NLWebとは？ウェブサイトを対話型AIエージェントに変える機能・使い方・メリット・活用例・注意点を徹底紹介！

2025年5月、Microsoftは自然対話機能をすべてのウェブサイトに導入可能なオープンソース技術として、新たにNLWeb（Natural Language Web）を発表しました。

ユーザーは「今週末に家族で楽しめる東京近郊のイベントは？」といった複雑な検索も、キーワードではなく自然な文章のままで行えるようになります。ウェブのAIエージェント化を簡単に実現できる機能として注目されています。

本記事では、NLWebの仕組みから使い方、具体的な活用事例、導入メリット、そして注意点まで、ビジネスにおけるその価値を深く掘り下げていきます。

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NLWebとは？

Microsoft社が発表したNLWebとは、ウェブサイトに自然言語での対話インターフェースを簡単に実装するためのオープンソースプロジェクトです。

従来のWebサイトでは、検索フォームやリンク、ナビゲーションメニューを操作して情報を探す必要がありました。一方、NLWebに対応したサイトでは「○○の最新商品を教えて」「営業日は？」など自然な対話で操作が可能です。

HTMLの登場がWeb構築のハードルを下げたように、NLWebはWebサイトそのものにも自然言語での操作性を持たせ、誰もが直感的に情報へアクセスできる「スマートなWeb体験」を実現しようとしています。

NLWebは、AIエージェントが台頭する時代において、AIとの対話に適した情報発信インターフェースの基盤となり、ユーザーの情報検索をより豊かにしていくことが期待されています。

NLWebのソースコードはGitHub上でオープンに公開されています。

NLWebの仕組み

NLWebの仕組みは、単一のソフトウェアではなく、複数のコンポーネントが連携して動作するシステムです。その核心は、「既存のウェブサイトデータをAIが理解可能な形式に変換し、それを基にユーザーと自然な対話を成立させる」ことにあります。

NLWebは、MCP（Model Context Protocol）サーバーのような役割を果たし、Webサイトの情報をAIが理解・処理できる形式で提供する仕組みとなっています。

以下が、NLWebを構成するコンポーネントです。

LLM

LLM（大規模言語モデル）は、ユーザーからの自然言語での質問を解析する部分です。質問の意図（「何をしたいか？」）とエンティティ（「誰が」「いつ」「どこで」）を正確に抽出します。

RAG（拡張検索生成）システム

RAG（拡張検索生成）はNLWebの最も重要な部分であり、以下のステップで情報を生成します。

1. データインデックス化: ウェブサイトの既存コンテンツを読み込み、ベクトル化（埋め込み）してベクトルデータベースに保存します。
2. 意味検索: ユーザーの質問も同様にベクトル化され、ベクトルデータベース内で意味的に最も近いコンテンツを高速に検索します。
3. 生成: 検索された関連情報（コンテキスト）とユーザーの元の質問を、LLM（大規模言語モデル）への入力として渡します。LLMは、このコンテキストを基に、ユーザーの質問に対する回答を自然な文章で生成します。

MCP（Model Context Protocol）

MCPはNLWebの通信を司るプロトコルです。NLWebにおけるHTTPのような役割を果たし、ウェブサイトとAIエージェント間の通信を標準化します。

MCPはREST API（askメソッド）として提供され、人間も他のAIも、共通の窓口を通じてウェブサイトへ質問できるようになります。

A2A（Agent-to-Agent）との連携

MCPとA2Aは、チャットボットやAIアシスタントがツールや他のエージェントとやり取りできるようにするための新しい標準規格です。

すべてのNLWebインスタンスはMCPサーバーとしても機能し、askメソッドによる自然言語での質問受付をコアにサポートします。

A2Aが導入されることで、エージェント間のタスク委譲、マルチエージェントワークフロー、ツール利用の標準化などが可能になります。

関連記事：「Agent2Agent（A2A）とは？AIエージェントを繋ぐプロトコルの特徴や仕組み」

特定のLLMやデータベースに依存しない

NLWebはモジュラー設計になっており、OpenAI、Anthropic、Google Geminiなどの様々なLLM、Qdrant、Milvusなどの様々なベクトルデータベースをプラグインのように自由に組み合わせて利用することができます。

