AI SDKとは何ですか？

Vercel AI SDKは、OpenAIなどのAPIを統合するTypeScriptライブラリです。Next.js環境でストリーミング機能を簡単に実装でき、柔軟なAIアプリ開発を支えます。

Vercel AIの料金はいくらですか？

Vercel AI SDK自体はオープンソースのため、利用料は無料です。ただし連携するLLMのAPI利用料や、Vercelのホスティング費用は別途発生します。

Vercelとはどのような会社ですか？

VercelはNext.jsを開発する、Web技術の最先端を走る企業です。AI SDK v5など、AIアプリケーションの実行に最適なプラットフォームを提供しています。

VercelのAISDKの使い方・RAGやuseChat実装【初心者向け】

モダンWeb開発2026.04.162026.04.16

執筆者編集部

MT Templates 編集部

監修者MT Templates 代表/編集長

大野浩史

この記事のポイント

Vercel AI SDKはNext.js環境で複数言語モデルを統合し、AIアプリをTypeScriptで効率的に開発できるフレームワークであり、ストリーミングUIの実装からRAGや関数呼び出しを含む高度な機能の構築までシームレスに実現可能です。

Next.jsを利用した開発現場で、ChatGPTのような高度なチャット機能を実装したいと考える方は多いでしょう。特に、Vercel AI SDKの具体的な使い方や、ストリーミング処理をTypeScriptで効率的に構築する手法に関心が集まっています。

こうした疑問を解決するために、最新のVercel AI SDK v5の仕様に基づいた実装方法を詳しく解説します。

本記事の内容

Vercel AI SDKの概要とOpenAIなどの主要モデルへの接続方法
useChatを活用したストリーミングUIの実装手順
RAG構成や関数呼び出しを実現するToolsなどの高度な活用事例

Vercel AI SDKを活用することで、複雑な状態管理を実装することなく、最新のAIアプリケーションをNext.js環境へスムーズに導入できます。

npmからVercel AI SDKをインストールするだけで、バックエンド構築の手間を大幅に削減できるのが大きなメリットです。UXに優れたスケーラブルなプロダクト開発を目指しましょう。MCPなどの外部ツール連携も含め、具体的なコード例とともに詳しく解説するので、ぜひ参考にしてください。

Vercel AI SDKの概要

Vercel AI SDKは、モダンなWeb開発で生成AIを統合するためのTypeScriptファーストな開発キットです。vercelとはNext.jsの開発元が提供するプラットフォームのことで、本SDKはReactやNext.jsに加え、VueやSvelteなど幅広い環境で動作し、複雑なストリーミング処理を簡略化します。

AI開発を効率化するフレームワーク

Vercel AI SDKは、大規模言語モデルを用いたアプリケーション開発の工数を大幅に削減するフレームワークです。Vercel AI SDK UIなどの強力なライブラリが、バックエンドからフロントエンドまでを一貫してサポートします。

テキスト生成や構造化データの抽出を行う統一インターフェースにより、リアルタイムなストリーミング処理を数行で実装可能です。開発者はインフラの詳細に悩むことなく、ユーザー体験の向上に集中できます。

LangChainなど他のツールとの違い

Vercel AI SDKとLangChainなどのツールには、設計思想や得意領域に明確な違いがあります。それぞれの特徴を以下の表にまとめました。

比較項目	Vercel AI SDK	LangChain (JS/TS)
主な目的	ストリーミングUIとフロントエンド連携	複雑なAIエージェントの構築
強み	useChatなどのHooksによる高速開発	豊富なチェイン機能とデータ接続性
言語モデルの扱い	プロバイダー非依存の統一API	高度な抽象化とラップ
適した用途	チャットアプリや動的な生成UI	複雑なRAGパイプラインの構築

Vercel AI SDKはUIやUXへの即時反映を重視しており、フロントエンドの表示層に最適です。バックエンドにLangChainを使い、表示に本SDKを組み合わせて併用することもできます。

