Hark、ブラウザ操作エージェントツール Hark Handoff をプレビュー公開──API のない Web サイトを自律操作
5月にシリーズAで7億ドルを調達した Hark が、Target や LinkedIn などの非公式 API サイトを視覚データから自動操作するエージェントのウェイティングリストを開設した。
リリース: 2026-08-05 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- Hark は 2026年5月にシリーズ A で 7 億ドルを調達し、本日ブラウザ操作エージェント「Hark Handoff」のプレビューを公開した。
- Target、Walmart、OpenTable、LinkedIn などの公式 API が存在しない Web サイトを視覚データとサイト構造から自律的に操作する。
- CEO の Brett Adcock 氏のデモでは、曖昧な条件を含む花の注文処理などを実行する様子が示された。
- 今夏の一般公開を予定しており、現在はプラットフォームのウェイティングリストを受け付けている。
2. 影響（Why）
- API なしサイトでの業務自動化コスト圧縮: API が提供されていないレガシーな Web サービスや外部ポータルに対するスクレイピング・自動入力の仕組みを自社開発する工数を削減できる。
- 国内 EC・予約系 SaaS における業務代行実装: 国内のカスタマーサポートや受発注代行を扱う中規模 SaaS 企業は、人間の手作業に依存していた Web ブラウザ上のデータ突合をエージェントに置き換える検証を前倒しする必要がある。
3. 根拠・詳細（How）
- 次トークン予測ではなく次アクション予測モデルを採用: 一般的な LLM のテキスト次トークン予測とは異なり、指定位置でのクリックやキーボード入力といった次の物理アクションを直接予測する専用の後訓練モデルを採用している。
- 段階的なモデル学習ロードマップ: 本プレビューでは後訓練モデルを使用し、データパイプラインと学習インフラを最適化した上で、年内後半に事前学習モデルの構築を計画している。
4. 展望・課題（Next）
- 今夏以降の一般提供と効果検証: 現在はウェイティングリストの受付段階であり、今夏終わりの正式リリースに向けて動作速度やコストパフォーマンスの実測値が公開される予定。