これにより、企業の技術スタックやセキュリティポリシーに合わせた柔軟な構築が可能になります。

そして、多くのWebサイトですでに導入済みのマークアップやRSSフィードをそのまま利用できるため、特別な実装なく既存のコンテンツを自然言語インターフェースへと変換することが可能です。

想定される具体的な活用シーン

NLWebは、様々な業界・規模の企業で活用が期待できます。

• ECサイト：「この商品に合う別の商品は？」「この商品の在庫は？」といった質問に最新情報で答えます。
• FAQ・サポートページ：膨大なFAQの中から、ユーザーの質問に最も関連する回答を自然言語で提示します。
• コーポレートサイト：会社概要やIR情報、採用情報など、ウェブサイト内の情報をAIが要約して提供します。
• 観光・予約サイト：「週末に家族で行ける場所は？」「このホテルの空室状況は？」といった質問に、対話形式で情報を提供します。

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NLWebの使い方

ここではNLWebのAPIと、schema.orgを使った簡単な会話型UI導入の流れを説明します。

NLWeb REST APIの使い方

NLWebは現在「/ask」「/mcp」という2つのエンドポイントを提供しています。

両者は引数や挙動がほぼ同じですが、/mcpは MCP クライアント向けの形式で応答し、list_tools、list_prompts、call_tool、get_promptなどのコアメソッドをサポートしています。

簡単なリクエスト例

以下の例は最小限の呼び出し例です。実運用では認証ヘッダやエラーハンドリングを併せて実装してください。

curl -X POST "https://your-nlweb.example/ask" -H "Content-Type: application/json" -d '{"query":"今週末の家族向けイベントは？","site":"tokyo","mode":"generate","prev":"近場のイベントは？"}'

curl -X POST "https://your-nlweb.example/mcp" -H "Content-Type: application/json" -d '{"query":"利用可能なツールを教えて","mcp_method":"list_tools","streaming":false}'

代表的なレスポンス（簡潔）

返却されるresults配列はschema.orgのItemListに準拠しているため、他システムとの連携が容易です。

返却はJSONで、主に以下を含みます。

• query_id
• results（配列）: 各itemにurl、name、site、score、description、schema_objectを含む（schema.orgのItemList準拠）。

詳細の仕様はNLWeb Rest API ドキュメントをご参考ください。

構造化リストを使ったシンプル実装

商品、レシピ、観光スポット、レビュー等の「構造化されたリスト」を持つサイトでは、既存のschema.orgマークアップをそのまま活用することで、最小限の実装で会話型インターフェースを追加できます。

サイト側はマークアップ＋（任意の）UIウィジェットを用意するだけで、NLWeb がマークアップを読み取り、会話の応答候補を生成します。

チャットクエリのライフサイクル

• 1 — 受信
  ユーザーの自然言語クエリが /ask等を通じて NLWeb に届きます。
• 2a — 解析とコンテキスト解除（LLM呼び出し）
  並列のLLM呼び出しで関連性確認・会話履歴の非文脈化（decontextualization）・メモリ判定などを行います（図中オレンジの矢印）。
• 2b — VectorDB検索（必要時）
  コンテキスト解除やファストトラック条件に応じて、NLWebがVectorDBに検索クエリを投げます（図右側のオレンジ矢印）。
• 3 — ツール選択と実行
  tools.xml等に基づき、LLMが最適なツールを選択してパラメータを抽出・呼び出します（検索・詳細取得・組合せ処理など）。（図中緑の矢印）
• 4 / 4a — スコアリングとスニペット生成（往復）
  DBから得た候補をLLMに送ってスコア付けやスニペット生成を行い、LLMからの戻り（スコア・スニペット）を受け取って上位結果を決定します（図中紫の往復矢印）。
• （後処理）
  必要に応じて要約や追加生成などの後処理を行います。
• 5 — 応答返却
  最終的にschema.org準拠の形式（例：ItemList）などで整形した応答をユーザーに返します（図中黄色の矢印）。

