Shopify×Vercel、Hydrogenフレームワークを再構築。マルチフレームワーク対応とAIエージェント導入
ShopifyとVercelが、ヘッドレスコマースフレームワーク「Hydrogen」の全面的な再構築に着手した。2026年7月30日にVercel Blogが発表した内容によると、新バージョンはオープンソース化され、Next.js以外のフレームワークでも動作するランタイム非依存型へと生まれ変わる。
この刷新により、開発者は型安全なAPIクライアントやカート状態管理をワンインポートで利用でき、ストアフロントの構築が大幅に効率化される。さらに「Standard Actions」と呼ばれるエージェント型コマース機能が追加され、AIが購入支援や在庫確認などを自律的に処理する仕組みが提供される。
Hydrogenとは何か？
HydrogenはShopifyが提供するヘッドレスコマース専用のフロントエンドフレームワークだ。従来のShopifyストアはテーマで構築するが、Hydrogenを使うとReactコンポーネントで自由にカスタマイズした店舗を開発し、Shopifyのバックエンドとシームレスに連携できる。つまり「自由な画面デザイン」と「Shopifyの堅牢なバックエンド」を両立させる架け橋と言ってよい。
これまでHydrogenはNext.jsに最適化された形で展開されていたため、開発者はReact/Next.jsのエコシステムに縛られていた。NuxtやSvelteなど別のフレームワークを使う場合は、独自にAPI連携や状態管理を実装する必要があり、それが導入障壁になっていた。
何が変わるのか？
今回の再構築では、Hydrogenの根本的な設計が刷新される。具体的には以下の3つの大きな変化がある。
この比較から分かる通り、新しいHydrogenではフレームワークの選択肢が広がり、面倒な共通処理はフレームワークが肩代わりしてくれる。結果として、開発者はビジネスロジックに集中できる。
オープンソース化とランタイム非依存
最大の変更点は、Hydrogenが完全オープンソースになり、ランタイムにも依存しなくなったことだ。旧バージョンは実質的にNext.jsアプリとして動作する設計だったが、新しいHydrogenは@shopify/hydrogenパッケージをブラウザ用JavaScriptで動作するように再実装し、@shopify/storefront-api-clientと共に利用する形になる。
これにより、開発者はNext.jsはもちろん、Nuxt、SvelteKit、あるいは純粋なViteアプリケーションなど、好みのフレームワーク上でHydrogenストアフロントを構築できる。Vercelの発表ブログでは「cart.query()やcart.lineItems()といったAPIをインポートするだけで、カートの操作や状態管理が完了する」と説明されており、従来のようにフレームワークごとに接着コードを書く手間が不要になる。
標準Actionsとエージェントコマース
もうひとつの目玉は「Standard Actions」の導入だ。これはAIエージェントがショッピング行動を自立支援するための統一インターフェースであり、店舗の様々な操作（検索、商品詳細の取得、カート追加、購入）をアクションとして定義する。
ユーザーが自然言語で要望を伝えると、AIエージェントが最適なアクションを選択して結果を返す。この仕組みを利用すれば、「オススメの夏用ジャケットを見せて」「先週買おうとした商品をカートに戻して」といった会話型の購買体験をストアフロントに組み込める。
Standard Actionsは、AIモデルが商品データや在庫情報にアクセスしやすい形で提供されるため、自前で複雑なAIパイプラインを構築する必要がない。ChatGPTやClaudeといった外部AIと統合する場合も、アクション定義を合わせるだけで済む設計だ。
なぜこのパートナーシップが重要なのか
ShopifyとVercelの連携強化は、単なるコードのリファクタリングではない。ここには二つの大きな戦略的意義があると考えられる。
一つは「Shopifyのバックエンドをあらゆるフロントエンドから利用可能にする」という方向性だ。ヘッドレスコマース市場では、各ブランドが独自のデザインシステムや技術スタックを持つことが当たり前になってきた。Hydrogenがランタイム非依存になることで、React以外のスタックを使っている企業も無理なくShopifyに移行できるようになる。
もう一つは「AI時代のコマース体験の標準化」だ。Standard Actionsは、AIエージェントが安全かつ一貫した方法で店舗操作を行えるプロトコルを定義する。これが広く採用されれば、どんなストアフロントでも同じ仕組みでAIアシスタントを動かせるようになるため、エコシステム全体のAI対応速度が上がる。
さらに、オープンソース化によってコミュニティの貢献が期待でき、Hydrogen自体の開発スピードも加速する。プラットフォームに閉じない設計は、長期的なベンダーロックインの回避にもつながる。
実務への影響と開発スピード
Vercel Blogの記事では、ファッションブランド「Paige」の事例が紹介されている。新しいHydrogenを採用した結果、それまで数か月かかっていた新機能の開発が1週間に短縮されたという。これは単にコード量が減っただけでなく、標準化されたAPIクライアントと状態管理によって、チームが細かい実装に悩まなくなり、ビジネスロジックの試行錯誤に集中できるようになった成果だ。
中小規模のECサイト運営者にとっては、これまで「ヘッドレス」と聞くだけで専門のReactエンジニアが必要だと思われていた壁が下がる。HydrogenがNuxtやSvelteでも動くため、社内のフロントエンドチームが使い慣れたフレームワークをそのまま活かせる。さらに型安全なクライアントが用意されているため、APIの仕様変更に伴う不具合もコンパイル時に検出しやすくなる。
パフォーマンス面でも、ランタイムの最適化が進んだことで、ストアフロントの表示速度が向上する。Vercelのエッジネットワークとの組み合わせにより、世界中のユーザーに高速な体験を提供できるのも大きな強みだ。
この記事のポイント
- Hydrogenがオープンソースかつランタイム非依存となり、Next.js以外のフレームワークでも動作する
- 型安全なAPIクライアントとカート状態管理が標準提供され、開発効率が飛躍的に向上する
- Standard Actionsによって、AIエージェントが自然言語でショッピングを支援する仕組みが組み込まれる
- ファッションブランド「Paige」では開発期間が数か月から1週間に短縮された事例が報告されている
- 中小規模のECサイトでも、ヘッドレスコマースの導入ハードルが大きく下がる
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、JavaScript等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験
VercelがNode.js 20を非推奨化、10月1日から新規デプロイ不可に
VercelにおけるNode.js 20非推奨の概要
Vercelは2026年10月1日をもって、ビルドおよびFunctionsにおけるNode.js 20のサポートを終了する。これは2026年4月30日にNode.js 20がEOL（End of Life / サポート終了）を迎えたことを受けた動きだ。
Node.jsの各バージョンにはライフサイクルが定められている。長期サポート（LTS）が終了すると、セキュリティパッチの提供も停止される。Vercelがプラットフォームとして非推奨とするのは、ユーザーに安全で最新の実行環境を提供し続けるための当然の判断といえる。
この変更で影響を受けるのは、Node.js 20を指定している新規デプロイメントだ。既にデプロイ済みのサーバーレス関数は、その後も問題なく動作し続ける。
上図の通り、Node.js 20を指定したプロジェクトは、10月1日を境に新規デプロイができなくなる。Node.js 22または24への移行が必須だ。
なぜNode.js 20は非推奨となるのか
Node.js 20のLTSは2026年4月30日に終了した。LTS終了後は重大な脆弱性が見つかっても公式の修正は行われない。VercelのようなPaaS（サービスとしてのプラットフォーム）がEOLバージョンをサポートし続けることは、プラットフォーム全体のセキュリティリスクを高める。
実際、Node.jsのEOL後も古いバージョンを使い続けると、依存パッケージの互換性問題やパフォーマンス低下にもつながる。Vercelのこの方針は、ユーザーに対して積極的なアップグレードを促すための健全な措置だ。
影響を受けるプロジェクトの確認方法
まず最初に、自分が管理するVercelプロジェクトのうち、どれが今回の非推奨の影響を受けるかを確認する必要がある。Vercel CLIを使えば、コマンド一発で該当プロジェクトの一覧を取得できる。
最新のVercel CLIをインストールし、以下のコマンドを実行するだけだ。
npm i -g vercel@latest
vercel project ls --update-requiredこのコマンドは、非推奨のNode.jsバージョンをターゲットにしているプロジェクトの一覧を表示する。出力結果にプロジェクトが表示された場合、早急な対応が必要だ。
このフローで影響範囲を可視化できる。チームで複数のプロジェクトを運用している場合、全メンバーがこの確認を共有しておくとスムーズだ。
既存のデプロイメントは安全
ここで一つ重要なポイントがある。2026年10月1日以降も、既にデプロイ済みのサーバーレス関数は影響を受けない。すでに本番環境で稼働している関数への呼び出しは、これまで通り正常に動作する。
非推奨の影響が出るのは、あくまで新しいデプロイメントを作成するときだ。既存の環境が突然停止することはないため、慌てて不完全な状態でアップグレードする必要はない。計画的に移行を進められる。
Node.jsバージョンのアップグレード手順
Node.jsのバージョンを変更する方法は大きく2つある。プロジェクト設定のGUIから変更する方法と、package.jsonのenginesフィールドで指定する方法だ。
package.jsonで指定する場合は、以下のように記述する。
{
"engines": {
"node": "24.x"
}
}この設定がデプロイ時に読み取られ、Node.js 24が使用される。プロジェクト設定の値よりもpackage.jsonの指定が優先されるため、リポジトリにこの設定を含めておけば、デプロイのたびにGUIで変更する手間が省ける。
また、Vercelの公式ブログでは、コーディングエージェントにアップグレードを依頼する際のプロンプトも紹介されている。
Upgrade this Vercel project from Node.js 20 to 24.
