Simular
Simular · コーディング · 生産性向上
SimularはAIエージェントのプラットフォームで、中核製品のSaiが実機コンピュータを動かし、画面の定型作業を引き受ける。Windows、macOS、Linuxでクリックと入力を行う。
Simular について
What Is Simular
Simularはカリフォルニア州パロアルトに拠点を置くAI企業で、2023年に元Google DeepMindの科学者たちが設立した。中心となる考えは、口で言うのは簡単だが作るのは難しい。質問に答えるだけのチャットボットをもう一つ作るのではなく、本当にコンピュータを操作するエージェントを作る。エージェントは画面を見て、マウスを動かし、ボタンを押し、文字を打つ。人間と同じやり方だ。
中核製品はSaiで、同社はロボ秘書と呼ぶ。日常的な言葉でタスクを伝えると、Saiは実機のWindows、macOS、Linuxマシンで作業を進める。マシンは手元にあってもクラウド上にあってもよい。だから、そもそもAPIが存在しなかった仕事に向く。ログインの裏にあるWebアプリ、管理コンソール、デスクトップソフトがそれだ。
最大の制約は信頼と守備範囲にある。Saiは自分で動くが、ログイン、パスワード、電話認証は承認リンクとして利用者のもとに戻る。長く複雑なデスクトップ作業の自動化は1回の実行ごとに実際のコストがかかり、同社も技術がまだ若いと認める。現在は招待制で、その日のうちに登録して始めることはできない。
Getting Started
- 招待リストに登録するかSaiを試し、Googleアカウントでサインインしてプラットフォームに入る。
- コーディングエージェントからSaiを動かす場合は、SimularのプラットフォームでAPIキーを作る。キーはsapi_で始まり、表示は一度きりだ。
- 日常的な言葉でタスクを伝える。たとえば、仕入先ポータルを開き、先月の請求書を一覧化し、合計を報告するようSaiに頼む。
- 実行結果を確認し、うまくいったフローは再生可能なスキルとして保存する。次回以降の実行は速く、安くなる。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 定型の画面作業に埋もれた多忙な人：このデスクトップ向けAIエージェントが日々のクリックと入力を引き受け、コンピュータ自動化のなかでも機微なログインは利用者に委ねる。
- 個人開発者と小規模チーム：Starterプランはクラウドコンピュータとクレジットを備え、ときどき自動化したい用途に足りる。
- コーディングエージェントを使う開発者：MCPサーバーがあれば、Claude Code、Codex、CursorからSaiにコンピュータ作業を渡せる。
タスク
- APIのないポータルからデータを取る：Saiが自分でログインし、人間と同じように請求書や管理リスト、レポートを読み取る。
- 同じフローを定期的に繰り返す：タスクを再生可能なスキルとして保存すれば、以降の実行は安く、失敗も減る。
- 不具合の再現と登録フローのテスト：Saiが本物のブラウザで、実際の利用者が各手順で見るものをそのまま示す。
シーン
- 1日を静かに食いつぶす細かな作業を手放す：コピー&ペースト、フォーム入力、データ入力がバックグラウンドで回る。
- 大量の事務作業を自動化する：繰り返しのコンピュータ作業が積み上がる組織はSimular for Businessを選ぶ。
- 席を外しても進行を見守る：ノートPCを閉じてもSaiは動き続け、必要なときにiMessageやTelegramで知らせる。
主な機能
日常の言葉でタスクを任せる
普段どおりの言葉でタスクを伝えると、Saiは実機の上で一歩ずつ進める。先にスクリプト言語を覚える必要はない。任せたい仕事はあるがコードは書けない、という人の壁を下げる。
実機のコンピュータで動く
SaiはWindows、macOS、Linuxのマシンを操作し、手持ちの端末でもクラウドコンピュータでも動く。動かすのは模擬画面ではなく本物の画面なので、自動化ツールに見向きもしないデスクトップアプリや古いソフトでも機能する。
一度保存し、コードとして再生する
Saiがフローを終えたら、そのタスクをパラメータ付きの再生可能なスキルとして保存するよう頼める。次回はコードが再生され、モデルは画面が変わった箇所だけに関わる。繰り返しのタスクは回を重ねるごとに速く、安く、安定する。
ニューロシンボリックな計画
Simularのエージェントは、すべてをモデルに任せるのではなく、大規模モデルとコード化した手順を組み合わせる。同社によれば、繰り返し作業でトークン使用量が約9割減り、1タスクあたりのモデル呼び出しも少なくて済む。実際には1回あたりのコストが下がり、手順が狂う余地も小さくなる。
ベンチマークで首位
Saiは、長時間の実務タスクを測る難関OSWorld 2.0ベンチマークで73%の成功率に達した。OSWorld ベンチマークはプロの実務に近い課題を並べたものだ。SimularによればこれでGPT-5.6 SolとClaude Opus 5を上回り、コストはおよそ3分の2だった。第三者による独立検証はないため、あくまでベンダー側の数値として見てほしい。
コーディングエージェントとの連携
SimularはMCPサーバーを提供し、SaiをClaude Code、Codex、Cursorといったコーディングエージェントにつなぐ。開発者は自分の作業の流れを離れずにコンピュータ作業を渡せる。Node.js 22.12以降が必要で、APIキーは自分で用意する。
通知と透明性
ノートPCを閉じてもSaiは動き続け、自分だけでは決められない判断にぶつかるとiMessageやTelegramで知らせる。マシンが働く様子をリアルタイムで見られるので、工程がブラックボックスにならない。
メリットとデメリット
メリット
- Windows、macOS、Linuxの実機を操作するので、APIのない場面でも使える。
- フローを再生可能なコードとして保存すれば、繰り返しタスクのコストと不安定さを抑えられる。
- OSWorld 2.0の成績は良好。ただしデータは同社自身によるものだ。
- APIとMCP対応が、開発者がすでに使うツールにうまくなじむ。
- 無料プランにクラウドコンピュータが含まれ、支払い前に試せる。
デメリット
- 招待制のため、今日すぐ登録して始めることはできない。
- 有料プランは月50ドルからで、長時間の自律実行はクレジットを速く消費する。使い込むほど出費が膨らむ。
- パスワードや電話認証といった機微な手順は今も承認が要り、完全無人での実行が途切れる。
- Windows版エージェントとプラットフォーム全体はまだ発展途上で、粗さは覚悟が要る。
よくある質問
Simularは、会話だけでなく実際のコンピュータを操作するAIエージェントを作る。製品SaiはWindows、macOS、Linux上でアプリを開き、クリックし、入力し、デスクトップ作業を完了する。呼び出せるAPIがない仕事に向く。
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