対応している主要な言語モデル

Vercel AI SDKはプロバイダーに依存しない抽象化されたインターフェースを採用しています。そのため、多くの主要な言語モデルを同一の記述形式で呼び出すことが可能です。

OpenAI（GPT-4oやGPT-4 Turboなど）
Anthropic（Claude 3.5 Sonnetなど）
Google（Gemini Pro）
Mistral AIやHugging Faceのモデル

プロバイダーを変更する場合も、接続設定を数行変えるだけで対応できます。特定のプラットフォームに依存するリスクを回避できる点は、大きな利点です。

TypeScriptのみで完結する開発体験

Vercel AI SDKを利用するメリットは、フロントエンドからバックエンドまでTypeScriptで完結できることです。型安全性を保ちながら、Next.js環境下でスムーズに実装が進みます。

Vercel AI SDK npmパッケージを活用して必要なライブラリを即座に導入
useChatフックでチャット履歴の管理を自動化
toolsで外部ツールとの連携を容易に実現
v5などの最新版で洗練されたモデル切り替えを利用

MCPなどの拡張性もあり、プロトタイプから本番運用までシームレスにつなげます。最新のSDKはツールコール機能も進化しており、開発体験は日々向上しています。

Vercel AI SDKを導入するメリット

Vercel AI SDKは、オープンソースのTypeScriptライブラリとして提供されており、生成AIアプリの構築を強力に支援します。Next.jsなどのモダンなフレームワークと組み合わせて、複雑なストリーミング処理を最小限のコードで実現できる点が大きな魅力です。

Vercel AI SDK UIとuseChatによる効率化

フロントエンドでのチャットUI構築は、Vercel AI SDK UIを活用することで劇的に簡単になります。特にuseChatフックを使うと、メッセージの入出力や履歴の管理を自前で実装する必要はありません。

入力フォームの値保持と送信後のクリアを自動化
メッセージ履歴を配列として自動保存し、即座にレンダリング
バックエンドAPIとの通信リクエストを隠蔽して処理
最新のv5では、さらに洗練された型定義が利用可能

煩雑なuseStateの管理を排除し、Next.jsのApp Router環境でChatGPT風の画面を素早く構築できます。

状態管理が不要なストリーミング

Vercel AI SDKは、LLMからの応答をリアルタイムで表示するストリーミング処理に最適化されています。サーバーサイドの複雑なバッファ制御を意識せず、滑らかなテキスト表示をユーザーに提供可能です。

項目	従来の標準的な実装	Vercel AI SDKによる実装
ユーザーへの応答	全文生成後に一括で表示	生成された文字から逐次表示
待機時間の体感	生成完了まで空白が続き長い	即座に反応が始まり極めて短い
実装の難易度	高度な非同期処理の知識が必要	SDKが通信を抽象化するため低い

npmパッケージを導入するだけで、エッジネットワーク上でも快適なレスポンスを実現できます。

複数プロバイダーへの対応

Vercel AI SDKは特定のモデルに依存しない設計を採用しており、OpenAIやAnthropicなど複数のプロバイダーを統一して扱えます。将来的にモデルを切り替える際も、接続設定を変更するだけでコアロジックを維持したまま移行が完了します。

主なメリットは次の3点です。

OpenAIやAnthropicなどの主要モデルを共通インターフェースで操作
RAG構成に合わせた知識ベースとの連携も容易
toolsを利用した関数呼び出しも共通化

MCPなどの拡張機能も含め、特定のベンダーに縛られないスケーラブルなプロダクト設計をサポートします。

Vercel AI SDKを導入するデメリット

Vercel AI SDKは、Next.jsと連携してAIアプリケーションを素早く構築できる便利なツールです。一方で、開発効率やUIの向上だけでなく、導入前に知っておくべき注意点も存在します。

