Slack用、Teams用、Discord用とプラットフォームごとにボットのコードを書き分けていませんか。APIの仕様が違い、ストリーミングの実装方法も異なり、同じ機能を何度も作り直す作業は開発者の時間を奪います。

Vercelが公開したオープンソースの「Chat SDK」は、この問題を解決するTypeScriptライブラリです。1つのコードベースでSlack、Microsoft Teams、Discord、Google Chat、Telegram、GitHub、Linear、WhatsAppに対応するボットを構築できます。

この記事でわかること

  • Chat SDKが解決する課題と基本的な仕組み
  • getUser・Socket Mode・Teamsネイティブストリーミングなど最新機能の内容
  • AI SDKとの連携によるLLMストリーミングの実装方法
  • 導入手順と対応プラットフォームの機能差

Chat SDKとは何か

GitHub - vercel/chat: A unified TypeScript SDK for building chat bots across Slack, Microsoft Teams, Google Chat, Discord, and more.
A unified TypeScript SDK for building chat bots across Slack, Microsoft Teams, Google Chat, Discord, and more. - vercel/…
GitHub

Chat SDKは、Vercelが開発したチャットボット構築用のTypeScriptライブラリです。npm install chat でインストールでき、2026年5月時点で週間ダウンロード数は51万件を超えています。MITライセンスで公開されており、GitHubでは1,900以上のスターを獲得しています。

このSDKの核となるのは「アダプター」という設計です。ボットのロジック（メンション時の応答、リアクションへの反応など）は共通コードとして1回だけ書きます。プラットフォーム固有の処理はアダプターが吸収するため、SlackからDiscordに展開先を変えてもハンドラーの書き換えは不要です。

import { Chat } from "chat";
import { createSlackAdapter } from "@chat-adapter/slack";
import { createRedisState } from "@chat-adapter/state-redis";

const bot = new Chat({
  userName: "mybot",
  adapters: {
    slack: createSlackAdapter(),
  },
  state: createRedisState(),
});

bot.onNewMention(async (thread) => {
  await thread.subscribe();
  await thread.post("Hello!");
});

各アダプターは環境変数から認証情報を自動検出します。SLACK_BOT_TOKENとSLACK_SIGNING_SECRETを設定するだけで、追加の設定なしにSlackボットが動きます。

最新リリースの注目機能

2026年5月1日に公開された最新版では、4つの機能が追加されました。

getUser()でユーザー情報を取得

chat.getUser() メソッドにより、ユーザーIDから名前・メールアドレス・アバター・ボットかどうかの情報を取得できるようになりました。Slack、Microsoft Teams、Discord、Google Chat、GitHub、Linear、Telegramの7プラットフォームに対応しています。

const user = await bot.getUser("U123456");
console.log(user?.fullName); // "Alice Smith"
console.log(user?.email);    // "alice@contoso.com"

複数のアダプターを登録している場合、ユーザーIDのフォーマットからプラットフォームを自動判定します。判定できない場合はAMBIGUOUS_USER_IDエラーが返るため、message.authorを直接渡すか、アダプター経由で呼び出す方法に切り替えます。

Microsoft Teamsのネイティブストリーミング

Teamsアダプターが、DM（ダイレクトメッセージ）でネイティブストリーミングに対応しました。Teams SDKのstream.emit()を直接使い、AIの応答をリアルタイムに表示します。グループチャットでは従来どおり「投稿→編集」のフォールバック方式が使われます。

Slackは以前からネイティブストリーミングAPIに対応していたため、これでSlackとTeamsの両方でネイティブな速度感のあるAI応答が実現します。

SlackのSocket Mode対応

企業のファイアウォール内で動作するボット向けに、Slack Socket Modeがサポートされました。通常のWebhook方式では外部からアクセス可能なエンドポイントが必要ですが、Socket ModeはWebSocket経由でSlackに接続するため、公開URLが不要です。

const bot = new Chat({
  userName: "mybot",
  adapters: {
    slack: createSlackAdapter({
      mode: "socket",
      appToken: process.env.SLACK_APP_TOKEN!,
      botToken: process.env.SLACK_BOT_TOKEN!,
    }),
  },
});