Set the engines field in package.json to { "node": "24.x" },
which overrides the Project Settings version on the next deployment.
Update any Node 20 pins in .nvmrc, .node-version, or CI configs.
Switch the local runtime to Node 24, reinstall dependencies,
run the build and tests, and fix any breaking changes.
After deploying, confirm the version by logging process.version.このプロンプトをClaudeやChatGPTなどのコーディングエージェントに渡せば、Node.jsバージョンの変更に伴う一連の作業をある程度自動化できる。
上記の対比の通り、コーディングエージェントを活用すれば複数ファイルの一括更新が可能で、変更漏れのリスクを減らせる。
アップグレード時に気をつけるべき破壊的変更
Node.js 20から22、あるいは24へ移行する際、APIの破壊的変更がいくつか存在する。特に注意すべきなのは、以下の点だ。
- 廃止されたAPI（fs.rmdirのコールバック形式など）が完全に削除されている可能性
- ESM（ECMAScript Modules）の取り扱いに関するデフォルト挙動の変更
- ネイティブアドオンのABI互換性（再ビルドが必要になるケース）
- V8エンジンのバージョンアップに伴うパフォーマンス特性の変化
移行前に必ずローカル環境でNode.jsのバージョンを切り替え、依存関係を再インストールした上で、ビルドとテストを実行してほしい。CIパイプラインでNode.jsのマトリクステストを実施している場合は、テスト対象に新しいバージョンを追加しておくと安全だ。
アップグレードが間に合わない場合の緊急回避策
どうしても10月1日までにNode.jsのバージョンアップが完了できないプロジェクトが出てくるかもしれない。大規模なコードベースや、多数の依存パッケージとの互換性確認に時間がかかるケースだ。
そうした状況のために、Vercelはコンテナイメージとしてデプロイする代替手段を用意している。
プロジェクトのルートにDockerfile.vercelを作成し、Node.js 20をベースイメージとして指定するだけでよい。
FROM node:20-alpine
WORKDIR /app
COPY . .
RUN npm ci
# サーバーは $PORT をリッスンする必要がある
CMD ["node", "server.js"]この方法を使えば、プロジェクト設定のNode.jsバージョンはコンテナに適用されない。つまり、プラットフォーム側のNode.js 20非推奨の影響を受けずにデプロイを継続できる。
コンテナデプロイはあくまで一時的な回避策だ。Node.js 20のセキュリティサポートはすでに終了している。長期的に見れば、Node.jsのバージョンアップこそが唯一の正しい解決策である。
この記事のポイント
- Vercelは2026年10月1日にNode.js 20を非推奨とする。既存デプロイメントは影響を受けない
- vercel project ls –update-required で影響を受けるプロジェクトを特定できる
- package.jsonのenginesフィールドでNode.js 22または24を指定して移行する
- コーディングエージェント用のプロンプトを使うと、複数ファイルの一括更新が効率的
- どうしても間に合わない場合はコンテナデプロイ（Dockerfile.vercel）で緊急回避が可能
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、JavaScript等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験
VercelがBetter Authを買収、TypeScript認証ライブラリとエージェントIDの未来
VercelがBetter Authを買収。TypeScript認証ライブラリとエージェントアイデンティティの取り込み
2026年7月7日、VercelはオープンソースのTypeScript認証ライブラリ「Better Auth」を買収したと発表した。ライブラリの週間npmダウンロード数は470万を超え、すでに850人以上のコントリビューターが開発に参加している。創設者のBereket Engida氏とコアチームはVercelに加わり、Better Authそのものと、関連プロジェクトであるエージェント認証プロトコル「Agent Auth」の開発を続ける。
今回の買収は、認証の仕組みをフレームワークやプラットフォームに依存しない形で提供する動きであり、なかでも「エージェントに独自のアイデンティティを与える」という構想が注目を集めている。背景と具体的な影響を順に整理していく。
Better Authとは何か。週間470万DLの認証ライブラリ
Better Authは、TypeScriptで書かれたオープンソースの認証ライブラリだ。従来の認証ライブラリに比べて設定がシンプルで、Next.jsやNuxtなど特定のフレームワークに依存しない。データベースやセッション管理の選択肢も広く、開発者が自前で認証周りをコントロールできる点が特徴である。
フレームワーク非依存の設計思想
多くの認証ライブラリは特定のフレームワークと密結合だったり、プラットフォームの管理画面を通さなければ設定が完了しなかったりする。Better Authは「どこでも動き、開発者が認証を所有する」という原則で作られている。これにより、プロジェクトの要件が変わっても認証部分の移行が容易になる。
コミュニティ主導の成長
470万ダウンロードと850人以上のコントリビューターという数字は、単なるGitHubスターの数ではない。実際に本番環境で使われ、機能追加やバグ修正が活発に行われている証拠である。Vercelは買収後もMITライセンスを維持し、コミュニティガバナンスを継続すると明言している。
買収の背景。Vercelが描く「オープンウェブ」と認証の位置づけ
Vercelは2025年に公開した「オープンSDK戦略」のなかで、ソフトウェアはデフォルトでオープンであり、疎結合で、どのプラットフォームにも移植可能であるべきだと述べている。Next.jsやAI SDK、Nuxtにもこの方針が適用されており、今回のBetter Auth買収もその延長線上にある。
認証を「所有する」という考え方
クラウドサービスが認証を代行する形は便利だが、ロックインのリスクがある。Better Authのようにライブラリ単位で認証を導入できれば、インフラを移行しても同じ仕組みを使い続けられる。Vercelはこの「所有可能な認証」をエコシステムに取り込むことで、開発者にとっての自由度を高めようとしている。
エージェントアイデンティティが切り開く、新しい認証の形
買収発表のなかで特に強調されたのが、エージェント（自律的に動作するソフトウェア）に「自分自身のID」を持たせるという構想だ。Better Authチームが開発している「Agent Auth」プロトコルは、まさにこれを実現するためのものである。
この概念図で示すように、Agent AuthではエージェントごとにIDを発行し、スコープを絞った権限と失効可能な認証情報を持たせることができる。ユーザーが単一のコントロールポイントから、個々のエージェントの権限を管理できる点が革新的だ。
なぜエージェントに独自IDが必要なのか
現在、AIエージェントがユーザーに代わって予約や購入を行う場合、エージェントはユーザー自身の認証情報を使ってサービスにアクセスする。この方式では、エージェントに渡す権限を細かく制御できない。また、不正が疑われた場合に特定のエージェントだけを停止することが難しく、結局すべての連携を遮断する必要があった。
Agent Authは、エージェントひとつひとつに「ペルソナ」のようなIDを割り当てる。たとえば「カレンダー参照専用エージェント」「メール送信専用エージェント」といった具合に役割を分け、不要になればそのIDだけを無効化できる。これはエージェントが当然のように動く世界において、セキュリティと管理性を両立する基盤技術といえる。
Vercel Connect と eve への統合
Better AuthチームはVercelに加わり、このエージェントアイデンティティをVercel Connectとeveに組み込むと発表されている。Vercel Connectは開発者がさまざまなサービスやAPIを安全に連携させるための仕組みであり、eveはVercelが提供するAIエージェントプラットフォームである。認証レイヤーが標準装備されることで、エージェントを使った機能をより安全かつ手軽に実装できるようになるだろう。
開発者コミュニティとライブラリの今後
買収によってBetter Authのライセンスや開発体制が変わるのではないかと懸念する声もある。しかしVercelは、ライブラリはMITライセンスのまま無料で提供され、名称も変更されず、同じコミュニティガバナンスモデルで開発が続くと明確に述べている。
オープンソースとしての継続
Better AuthのGitHubリポジトリは引き続き公開され、プルリクエストやIssueを通じたコミュニティ参加も歓迎される。Vercelのリソースが投入されることで、ロードマップの進行速度が上がったり、ドキュメントの整備が進んだりするメリットが期待できる。
フレームワークサポートの拡大
Better AuthはすでにNext.js以外にもNuxt、SvelteKit、Remixなど多様なフレームワークで利用できる。Vercelは特定のフレームワークに偏らないサポートを続ける方針を示しており、エコシステム全体への貢献が加速する可能性がある。
Vercelの戦略から見る、認証とエージェントの未来
今回の買収は、単に認証ライブラリを手に入れる以上の意味を持つ。Vercelはすでにホスティング、サーバーレス関数、エッジネットワーク、AI SDKと積み上げてきた。そこに「認証」と「エージェントアイデンティティ」というピースが加わることで、開発者がアプリケーションを作り、デプロイし、AIエージェントを安全に動かすための一気通貫のプラットフォームが姿を現しつつある。
「エージェントインフラ」の基盤として
Vercelは以前から「エージェントインフラストラクチャ（agentic infrastructure）」という概念を掲げている。これは、AIエージェントが動くための実行環境だけでなく、ストレージ、キュー、認証といったバックエンドの一式を提供する考え方だ。Better Authの買収によって、その認証レイヤーが大きく強化されることになる。
競合との差別化要因