最新の開発環境に最適化されているからこその制約や、運用の手間について理解を深めましょう。

頻繁なバージョンアップへの対応負担

Vercel AI SDKの使用で懸念されるのは、アップデート頻度の高さに伴う仕様変更への追随です。AI技術は進化が速いため、npmパッケージも急速にアップデートを繰り返します。

最新機能を活用するには継続的なメンテナンスが必要で、工数が発生します。例えば最新のv5や次期バージョンでは、インターフェースが大きく変わることも少なくありません。

具体的な実装上の注意点は以下の通りです。

zodなどのライブラリを明示的にインストールする手間がかかる
toolsを用いたツール呼び出しの設計変更が必要になる
APIの非推奨化に伴う既存コードのリファクタリングが発生する

常に最新ドキュメントを確認し、インターフェースの変更に対応する運用体制が求められます。

エッジ環境の厳しいタイムアウト制限

Vercel AI SDKは、低レイテンシを実現するEdge Runtimeでの動作に最適化されています。しかし、このエッジ環境には厳格な実行時間の制限がある点に注意が必要です。

エッジ関数は高速ですが、長時間の処理には向いていません。Vercel Edge Functionsの制約を理解した上で、OpenAIなどを利用して複雑な推論を行う際、制限時間を超えてタイムアウトするリスクに備える必要があります。

プロセスの実行に関する性質の違いをまとめました。

項目	エッジ環境（Edge Runtime）	標準的なサーバー環境（Node.js）
メリット	起動が速くユーザーに近い場所で実行	メモリ制限が緩く長時間処理が可能
制限	実行時間の制限が非常に厳しい	長い処理時間にも対応できる
SDKの相性	useChatを利用したUI表示に最適	大規模データのバッチ処理などに適す

ストリーミング表示で体感速度は上がりますが、物理的な制約を完全に回避できるわけではありません。

処理時間が長いバックエンドへの不適合

Vercel AI SDKは対話型UIの構築には最適ですが、重いバックエンド処理を伴うタスクには不向きです。SDKの設計がストリーミングとフロントエンドの連携に特化しているためです。

例えば、大量のドキュメントを扱うRAG実装で、数分かかる重い処理をuseChatだけで管理するのは困難です。

適切な使い分けの判断基準は次の通りです。

即時性が重要な機能はAI SDKとNext.jsでストリーミング実装する
数分かかる処理はメッセージキューや専用バックエンドで非同期に行う

AI SDKをUIとモデルをつなぐツールと割り切り、適切なアーキテクチャを選ぶことが大切です。MCPなどの拡張機能を検討する際も、この役割分担を意識しましょう。

Vercel AI SDKの基本的な実装手順

Vercel AI SDKは、Next.jsやReactで生成AIアプリケーションを迅速に構築するための開発キットです。OpenAIなどの主要なLLMのAPI差異を抽象化し、ストリーミング応答や状態管理を簡潔に記述できます。

TypeScriptに最適化されており、バックエンドの複雑な処理を意識せずに高いUXを実現可能です。最新のv5などの動向を踏まえた、Next.js環境での基本的な実装手順を解説します。

① npmで関連パッケージをインストールする

AIアプリ開発を始めるには、まずコアライブラリとプロバイダー用パッケージを導入します。Vercel AI SDKのnpmパッケージはモジュール化されており、必要な機能を選んでインストール可能で、VercelとNext.jsの連携に最適化された構成のためApp Router環境とも親和性が高いです。

SDK本体やReact用UIフック、そしてOpenAIなどのモデルに対応したパッケージを揃えます。各パッケージの役割は以下の通りです。

パッケージ名	役割
ai	SDKのコア機能やロジックを提供
@ai-sdk/react	useChatなどのUIフックを提供
@ai-sdk/openai	OpenAI連携用プロバイダー

ターミナルで以下のコマンドを実行してください。 npm install ai @ai-sdk/react @ai-sdk/openai

② OpenAIなどのAPIキーを設定する

AIモデルと通信を行うため、各プロバイダーのAPIキー管理を設定します。セキュリティを守るため、キーはクライアント側に露出させずVercel環境変数でAPIキー管理を行いましょう。

