ai-elements-chatbot

AI Elements チャットボットコンポーネント

ステータス：本番環境で利用可能 最終更新日：2025-11-07 依存関係：tailwind-v4-shadcn（前提条件）、ai-sdk-ui（関連ツール）、nextjs（フレームワーク） 最新バージョン：[email protected]、[email protected]+、next@15+、react@19+

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クイックスタート（15 分）

1. 前提条件を確認する

AI Elements をインストールする前に、以下がすでにセットアップされていることを確認してください。

# Check Next.js version (needs 15+)
npx next --version

# Check AI SDK version (needs 5+)
npm list ai

# Check shadcn/ui is initialized
ls components/ui  # Should exist with button.tsx etc

これが重要な理由：

• AI Elements は shadcn/ui の上に構築されているため、shadcn/ui がないと動作しません
• Next.js App Router が必要です（Pages Router はサポートされていません）
• AI SDK v5 には v4 からの破壊的変更があります

前提条件が不足していますか？ まず tailwind-v4-shadcn スキルを使用し、その後 AI SDK をインストールしてください。

pnpm add ai@latest

2. AI Elements CLI をインストールする

# Initialize AI Elements in your project
pnpm dlx ai-elements@latest init

# Add your first components
pnpm dlx ai-elements@latest add message conversation response prompt-input

重要：

• コンポーネントは components/ui/ai/ にコピーされます（npm パッケージとしてインストールされるわけではありません）
• ソースコード全体を所有でき、必要に応じて変更できます
• components.json のレジストリ URL が正しい必要があります

3. 基本的なチャットインターフェイスを作成する

// app/chat/page.tsx
'use client';

import { useChat } from 'ai/react';
import { Conversation } from '@/components/ui/ai/conversation';
import { Message } from '@/components/ui/ai/message';
import { MessageContent } from '@/components/ui/ai/message-content';
import { Response } from '@/components/ui/ai/response';
import { PromptInput } from '@/components/ui/ai/prompt-input';

export default function ChatPage() {
  const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit, isLoading } = useChat({
    api: '/api/chat'
  });

  return (
    <div className="flex h-screen flex-col">
      <Conversation className="flex-1">
        {messages.map((msg) => (
          <Message key={msg.id} role={msg.role}>
            <MessageContent>
              <Response markdown={msg.content} />
            </MessageContent>
          </Message>
        ))}
      </Conversation>

      <PromptInput
        value={input}
        onChange={handleInputChange}
        onSubmit={handleSubmit}
        disabled={isLoading}
      />
    </div>
  );
}

完了です！以下の機能を備えたチャットインターフェイスができました。

• ✅ ストリーミング対応の Markdown レンダリング
• ✅ 会話の自動スクロール
• ✅ 入力欄の自動リサイズ
• ✅ ロールに応じたメッセージのスタイル設定

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5 ステップのセットアップ手順

ステップ 1：AI Elements CLI をインストールする

pnpm dlx ai-elements@latest init

これにより、以下が行われます。

• components/ui/ai/ ディレクトリを作成します
• AI Elements レジストリで components.json を更新します
• 必要な依存関係を package.json に追加します

要点：

• プロジェクトのルート（package.json がある場所）から実行します
• shadcn/ui が初期化済みである必要があります
• components.json がない場合は失敗します（先に pnpm dlx shadcn@latest init を実行してください）

ステップ 2：コアチャットコンポーネントを追加する

# Essential components for basic chat
pnpm dlx ai-elements@latest add message message-content conversation response

# Optional: Input component
pnpm dlx ai-elements@latest add prompt-input actions suggestion

コンポーネントの用途：

• message：単一のメッセージ（ユーザー／AI）のコンテナ
• message-content：メッセージの各部分を囲むラッパー
• conversation：自動スクロールするチャットコンテナ
• response：Markdown レンダラー（ストリーミングに最適化）
• prompt-input：ツールバー付きの自動リサイズ textarea
• actions：コピー／再生成／編集ボタン
• suggestion：すぐに使えるプロンプトのピル