他社のクラウドプラットフォームも認証機能を提供しているが、多くはプロプライエタリなサービスである。Better AuthのようにオープンソースでMITライセンスの認証ライブラリを中核に据えるアプローチは、ベンダーロックインを嫌う開発者層に強く支持されるだろう。とくにエージェントの台頭により認証の複雑さが増すなかで、「所有できる認証」の価値はますます高まっていく。
この記事のポイント
- VercelがオープンソースのTypeScript認証ライブラリ「Better Auth」を買収。創設者とコアチームがVercelに参加する。
- Better Authは週間470万ダウンロード、850人以上のコントリビューターを持つ。MITライセンスとコミュニティガバナンスは維持される。
- エージェントに独自のIDと制限付き権限を与える「Agent Auth」プロトコルの開発が加速し、Vercel Connectやeveに統合される予定。
- 従来のエージェント実行における権限制御の課題を解決し、エージェントごとの失効やスコープ管理が可能になる。
- Vercelは「オープンSDK戦略」に沿って認証レイヤーを強化し、エージェントインフラの基盤を固める動きを加速させている。
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GPT 5.6 Sol、Terra、LunaがAI Gatewayで利用可能に
GPT 5.6の3モデルがAI Gatewayで利用可能に
OpenAIの最新モデルシリーズ「GPT 5.6」が、VercelのAI Gatewayで限定的なプレビュー提供を開始した。Sol・Terra・Lunaの3モデルが揃い、いずれもコーディングや生物学、サイバーセキュリティといったエージェント的なタスクで従来世代より強化されている。トークン効率も向上しており、同等の処理をより少ないコストで実行できるのが特徴だ。
AI Gatewayは複数のAIプロバイダに統一APIでアクセスできるサービスで、利用状況の追跡やコスト管理、リトライやフェイルオーバー、パフォーマンス最適化を一手に引き受ける。今回の追加により、開発者はコードを変更せずに最新のGPTモデルへ移行できるルーティング機能も利用可能になった。
GPT 5.6 Sol・Terra・Lunaの違い
モデル指定はAI SDKでopenai/gpt-5.6-solのようにスラッグを渡すだけだ。用途や予算に応じて切り替えやすい設計になっている。
コードを触らずにモデルを切り替えるルーティングルール
AI Gatewayのルーティングルール機能を使うと、既存のコードを一切変更せずにモデルを差し替えられる。たとえばopenai/gpt-5.5で動いているアプリケーションを、コマンド1行でopenai/gpt-5.6-solへ振り向けることが可能だ。
rewriteルールを設定するだけで、アプリコードに手を入れず最新モデルへ移行できる。ルーティングルールはモデルのA/Bテストや段階的なロールアウトにも活用できる。本番環境でいきなり全トラフィックを新モデルに向けるのではなく、一部だけ振り分けて様子を見る運用も現実的だ。
AI Gatewayの料金体系とその他の機能
AI Gatewayはプロバイダの利用料金に上乗せせず、推論に対するプラットフォーム手数料も請求しない。BYOK（Bring Your Own Key）で自身のAPIキーを持ち込んだ場合でも同様に手数料は発生しないため、コストを厳密に管理したいチームにとっては安心できる設計だ。
利用状況の可視化と制御に役立つ機能も充実している。主なものは以下のとおりだ。
- カスタムレポートでチームやプロジェクト単位の利用状況を把握できる
- ゼロデータ保持（ZDR）に対応し、機密性の高いプロンプトの取り扱いも安心
- APIキー単位で予算上限を設定し、予期せぬコスト超過を防ぐ
- ルーティングルールでモデル切り替えやフェイルオーバーを自動化する
実際の開発フローに組み込む際の注意点
GPT 5.6シリーズは限定的なプレビュー提供の段階にある。本番環境で全面的に切り替える前に、モデルプレイグラウンドで動作を検証し、期待する出力品質やレイテンシが得られるか確認することを推奨する。特にエージェント的な使い方をする場合、従来モデルとはプロンプトの最適な書き方が変わる可能性もある。
また、Terraは「前世代と同等性能・半額」というコストメリットが明確だが、SolとLunaはユースケースによって費用対効果が大きく変わる。まずは低コストのLunaでプロトタイプを作り、本格的なタスクではSolに切り替えるといった段階的な活用が現実的な戦略になるだろう。
この記事のポイント
- GPT 5.6のSol・Terra・LunaがAI Gatewayで限定プレビュー提供を開始
- Terraは前世代と同等の性能を半額で提供するコストパフォーマンスが最大の魅力
- ルーティングルールによりコード変更なしでモデルを切り替え可能
- AI Gatewayはプロバイダ料金に上乗せせず、BYOKでも手数料なし
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Vercel Agentが本番環境に進出、プラン即許可で安全なAI運用を実現
Vercelが2026年7月8日、自社のAIエージェント「Vercel Agent」の大幅な機能拡張を発表した。従来はアラートのトリアージやプルリクエストのレビューが中心だったが、今回のアップデートでダッシュボード上に常設され、本番環境の調査やプロジェクトへの質問応答、承認後のアクション実行まで可能になった。
Vercel Agentの最大の特徴は「プラン即許可（Plan-to-Permission）」という新しい権限モデルだ。デフォルトで読み取り専用として動作し、デプロイのロールバックや設定変更といった操作は、具体的な作業計画を提案して承認を得たうえで、そのタスクに限定された一時的な権限のみを使って実行する。
本番稼働中のアプリケーションにAIを介入させるには、安全性の担保が不可欠である。Vercel Agentは独立したIDで動作し、生成したコードは隔離されたサンドボックスで検証する。この設計により「自律的でありながら制御された状態」を実現しており、AIエージェントの運用にまつわる信頼の課題に対して、具体的な解決策を示した製品といえる。
Vercel Agentの全体像と導入背景
Vercel Agentは、Vercelプラットフォーム上で動作するAIエージェントだ。アプリケーションのデプロイと実行を支えるインフラに組み込まれているため、本番環境で問題が発生した際に、最初に対応を開始できるポジションにある。アラートを受けてから自律的にログやメトリクス、デプロイ履歴を調査し、根本原因を特定して修正案を提示する。
Vercel社内では数ヶ月前から本番運用に組み込まれており、すでに具体的な成果が出ている。典型的な事例として、深夜23時に不良デプロイが行われ、チェックアウト用のエンドポイントが500エラーを返し始めたケースでは、オンコールエンジニアがログインする前にAgentがエラーを4分前のデプロイまでトレースし、即時ロールバックを推奨した。エンジニアが計画を承認すると、Agentが前の正常なビルドにロールバックし、エンドポイント修正用のプルリクエスト作成まで自動で進めた。アラート発生から問題緩和までの時間は3分未満だったという。
このデモは、同じインシデントに対する従来の対応とVercel Agent導入後の対応を比較した概念図である。Agentが自律的に調査と提案を行い、人間は最終判断に集中できる点が最大の違いだ。
本番環境にAIを近づけるための新セキュリティモデル
アプリケーションの修正や設定変更が可能なAIエージェントを本番環境に導入する場合、最も重要な問いは「どう安全にデプロイや設定変更を任せられるか」である。多くのAIエージェントはユーザーの全権限を引き継いで動作するため、誤った指示や混乱したサブエージェントの被害がそのまま本番に及ぶという構造的な課題を抱えている。
Vercel Agentはこの問題に対して、3つの要素からなる新しい権限モデルを実装した。エージェント自身の固有ID（Principal）、タスクごとの一時的な権限付与（Plan-to-Permission）、そして生成コードの隔離実行環境（Sandbox）である。これらはプラットフォームレベルで強制されるため、AIモデルの挙動にかかわらず安全策が機能する。
エージェント固有のIDによる帰属と権限の分離
一般的なAIエージェントは、操作する人間のIDと権限をそのまま使って動作する。その場合、エージェントが行った操作と人間が行った操作を区別できず、誰が何を指示し実行したのか追跡不可能になる。
Vercel Agentは「vercel-agent」という固有のプリンシパル（主体）として動作する。すべての変更操作には「誰が依頼したか」「誰が承認したか」「Vercel Agentが実行した」という記録が必ず残る。さらに、Agentに付与される権限は、操作を指示した人間がもつ権限の範囲を超えることはない。この設計により、説明責任（アトリビューション）と権限の透明性を両立している。
⚠️ 誤指示や誤動作の影響範囲がユーザーと同等
✅ 付与される権限は承認された計画の範囲に限定
この図は、従来型エージェントとVercel Agentの権限構造の違いを表している。Vercel Agentでは、常に「依頼者」「承認者」「実行者」の3者が記録され、権限も計画単位で一時的に付与されるため、誤動作の被害範囲が極めて狭い。
プラン即許可（Plan-to-Permission）の仕組み
多くの組織がAIエージェントを開発フローに統合する際、最初に直面するのが「事前に広範な権限を付与してしまう」という課題だ。これはエージェントに必要以上の権限を、必要以上の期間与えることになる。そのエージェントにプロンプトを送れる人なら誰でも、付与された権限の範囲にアクセスできてしまうため、権限の広さがそのままセキュリティリスクの大きさに直結する。
Vercel Agentはデフォルトで読み取り専用である。デプロイのロールバック、設定変更、キャッシュのクリアといった操作が必要な場合、Agentはまず実行計画を提案し、その計画に限定されたアクセス権限を要求する。ユーザーが計画を承認すると、Agentはそのタスクに必要な能力を一時的に取得し、作業完了後は自動的に読み取り専用状態に戻る。
Agentが行うすべてのAPI呼び出しは、3つのチェックを通過する必要がある。承認された計画で付与された能力（Capability）、トークンのスコープ、そしてチームの既存権限だ。これら3つすべてが許可する場合にのみ操作が実行され、このチェックはプラットフォーム側で強制されるため、AIモデルがどのような挙動をとっても安全策が破られることはない。Vercelはこの仕組みを「プラン即許可（Plan-to-Permission）」モデルと呼び、最小権限の原則を設計レベルで組み込んでいる。
この一連の流れでは、Agentが自律的に調査と提案を行う一方で、実際の操作権限は人間の承認を経て初めて発行される。人間の判断を挟むことで安全性を確保しつつ、Agentの自律性を最大限に活かせる設計だ。
サンドボックスによる生成コードの安全な検証