プロジェクトのルートにある.env.localファイルに、使用するモデルのキーを記述します。代表的な環境変数の設定例をまとめました。

OpenAIの場合：OPENAI_API_KEY
Anthropicの場合：ANTHROPIC_API_KEY
Google Geminiの場合：GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY

Vercel AI SDKのプロバイダーは、デフォルトでこれらの環境変数を読み込みます。この仕組みにより、サーバーサイドで安全にAPIキーを参照して通信が可能です。

③ サーバーサイドのAPIルーティングを実装する

サーバー側では、フロントエンドからのリクエストをLLMへ橋渡しするエンドポイントを作成します。Next.js環境ではapp/api/chat/route.tsファイルを作成し、streamText関数を配置するのが一般的です。

実装の手順は以下の通りです。

プロバイダーを初期化して使用するモデルを指定
フロントからのメッセージ履歴をリクエストとして受信
toolsなどを活用しストリーミングを実行
toDataStreamResponseでクライアントへ回答を返却

この実装により、AIが生成した文字をリアルタイムでユーザーへ届けるストリーミング応答が実現します。ローカルでの動作確認にはVercel CLIで開発確認を行うとスムーズで、RAGなどの高度な機能を追加する場合もこの構造が基盤となります。

④ フロントエンドのチャット画面を実装する

最後に、ユーザーが操作するチャット画面のUIを構築します。useChatフックを使えば、入力値や履歴の保持といった複雑な状態管理を自動化できます。

Vercel AI SDK UIを構築する際にuseChatが提供する主な機能は以下の通りです。

messages：対話履歴の配列を自動管理
input：現在の入力フォームの値を保持
handleInputChange：フォームの変更を検知する関数
handleSubmit：APIへのリクエスト送信を自動化

これらの機能を活用して、開発者はデザインやコンポーネント配置に専念できます。MCPなどの外部ツール連携も柔軟に取り入れ、短期間で高品質なAIサービスをローンチしましょう。

Vercel AI SDKの高度な活用方法

Vercel AI SDKは、Next.jsなどのフレームワークと親和性が高く、生成AIアプリ開発を劇的に効率化するツールキットです。npmパッケージを導入することで、テキスト生成や外部データ連携を容易に実現できます。

RAG構成による高精度な社内ボットの構築

RAG（検索拡張生成）構成を用いることで、社内ドキュメントなどの独自情報を参照する高精度なボットを構築できます。これは大規模言語モデルが学習していない最新情報を補完し、事実に基づかない回答を抑制する手法で、ベクトル化したデータを保存する基盤としてVercel PostgresでRAGを構築するのが一般的です。

社内ドキュメントをベクトル化して専用データベースへ保存する
ユーザーの質問に対し、関連性の高い情報を検索して抽出する
取得した情報をコンテキストとしてLLMへ渡し、回答を生成させる

この実装により、情報の正確性が向上します。ストリーミング処理を組み合わせれば、検索中もユーザーを待たせない快適なUIを提供可能です。

MCP対応によるシームレスなシステム連携

Vercel AI SDK/MCPを活用した設計により、AIモデルと外部データソースの標準化された連携が可能になります。チャット履歴や一時的な状態はVercel KVでセッション保持を行えば、既存の業務システムやSaaSツールとの接続が従来よりもはるかにスムーズに行えます。

従来の連携手法と比較すると、MCPによる連携では拡張性・メンテナンス性・汎用性のすべてで優位性があります。具体的には、独自APIエンドポイントの個別作成が不要になり、標準プロトコルによって新たな接続先の追加が容易です。また接続先ごとのコード修正が解消され、モデルを問わず柔軟なデータ参照が可能になります。

標準化されたプロトコルを用いることで、運用の手間を最小限に抑えられます。AIが文脈に沿って社内データを活用するエコシステムの構築に最適です。