MetaのMuseは、Metaによって構築された人工知能（AI）エージェントであり、ウェブを閲覧し、アプリを使用し、ユーザーに代わってタスクを実行する自律的なシステムです。2026年9月にリリースされたこのエージェントは、主にカレンダーの管理や配送の注文といった消費者向けの用途を想定して宣伝されました。2026年10月1日付の一人称の投稿で、開発者のScott Cooperは、それらの消費者向け機能は彼にとって製品の最も興味深い部分ではなかったと記しています。
この記事は、MetaのMuseエージェントが本来設計された消費者向けタスクよりもウェブスクレイピングにおいて遥かに有用であることを発見したというScott Cooperの一人称の体験談に基づいて構成されています。これはその元の投稿のカバーグラフィックです。
CooperはMuseの1ヶ月分として80ドルを支払い、「パーソナルアシスタントとしての部分にはあまり使い道を見出せなかった」と報告しています。彼はDoorDashを年に5回ほど注文するだけで、メールもそれほど多く届かず、予約の管理もすでに十分に簡単だと感じています。彼が必要としているのは、プロの録音によるコンサート（フェスティバルのライブストリーム、Tiny Deskセッション、および同様のもの）を集約し、アーティストごとに整理し、トラックリストを抽出するfullsets.fmというサイドプロジェクトのためのデータです。このデータはRedditやYouTubeから取得します。
彼はすでにパイプラインの一部を構築していました。LunaとGemini 3.8をGemini Studio経由で実行し、個々のYouTubeビデオの品質と内容をスクリーニングする仕組みです。欠けていたのは「発見」の工程でした。Cooperは単一のチャンネルをスキャンすることはできますが、優れたコンサート映像は、いくつかのランダムなコンサートをアップロードしているT-Mobile Europeのような、目立たないチャンネルに散らばっています。Museはその工程を担います。彼はMuseに対し、自分の基準に一致する1,000のビデオをRedditとYouTubeからスキャンするよう、あるいはCoachellaで演奏したことのあるすべてのアーティストのリストを作成し、それぞれを順番にYouTubeで検索するよう指示することができます。Museはジョブが完了するまでそこに留まり実行し、「一見無限の帯域幅とまともなCPUを持つクラウド上のマシンで、それらのウェブサイトを追い詰めます」。彼はまた、パイプラインのもう一方の端で、アーティストのマッチングや各ビデオの最終的な承認・却下の判断にもこれを使用しています。
技術的に、Cooperが実行しているのは、Muse Spark 1.3モデルによって駆動される、Chromeのコピーを含む管理された仮想マシンです。このエージェントは実際のブラウザを通じて動作します。著者の経験では、これがMuseをスクリプトによるスクレイパーではなく、普通の訪問者として提示させることを可能にしている要因の一部です。著者はMuseがCAPTCHAやその他のチャレンジページをどのように処理するかについては記述しておらず、提供されたソースも、それが自力で通過できるのか、あるいは人間の介入が必要なのかを確定していません。一つのプロセスが遅すぎる場合、彼はさらに多くのプロセスを立ち上げることができます。彼はこの作業に週に数十億のトークン（モデルが処理するテキストの単位）を使用していると報告しており、多くの場合、その使用量はカウントされていないように見えるとも述べています。
Cooperはモデルの限界について率直です。Muse Spark 1.3は、彼の言葉を借りれば「文章を書くのはかなり平凡」であり、彼は「コードを書くために決してそれを使わない」と述べています。彼が真に有用だと感じるのは、彼が「Gemini Flashスタイルのワークロード」と呼ぶものです。これは、判断力よりも、疲れを知らないことと安さが重要となる、大量の反復的な検索とフィルタリングです。この区別は重要です。なぜなら、スクレイピングのユースケースは優れたモデルを必要とせず、止まらないモデルを必要とするからです。
Museをユーザーにとって魅力的にしているのと同じ特性が、それが訪問するサイトにとっては問題となります。CooperはAmazonが「すでにブロックした」と指摘し、「Metaが乱用を防がない限り、より多くのウェブサイトがMuseをブロックする可能性が高い」と予測しています。The Vergeの報道は、このブロックを具体的な形で裏付けています。AmazonはMuseのユーザーに対して、「承認されていないAIエージェントによる継続的なアクセスは、Amazonの利用規約に違反します」というポップアップを表示し始めました。The Vergeが引用したGeekWireによると、MetaはMuseがAmazonのストアにアクセスすることについてAmazonに通知しておらず、Amazonはプライバシーとセキュリティの懸念を提起しました。エージェントは閲覧中に自身を特定できず、顧客の認証情報を取得しているように見えたのです。Amazonの広報担当者は、顧客に代わって購入を行うサードパーティアプリは「公開して動作し、サービスプロバイダーの参加の可否に関する決定を尊重すべきである」と述べました。
これは孤立した事件ではありません。The Vergeは、Amazonが前年の11月に、自社プラットフォームをAI検索体験から排除しようとした同様の試みについてPerplexityを提訴し、8月に裁判官がPerplexity側に有利な判決を下したことを報じています。Amazonはまた、外部のAIサービスが収集できる情報を制限するため、7月以降、確認メールをより簡素化し、商品名や製品画像を省略しています。Museのブロックは、Amazonがしばらく前から構築してきたパターンに合致しています。
実質的な結果として、エージェントの構築者とウェブサイトの運営者の間には、いたちごっこ（猫と鼠の関係）が生じています。Cooperは、誰かが自分のウェブサイトにMuseを向けてしまった場合に何が起こるかを懸念しています。エージェントは眠らず、本物のユーザーを説得力を持って模倣でき、スケーリングアップは単にさらに多くのプロセスを立ち上げるだけのことだからです。コストは、トラフィックを吸収し、ボット防御が絶えず再テストされることになる運営者側にのしかかります。Museのトラフィックがサイトが丸ごとブロックできる特定のIP範囲から来ているのか、あるいはMetaがアクセスを維持するためにレジデンシャルプロキシに移行するのかは、提供されたソースでは答えられていない疑問です。Cooper自身も、状況を和らげるいくつかの粗い部分を指摘しています。ジョブが実行中にフリーズすることがあり、モデルとのコミュニケーションはフラストレーションを感じることがあり、インターフェースは複数のブラウザジョブをうまく処理できないという点です。
では、証拠は実際に何を立証しているのでしょうか？Cooperの投稿は、彼が挙げた注意点を含めつつ、Museが月額80ドルで彼の特定のスクレイピングワークロードにうまく機能したことを立証しています。The Vergeの報道は、Amazonがエージェントをブロックしたことと、その理由を立証しています。どちらのソースも立証していないのは、ブロックがどこまで広がるのか、Museのインフラが適応するのか、あるいはモデルがCooperの執筆能力に対する見方を変えるほど改善されるのかという点です。投稿にはリファラルコードが含まれています。これはエージェントの能力とは関係ありませんが、注目すべき要素です。現時点では、最も妥当な解釈は、Museは適切なワークロードに対して驚くほど効果的なスクレイピングツールであり、その効果こそが反発を招いている原因であるということです。]}```json{