ステップ 3：高度なコンポーネントを追加する（任意）

# For tool calling
pnpm dlx ai-elements@latest add tool

# For reasoning display (Claude/o1 style)
pnpm dlx ai-elements@latest add reasoning

# For source citations (Perplexity style)
pnpm dlx ai-elements@latest add sources inline-citation

# For code highlighting
pnpm dlx ai-elements@latest add code-block

# For conversation branching
pnpm dlx ai-elements@latest add branch

# For task lists
pnpm dlx ai-elements@latest add task

# For AI-generated images
pnpm dlx ai-elements@latest add image

# For web previews (Claude artifacts style)
pnpm dlx ai-elements@latest add web-preview

# For loading states
pnpm dlx ai-elements@latest add loader

各コンポーネントを追加する場面：

• tool：関数呼び出しを行う AI アシスタントを構築する場合
• reasoning：AI の思考プロセスを表示する場合（Claude や o1 のように）
• sources：引用や参照を追加する場合（Perplexity のように）
• code-block：チャットにコードスニペットが含まれる場合
• branch：複数のバリエーションを伴うマルチターン会話の場合
• task：AI がファイル参照付きのタスクリストを生成する場合
• image：AI が画像を生成する場合（DALL-E、Stable Diffusion）
• web-preview：AI が HTML／Web サイトを生成する場合（Claude artifacts）
• loader：ストリーミング中の読み込み状態を表示する場合

ステップ 4：API ルートを作成する

/app/api/chat/route.ts を作成します。

import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { streamText } from 'ai';

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();

  const result = streamText({
    model: openai('gpt-4o'),
    messages,
  });

  return result.toDataStreamResponse();
}

要点：

• AI SDK v5 の streamText() を使用する必要があります（v4 の OpenAIStream() ではありません）
• ストリーミング用に toDataStreamResponse() を返します
• クライアントは useChat() フック経由で更新を自動的に受け取ります

ステップ 5：インストールを確認する

# Check components installed
ls components/ui/ai/

# Expected output:
# message.tsx, message-content.tsx, conversation.tsx, response.tsx, prompt-input.tsx, ...

# Start dev server
pnpm dev

# Test chat interface at http://localhost:3000/chat

確認項目：

• すべてのコンポーネントが components/ui/ai/ にある
• components.json に AI Elements レジストリがある
• TypeScript エラーがない
• チャットインターフェイスが表示される
• ストリーミングが動作する（メッセージを入力 → 応答を受け取る）
• ストリーミング中に自動スクロールが動作する

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重要なルール

必ず行うこと

✅ AI Elements より先に shadcn/ui を初期化する — AI Elements の基盤として shadcn/ui が必要です ✅ AI SDK v5 を使用する — v4 とは互換性がありません（破壊的変更があります） ✅ Next.js App Router を使用する — Pages Router はサポートされていません ✅ 'use client' でラップする — AI Elements のコンポーネントはすべてクライアント側で動作します ✅ Response コンポーネントには未加工の Markdown を渡す — 事前に HTML にレンダリングしないでください ✅ コンテナとして Conversation コンポーネントを使用する — 自動スクロールと仮想化を処理します ✅ 音声入力は条件付きで表示する — Chrome／Edge でのみ動作します（Firefox／Safari では動作しません） ✅ 連続する reasoning ブロックを結合する — 長い応答で重複が発生するのを防ぎます

やってはいけないこと

❌ AI Elements を npm パッケージとしてインストールする - コンポーネントをコピーする CLI ツールです ❌ AI SDK v4 と併用する - 型エラーやデータ形式の問題が発生します ❌ 'use client' ディレクティブを忘れる - コンポーネントは React フックを使用します（クライアント専用） ❌ ほかのコンポーネントライブラリと混在させる - shadcn/ui 専用に構築されています（Tailwind クラス） ❌ コンポーネントのコードを手動で記述する - 正しいパターンを確実に使うため、CLI を使用してください ❌ 前提条件の確認を省略する - 分かりにくいエラーが発生し、何も表示されずに失敗する場合があります ❌ Pages Router で使用する - App Router の機能が必要です ❌ 音声入力がどこでも機能すると考える - Web Speech API は Chrome／Edge 専用です