コードを生成するAIエージェントにはもうひとつ重大な課題がある。それは「生成されたコードが実際に動くかどうかは、実行してみるまでわからない」という点だ。動作確認されていない修正を本番環境に適用することは、さらなる障害を引き起こすリスクを伴う。
Vercel Agentが生成したコードは、Vercel Sandbox（FirecrackerマイクロVMによる短寿命の隔離環境）内で実行される。このサンドボックスは実際のプロジェクトのコピーを持っており、Agentは生成したコードを本物のビルドプロセス、テスト、リンターに対して実行し、問題なくパスしたものだけをPRとして提示する。たとえば壊れた設定ファイルを修正する場合、Agentが変更を加えてサンドボックス内でビルドテストを通過させ、その結果をPRにまとめるという流れになる。
この仕組みにより、Agentは自由にコードを生成して実行できるが、検証に失敗したコードや壊れた修正が人間の前に提示されたり、本番環境に直接届いたりすることはない。コードレベルの安全性をインフラ側で担保している点が重要だ。
現場の開発フローがどう変わるか
Vercel Agentはインシデント対応だけでなく、開発者が日常的に直面するさまざまなタスクを支援する。具体的なユースケースを4つ紹介する。
プルリクエストのレビュー
AgentにPRの確認を依頼すると、CIがパスしているだけでは検出できないパフォーマンスの低下やリスクの高い変更を指摘する。たとえば、ある変更によってページが毎回サーバーサイドレンダリングされるようになり、キャッシュが効かなくなっていないかといった観点までチェックできる。
コスト増加の原因追及
「なぜ今月の請求額が跳ね上がったのか」という問いに対して、Agentはコード変更履歴を調査し、コスト急増の原因となった特定のコミットを特定する。たとえば、あるページがキャッシュされずに毎回サーバーサイドレンダリングされるようになったコード変更を検出し、承認を得たうえで修正PRを作成する。
ビルド失敗の修正
失敗したデプロイをAgentに調査させると、ログを読み取り、問題のある設定ファイルを特定し、修正の許可を求めてくる。ユーザーが承認すれば、Agentが設定を修正し、サンドボックス内でビルドをテストしてからPRとして提出する。
本番リリースの安全性確認
フィーチャーフラグに関する質問に対して、Agentはコードと本番のライブメトリクスの両方を分析し、その機能をロールアウトしても安全かどうかを判断する。データに基づいた客観的な判断が得られるため、リリース判断の品質が向上する。
この比較図は、日常的な開発タスクにおける負荷の変化を表している。Agentが調査と提案を担うことで、開発者はコードの質やビジネス判断といったより本質的な業務に集中できる。
反脆弱性インフラがもたらす意味
Vercel Agentの発表で最も重要なポイントは、単にAIエージェントの機能が追加されたという話ではない。AIエージェントを「本番環境に近づけても安全に運用できる」という状態を、プラットフォームの設計で実現したことだ。
AIエージェントの時代において、真の限界は2つの天井で決まる。ひとつはモデルが「何をできるか」、もうひとつはユーザーが「何を許可するか」だ。モデル性能が向上し続けるなかで、実際の運用において重要になるのは後者、すなわち信頼の設計である。どれほど高性能なモデルでも非決定論的であり、非決定論的なシステムは非決定論的に失敗する。安全性は「エージェントが毎回正しい判断をすること」に依存してはならず、システムそのものに組み込まれていなければならない。
Vercelは長年にわたり、イミュータブルデプロイメント（デプロイが書き換え不可で、不良デプロイは1回のロールバックで元に戻せる仕組み）をはじめとする安全策を積み上げてきた。これらはもともとAIエージェントのために設計されたものではないが、自律システムが必要とするガードレールそのものとして機能する。Vercelはこの考え方を「反脆弱性インフラ（Anti-fragile Infrastructure）」と呼んでいる。
反脆弱性インフラの本質は、エージェントに誤りがあっても被害を局所化でき、人間のミスさえもコストを抑えられる点にある。安全性がインフラ層に組み込まれているため、エージェントが正しいことを前提にせずとも、実用的な権限を委譲できる。Vercel Agentのケースでは、自律的に調査と提案を行い、人間が承認した範囲内でのみ操作を実行し、何か問題があれば即座にロールバックできる。
このモデルは、AIエージェントの実運用における「自律性 vs 安全性」というトレードオフに対して、明快な解を示している。エージェントが仕事をし、人間が最終判断を保持し、インフラがフェイルセーフとして機能する。この3層構造が揃って初めて、本番環境にAIを近づける信頼の土台が成立する。
Vercel Agentの将来展望と利用開始方法
現時点でのVercel Agentは、異常の調査、プルリクエストの作成、プロジェクトや本番アプリに関する質問への回答が可能だ。今後のロードマップとして、特定分野の専門家エージェントへの委任機能が予定されている。たとえば、コードベース全体に対する詳細なセキュリティレビューや、フロントエンドのデザイン・UXレビューを、オンデマンドで専門家AIに依頼できるようになる見込みだ。
Vercel Agentは、ProプランおよびEnterpriseプランのチームに対して段階的にロールアウトされている。利用を希望する場合は、Vercelのアーリーアクセスページから申請するか、ダッシュボードのサイドバーにある「Agent」セクションから有効化できる。
この記事のポイント
- Vercel Agentは本番環境の異常を自律的に調査し、人間の承認を得て修正を実行するAIエージェントである
- 「プラン即許可」モデルにより、Agentの権限はタスク単位で一時的に付与され、完了後は読み取り専用に戻る
- 生成されたコードは隔離されたサンドボックスで検証され、本番環境に直接影響を与えない設計になっている
- イミュータブルデプロイメントなどのインフラ安全策と組み合わせることで、エージェントの誤動作コストを最小化する
- AIエージェントの実運用における信頼の課題に対して、プラットフォーム設計で安全性を担保するアプローチを具体化した製品といえる
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、JavaScript等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験
Prisma Compute vs Vercel、料金比較でわかるコスト差の全容
TypeScriptアプリのホスティング先を選ぶとき、Prisma ComputeとVercelが候補に挙がる。両者とも従量課金でゼロスケールするため、アイドル時のコストはかからない。だが料金単価と課金項目の設計思想が異なり、同じ負荷でも請求額に2倍以上の開きが出るケースがある。Prisma Computeはパブリックベータ中で現在無料、ここで示す料金は将来の本番適用が予定されている参考値だ。
本記事ではPrisma Blogが2026年7月1日に公開した料金比較をもとに、各メーターの単価差、20Mリクエストの実ワークロード試算、そしてなぜ同じ負荷で請求が変わるのかを掘り下げる。Vercelの価格にまつわる開発者の声も紹介し、自社のアプリに当てはめるときの判断材料を提供する。
料金体系の基本比較
両サービスともリクエスト数、メモリ消費、CPU時間、外向き帯域を課金対象とするが、単価には明確な差がある。Prisma Computeの価格はベータ版後の予定値であり、変更の可能性がある点に注意が必要だ。
リクエスト単価ではVercelが優位だが、サーバーワークの大半を占めるメモリとCPU、そして帯域ではPrisma Computeが大幅に低い単価を提示している。さらに開発者シートやエッジリクエストといったワークフローコストがPrismaには存在しない点が、後々の請求に大きく響く。
実ワークロードでのコスト試算
月間2000万リクエスト、常時2GBメモリ使用、実CPU 300vCPU時間、外向きトラフィック2TB、開発者1名という条件で両者を比較する。Vercel Proには1TBの帯域無料枠が含まれる点を織り込んだ試算だ。
メモリ (1460 GB時) $8.76
CPU (300時間) $19.20
外向き帯域 (2TB) $50.00
シート (1名) $0.00
合計 ~$98
メモリ (1460 GB時) $15.48
CPU (300時間) $38.40
外向き帯域 (2TB中1TB無料扱い) $150.00
シート (1名) $20.00
合計 ~$236
この試算ではエッジリクエストを除外し、開発者1名で固定している。実際にはチーム人数が増えるほどVercelのシート料金が積み上がり、格差はさらに拡大する。一方で外向き帯域がごく小さく、リクエスト単価の差が支配的になるシナリオでは両者の総額は接近する。
料金差を生む構造的要因
なぜ同じ負荷でこれほどの差がつくのか。理由は課金モデルの設計思想とアーキテクチャの2軸に集約される。
ワークとワークフローの分離
ホスティング料金は「アプリが稼働中に行う実作業（ワーク）」と「デプロイやプレビューなど開発プロセス（ワークフロー）」に分けられる。Prisma Computeはリクエスト、メモリ、CPU、帯域というワークのみに課金し、開発者シートやエッジリクエストといったワークフロー項目は一切請求しない。Vercelはワークに加え、シート料金とエッジリクエストをワークフローとして課金する。
Prisma Compute 課金
Vercel 課金
Prisma Compute 無料
Vercel 課金
Prisma Blogの著者Martin Janse van Rensburg氏は、AIエージェントがコードの変更→テスト→プレビューを繰り返す開発スタイルでは、Vercelのワークフロー課金が急速に膨らむリスクを指摘している。一方PrismaではデプロイのたびにイミュータブルなバージョンとプレビューURLが作られるが、それらに追加料金は発生しない。
データベース隣接配置によるエグレス抑制
Prisma Computeのアーキテクチャ上の特徴として、Prisma Postgresと同じインフラ上で動作する点が挙げられる。通常、アプリケーションサーバーとデータベースが別ベンダーや別リージョンにある場合、両者間の通信が外向き帯域として課金対象になる。Prisma Computeはデータベースとの通信が同一基盤内で完結するため、こうした隠れエグレスコストが発生しない。
アプリ-DB間通信が外向き帯域として課金
同一基盤内で通信が完結。エグレスコストなし
データベースとの通信量が多いアプリほど、この差は請求額に明確に現れる。大量のクエリを発行するAPIサーバーなどでは、Vercel＋外部DB構成のエグレス費用が無視できなくなる。
開発者の声と注意点
VercelのFluid Computeは適合するワークロードでは大幅な削減効果を発揮する。リンク短縮サービスdub.coの創業者Steven Tey氏は、Xで「Vercelの利用タブが壊れたのかと思った」と述べ、Fluid有効化後に請求が50%減少したと報告している。
