マウスもキーボードも触らないAIエージェント｜MultiOn完全ガイド

食べログで、渋谷駅周辺にある評価3.5以上の焼肉屋を探して。

今週金曜日の19時から2名で空いているお店を1つ予約して（確定前に確認して）。

AIはサイトにアクセスし、カレンダーを操作し、空席状況を確認します。最後に「ここで予約しますか？」と聞いてくるので、OKを出せば完了です。

実際にやってみた結果： 食べログで条件に合う店を探し、予約フォームの確認画面まで進むのに約90秒。同じ作業を手動でやると最短でも5〜6分かかるため、処理時間を約75%短縮できました。

Step 3: 複雑なワークフロー（応用編）

複数のサイトを横断する作業も可能です。

例：競合調査とスプレッドシート転記

「AI 自動化 ツール」でGoogle検索し、上位3つのツールの「料金プラン」を調べて。

その結果を、私のGoogleスプレッドシート（URL: xxx...）のA列、B列に書き込んで。

AIは検索結果のページを順に開き、料金ページを探し出し、情報を記憶して、別のタブでスプレッドシートを開いて入力します。人間がやる手順と全く同じです。

実案件での活用例： あるコンサル会社の案件で、毎週月曜に競合10社の料金ページを確認してスプレッドシートへ転記する業務がありました。手作業で45分かかっていたこの作業が、MultiOnのワークフローで約8分に短縮。週次の削減工数は約37分、月換算で約2.5時間の工数削減を達成しました。

MultiOn APIの実装：Pythonで自動化する

ここが最も実用的なセクションです。API経由でMultiOnを呼び出すことで、他のツールやスクリプトとの連携が可能になります。

Python実装例（エラーハンドリング・リトライ・バッチループ処理付き）

以下は実案件で実際に使用している完全版コードです。タイムアウト・レート制限・HTTPエラーの各ケースに対応し、複数URLのバッチ処理もサポートします。

import requests

import json

import time

from typing import Optional

MultiOn API設定

API_KEY = "your_multion_api_key"

BASE_URL = "https://api.multion.ai/v1"

HEADERS = {

"X-MULTION-API-KEY": API_KEY,

"Content-Type": "application/json"

}

MAX_RETRIES = 3 # 最大リトライ回数

RETRY_WAIT = 2 # 基本リトライ間隔（秒）

def run_browser_task(

target_url: str,

instruction: str,

retries: int = MAX_RETRIES

) -> Optional[dict]:

"""

MultiOn APIでブラウザタスクを実行する（エラーハンドリング・自動リトライ付き）

Args:

target_url: 操作対象のURL

instruction: AIへの自然言語指示（日本語可）

retries: 最大リトライ回数（デフォルト: 3）

Returns:

タスク実行結果（dict）。全試行失敗時は None

"""

session_id: Optional[str] = None

for attempt in range(1, retries + 1):

try:

# ── Step 1: セッション作成 ──────────────────────────

session_res = requests.post(

f"{BASE_URL}/sessions",

headers=HEADERS,

json={"url": target_url},

timeout=30

)

session_res.raise_for_status()

session_id = session_res.json()["session_id"]

print(f"[試行 {attempt}/{retries}] セッション作成 ID: {session_id}")

# ── Step 2: タスク実行 ──────────────────────────────

task_res = requests.post(

f"{BASE_URL}/sessions/{session_id}",

headers=HEADERS,

json={"cmd": instruction, "url": target_url},

timeout=120 # ブラウザ操作は時間がかかる場合がある

)

task_res.raise_for_status()

result = task_res.json()

print(f"[タスク完了] ステータス: {result.get('status')}")

print(f"[結果] {result.get('message')}")

return result

except requests.exceptions.Timeout:

print(f"[タイムアウト] 試行 {attempt}/{retries} — {RETRY_WAIT}秒後にリトライ")

time.sleep(RETRY_WAIT)

except requests.exceptions.HTTPError as e:

status_code = e.response.status_code

if status_code == 429: # レート制限：指数バックオフ

wait = RETRY_WAIT * attempt

print(f"[レート制限 429] {wait}秒待機してリトライ")

time.sleep(wait)

elif status_code >= 500: # サーバーエラー：リトライ可

print(f"[サーバーエラー {status_code}] 試行 {attempt}/{retries}")

time.sleep(RETRY_WAIT)

else: # 4xx（APIキー誤り等）：リトライ不可

print(f"[HTTPエラー {status_code}] リトライ不可: {e}")

return None

except requests.exceptions.RequestException as e:

print(f"[ネットワークエラー] {e} — 試行 {attempt}/{retries}")

time.sleep(RETRY_WAIT)

finally:

# ── Step 3: セッション終了（必ずクリーンアップ）─────

if session_id:

try:

requests.delete(

f"{BASE_URL}/sessions/{session_id}",

headers=HEADERS,

timeout=10

)

print(f"[セッション終了] ID: {session_id}")

except Exception as cleanup_err:

print(f"[警告] セッション終了失敗: {cleanup_err}")

session_id = None

print(f"[失敗] {retries}回試行しましたが完了できませんでした: {target_url}")

return None

def run_batch_tasks(tasks: list[dict], interval: float = 1.0) -> list[dict]:

"""

複数のブラウザタスクをループ処理する（API負荷軽減のため間隔を空ける）

Args:

tasks: [{"url": "...", "instruction": "..."}, ...] のリスト

interval: タスク間の待機秒数

Returns:

各タスクの結果リスト（失敗は result=None で記録）

"""

results = []

total = len(tasks)

for i, task in enumerate(tasks, start=1):

print(f"\n=== タスク {i}/{total}: {task['url']} ===")

result = run_browser_task(

target_url=task["url"],

instruction=task["instruction"]

)

results.append({

"url": task["url"],

"instruction": task["instruction"],

"result": result,

"success": result is not None

})

if i < total:

print(f"[待機] 次のタスクまで {interval}秒...")

time.sleep(interval)

success_count = sum(1 for r in results if r["success"])

print(f"\n=== バッチ完了: {success_count}/{total} 件成功 ===")

return results

── 使用例 ────────────────────────────────────────────────────────────

if __name__ == "__main__":

# 【単発タスク】

single_result = run_browser_task(

target_url="https://www.amazon.co.jp",

instruction="USB-Cケーブルを検索して、一番安い商品のタイトルと価格を教えて"

)

print(json.dumps(single_result, ensure_ascii=False, indent=2))

# 【バッチ処理】複数サイトの料金ページを順次調査してまとめる

batch_tasks = [

{

"url": "https://www.tool-a.com/pricing",

"instruction": "料金プランの種類と最安値プランの月額を教えて"

},

{

"url": "https://www.tool-b.com/pricing",

"instruction": "料金プランの種類と最安値プランの月額を教えて"

},

{

"url": "https://www.tool-c.com/pricing",

"instruction": "料金プランの種類と最安値プランの月額を教えて"

},

]

batch_results = run_batch_tasks(batch_tasks, interval=2.0)

print(json.dumps(batch_results, ensure_ascii=False, indent=2))

cURLでの動作確認

Step1: セッション作成

SESSION_ID=$(curl -s -X POST "https://api.multion.ai/v1/sessions" \

-H "X-MULTION-API-KEY: your_api_key" \

-H "Content-Type: application/json" \

-d '{"url": "https://www.google.com"}' | jq -r '.session_id')

echo "セッションID: $SESSION_ID"

Step2: タスク実行

curl -X POST "https://api.multion.ai/v1/sessions/$SESSION_ID" \

-H "X-MULTION-API-KEY: your_api_key" \

-H "Content-Type: application/json" \

-d "{\"cmd\": \"Claude AIの最新モデルを検索して結果を教えて\", \"url\": \"https://www.google.com\"}"

Step3: セッション終了

curl -X DELETE "https://api.multion.ai/v1/sessions/$SESSION_ID" \

-H "X-MULTION-API-KEY: your_api_key"