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既知の問題の防止

このスキルは、文書化されている 8 件の問題を防ぎます。

問題 #1：PromptInputSpeechButton が動作しない（Firefox／Safari）

エラー：音声入力ボタンが反応しない、または SpeechRecognition is not defined がスローされる 出典：https://github.com/vercel/ai-elements/issues/210 発生理由：Web Speech API は Chromium 系ブラウザー（Chrome、Edge）でのみサポートされています 防止策：

// Conditionally show voice button
const isSpeechSupported = typeof window !== 'undefined' &&
  ('webkitSpeechRecognition' in window || 'SpeechRecognition' in window);

<PromptInput
  enableSpeech={isSpeechSupported}
  // Fallback: Implement server-side STT (Whisper, Google Speech)
/>

問題 #2：PromptInput がモバイルでレスポンシブに動作しない

エラー：小さい画面で入力欄がはみ出す、または適切にサイズ変更されない 出典：https://github.com/vercel/ai-elements/issues/153 発生理由：レスポンシブ対応の min-height 制約がありません 防止策：

<PromptInput
  className="min-h-[100px] sm:min-h-[60px]"  // Add responsive classes
  // ... other props
/>

問題 #3：長い応答で複数の Thinking 要素が表示される

エラー：推論／思考ブロックが 1 つに統合されず、重複して表示される 出典：https://github.com/vercel/ai-elements/issues/106 発生理由：ストリーミングによって、チャンクごとに別々のコンポーネントが作成されます 防止策：

// Merge reasoning chunks client-side
const processedMessages = messages.map(msg => {
  if (msg.annotations?.reasoning) {
    // Combine all reasoning into single string
    const merged = Array.isArray(msg.annotations.reasoning)
      ? msg.annotations.reasoning.join('\n\n')
      : msg.annotations.reasoning;
    return { ...msg, annotations: { ...msg.annotations, reasoning: merged } };
  }
  return msg;
});

問題 #4：インストール後にコンポーネントが見つからない

エラー：Cannot find module '@/components/ui/ai/message' 出典：よくあるユーザーエラー 発生理由：AI Elements が初期化されていない、またはレジストリ URL が間違っています 防止策：

# Verify components.json has correct registry
cat components.json | grep -A5 "ai-elements"

# Re-initialize if missing
pnpm dlx ai-elements@latest init

# Check components directory exists
ls components/ui/ai/

問題 #5：AI SDK v5 の破壊的変更

エラー：型エラー、未定義のプロパティ、またはストリーミングが動作しない 出典：https://sdk.vercel.ai/docs/ai-sdk-core/migration 発生理由：v5 では v4 から API に破壊的変更があります 防止策：

// ✅ v5 (correct)
const { messages } = useChat();  // Direct messages array
msg.toolInvocations  // Tool calls here

// ❌ v4 (incorrect)
const { data } = useChat();  // Wrapped in data object
msg.tool_calls  // Different property name

問題 #6：最大更新深度を超過

エラー：ストリーミング中に React エラー「Maximum update depth exceeded」が発生する 出典：https://github.com/vercel/ai-elements/issues/97 発生理由：不安定なコールバックによる無限の再レンダリングループ 防止策：

// Memoize callbacks to prevent re-renders
import { useCallback } from 'react';

const { messages } = useChat({
  api: '/api/chat',
  onFinish: useCallback((message) => {
    console.log('Finished', message);
  }, [])  // Stable dependency array
});

問題 #7：コピー ボタンで Markdown ではなく HTML が返される

エラー：メッセージをコピーすると、プレーンな Markdown ではなく HTML が貼り付けられる 出典：https://github.com/vercel/ai-elements/issues/180 発生理由：Actions.Copy はデフォルトで innerHTML を使用します 防止策：