しかし、一部の開発者からは予想外の料金跳ね上がりに関する声も上がっている。Redditのr/nextjsスレッドでは、あるCTOがフロントエンドのみのNext.jsアプリの月額請求が「100ドル未満から800ドル超」に急増し、Cloudflare Workersへ移行後は「同じトラフィックで20ドル未満」になったと述べた。同スレッドでは「Vercelのフロントエンドは素晴らしく安いが、バックエンドは高すぎる」という見方や、Deployment Protection Exceptionsで150ドル請求された事例も共有されている。
Fluid Computeを有効化 → 請求が50%減少
フロントエンドのみのNext.jsアプリ → 月$100未満→$800超に急増
Cloudflare Workers移行後 → 同トラフィックで$20未満
Prisma Computeはパブリックベータの段階であり、実際の課金が始まっていないため、利用者からの本格的なフィードバックはまだない。Prisma Blogの著者は、フィードバックが集まり次第、この比較記事を更新する意向を示している。
この記事のポイント
- Vercelはリクエスト単価で優位だが、メモリ、CPU、帯域ではPrisma Computeが大幅に安い予定価格を提示している
- 月間2000万リクエストの試算ではPrisma Computeが約98ドル、Vercel Proが約236ドルと2.4倍の開きがあった
- 請求差の主因はワークフロー課金（シート料金、エッジリクエスト）とデータベース隣接によるエグレス抑制
- VercelのFluid Computeは適切なワークロードで削減効果を発揮する一方、トラフィックに比例しない請求急増の事例も報告されている
- Prisma Computeはまだベータ版であり、本番利用のフィードバックを踏まえた判断が今後必要になる
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
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VercelがDockerfileサポートを発表、任意のHTTPサーバーをデプロイ
VercelがDockerfileサポートを発表、任意のHTTPサーバーをワンコマンドでデプロイ可能に
2026年6月30日、VercelはDockerfileサポートを正式に発表した。プロジェクトにDockerfile.vercelというファイルを追加するだけで、Vercel上でコンテナイメージのビルド、保存、デプロイ、そしてオートスケールが完結する。
従来、Vercelはフロントエンドとサーバーレス関数のプラットフォームだった。今回の発表で、Express、Rails、Spring Boot、FastAPIといったフル機能を持つHTTPサーバーも、同一のプラットフォームで運用できるようになる。バックエンドとフロントエンドの垣根は、ほぼゼロになった。
この記事では、Dockerfile.vercelの仕組み、対応スタック、Fluid computeによる運用面の利点、そしてVercelが10年越しでこの機能を実現した理由について解説する。
Dockerfile.vercelの基本的な使い方
最小限のHTTPサーバーをデプロイする手順
仕組みを理解するため、Goで書かれた最低限のHTTPサーバーを例に見ていこう。このサーバーは環境変数PORTからポート番号を読み取り、全リクエストに挨拶文を返すだけのシンプルなものだ。
package main
import (
"fmt"
"net/http"
"os"
)
func main() {
port := os.Getenv("PORT")
if port == "" {
port = "80"
}
http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
fmt.Fprintln(w, "Hello from a container on Vercel 👋")
})
http.ListenAndServe(":"+port, nil)
}このコードを動作させるため、Dockerfile.vercelをプロジェクトルートに置く。内容は次のような2段階ビルドだ。ビルドステージでバイナリをコンパイルし、軽量なAlpineイメージにコピーして実行する。
FROM golang:1.24-alpine AS build
WORKDIR /src
COPY . .
RUN go build -o /server main.go
FROM alpine:3.20
COPY --from=build /server /server
CMD ["/server"]あとはvercelコマンドを実行するだけだ。
vercel deploy
Vercel CLI
✓ Building image from Dockerfile.vercel
✓ Stored image in your project's registry
✓ Deployed to Fluid compute
Production: https://my-server.vercel.appたった2ファイルで、本番公開まで完了する。git pushのたびにイメージが再ビルドされ、プレビューURLも自動生成される。ブラウザでそのURLを開けば、すぐに応答が返ってくるはずだ。
この例ではGoを使ったが、仕組みはどの言語でも同じだ。サーバーが$PORTで待ち受けること、これが唯一のルールである。HTTPプロトコルを話すサーバーであれば、すべてVercel上で動作する。
すべての言語とフレームワークに対応
VercelのDockerfileサポートは、特定の言語やフレームワークに縛られない。Rails、Spring Boot、Express、Laravel、ASP․NET、FastAPI、そしてnginxの背後にあるウェブサーバーまで、同じ手順でデプロイできる。記事によれば、JavaもPHPも例外ではない。
フレームワーク自動検出がVercelの主軸だが、検出対象外のフレームワークや、FFmpegやChromiumのようなシステムライブラリを必要とするサービスは、Dockerfileで直接定義できる。既存のアプリケーションを、今の構成のまま移行したい場合の受け皿にもなる。
Fluid computeがもたらす自動スケールとコスト最適化
コンテナはVercelプラットフォームのファーストクラス市民として扱われる。フロントエンドや他のVercelサービスと同一のコンピュート基盤、Fluid compute上で動作し、以下の恩恵を受けられる。
- プッシュごとのプレビューデプロイ 全コミットに不変のURLが付与され、共有やロールバックが容易になる
- 双方向オートスケール トラフィック到来でスケールアウトし、アイドル時はインスタンスが縮退する。フリートのサイジングや同時実行数の見積もりは不要
- アクティブCPU課金 コードが実際に動作している時間だけ支払う。遅いクエリや上流API待ちでサーバーが待機している間は、CPU時間を消費しない
- オブザーバビリティの統合 ログ、トレース、メトリクスを同一のダッシュボードで確認できる
- 単一プロジェクト・単一ドメイン コンテナはフロントエンドや他のサービスと並んで配置され、Vercelネットワーク上でプライベートに通信する。フルスタックが1デプロイで完了する
とくにアクティブCPU課金は、トラフィックが散発的なサービスにとってコスト面のインパクトが大きい。常時稼働のサーバーを抱える必要がなくなり、使った分だけの支払いで済む。
高速起動を支える最適化技術
コンテナの価値は、最初のリクエストに応答するまでの速さで決まる。Vercelはイメージビルド時に、最適化ブートイメージを生成する。これはコンテナのディスクスナップショットを圧縮し、起動速度に特化させた形式だ。
コンテナ起動時には、イメージ全体をダウンロードし終える前に、必要な部分からストリーミングと解凍が行われる。大きなイメージでも、ダウンロード完了を待たずにリクエスト処理を開始できる仕組みだ。
インスタンスが立ち上がった後は、Fluid computeがそのインスタンスを温かく保ち、複数のリクエストを処理する。リクエストごとに新しいコピーを起動するわけではないので、応答性は常時稼働サーバー並みでありながら、アイドル時はスリープするという課金上の利点が両立する。
各コンテナはステートレスプロセスとして設計される。リクエストを受け取り、レスポンスを返し、その間に状態を保持しない。永続的なデータはVercel Marketplaceで提供されるデータベースやキャッシュなどのバッキングサービスに依存する。これにより、インスタンスの追加と削除が自由に行え、トラフィック変動への追従がシンプルになる。記事によれば、コンテナに永続ストレージを直接接続する機能も現在開発中とのことだ。
10年越しで実現したDockerfileサポートの背景
Vercelの最初のプラットフォームは、1コマンドでDockerfileをデプロイできるツールだった。2016年頃の話だ。アイデア自体は正しかったが、当時のインフラでは十分に扱いきれなかった。
その後、Vercelはビルド、Functions、Sandboxと、プラットフォームを構成する基盤技術を一つひとつ磨いてきた。これらは現在、Vercel上で動作するすべてのワークロードを支えている。今回のDockerfileサポートは、それらの積み重ねの上に成り立っている。コンテナも、それらと同一のシステム上で動くファーストクラス市民になった。
フレームワーク自動検出はVercelの入り口だ。コードを読んでインフラを導出する。ほとんどのアプリではそれが最速の出荷手段となる。Dockerfileは、それ以外のすべてをカバーする。FFmpegやChromiumのようなシステムライブラリが必要なサービス、まだ自動検出が対応していないフレームワーク、あるいは既存の構成をそのまま持ち込みたいアプリケーション。Dockerfileは、プログラムのビルド方法を定義する普遍的な手段であり、フレームワークが読めない場合にはそれを直に受け取る。
Dockerfile以外の設定は不要だ。イメージを指定するだけで、ビルド、レジストリ、ロールアウト、スケーリング、URL発行まですべてが自動的に行われる。Vercelの発表文には「ゼロコンフィグレーション」という言葉が使われているが、まさにそれを体現する機能と言える。
バックエンド開発の新しい当たり前
バックエンドが、フロントエンドと同じ方法で出荷される時代が来た。ワンプッシュ、ワンプレビュー、ワンプラットフォーム。VercelのDockerfileサポートは、その簡潔さとスケーラビリティにおいて、バックエンド開発の風景を変える可能性を秘めている。
具体的な手順やテンプレートは公式ドキュメントで公開されている。GoやRailsだけでなく、あらゆるHTTPサーバーが対象だ。既存のDockerfileを持つプロジェクトがあれば、それをDockerfile.vercelにリネームするだけでVercel上での稼働を試せる。