主なツールの動作

• Search Tool：非文脈化クエリをベクトルDB等に投げ、schema.org準拠のJSONオブジェクトを取得。LLMでスニペット生成・スコア付けして上位N件を選出。
• Item Details Tool：特定アイテムの詳細取得。候補を検索し、LLMで一致度を評価・抽出する。
• Ensemble Queries Tool：異種アイテムの組合せを扱う（例：前菜・メイン・デザートを個別検索して組み合わせる）。

ページ内ウィジェット（検索ボックス、カード一覧、フィルタ）をNLWebの結果にマッピングすれば、既存UIに会話型の入り口を自然に追加できます。返却がschema.org準拠であれば、フロント側でのパース・表示も容易です。

詳細の仕様はLife of a Chat Query ドキュメントをご参考ください。

ブラウザ操作自動化系AIエージェントとの違い

Project MarinerやOpenAIのAgent（ChatGPTの機能）のようなブラウザ操作を自動化するAIエージェントとNLWebには、向いている方向性に明確な違いがあります。

• AIブラウザエージェント (Mariner等): ユーザー側のAIが、ユーザーの代わりにウェブサイトを「操作」するための技術。
• NLWeb: ウェブサイト側が、AI（やユーザー）からの問いかけに構造化された情報を「提供」するための技術。

AIブラウザエージェントは操作代行だが脆さも

Project MarinerのようなAIエージェントは、既存のあらゆるウェブサイトを、たとえそのサイトがAIに対応していなくても、無理やり操作しようというアプローチです。

人間が画面を見て「このボタンをクリックして、次にこのフォームに文字を入力する」と判断するプロセスを、AIが代行します。これはウェブサイトの見た目（HTMLの構造や画面上の位置）を解析して動作するため、どんなサイトでも動かせるという強力な汎用性があります。

しかし、サイトのデザインが少しでもリニューアルされると、AIはボタンを見つけられなくなり、途端に動けなくなってしまう「脆さ」が最大の課題です。

NLWebはサイト側からAIネイティブに

一方、NLWebは「これからのウェブサイトは、AIがアクセスしやすいように自己紹介の仕組みを持つべきだ」という思想に基づいています。

ウェブサイト側が「うちにはこういう情報があります」「こういう操作ができます」という情報を、MCPという共通言語（プロトコル）で提供します。これにより、AIエージェントはわざわざ画面をクリックしたり、HTMLを解析したりする必要がなくなります。

将来は補完し合う関係に？

この二つの技術は競合するものではなく、理想的には補完し合う関係です。

AIエージェントは、まず訪れたサイトがNLWebに対応しているかを確認します。もし対応していれば、NLWebの標準プロトコルを使って、高速かつ確実に情報を取得したり操作を依頼したりします。

もし対応していなければ、最終手段として、Project MarinerのようなUI操作モードに切り替えてタスクを遂行しようと試みます。

したがって、自社のウェブサイトをNLWebに対応させておくことは、将来的にAIエージェントが普及した際に、自社のサービスをAIに正しく、そして効率的に利用してもらうための重要な布石となります。

NLWebのメリット

以下では、NLWebを導入することによる具体的なメリットを紹介します。

無料で簡単に対話型AIを導入できる

NLWebでは、ユーザーが選択したLLM（大規模言語モデル）と独自のWebデータを活用し、自然言語インターフェースを手軽に構築できます。また、NLWebのソースコードはGitHub上でオープンに公開されており、誰でもその構成や仕組みを確認し、導入・実装することが可能です。

そのため、従来は複数の専門エンジニアや外部ベンダーの協力が必要だった対話機能の実装も、GitHub上のリポジトリをもとに構成するだけで導入が可能になります。

あらゆるWebサイトを対話型AIアプリへとスムーズに移行でき、自然な会話形式での情報提供やナビゲーションが提供できます。

既存Webサイト構造の活用により迅速かつ低コストな導入

NLWebの大きな強みが、Schema.orgやRSSなど既存の半構造化データをそのまま活用できる点です。WebサイトがすでにSEOや情報整理の目的で導入している構造化マークアップを、追加コーディングなしで自然言語インターフェースとして再利用します。

例えば、商品一覧ページやレシピ情報、レビュー記事など構造化リストを含むWebサイトでは、新たにデータベースやAPIを構築することなく、短期間で展開が可能です。また、従来のように対話型チャットを外部プラットフォームで開発し、サイト管理者がWebに組み込む手間も不要です。

