98%E3%81%9FOpenHuman%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E6%9C%AC%E7%95%AA%E5%AF%BE%E5%BF%9C%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%83%96%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%82%B9&url=https://brightdata.jp/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Bright+Data+CLI%E3%82%92%E9%80%9A%E3%81%98%E3%81%9FOpenHuman%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E6%9C%AC%E7%95%AA%E5%AF%BE%E5%BF%9C%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%83%96%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%82%B9&url=https://brightdata.jp/blog/ai/openhuman-with-bright-data) ## あなたは下記にもご興味がおありかもしれません [ ![Multimodal Web Scraping with MiniMax](https://media.brightdata.jp/2026/09/Multimodal-Web-Scraping-with-MiniMax.png) ](https://brightdata.jp/blog/%e3%82%a6%e3%82%a7%e3%83%96%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf/multimodal-web-scraping-with-minimax "MiniMaxによるマルチモーダルウェブスクレイピング") [ウェブデータ ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.jp/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### MiniMaxによるマルチモーダルウェブスクレイピング Bright Data Web UnlockerとMiniMax M3ビジョンを組み合わせて、画像やウェブページのスクリーンショットから構造化データを抽出します。 09-Sep-2026 1 分読 ](https://brightdata.jp/blog/%e3%82%a6%e3%82%a7%e3%83%96%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf/multimodal-web-scraping-with-minimax) [ ![The 10 Best CLI Tools for Codex in 2026](https://media.brightdata.jp/2026/08/The-10-Best-CLI-Tools-for-Codex-in-2026.png) ](https://brightdata.jp/blog/ai/best-cli-tools-for-codex "2026年版 Codex向けCLIツール10選 – テスト＆ランキング") [AI ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.jp/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) Daniel Shashko Web Data & AI Expert ### 2026年版 Codex向けCLIツール10選 – テスト＆ランキング Codexをより速く、より有能にする10のCLIツール。サンドボックス内から実際のウェブアクセスを提供するBright Data CLIから始まります。 06-Sep-2026 4 分読 ](https://brightdata.jp/blog/ai/best-cli-tools-for-codex) [ ![What is Context as a Service](https://media.brightdata.jp/2026/09/What-is-Context-as-a-Service.png) ](https://brightdata.jp/blog/ai/what-is-context-as-a-service "コンテキスト・アズ・ア・サービスとは") [AI ![](https://media.brightdata.jp/2025/12/1763645725709-50x50.png) Raz Kaplan AI GTM Lead ### コンテキスト・アズ・ア・サービスとは コンテキスト・アズ・ア・サービス、ライブ検索、Bright Data自社パイプラインを100社で比較。構築がレンタルに勝る場面を確認しましょう。 06-Sep-2026 1 分読 ](https://brightdata.jp/blog/ai/what-is-context-as-a-service)