【Suna】オープンソースAGIがついに公開！概要・料金・使い方を徹底解説

2025年4月23日、Kortix AI社は「Suna」というオープンソースAGIを正式リリースしました！

従来の“チャットで完結するLLM”と異なり、「Suna」はブラウザ操作、ファイル生成、CLI実行、Webスクレイピングなど多彩なツールを統合し、対話だけで実務を代行できる“AI従業員”を目指しています。

また、クラウド版も同日公開されており、フリープランからエンタープライズまで、用途に合わせた料金体系が用意されています。​

本記事では、「Suna」について、概要や料金プラン、使い方まで徹底解説します。ぜひ最後までご覧ください。

そもそもAGIとは？

AGIとは、Artificial General Intelligence（汎用人工知能）の略で、「人間と同様に状況に応じた思考・判断ができるAI（人工知能）」を指します。

タスク特化型の「Narrow AI」と異なり、AGIは学習した知識を転移しながら、未知の問題でも自律的に推論・計画・実行が可能です。

つまり、翻訳もコーディングも研究も一つのモデルが横断的にこなす“万能選手”といえます。

現在主流は、大規模言語モデルを中心とした「推論エンジン＋外部ツール」構成ですが、真のAGIには継続学習・長期記憶・世界モデルなどの進化が求められています。​

AGIについて詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてみてください。

WEEL

AGI（汎用人工知能）とは？従来のAIやASIとの違いを比較解説！ | WEEL AGI（汎用人工知能）について解説しています。AGIは人間と同じように状況に応じた思考・判断ができるため、実現すれば人類の生産性は飛躍的に向上すると言われています。AG…

Sunaの概要

Sunaは、バックエンドをFastAPI＋Python、フロントエンドはNext.js＋React、エージェントDockerサンドボックス、Supabase DBの4層アーキテクチャで構成されています。

内部では、LiteLLM経由で”OpenAI GPT-4o”や”Anthropic Claude 3″を呼び出し、プラグインのように各種ツールを組み合わせて「Webブラウザ自動操作→データ抽出→PDFレポート生成」といった一連のワークフローを自律実行することができます。

ユースケースとしては、市場調査・SEO分析・株価モニタリング・旅行プラン作成などがGitHub公式リポジトリで公開されており、YAMLで簡潔に新規タスクを定義することが可能です。

セルフホスティングにも対応しており、RedisやDaytonaを組み合わせることで安全な隔離実行環境を実現しています。

さらにリリース後のv1.1更新で、LangGraph互換のワークフローエディタと、OpenTelemetry対応の監視ダッシュボードが追加され、運用面での性能が大幅に向上しています。

Sunaのライセンス

Sunaは、Apacheライセンス 2.0のもと、オープンソースで提供されています。

商用利用や特許利用など、基本的に問題なく利用できますが、利用用途ごとの詳細は以下の表を参考にしてください！

Sunaの料金プラン

Sunaでは、Freeプラン、Proプラン、Enterpriseプランの3つの料金プランが提供されています。

以下表の月間実行可能時間を参考に、ご自身のユースケースに合うプランを選択していただければと思います。

もちろん初めはFreeプランで目的のタスクを実現可能か確認するとよいでしょう！

Sunaの使い方

インストール手順は一見難解に見えますが、およそ10分〜20分ほどで完了します。

以下では最短ルートだけを抜粋したので、ぜひ実際に手を動かしながら読み進めてください。途中で詰まったら公式GitHubを参照したり、公式に問い合わせをするとよいでしょう。

1．必須ソフトを確認

• Node.js 18 以上：node -v が18.x以上ならOK
• Python 3.10 以上：python –version で確認
• Docker Desktop（任意）：ローカルで安全に実行したい場合のみ必要
• いずれも公式サイトのインストーラを実行するだけ

2．リポジトリのクローン

git clone https://github.com/kortix-ai/suna.git
cd suna

3．環境変数ファイルを作成

cp backend/.env.example backend/.env
cp frontend/.env.local.example frontend/.env.local

開いた .env と .env.local に、以下のような値を入力してください。

OPEN_AI_APIキーはOpenAIプラットフォームから、SUPABASE_ANON_KEYなどはSupabaseダッシュボードから取得しましょう。

NEXT_PUBLIC_URL="http://localhost:3000"

# Supabase credentials from step 1
SUPABASE_URL=your_supabase_url
SUPABASE_ANON_KEY=your_supabase_anon_key
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=your_supabase_service_role_key

# Redis credentials from step 2
REDIS_HOST=your_redis_host
REDIS_PORT=6379
REDIS_PASSWORD=your_redis_password
REDIS_SSL=True  # Set to False for local Redis without SSL

# Daytona credentials from step 3
DAYTONA_API_KEY=your_daytona_api_key
DAYTONA_SERVER_URL="https://app.daytona.io/api"
DAYTONA_TARGET="us"

# Anthropic or OpenAI: 
# Anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=
MODEL_TO_USE="anthropic/claude-3-7-sonnet-latest"

