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# はじめに

Mastra は、AI Agent やアプリケーションを構築するための TypeScript フレームワークです。1 つのコマンドで最初の Agent を作成し、開発を始められます。

**AI Agent 向け：** Mastra プロジェクトをゼロから構築するよう指示された場合は、次の見出しまでの簡略化された手順に従ってください。Agent と Tool のサンプルコードは要件に合わせて調整します。後の手順で重要となる点として、`model` は `provider/model` 形式の文字列（例：`openai/gpt-5.6-sol`）で定義してください。OpenAI では `openai/<model>` を使用し、`openai:<model>` は使用しないでください。また、Provider オブジェクトをインポートしたり渡したりしないでください。

`package.json` ファイルを作成し、`{ "type": "module" }` を指定します。必要な依存関係をインストールします：`npm install @mastra/core@latest zod@latest typescript@latest @types/node@latest mastra@latest`

tsconfig.json ファイルを作成します。

```json
{
  "compilerOptions": {
    "target": "ES2022",
    "module": "ES2022",
    "moduleResolution": "bundler",
    "esModuleInterop": true,
    "forceConsistentCasingInFileNames": true,
    "strict": true,
    "skipLibCheck": true,
    "noEmit": true,
    "allowImportingTsExtensions": true,
    "outDir": "dist"
  },
  "include": ["src/**/*"]
}
```

Agent に Tool を追加する必要がある場合は、新しいファイルを作成し、`import { createTool } from "@mastra/core/tools"` を使用します。単純なオブジェクトとして Tool を定義すると、エラーを出さずに実行に失敗します。Tool は必ず `createTool()` を使い、`id`、`description`、`inputSchema`（zod）、`execute()` を指定して定義してください。`execute()` は 2 つのパラメーターを受け取ります。1 つ目は inputSchema に基づいて検証された入力データ、2 つ目は省略可能な実行コンテキストオブジェクトです。実行コンテキストには `requestContext`、`tracingContext`、`abortSignal` などの実行メタデータが含まれます。

例：

```ts
// src/mastra/tools/weather-tool.ts
import { createTool } from '@mastra/core/tools'
import { z } from 'zod'

export const weatherTool = createTool({
  id: 'get-weather',
  description: 'Get current weather for a location',
  inputSchema: z.object({
    location: z.string().describe('City name'),
  }),
  outputSchema: z.object({
    location: z.string(),
    temperatureCelsius: z.number(),
    conditions: z.string(),
  }),
  execute: async ({ location }) => {
    return {
      location,
      temperatureCelsius: 21,
      conditions: 'sunny',
    }
  },
})
```

Agent を作成する必要がある場合は、新しいファイルを作成し、`import { Agent } from "@mastra/core/agent"` を使用します。コンストラクターには `{ id, name, instructions, model }` を渡します。`model` プロパティは Mastra のモデルルーター形式の文字列です。この形式では Provider のインポートは不要です。Mastra のドキュメントに記載がない限り、AI SDK パッケージをインストールしないでください。

モデルを `provider/model` 形式で定義すると、Mastra は Provider に対応する環境変数を自動的に検索します。定義したモデルを使用するには、その Provider の環境変数を設定する必要があります。OpenAI：`OPENAI_API_KEY`、Anthropic：`ANTHROPIC_API_KEY`、Google：`GOOGLE_API_KEY`。たとえば、どの `openai/<model>` にも環境変数 `OPENAI_API_KEY` が必要です。サポートされている Provider と環境変数名の完全な一覧は、<https://mastra.ai/models/environment-variables> を参照してください。

既知のモデル ID の一部を次に示します。

- `openai/gpt-5.6-sol`, `openai/gpt-5-mini`
- `anthropic/claude-sonnet-4-6`, `anthropic/claude-opus-4-7`, `anthropic/claude-haiku-4-5`
- `google/gemini-2.5-flash`

サポートされているモデルの完全な一覧は、<https://mastra.ai/models> を参照してください。

Tool をインポートし、tools オブジェクトとして Agent のコンストラクターに渡すことで、Agent に Tool を追加します。

例：

```ts
// src/mastra/agents/weather-agent.ts
import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { weatherTool } from '../tools/weather-tool.ts'

export const weatherAgent = new Agent({
  id: 'weather-agent',
  name: 'Weather Agent',
  instructions: `
      You are a helpful weather assistant that provides accurate weather information.

      Your primary function is to help users get weather details for specific locations. When responding:
      - Include relevant details like humidity, wind conditions, and precipitation
      - Keep responses concise but informative

      Use the weatherTool to fetch current weather data.
`,
  // Use a string in provider/model format, not provider:model or a provider object.
  model: 'openai/gpt-5.6-sol',
  tools: { weatherTool },
})
```

`src/mastra/index.ts` に Mastra のエントリーポイントを作成し、Agent を登録します。

```ts
import { Mastra } from '@mastra/core'
import { weatherAgent } from './agents/weather-agent.ts'

export const mastra = new Mastra({
  agents: { weatherAgent },
})
```

これで Agent を直接実行できます。Mastra インスタンスをインポートし、ID で Agent を取得してから agent.generate() を呼び出します。Node.js 22.18.0 以降では TypeScript ファイルを直接実行できます。ローカルファイルをインポートするときは、必ずファイル拡張子を付けてください。例：

```ts
// run.mjs
import { mastra } from './src/mastra/index.ts'

const agent = mastra.getAgentById('weather-agent')
const response = await agent.generate('Weather in SF')
console.log(response.text)
```