つまり、既存のWeb構造を最大限に活かしつつ、AIとの対話機能を後付けできるため、開発コストと導入時間を大幅に削減できます。

一般的なAIチャットボットの新規開発や、独自の自然言語理解（NLU）エンジンの構築と比べても、NLWebは圧倒的に効率的な選択肢といえます。

RAGにより最新・正確な回答を常に提供

従来型のWebサイトでは、情報がページ単位で点在しているため、ユーザー自身が複数のページを行き来し、内容の正確性や整合性を判断する必要があります。また、LLM単体での応答は、学習データが整備されていないと、古い情報や曖昧な知識、ハルシネーション（事実無根の出力）が発生することも少なくありません。

一方、NLWebはRAG（検索拡張生成）を採用し、回答はすべて構造化データやデータベースなど、実際に存在する情報に基づいて生成されます。

そのため、事実に裏付けられた一貫性のある出力が可能で、生成AI特有のハルシネーションを大幅に低減できます。常に最新かつ正確な情報をユーザーに提供できる点は、従来のWeb体験や汎用的なAIチャットボットとの大きな違いです。

特に信頼性が求められるFAQやナレッジベース、商品検索の用途では、NLWebのRAGアーキテクチャが正確で一貫性のある情報提供を支えます。

セキュア＆ベンダーへの低依存で導入可能

NLWebは、Microsoft主導でありながらも完全なオープンソースプロジェクトで、特定のプラットフォームやクラウドサービスに依存しません。

実際に、以下のような多様な環境・技術をサポートしています。

OS・LLM・データベースすべてにおいて非依存で、システム構成の自由度が高く、将来的な技術変更や移行も容易です。また、クラウドとオンプレミスを併用したハイブリッド構成にも柔軟に対応できるため、企業の運用ポリシーやセキュリティ要件に応じた最適な導入形態が選択できます。

特に機密情報を扱う企業や公共機関にとっては、外部ベンダーへの依存度を抑えつつ、セキュアな自然言語インターフェースを構築できる点は大きなメリットです。

HTMLがWebサイトの標準フォーマットとして広まり、誰もが情報を発信できるようになったように、NLWebは自然言語インターフェースの標準化を推進し、次世代のWeb体験を支える存在として期待されています。

MCP準拠でAIエージェント同士が連携

NLWebは、MCPに準拠した設計により、AIエージェント同士が相互に連携・対話できるWeb環境を実現します。これは、AI同士がWeb上の情報を読み取り、意味を理解し、タスクを調整できる「エージェンシーウェブ」の実現する仕組みです。

この仕組みにより、AIエージェント間での高度な連携や業務分担、ナレッジの統合が、より柔軟かつ効率的に行えるようになります。

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NLWebの活用事例

NLWebは、すでにいくつかのサイトで試験的に導入されています。以下では、NLWebの活用事例を紹介します。

自然言語検索で検索体験の向上【トリップアドバイザー】

トリップアドバイザー社の従来の検索機能では、場所・機会・料理・ワインなど、複数の条件を手動で設定する必要がありました。

NLWebを導入することで、すべてのフィルターを一文で処理し、的確な検索結果を提示できるようになりました。その結果、構造化データと非構造化データの両方を横断して検索できるようになり、ユーザーと運営チーム双方にとって手間の少ない、柔軟で表現力豊かな検索体験を実現しています。

現在は、従来の先行入力型検索とNLWebを組み合わせた新たなUXの構築にも取り組んでいます。将来的には、より長く自然なクエリへの対応や、検索結果のインタラクティブな操作を目指しています。

また、NLWebはUIに依存せず動作するため、既存のデザインと統合しやすく、今後は「Trips製品」や「AI Trip Planner」への展開も視野に入れています。