Vercelのようなサーバーレス環境でも、cronジョブで定期的にSocket接続を起動し、受信したイベントをWebhookエンドポイントに転送する仕組みが用意されています。

アダプターごとのカスタムAPIエンドポイント

TeamsアダプターではapiUrlオプションにより、APIのベースURLを上書きできるようになりました。GCC-Highやソブリンクラウドなど、標準とは異なるTeams環境に接続する場合に使います。

AI SDKとの連携

Chat SDKはVercelのAI SDKと直接連携します。thread.post()にAI SDKのストリームをそのまま渡すだけで、LLMの応答をリアルタイムにチャットプラットフォームへ配信できます。

import { streamText } from "ai";

bot.onNewMention(async (thread, message) => {
  await thread.subscribe();
  const result = await streamText({
    model: "anthropic/claude-sonnet-4",
    prompt: message.text,
  });
  await thread.post(result.fullStream);
});

textStreamではなくfullStreamを使う理由があります。AIエージェントがツール呼び出しを挟んで複数ステップのテキストを生成する場合、textStreamはすべてのテキストを区切りなしで結合します。fullStreamにはfinish-stepイベントが含まれるため、Chat SDKがステップ間に段落区切りを自動挿入します。

ストリーミング中のMarkdown表示にも工夫があります。チャンクが**boldのように途中で切れた状態で届いても、SDKが自動的にMarkdownを補完して正しく表示します。最終メッセージでは元のMarkdownがそのまま保持されます。

プラットフォーム間の機能差

すべてのプラットフォームが同じ機能をサポートしているわけではありません。主な違いを整理します。

ストリーミングは、Slackがネイティブ対応、TeamsがDMのみネイティブ対応、その他は「投稿→編集」のフォールバック方式です。カードのフォーマットも、SlackはBlock Kit、TeamsはAdaptive Cards、DiscordはEmbed、TelegramはインラインキーボードとMarkdownの組み合わせと、各プラットフォームのネイティブフォーマットに自動変換されます。

テーブル表示も同様です。JSXベースのTableコンポーネントで記述すると、Slackでは Block Kitテーブル、TeamsとDiscordではGFM Markdownテーブル、Google ChatではASCIIテーブルとして表示されます。

モーダル（フォームダイアログ）はSlackとTeamsが対応しており、スラッシュコマンドは現時点ではSlackのみの対応です。

導入方法

Chat SDKの導入は3ステップで完了します。

まずコアパッケージと使用するアダプターをインストールします。

npm install chat @chat-adapter/slack @chat-adapter/state-redis

次に、Slackアプリの設定でBot User OAuth TokenとSigning Secretを取得し、環境変数として設定します。

SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-...
SLACK_SIGNING_SECRET=...
REDIS_URL=redis://localhost:6379

最後に、ボットのロジックを書いてWebhookルートに接続します。Next.jsの場合は以下のようになります。

// app/api/webhooks/slack/route.ts
import { bot } from "@/lib/bot";
export const POST = bot.webhooks.slack;

状態管理にはRedis、ioredis、PostgreSQLの3つのアダプターが用意されています。すでにPostgreSQLを運用しているチームは、Redisを追加せずにボットの状態を永続化できます。

AIコーディングエージェントを使っている場合は、npx skills add vercel/chatでSDKのドキュメントとベストプラクティスをエージェントに読み込ませることも可能です。

まとめ

Chat SDKの価値は、プラットフォームごとの差異をアダプター層に閉じ込める設計にあります。ボットのコアロジックは1回だけ書き、展開先を増やすにはアダプターを追加するだけです。AI SDKとの統合により、LLMストリーミングの実装もthread.post(result.fullStream)の1行で済みます。

Chat SDKはパブリックベータとして公開中で、15以上のアダプターが利用可能です。社内ツールとしてのAIボットや、複数チャネルに展開するカスタマーサポートボットなど、マルチプラットフォーム対応が求められる場面で検討する価値があります。