コンテナを扱うためにローカルでデーモンを動かす必要も、レジストリを用意する必要も、クラスタを管理する必要もない。必要なのは、Dockerfile.vercelという1つのファイルと、vercel deployという1つのコマンドだけだ。その先の複雑さは、すべてVercelが引き受ける。
この記事のポイント
- VercelがDockerfileサポートを開始し、任意のHTTPサーバーをワンコマンドでデプロイ可能になった
- サーバーが$PORTで待ち受けることさえ守れば、Go、Rails、Spring Boot、PHPなど全スタックが動作する
- Fluid computeにより、トラフィックに応じた自動スケールと、CPU実行時間のみの課金が実現する
- イメージのストリーミング起動技術により、大きなコンテナでも高速にリクエスト処理を開始できる
- この機能は10年にわたるプラットフォーム基盤の改良の上に成り立っており、コンテナがVercelのファーストクラス市民として統合された
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Amazon OpenSearch Serverless次世代版、AIエージェント構築向けに発表
AWSが2026年5月28日、Amazon OpenSearch Serverlessの次世代版を一般提供開始した。AIエージェントアプリケーションの構築に特化したフルマネージド検索・ベクトルエンジンであり、スケールゼロからピーク時までシームレスに拡縮する。
従来のプロビジョニング型クラスタと比較して最大60%のコスト削減が可能とされる。リソース作成は数秒、スケーリング速度は前世代比で最大20倍に向上した。VercelやKiroといったAI開発プラットフォームとのネイティブ統合も備え、インフラ管理を意識せずに本番対応のバックエンドを数分で立ち上げられる。
この記事では、次世代OpenSearch Serverlessの主要な特徴、アーキテクチャ上の進化、AIエージェント開発への実践的な活用法を詳しく見ていく。
OpenSearch Serverless次世代版の概要
OpenSearchはElasticsearchからフォークしたオープンソースの分散型検索・分析エンジンだ。Amazon OpenSearch Serviceはそのマネージド版であり、サーバーレスオプションは2022年に導入された。今回の次世代版は、そのサーバーレスアーキテクチャを根本から刷新したものである。
AWS News Blogの記事によると、次世代版は「AIエージェントを構築する顧客向けに設計された」と位置づけられている。フルマネージドである点は変わらないが、スケーリングの速度とコスト効率が大幅に向上した。
主な改良点はスケールゼロと高速スケーリング
特筆すべきはスケールゼロへの対応だ。利用が途絶えると自動的にリソースが解放され、アイドル状態のコストがほぼゼロになる。リクエストが発生すると数秒でリソースが再作成され、前世代比で最大20倍速いスケールアップを実現する。
つまり、開発中の本番前ステージング環境や、トラフィックが断続的なAIエージェントのバックエンドで、大幅な無駄を省けるということだ。
このデモは、従来型と次世代版のリソース管理モデルの違いを概念的に示したものだ。実際の環境では、数秒単位でプロビジョニングが動的に切り替わる。
コレクションタイプは全文検索とベクトル検索に限定
今回のリリース時点では、対応するコレクションタイプは全文検索（SEARCH）とベクトル検索（VECTORSEARCH）の2種類である。既存のOpenSearch Serverlessにあった時系列データやログ分析向けのタイプは、現時点では次世代版で選択できない。
これは、まずAIエージェント向けの検索基盤として最適化された領域に集中した戦略と見られる。今後のアップデートで順次拡張される可能性は高い。
スケールゼロと高速スケーリングの仕組み
次世代版のアーキテクチャを理解するには、従来のサーバーレス版との違いを押さえておくとよい。前世代のOpenSearch Serverlessは、あらかじめ設定された最小キャパシティユニット（OCU）を常に確保するモデルだった。利用がゼロになっても、その最小ユニット分のコストは発生し続けたのである。
OCUの最小値をゼロに設定可能
次世代版では、インデックス用と検索用それぞれの最小OCUをゼロに指定できるようになった。CLIコマンドを見ると、minIndexingCapacityInOCUとminSearchCapacityInOCUに0が設定されているのがわかる。
この仕組みにより、トラフィックが完全に途絶えた時間帯はコンピューティングリソースが解放され、ストレージのみの課金になる。実質的に「寝ている間は課金されない検索エンジン」として振る舞うわけだ。
リソース作成が数秒で完了する理由
従来のサーバーレス版でコレクションを作成すると、数分かかることもあった。次世代版では、内部的なリソースプロビジョニングのパイプラインが刷新されており、数秒で利用可能になる。
これはAIエージェントの開発フローにおいて非常に重要だ。たとえばVercel上で新しいプロジェクトを作成し、そこにベクトルデータベースを接続する場合、即座にプロビジョニングが完了しなければ開発テンポが落ちてしまう。数秒で立ち上がるという体験は、プロトタイピングの高速化に直結する。
このフローはVercel統合を活用した典型的なAIエージェントのセットアップ手順を図示したものだ。実際の操作はVercelの管理画面から数クリックで完了する。
VercelやKiroとの統合でAIエージェント構築を加速
次世代OpenSearch Serverlessの重要な価値は、AIエージェント開発プラットフォームとのシームレスな連携にある。Vercelの管理画面から直接OpenSearchコレクションを作成・接続できるようになったのがその典型だ。
Vercel統合の実用性
Vercelユーザーは、フロントエンド（Next.js等）のデプロイに加え、検索やベクトルストアをバックエンドインフラとして簡単に追加できる。従来であれば、別途Elasticsearch互換のDBを用意し、VPCネットワークを設定し、認証情報を安全に管理する手間が発生した。
これが管理画面上で完結するということは、開発者がインフラの設定に費やす時間を劇的に減らせる。特にAIエージェントのように試行錯誤を重ねるプロジェクトでは、この迅速さが競争力に直結する。
OpenSearch Agent SkillsとKiro Powers
AWS News Blogの記事では、Claude CodeやCursor、Kiroといった開発ツールとの連携も紹介されている。GitHub上のOpenSearch Agent Skillsというリポジトリには、特定のワークフロー向けのドメイン知識やベストプラクティスがスキルとしてパッケージ化されている。
たとえば「あるテーマに関する最新の技術ドキュメントを検索し、その結果を要約する」といった複数ステップのタスクを、エージェントがOpenSearchのスキルを呼び出すだけで実行できる。エージェントは単に検索結果を受け取るだけでなく、その検索がどのように実行されたかのプロセスも理解できるようになる。
このインラインフローは、開発者がAIエージェントに指示を出してからOpenSearchが検索を実行し、結果が返るまでの一連の流れを色分けで示している。OpenSearch Agent Skillsによって、エージェントは適切なスキルを自動選択できる。
一方、Kiro Powersで提供されるOpenSearch Launchpadは、エンドツーエンドのアーキテクチャ計画をガイド付きで進められるツールだ。検索アプリケーションの全体設計をAIが支援することで、開発の初期段階から生産性を高められる。
導入方法、コンソールとCLI
次世代OpenSearch Serverlessの利用開始は簡単だ。マネジメントコンソールから「Serverless」メニューを選び、「Create collection」をクリックする。次の画面で「NextGen」を選択し、Express createを選べばデフォルト設定で即座にコレクションが作成される。
Express createで手間を省く
Express createは設定不要のクイック作成機能だ。セキュリティポリシーやネットワーク設定は自動で適用され、後から一部の設定を変更できる。プロトタイピングや検証用途では、まずExpress createで立ち上げ、必要に応じて細かな設定を詰めるアプローチが現実的だろう。
CLIからの作成手順
AWS CLIを使う場合は、まずコレクショングループを作成し、その中にコレクションを作る2段階の手順になる。以下はAWS公式ブログに掲載されたコマンド例を、実際の利用に即して整理したものだ。
# コレクショングループの作成（生成世代をNEXTGENに指定）
aws opensearchserverless create-collection-group \
--name my-nextgen-group \
--standby-replicas ENABLED \
--generation NEXTGEN \
--description "My NextGen collection group" \
--capacity-limits '{
"maxIndexingCapacityInOCU": 96,
"maxSearchCapacityInOCU": 96,
"minIndexingCapacityInOCU": 0,
"minSearchCapacityInOCU": 0
}' \
--region "us-east-1"
# コレクションの作成（SEARCHまたはVECTORSEARCH）
aws opensearchserverless create-collection \
--name my-nextgen-collection \
--type SEARCH \
--collection-group-name my-nextgen-group \
--standby-replicas ENABLED \
--description "My collection in NextGen group" \
--region "us-east-1"なお、ブログ公開時のCLIコマンドには最大OCUのデフォルト値に誤りがあり、後日修正された点には注意が必要だ。実際に使う場合は最新のドキュメントを参照してほしい。
AIエージェント時代のデータバックエンドの在り方
OpenSearch Serverless次世代版の登場は、単なる新バージョン発表以上の意味を持つ。AIエージェントが自律的に情報を取得し、判断し、行動する時代において、「検索とベクトル演算のバックエンドをいかに手軽に、安く、速く用意できるか」が開発の成否を分けるからだ。
スケールゼロがもたらす開発文化の変化
従来、検索バックエンドの構築には「とりあえず動かす」だけでもある程度の初期コストが発生した。そのため、プロトタイプ段階では簡易的なインメモリ検索で代用し、後から本格的な検索エンジンに切り替えるパターンが一般的だった。