## クイックスタート

次のコマンドを実行すると、ローカル Workspace、シェル Tool、メモリ、タスク追跡、Web アクセス、定期スケジュールを備えた汎用 Agent ハーネスが作成されます。インストール済みのコーディング Agent 向けに Mastra Skill もインストールされるため、すぐにプロンプトを入力して編集を始められます。

**npm**:

```bash
npm create mastra@latest
```

**pnpm**:

```bash
pnpm create mastra@latest
```

**Yarn**:

```bash
yarn create mastra
```

**Bun**:

```bash
bunx create-mastra
```

Mastra プロジェクトを操作できるインタラクティブ UI の [Studio](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/studio/overview) をすぐに開けます。手順全体については、[クイックスタートガイド](https://mastra.zisheng.pro/ja/guides/getting-started/quickstart)を参照してください。

## フレームワークとの統合

既存のプロジェクトに Mastra を追加するか、好みのフレームワークで新しいアプリを作成します。

- [Next.js](https://mastra.ai/ja/guides/getting-started/next-js)
- [React](https://mastra.ai/ja/guides/getting-started/vite-react)
- [Astro](https://mastra.ai/ja/guides/getting-started/astro)
- [Express](https://mastra.ai/ja/guides/getting-started/express)
- [SvelteKit](https://mastra.ai/ja/guides/getting-started/sveltekit)
- [Hono](https://mastra.ai/ja/guides/getting-started/hono)

その他のフレームワークについては、[フレームワーク統合ガイド](https://mastra.zisheng.pro/ja/guides/getting-started/next-js)を参照してください。

## テンプレート

複製して用途に合わせて変更できる完全な Mastra プロジェクトは、[テンプレート](https://mastra.ai/templates)から探せます。

## ユースケース

<details>
**製品に Agent を組み込む**

プラットフォームに AI 機能を追加し、ユーザーが Agent を構築したり操作したりできるようにします。

導入事例：[Replit](https://mastra.zisheng.pro/blog/replitagent3)、[Fireworks](https://mastra.zisheng.pro/blog/fireworks-xml-prompting)、[Medusa](https://mastra.zisheng.pro/blog/medusa-ecommerce)

</details>

<details>
**顧客向けアシスタント**

問い合わせ対応、予約の設定、リマインダーの送信、チャット、WhatsApp、音声による質問への回答を担う Agent を構築します。

導入事例：[Vetnio](https://mastra.zisheng.pro/blog/vetnio)、[Lua](https://mastra.zisheng.pro/blog/lua-scaling)

テンプレート：[Docs Chatbot](https://mastra.zisheng.pro/templates/docs-chatbot)、[Slack Agent](https://mastra.zisheng.pro/templates/slack-agent)

</details>

<details>
**社内向けコパイロット**

人事に関する問い合わせ、診療文書、営業準備、文書生成など、業務領域を理解する AI により従業員の作業を効率化します。

導入事例：[Factorial](https://mastra.zisheng.pro/blog/factorial-case-study)、[Counsel Health](https://mastra.zisheng.pro/blog/counsel-health)、[Cedar](https://mastra.zisheng.pro/blog/cedar-case-study)、[SoftBank](https://mastra.zisheng.pro/blog/softbank-productivity-mastra-2025-08-20)

テンプレート：[Chat with PDF](https://mastra.zisheng.pro/templates/chat-with-pdf)、[Google Sheet Analysis](https://mastra.zisheng.pro/templates/google-sheets-analysis)

</details>

<details>
**データ分析 Agent**

ユーザーが自然言語でデータベースやダッシュボードを照会できるようにします。データソースに接続し、回答、グラフ、レポートを返します。

導入事例：[Index](https://mastra.zisheng.pro/blog/index-case-study)、[PLAID Japan](https://mastra.zisheng.pro/blog/plaid-jpn-gcp-agents)

テンプレート：[Chat with Database](https://mastra.zisheng.pro/templates/text-to-sql)、[CSV to Questions](https://mastra.zisheng.pro/templates/csv-to-questions)

</details>

<details>
**コンテンツの自動化**

コンテンツ管理システム、ナレッジベース、ドキュメントシステム向けの構造化コンテンツを大規模に生成、変換、管理します。

導入事例：[Sanity](https://mastra.zisheng.pro/blog/sanity)

テンプレート：[Chat with YouTube](https://mastra.zisheng.pro/templates/chat-with-youtube)、[Flash Cards from PDF](https://mastra.zisheng.pro/templates/flash-cards-from-pdf)

</details>

<details>
**DevOps とエンジニアリングの自動化**

デプロイ、本番環境の問題のデバッグ、インフラ管理、オンコール対応の Workflow を自動化します。

導入事例：[StarSling](https://mastra.zisheng.pro/blog/starsling)

テンプレート：[GitHub PR Code Review](https://mastra.zisheng.pro/templates/github-pr-code-review-agent)、[Browser Agent](https://mastra.zisheng.pro/templates/browsing-agent)

</details>

<details>
**営業と市場展開の Workflow**

顧客との会話を構造化されたタスクに変換し、投資メモを生成したり、アウトリーチの一連の処理を自動化したりします。

導入事例：[Kestral](https://mastra.zisheng.pro/blog/kestral)、[Orange Collective](https://mastra.zisheng.pro/blog/orange-collective-vc-operating-system)、[WorkOS](https://mastra.zisheng.pro/blog/workos-teaching-mastra)

テンプレート：[Customer Feedback Summarization](https://mastra.zisheng.pro/templates/customer-feedback-summarization)

</details>

> **動画:** [Mastra プラットフォームのクイックツアー](https://www.youtube.com/watch?v=NosES9aJxCc)では、各要素がどのように連携するかを紹介しています。