デバイスが増えるほど「次に何を自動化するか」が見えにくくなる。Home Assistantユーザーに多い悩みを、AIが手がかりを出してくれる。

この記事では、HACS経由で導入できるカスタム統合「AI Automation Suggester」の仕組みと活用法を整理します。

この記事でわかること

  • AI Automation Suggesterが何をしてくれるか
  • HACSからの導入手順とAIプロバイダーの選び方
  • 提案の精度を上げるパラメーター設定
  • Home Assistant公式のAI機能との違い

https://github.com/ITSpecialist111/ai_automation_suggester

自動化のネタ切れをAIが補う

Home Assistantは、照明・センサー・メディア機器を組み合わせれば、かなり複雑な自動化も組めます。一方で、デバイスが増えるほど「次に何を自動化するか」が見えにくくなります。How-To Geekの検証記事でも、こうした状態を「自動化の麻痺（automation paralysis）」と表現しています（参考）。

AI Automation Suggesterは、GitHubで公開されているMITライセンスのカスタム統合です。Home Assistant上のエンティティ、デバイス、エリア、既存の自動化を読み取り、LLM（大規模言語モデル）に分析させます。結果として、自宅向けの自動化アイデアと、貼り付け可能なYAMLスニペットが返ってきます。提案はそのまま適用されず、ユーザーが確認してから実装する設計です。

仕組みは5段階のパイプライン

公式READMEが示す処理の流れは次のとおりです。

  1. スナップショット — 手動トリガーまたはスケジュールで、対象エンティティの状態や属性を収集する
  2. プロンプト構築 — 収集データをシステムプロンプトに埋め込み、必要ならカスタムプロンプトで方向性を指定する
  3. AI呼び出し — 設定したプロバイダーへリクエストを送る
  4. パース — 構造化JSONまたはYAMLブロックとして応答を解釈し、妥当性を検証する
  5. 表示・保存 — 永続通知、センサー属性、履歴として提案を残す

手動実行は開発者ツールのサービス ai_automation_suggester.generate_suggestions から行えます。ドメイン絞り込み、エンティティ除外、エリア除外、エンティティ数上限、カスタムプロンプト、automations.yaml の読み込みなど、パラメーターで分析範囲を細かく制御できます。

HACSからの導入と設定

前提はHome Assistant 2024.1以降と、利用するAIモデルへのアクセスです。

  1. HACSの「統合」で「AI Automation Suggester」を検索してダウンロードする
  2. Home Assistantを再起動する
  3. 設定 → デバイスとサービス → 統合を追加 → 「AI Automation Suggester」を選ぶ
  4. AIプロバイダー、APIキー（またはローカルサーバーのURL）、モデルを指定する

対応プロバイダーはOpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Google、Groq、LocalAI、Ollama、Mistral、Perplexity、OpenRouterです。クラウドはAPIキーが必要で、トークン量に応じた課金や無料枠の制限があります。ローカルはOllamaやLocalAIをHome Assistantから到達できる状態にしておきます。

Max Input Tokensで応答長を抑え、API消費を抑えられます。温度（Temperature）は0.0〜2.0で調整でき、デフォルトは0.7です。

提案の質はフィルター次第で変わる

How-To Geekの検証では、Groqの無料枠とデフォルトモデル llama-3.3-70b-versatile で試したところ、初期設定ではネットワーク監視や帰宅時の照明点灯など、やや汎用的な案が出ました（参考）。

一方、ドメイン限定やエンティティ除外、automations.yaml の参照、カスタムプロンプトを組み合わせると、在室センサー連動の書斎照明や、退室時の音楽一時停止など、自宅構成に沿った提案が増えました。既存の自動化と重なる案も出るため、YAMLは出発点として自分の環境に合わせて調整が必要です。

ローカルLLMを選ぶ理由

クラウドプロバイダーを使うと、エンティティ名・状態・属性などのスマートホーム情報が外部サーバーへ送られます。Home Assistantが重視するプライバシーとローカル制御の方針とは、トレードオフになります。

READMEも、プライバシー重視ならOllamaやLocalAIの利用を推奨しています。自宅ネットワーク内でモデルを動かせば、分析データを外に出さずに提案を受け取れます。ハードウェア要件はモデル次第ですが、プライバシーを優先するなら有力な選択肢です。

Home Assistant公式AIとの違い

Home Assistantは2025年8月のリリースから、AI Tasks連携による「Suggest with AI」を提供しています。これは自動化やスクリプトの保存時に、名前・説明・カテゴリ・ラベルをAIが提案する機能です。設定内容と既存の自動化名はLLMへ送られます。

AI Automation Suggesterは、ゼロからの自動化アイデアとYAML草案の生成に特化したコミュニティ製ツールです。公式機能が「既存の自動化を整理する」助けなら、こちらは「次に何を作るか」を広げる助けに近いです。用途が違うため、併用も自然です。

料金と注意点

統合本体は無料で、GitHubのスター数は749（2026年6月時点）です。コストは選んだAIプロバイダー次第で、Groqの無料枠のように試せる選択肢もあります。

提案はAIの推論に基づくもので、常に最適とは限りません。実装前のレビューとテストは必須です。ランダムなエンティティ選択を有効にすると、実行ごとに異なる観点の案が出やすくなります。

自動化のネタ切れに悩むなら、まずはドメインを絞った手動実行から試すのが現実的です。AIに「次の一手」を出してもらい、YAMLの骨組みをもらってから仕上げる使い方が、このツールの強みです。