学習プラットフォームを会話型検索へ移行【O’Reilly】

O’Reilly社では、既存の学習プラットフォームにNLWebを活用し、従来のキーワード検索から会話型の自然言語検索への移行をスムーズに進めています。

同社のWebサイトではSchema.orgによる構造化メタデータが整備されていたため、わずか数日でプロトタイプの検索機能を実装できました。

たとえば、ユーザーが「Uncle Bobの最も人気のあるコースは？」と質問した際、Robert C. Martinのニックネームを正確に認識し、期待通りの検索結果を即座に提示します。また、「AIアプリを作るにはどんな基礎モデルを使えばいい？」→「実用的な例が載った書籍が欲しい」→「大手企業での経験がある著者の本だけを見たい」といった複数ターンの自然な絞り込みにも柔軟に対応できました。

NLWebは従来のキーワード検索では不可能であった、文脈理解を活かした検索体験を実現したのです。この仕組みにより、ユーザーは自分の学習目標や知識ニーズを自然言語で伝え、豊富なコンテンツへ直感的にアクセスできるようになります。

NLWebは、オープンかつ標準化されたプロトコルを採用しており、大手AIプラットフォームに依存しません。そのため、同社のような専門コンテンツ提供者が、独自のAIインターフェースを構築・運用できる分散型エコシステムの実現が可能です。

シームレスで高速な自然言語インターフェースの実現を目指す【Inception】

Inception社は、トークン並列生成に対応したMercuryモデルスイートを活用し、超低レイテンシで動作する次世代のLLMを開発しています。大規模なクリエイタープラットフォームにおけるリアルタイムなユーザー体験の構築を目指す中、NLWebとの統合を開始しました。

この連携を通じて、同社は以下のようなWeb体験の実現が可能になると想定しています。

• ハルシネーションのないコンテンツへの即時アクセス
• コンテンツ提供者とユーザー間に新たな接点を生む自然言語インターフェース
• AI活用の価値を最大化するインセンティブ構造の構築

NLWebは単なる検索体験の向上にとどまらず、Webと生成AIの共進化を支える新たなエコシステムの中核技術として位置づけられています。同社は、その技術的基盤としてMercuryモデルの高速処理能力と品質の高さを武器に、次世代インターフェースの発展を支えるパートナーとして期待されています。

NLWeb活用の注意点

NLWebを導入・運用する際は、コスト面や品質管理においていくつか注意点があります。ここでは、NLWeb活用の注意点を解説します。

コスト管理が難しい

NLWebは、1つのユーザークエリに対して複数回のLLM API呼び出しを行う仕組みです。API呼び出しは限定的・特化された目的ごとに処理される傾向が報告されており、1クエリあたり50回以上のAPIリクエストが発生する場合もあります。

そのため、外部のLLMサービスを利用している場合は、APIコストが予想以上に膨らむリスクに注意が必要です。

特にアクセス数の多いサイトやリアルタイム性が重要なアプリケーションでは、徹底したコスト管理が不可欠です。

高品質な外部知識の組み込みが必要

NLWebでは、自然言語インターフェースを通じて構造化データと非構造化データを横断的に扱う設計を採用しています。その質を左右するのが、データの信頼性と知識の鮮度です。

組み込まれているRAGのみでは不十分で、サイト内部の構造化データ自体の正確さと更新頻度も重要です。例えば、地理的な洞察をレストラン検索に組み込むように、ドメイン特化型の外部知識を適切に補強することで検索体験の精度を担保できます。

そのため、NLWebを導入する際は、AI技術だけでなく、データの品質管理や知識の設計も不可欠です。

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NLWebについてよくある質問まとめ

まとめ

NLWebは、Webサイトに自然言語での直感的な操作体験を提供する、Microsoftのオープンソースプロジェクトです。構造化データやRAGを活用し、ユーザーが「話すように検索」できる環境を実現します。

今後、Webと生成AIが共進化していく中で、NLWebは標準的な自然言語インターフェースとしてさらに注目を集めるでしょう。

NLWebのようなオープンソース技術は、システム構成の自由度が高い反面、自社のビジネスモデルやセキュリティポリシーに最適な形で導入するには深い技術的知見が求められます。特に機密情報を扱う企業においては、既存システムとの連携やコスト管理、運用体制の構築が不可欠です。

貴社のウェブサイトが持つポテンシャルを最大限に引き出し、新たなユーザー体験を創造するためには、NLWebのような先進技術への理解だけでなく、専門的なコンサルティングが不可欠です。

NLWebの導入や技術的な課題について、ご相談を検討されてはいかがでしょうか。