AntigravityとProject Mariner連携｜Web自動化の実践ガイド

「ブラウザの操作も、その結果を使ったコード生成も、全部AIにやらせたい」——その要望に応えるのが、AntigravityとProject Marinerの連携です。

Google AntigravityのコーディングエージェントとProject MarinerのWebブラウジングエージェントを組み合わせることで、Web上のデータ収集からコード生成まで一気通貫で自動化できます。この記事では、Google Antigravity 完全攻略シリーズ第38弾として、この2つのエージェントを連携させた実践ワークフローを解説します。

この記事を3秒でまとめると

Project MarinerはGoogleのWebブラウジングエージェントで、Webページの閲覧・操作を自動化
AntigravityのコーディングエージェントとMarinerを連携させるとデータ収集→コード生成が一貫で完了
Gemini APIを介した統合パターンとVertex AIでの本番構築を実例で紹介

Project Marinerとは？Antigravityとの関係

Webブラウジングエージェントの概要

Project Marinerは、Googleが2025年末にリリースしたWebブラウジング特化のAIエージェントです。Chromeブラウザ上で動作し、以下の操作を自然言語の指示で自動実行できます。

Webページの閲覧・スクロール・クリック
フォームへの入力・送信
複数タブを跨いだ情報収集
スクリーンショットの取得と分析
構造化データの抽出

Google公式ブログによれば、MarinerはGemini 2.5のマルチモーダル能力を基盤としており、視覚的な情報とテキストの両方を理解してWeb操作を行います（出典: Google DeepMind Blog - Project Mariner）。

Antigravityのエージェント機能との違い

AntigravityとMarinerは、それぞれ異なる領域に特化したエージェントです。

比較項目	Antigravity	Project Mariner
主な領域	コード生成・ファイル操作	Webブラウジング・データ取得
実行環境	ターミナル / IDE	Chrome ブラウザ
入力形式	自然言語 → コード	自然言語 → Web操作
出力形式	コード・ファイル	データ・スクリーンショット
強み	コードベース理解・編集	動的ページの操作

この2つを連携させることで、**Webからのデータ取得（Mariner）→ データを使った開発（Antigravity）**というワークフローが実現します。

Antigravity × Project Mariner連携アーキテクチャ

Project Mariner × Antigravity連携のアーキテクチャ

Gemini APIを介した統合パターン

MarinerとAntigravityの連携は、Gemini APIを中心とした以下のアーキテクチャで実現できます。

基本的なフロー:

Antigravityがタスクを分析し、Web情報の取得が必要と判断
Gemini API経由でMarinerにWeb操作を指示
Marinerがブラウザ上でデータを取得・構造化
取得データがAntigravityに戻り、コード生成に活用

# 連携のイメージコード
from google.generativeai import mariner, antigravity

# Step 1: MarinerでWebデータ取得
web_data = mariner.browse(
    instruction="AWS Kinesisの料金ページから、東京リージョンの料金表を抽出して",
    output_format="json"
)

# Step 2: Antigravityでコード生成
antigravity.generate(
    instruction=f"以下の料金データを使って、コスト計算クラスを作成して: {web_data}",
    output_dir="./src/pricing/"
)

Vertex AIでの本番環境構築

本番環境では、Vertex AIのAgent Builder上にMarinerとAntigravityを配置し、オーケストレーション層で連携させます。

構成要素:

Vertex AI Agent Builder: エージェントのホスティングと管理
Cloud Run: カスタムロジックの実行環境
Cloud Storage: 取得データの一時保存
Cloud Monitoring: エージェント実行の監視

Antigravity API連携ガイドでも、APIの基本的な使い方を解説しています。

Web操作自動化の実践例

Webスクレイピング＋コード自動生成

ユースケース: 競合サービスの料金比較ツール作成

1. Mariner: 3つのクラウドサービスの料金ページを巡回し、料金データを構造化JSONで取得
2. Antigravity: 取得した料金データを使って、比較表コンポーネントをReactで生成
3. Antigravity: E2Eテストも自動生成

この一連のフローを自然言語で指示するだけで、手作業なら半日かかるタスクを30分で完了できます。

フォーム入力・データ収集の自動化

ユースケース: 行政サービスのデータ収集

Marinerは動的に生成されるフォーム（JavaScript描画のドロップダウン等）にも対応できるため、従来のスクレイピングツール（BeautifulSoup、Scrapy）では困難だった以下の操作が可能です。

ログインが必要なページへのアクセス
Ajax通信で動的に読み込まれるコンテンツの取得
CAPTCHAやreCAPTCHAへの対応（Googleアカウント連携時）
複数ステップのフォームウィザードの自動操作

競合調査・市場リサーチの自動化

ユースケース: SES案件の市場調査レポート自動生成

1. Mariner: 求人サイト5つを巡回し、特定スキルの案件単価を100件分収集
2. Antigravity: 収集データを分析し、Pythonで統計レポート（平均・中央値・分布）を生成
3. Antigravity: Chart.jsを使ったビジュアルレポートのHTMLを自動生成

エージェント間のタスクハンドオフ設計

MarinerからAntigravityへのデータ受け渡し

効率的なデータ受け渡しのパターンは3つあります。

インメモリ（小規模データ）: JSON/テキストを直接渡す
ファイル経由（中規模データ）: Cloud Storageにファイルを保存し、パスを渡す
データベース経由（大規模データ）: BigQueryやFirestoreに格納し、クエリで取得

マルチエージェント開発ガイドでも、エージェント間通信のパターンを解説しています。

エラーハンドリングとフォールバック

Web操作は不安定になりがちです。以下のエラーハンドリングを組み込みましょう。

リトライ機構: ネットワークエラー時は最大3回リトライ
タイムアウト設定: ページ読み込みに30秒以上かかる場合はスキップ
代替データソース: 主要ソースが利用不可の場合のフォールバック先を設定
部分成功の処理: 5ページ中3ページ成功した場合でも、取得できたデータで処理を続行

セキュリティとプライバシーの注意点

Web操作時の認証情報管理

Marinerにログイン操作を委任する場合、認証情報の管理に細心の注意が必要です。

OAuth連携を優先: パスワード直接入力より、Googleアカウント連携やOAuth2.0を使用
Secret Managerで管理: API KeyやパスワードはGoogle Secret Managerに保存
最小権限の原則: Marinerに与えるブラウザ権限を必要最小限にする
セッション管理: 操作完了後にブラウザセッションを確実にクリア

データ取得のコンプライアンス

Web上のデータを自動収集する際のコンプライアンス注意点:

robots.txtの遵守: スクレイピング対象サイトのrobots.txtを確認
利用規約の確認: サイトの利用規約で自動アクセスが禁止されていないか確認
個人情報の取り扱い: 収集データに個人情報が含まれる場合の処理ルール策定
アクセス頻度の制御: DoS攻撃にならないよう、リクエスト間隔を適切に設定

エンタープライズセキュリティガイドでも、セキュリティのベストプラクティスを解説しています。

まとめ：ブラウザ×コードのマルチエージェント開発

AntigravityとProject Marinerの連携は、Web上の情報活用を劇的に効率化する次世代の開発アプローチです。

始めるためのステップ:

Project Marinerのベータアクセスを申請する
小さなタスク（1サイトのデータ取得→コード生成）で試す
エラーハンドリングを組み込んで本番品質にする
Vertex AIで本番環境を構築する

**「Webを見て、理解して、コードにする」——この人間の作業フローをAIが再現する時代が来ています。**早めにこの連携パターンを習得し、開発の自動化レベルを一段引き上げましょう。

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