スケールゼロで最小OCUゼロが可能になったことで、最初から本番同様のOpenSearchを組み込んで開発を進められる。切り替えの手戻りがなくなり、より忠実な検証が可能になる。これはAIエージェントの品質を高める上で、見過ごせない利点だ。
マルチプラットフォーム連携の拡大予測
AWSはVercelとKiroに加え、今後さらに多くのAI開発プラットフォームとの統合を進めると見られる。GitHub CodespacesやReplit、Bolt.newなど、ブラウザベースの開発環境で動作するAIエージェントが増えれば、それらと連携する検索バックエンドの需要は右肩上がりだ。
OpenSearchがこの領域で競争力を発揮するためには、統合の容易さだけでなく、GPUアクセラレーションを活用したベクトル検索のパフォーマンスも鍵を握る。今回の次世代版ではGPU対応が明記されており、大量の埋め込みベクトルを扱う大規模AIエージェントのワークロードにも耐えられる設計が示されている。
コスト構造の変革と注意点
最大60%のコスト削減というインパクトは大きいが、これは「ピークキャパシティに合わせて常時プロビジョニングしていたクラスタ」との比較である。利用が常に一定水準以上あるサービスでは、スケールゼロの恩恵は限定的だ。
OCU単位の従量課金は、予測不能なトラフィックパターンを持つAIエージェントと相性が良い。一方、安定的に高いトラフィックが続く場合は、従来のプロビジョニング型OpenSearch Serviceの方がコストパフォーマンスに優れるケースもある。慎重な見積もりが求められる。
この記事のポイント
- OpenSearch Serverless次世代版はAIエージェント構築に特化し、スケールゼロと高速スケーリングを実現
- ピークプロビジョニング対比で最大60%のコスト削減、リソース作成は数秒で完了
- VercelやKiroとのネイティブ統合で、数分で検索バックエンドをデプロイ可能
- OCUの最小値をゼロに設定できるため、アイドルコストを極小化できる
- 全商用リージョンで一般提供開始、導入はコンソールのExpress createまたはCLIで
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、JavaScript等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験
Vercel Sandboxの永続化機能が正式版に、環境構築の手間を大幅削減
Vercelが提供するクラウド開発環境「Vercel Sandbox」において、filesystemの状態をセッション間で自動保存する永続化機能が正式版（GA）となった。2026年5月26日の発表だ。開発者はこれまで、Sandboxを再起動するたびに依存パッケージのインストールやファイル配置をやり直す必要があったが、今回のアップデートでその手間が大幅に削減される。
永続化はデフォルトで有効化されており、スナップショットの取得や状態管理を手動で行う必要はない。Sandboxに一意の名前を付与すれば、その名前をキーとして環境を再開できる仕組みだ。セッションの起動と停止はVercel側で自動的に処理されるため、開発者はワークフローを中断されることなく作業を継続できる。
Sandbox永続化が解決する課題
クラウドベースの開発環境において、セッション終了後の状態消失は長年の課題だった。従来のVercel Sandboxでは、セッションが終了するたびにfilesystem上の全データが破棄されていた。このため、毎回の起動時に再度依存関係のインストールや環境設定を行う必要があり、開発開始までの待ち時間が大きな非効率を生んでいた。
永続化機能は、この問題に対する直接的な解決策だ。Sandboxのfilesystem状態が自動的にスナップショットとして保存され、次回セッション開始時に自動復元される。スナップショットはユーザーが明示的に操作する必要はなく、セッション終了時に自動取得される仕組みである。これにより、npmパッケージのインストールやプロジェクトファイルの配置といった繰り返し作業から開発者が解放される。
※毎回セッション開始時に環境構築が必要。待ち時間が発生し、開発効率が低下する
※前回の状態が自動的に復元される。セットアップ不要で作業を継続できる
この変化は、継続的な開発やCI/CDパイプラインでの自動テストなど、頻繁な環境再作成が発生するシナリオで特に効果を発揮する。
永続的Sandboxの作成と利用
デフォルトで有効化される永続性
Sandbox.create()を呼び出す際、永続化は自動的に有効になる。特別な設定やオプションの指定は不要だ。作成時にnameパラメータで一意の名前を付与すれば、その名前がプロジェクト内での参照キーとなる。この名前は後から変更することも可能であり、プロジェクトの命名規則に合わせた管理ができる。
名前付きSandboxは単なる識別子以上の役割を持つ。チーム内で「staging-test」「feature-auth」といった意味のある名前を付けることで、目的に応じた環境の使い分けが容易になる。また、存在しない名前を指定した場合は新規作成、既存の名前を指定した場合は既存環境の復元と、名前ベースの直感的な操作が可能だ。
import { Sandbox } from "@vercel/sandbox";
// filesystemは自動的にスナップショット保存される
const sandbox = await Sandbox.create({ name: "my-sandbox" });
await sandbox.runCommand("npm", ["install"]);
await sandbox.stop();上記のコードでは、npm installでインストールされた依存パッケージが自動的にスナップショットとして保存される。次回Sandbox.get({ name: "my-sandbox" })で取得した際には、インストール済みの状態から即座に作業を再開できる。
ステートレスSandboxとの使い分け
永続化は便利だが、すべてのユースケースで必要とは限らない。一時的な検証や使い捨てのテスト環境では、永続化を無効にすることでスナップショット保存にかかるストレージコストを節約できる。スナップショットストレージはコンピューティングリソースとは別の課金体系であり、不要な保存はコスト増につながるためだ。
import { Sandbox } from "@vercel/sandbox";
const sandbox = await Sandbox.create({ persistent: false });
// 既存のSandboxを後から変更することも可能
await sandbox.update({ persistent: false });CLIを利用する場合は、sandbox createコマンドに--non-persistentフラグを付与する。非永続的Sandboxはセッション終了時にfilesystemが完全に破棄されるため、機密データを含む一時的なテストや、毎回クリーンな状態から始めたいCIジョブに適している。
● チーム共有の検証環境
● 長期メンテナンスのテスト環境
● クリーン状態が必要なCIジョブ
● 機密データを含む一時テスト
この使い分けにより、必要な場面では永続化の利便性を享受しつつ、不要な場面ではコストを最適化できる。開発の初期段階で「この環境は使い続けるか、それとも一度限りか」を判断基準にするのが実践的なアプローチだ。
セッション再開の仕組み
永続化されたSandboxの再開は完全に自動化されている。停止中のSandboxに対してrunCommand()やwriteFiles()などの操作を呼び出すと、最新のスナップショットから自動的に新しいセッションが開始される。開発者が明示的に「再開」を指示する必要はなく、操作の実行がトリガーとなって透過的に処理される。
import { Sandbox } from "@vercel/sandbox";
const resumedSandbox = await Sandbox.get({ name: "my-sandbox" });
// 自動的にSandboxが再開される
await resumedSandbox.runCommand("npm", ["test"]);Sandbox.get()で取得した段階ではまだセッションは開始されておらず、実際にコマンドを実行するタイミングでバックグラウンドで復元処理が走る。この遅延実行モデルにより、不要なセッション起動を避け、リソースの効率的な利用が可能になる。復元にかかる時間はスナップショットのサイズに依存するが、一般的なプロジェクト規模であれば数秒から十数秒程度で完了する。
この設計の利点は、開発者が環境のライフサイクル管理から解放される点にある。「今このSandboxは起動しているか」「停止状態からどう再開するか」といった状態管理の認知負荷がなくなり、コードの記述やテストの実行といった本質的な作業に集中できる。
コスト管理とスナップショットストレージの最適化
永続化機能の利用にあたって注意すべき点は、スナップショットストレージの課金だ。Vercel Sandboxの料金体系では、コンピューティングリソースとスナップショットストレージが別々に課金される。永続化を有効にしたSandboxが増えるほど、保存されるスナップショットの総容量も増加し、それに比例してコストが発生する。
では、どのようにコストを最適化すればよいのか。以下の方針が実践的だ。
● npm install に30秒以上かかる大規模プロジェクト
● チームメンバー間で共有する標準環境
● PRごとに自動生成されるCI環境
● 依存関係がほぼない小規模スクリプトの実行
実際の運用では、Sandbox.update({ persistent: false })を使って後から設定を切り替えられるため、最初は永続化ありで作成し、不要と判断した時点で無効化する柔軟な運用が可能だ。また、Sandbox.delete()を使えば不要になったSandboxとそのスナップショットを完全に削除でき、ストレージの無駄遣いを防げる。
スナップショットの保存間隔や保持数については、現時点ではセッション終了時に自動取得される仕組みのみが提供されている。将来的にはスナップショット取得のタイミングを制御するオプションが追加される可能性もあるが、現行バージョンではシンプルに「停止時保存」のモデルで統一されている。このシンプルさが、開発者の意思決定コストを下げている面もある。
その他の重要な改善点
今回のGAリリースでは、永続化機能に加えていくつかの重要なAPI拡張も同時に提供されている。これらは永続化機能と組み合わせることで、より柔軟なSandbox管理を実現する。
Sandbox.fork() による環境の複製
既存のSandboxから新しいSandboxを作成するSandbox.fork()が追加された。特定の時点の環境を複製し、そこから別の検証を分岐させたいケースで役立つ。たとえば、メインの開発環境から「機能Aの実験用」「機能Bの実験用」をそれぞれフォークし、独立してテストを進められる。