# OR OpenAI API:
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
MODEL_TO_USE="gpt-4o"

# Optional but recommended
TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key  # Optional
RAPID_API_KEY=

4．依存関係をインストール

cd frontend && npm install
cd ../backend && pip install -r requirements.txt

5．アプリを起動

# フロントエンド
cd frontend && npm run dev
# バックエンド
cd ../backend && python api.py

6．Webブラウザでアクセス

http://localhost:3000 にアクセスし、ユーザー登録 → チャット UI が表示されれば成功です。

7．試しに指示を送ってみる

例：

「日本の中古カメラ市場規模を調査し、3 ページの PDF にまとめて」

と入力して Enter。Suna が Web 調査 → PDF 化まで自動でこなしてくれればOK！

これでセットアップは完了です。チャット欄に自然言語で指示を出すだけで、スクレイピングや資料作成が自動化されます。

もし躓いた際は、公式discordにて日本語で質問ができますので、活用してみてください。

慣れてきたら、Webhook連携やCLIオプションも行ってみましょう。“AI 社員が 24 時間働く環境” を、ぜひ体験してみてください。

Sunaの活用事例5選

ここからは、Sunaをどんな実務に当てはめれば最大限の価値を引き出せるかを示す5つの活用例をご紹介します。

「まずはどこから着手すればよいか分からない」という方は、ご自身の課題と照らし合わせながら読み進めてください。

市場調査レポート自動生成

たとえば、「中古カメラ 市場規模を調べて」と指示すると、Sunaは検索エンジンを横断的に巡回し、公開情報をスクレイピングします。収集した数値を自動で表やグラフにまとめ、最後にPDFやPowerPointなどの資料に整形してくれます。

これにより、マーケティング担当者が週単位で時間をかけていた資料作成時間を数十分ないしは数分へ短縮することができます。数値の根拠URLも付与されるため、ファクトチェックや再確認もスムーズになります。

LinkedIn リード抽出と初回メール下書き

職種や勤務地を日本語で入力するだけで、SunaはLinkedInの公開プロフィールをAPI経由で収集し、会社名・役職・メールアドレスをCSVファイルで生成することができます。

さらに、各リードの経歴を読み取り、自然な日本語または英語でパーソナライズした挨拶メールの下書きも同時に作成できちゃいます。

営業担当の方は、内容を確認して送信するだけで済むため、アポイント獲得までのリードタイムを大幅に短縮できます。

EC 在庫監視と価格改定ボット

ヤフオクやeBay、Amazonなどで同一商品を追跡し、競合価格が自動で下がったタイミングを検知したら、自店舗の出品価格をAPI経由で即時更新することもできます。

あわせて、利益率が設定閾値を割る場合は、アラートをSlackに送るなど、ルールベースの自動運用が可能です。

24 時間体制で価格調整を行うことができるため、手動作業による見逃しや値付けミスを防ぎ、売上と利益を最適化できます。

ワンプロンプト Web アプリ試作

例えば、「ToDoリストをNext.jsとSupabaseで作り、Vercelに公開して」と入力すると、Sunaはフロントエンドコード、バックエンド API、データベーススキーマ、環境変数の設定まで一括で生成し、GitHubへのプッシュとVercelへの自動デプロイを完了させます。

テストコードも含まれるため、品質を担保した状態でMVPをわずか数十分で公開することができます。新規事業のアイデア検証が圧倒的に高速化すると思います。

ナレッジベース Q&A エージェント

社内のNotionやConfluence環境をクローラで定期取得し、テキストをEmbedding化してベクトルDBに保存することで、たとえば、社員がチャットで質問すると、Sunaは関連ドキュメントを検索し、要点をまとめて回答するような活用方法もあります。

権限に応じたフィルタリングも可能で、社外秘の情報が漏れる心配はありません。

新人からベテラン社員まで、社内情報を即座に引き出せるため、問い合わせ工数を大幅に削減することができます。

以上がおすすめのユースケース5選でした！

どれもノーコード感覚で試せるため、「小規模導入 → 効果測定 → 全社展開」というステップで進めると、投資対効果を確認しながら安心してスケールできるかと思いますので、ぜひ本記事を参考にご検討ください。

まとめ

ChatGPTなどのLLMももちろん強力ですが、Sunaは「対話＋実行環境＋外部ツール」を一体化させることで、実用ワークフローを丸ごとオートメーション化できる点が革新的です。

Apache 2.0ライセンスのもと提供されているため、コードも自由、セルフホスティングで機密データも守ることができ、まさに「オープンソースAGIの現実解」といえると思います。

まだ安定性や長時間ジョブのコスト最適化など懸念材料はありますが、開発コミュニティのスピード感、アクティビティ性を考えるとアップデートは加速的に進んでいくと思われます。

“自分専属のAI社員”をぜひSunaで実現してみてください！​

最後に

いかがだったでしょうか？

「調査・分析・資料化」までを自動でこなすAI社員！自社でも活用できるか、その可能性を実例を交えて整理してみませんか？用途特化から業務横断まで、導入効果を最大化する方法をご紹介します。

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