Sandbox.getOrCreate() の冪等性
Sandbox.getOrCreate()は、指定した名前のSandboxが存在すれば取得し、存在しなければ新規作成する冪等な操作を提供する。CI/CDパイプラインでの環境セットアップスクリプトなど、「あれば使う、なければ作る」というパターンが1行で完結する。エラーハンドリングの分岐を書く必要がなくなり、コードの可読性が向上する。
ライフサイクルフックとタグ機能
onCreateおよびonResumeフックが追加され、Sandboxの作成時や再開時に任意の処理を挿入できるようになった。環境変数の動的設定や、起動時チェックの自動実行など、プロジェクト固有の初期化処理を組み込める。また、Tags機能によりSandboxにカスタムプロパティを付与でき、マルチテナント環境での追跡や分類が容易になる。たとえば「environment: staging」「team: frontend」といったタグを付けてフィルタリングすることが可能だ。
実践的な活用シナリオ
永続化機能の登場により、Vercel Sandboxの適用範囲は大きく広がる。ここでは具体的な活用シナリオをいくつか挙げる。
すべての依存パッケージがインストール済みのSandboxをSandbox.fork()でメンバーに配布。環境構築の時間をゼロにし、全員が同一条件で開発を始められる。新メンバーのオンボーディング時間も大幅に短縮される。
テストスイートの実行環境を永続化し、依存パッケージのインストール時間を削減。PRごとにSandbox.getOrCreate()で専用環境を用意し、テスト実行後のクリーンアップもSandbox.delete()で自動化できる。
報告されたバグの発生環境をSandboxで再現し、そのまま永続化。修正パッチの検証が完了するまで環境を保持し、必要に応じてSandbox.fork()で別の修正アプローチも並行テストできる。
これらのシナリオに共通する利点は、「環境の再現性」と「セットアップ時間のゼロ化」だ。特にマイクロサービスアーキテクチャのように複数の依存関係が絡むプロジェクトでは、個々の開発者がローカルで依存関係を解決するよりも、クラウド上の永続化環境を共有する方が圧倒的に効率的なケースが多い。
この記事のポイント
- Vercel Sandboxの永続化機能が正式版となり、セッション間のfilesystem自動保存がデフォルトで有効化された
- 名前ベースのSandbox管理で環境の作成・取得・再開が直感的に行え、スナップショット操作は完全自動化されている
- 永続的Sandboxと非永続的Sandboxの使い分けにより、利便性とコスト最適化のバランスが取れる
- forkやgetOrCreateなどのAPI拡張で、チーム開発やCI/CDパイプラインへの統合がより容易になった
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、JavaScript等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
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・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験
Gemini 3.5 Flash がVercel AI Gatewayで利用可能に。並列処理能力と推論機能が大幅向上
Googleの最新モデル「Gemini 3.5 Flash」が2026年5月19日からVercel AI Gatewayで利用可能になった。このモデルはコーディング能力と並列エージェント実行ループの性能が大きく向上し、複雑なタスクでも高い推論精度を発揮する。
AI Gatewayの統合APIを通じて呼び出せ、使用量の追跡やコスト管理、リトライやフェイルオーバーの設定も標準で備わっている。開発者は面倒な基盤管理なしに、最新のAIモデルを本番環境へ素早く組み込める。
この記事では、Gemini 3.5 Flash の進化点、AI Gateway での具体的な使い方、実装時の注意点までを整理する。
Gemini 3.5 Flash の概要と新モデルの位置づけ
Flash シリーズの進化
Gemini Flash シリーズは、Google が提供する軽量で応答速度に優れたAIモデル群だ。前世代のFlash 2.0と比べて、3.5 Flash では単なる速度向上にとどまらず、複数ステップのタスクを自律的に並列実行できるようになった点が大きな違いだ。
これにより、コーディングの効率化や、複数のAPIを同時に呼び出すようなエージェント型アプリケーションで強力なパフォーマンスを発揮する。
今回のアップデートで強化された点
- コーディング補完の精度向上
- 並列エージェント実行ループの大幅な最適化
- コア推論能力と命令追従性の改善
- マルチターン会話の一貫性向上
- 思考モード（thinking mode）での高品質な推論トレースの生成
並列エージェント実行ループの進化
並列化によるパフォーマンス向上
従来のFlashモデルは、一連のタスクを逐次的に処理する傾向があった。たとえばコードリファクタリングの際に「API呼び出しAの完了を待ってからAPI呼び出しBを実行する」といった流れになる。これに対し、3.5 Flash は複数の独立した処理を同時に並列実行する能力が格段に上がっている。
並列実行のメリットは、応答待ち時間の大幅な短縮と、システム全体のスループット向上だ。特にマイクロサービス間の連携や、複数の外部データソースを一括で処理する場面で効果を発揮する。
この比較はあくまで概念図だが、実際のアプリケーションでは複数の独立した処理を同時に走らせることで、体感速度やスループットが大きく改善される。
thinking モードと推論トレースの強化
thinking level の選択
Gemini 3.5 Flash はデフォルトで「medium」のthinking levelが設定されている。これは、応答の品質と生成速度、そしてコスト効率のバランスを取るための設計だ。より複雑な推論が必要な場合は high レベルに変更することも可能で、その場合は推論プロセスがより深く行われる。
たとえば、コードのリファクタリングや多段階の意思決定が必要なタスクでは、thinking level を high に設定することで、AIが問題をより細かく分解し、質の高い答えを導き出す。
マルチターンコヒーレンスと複雑タスク
3.5 Flash では、マルチターンの会話における一貫性も改善されている。以前のFlashモデルに比べて、前のやり取りを適切に保持しながら、矛盾のない回答を返す精度が向上している。これにより、長時間のコード生成や、会話型のエージェントアプリケーションでも安定した挙動が期待できる。
複雑なタスクでは「thinking traces（思考の痕跡）」がより詳細に出力されるため、モデルがどのような過程で結論に至ったかを検証しやすい。デバッグや品質管理の面で大きなメリットだ。
Vercel AI Gateway の機能とメリット
統合APIとプロバイダールーティング
Vercel AI Gatewayは、複数のAIプロバイダーを統一的なインターフェースで利用できるプラットフォームだ。開発者はプロバイダーごとに異なるAPIキー管理やエンドポイントを意識することなく、model の指定だけでモデルを切り替えられる。
さらに、AI Gatewayはインテリジェントなルーティング機能を備えており、特定のプロバイダーに障害が発生した場合に自動で別のモデルへフェイルオーバーしたり、リクエストをリトライしたりできる。これにより、単一プロバイダーを直接使うよりも可用性が向上する。
観測性とカスタムレポート
AI Gatewayには、使用量の追跡やコスト分析のためのカスタムレポート機能が組み込まれている。プロジェクトごと、環境ごとにAPI呼び出し回数やトークン消費量を可視化できるため、予算管理やボトルネックの発見に役立つ。
また、AI SDK Observability との連携により、モデルの応答時間やエラーレートを詳細に監視できる。Bring Your Own Key にも対応しており、自社で契約したAPIキーをAI Gateway経由で安全に利用できる点も企業ユースに適している。
AI SDK での実装方法と注意点
コード例
AI SDK を用いて Gemini 3.5 Flash を呼び出すには、以下のように streamText 関数を使う。モデル名に google/gemini-3.5-flash を指定し、必要に応じて thinking level を設定する。
import { streamText } from 'ai';
const result = streamText({
model: 'google/gemini-3.5-flash',
prompt: 'Refactor this service to run API calls in parallel.',
providerOptions: {
google: {
thinkingConfig: {
thinkingLevel: 'high',
includeThoughts: true,
},
},
},
});thinking level は 'medium'（デフォルト）と 'high' から選択でき、複雑なタスクでは 'high' を指定すると良い。なお、includeThoughts: true にすると推論過程のトレースもレスポンスに含められる。
サポート外のパラメータと制約
Gemini 3.5 Flash では temperature、topP、topK、thinking_budget といったパラメータはサポートされていない。以前のモデルでこれらの値を調整していた場合は、デフォルトの挙動に任せるか、他のモデルを検討する必要がある。
特に thinking_budget が使えない点は、推論にかかるコストを細かく制御したい場合に注意が必要だ。そのぶん thinking level の切り替えで大まかな品質とコストのバランスを取る設計になっている。
この記事のポイント
- Gemini 3.5 Flash は並列エージェント実行ループの性能が大幅に向上し、コーディングや複数API呼び出しに強い
- デフォルトで medium の thinking level を採用し、品質・速度・コストのバランスを最適化
- Vercel AI Gateway によって統合API、リトライ、フェイルオーバー、観測機能をフル活用できる
- temperature や topP などの一部パラメータは非対応のため、移行時には注意が必要
- AI SDK 経由で数行のコードで導入可能、並列化のメリットをすぐに享受できる
・ 複数業界における17年間のデジタルビジネス開発経験
・ ウェブサイト開発のためのHTML、PHP、CSS、JavaScript等の実用的知識
・ 15ヶ国語対応の多言語SaaSの開発経験
・ 17年間にも及ぶ、Eコマース長期運営経験
・ 幅広い業界でのSEO最適化の豊富な経験