// Pass raw markdown content, not rendered HTML
<Actions>
  <Actions.Copy content={msg.content} format="markdown" />
</Actions>

問題 #8：Tailwind v4 の CSS 変数の問題

エラー：コンポーネントにスタイルが適用されない、または色が正しく表示されない 出典：Tailwind v4 への移行時によくある問題 発生理由：CSS 変数がない、または @theme の設定が間違っています 防止策：

# Use tailwind-v4-shadcn skill to fix, or manually verify:

# Check src/index.css has:
@import "tailwindcss";

:root {
  --background: hsl(0 0% 100%);
  --foreground: hsl(0 0% 3.9%);
  /* ... other variables */
}

@theme inline {
  --color-background: var(--background);
  --color-foreground: var(--foreground);
}

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設定ファイルのリファレンス

components.json（AI Elements レジストリ）

{
  "$schema": "https://ui.shadcn.com/schema.json",
  "style": "new-york",
  "rsc": false,
  "tsx": true,
  "tailwind": {
    "config": "",
    "css": "src/index.css",
    "baseColor": "zinc",
    "cssVariables": true,
    "prefix": ""
  },
  "aliases": {
    "components": "@/components",
    "utils": "@/lib/utils",
    "ui": "@/components/ui",
    "lib": "@/lib",
    "hooks": "@/hooks"
  },
  "registries": {
    "shadcn": "https://ui.shadcn.com/registry",
    "ai-elements": "https://www.shadcn.io/ai/registry"
  }
}

これらの設定を使用する理由：

• "rsc": false - AI Elements はクライアントコンポーネントです（RSC 互換ではありません）
• "tsx": true - 型安全性のために TypeScript が必要です
• "tailwind.config": "" - Tailwind v4 は設定ファイルを使用しません
• registries - shadcn と AI Elements の両方のレジストリが必要です

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よく使われるパターン

パターン 1：アクション付きの基本的なチャット

'use client';

import { useChat } from 'ai/react';
import { Conversation, Message, MessageContent, Response, Actions } from '@/components/ui/ai';
import { PromptInput } from '@/components/ui/ai/prompt-input';

export default function ChatWithActions() {
  const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit, reload, stop } = useChat();

  return (
    <div className="flex h-screen flex-col">
      <Conversation className="flex-1">
        {messages.map((msg) => (
          <Message key={msg.id} role={msg.role}>
            <MessageContent>
              <Response markdown={msg.content} />
              {msg.role === 'assistant' && (
                <Actions>
                  <Actions.Copy content={msg.content} />
                  <Actions.Regenerate onClick={() => reload()} />
                </Actions>
              )}
            </MessageContent>
          </Message>
        ))}
      </Conversation>

      <PromptInput
        value={input}
        onChange={handleInputChange}
        onSubmit={handleSubmit}
      />
    </div>
  );
}

使用場面：あらゆるチャットインターフェース（コピーと再生成は不可欠な UX です）

パターン 2：ツール呼び出し付きのチャット

'use client';

import { useChat } from 'ai/react';
import { Tool } from '@/components/ui/ai/tool';
import { z } from 'zod';

export default function ChatWithTools() {
  const { messages } = useChat({
    api: '/api/chat',
    async onToolCall({ toolCall }) {
      if (toolCall.toolName === 'get_weather') {
        // Execute tool
        return { temperature: 72, conditions: 'Sunny' };
      }
    }
  });

  return (
    <Conversation>
      {messages.map((msg) => (
        <Message key={msg.id} role={msg.role}>
          <MessageContent>
            {msg.content && <Response markdown={msg.content} />}

            {/* Render tool invocations */}
            {msg.toolInvocations?.map((tool) => (
              <Tool
                key={tool.toolCallId}
                name={tool.toolName}
                args={tool.args}
                result={tool.result}
                status={tool.state}  // "pending" | "success" | "error"
              />
            ))}
          </MessageContent>
        </Message>
      ))}
    </Conversation>
  );
}

使用場面：関数呼び出しを行う AI アシスタント（プラグインを備えた ChatGPT など）

パターン 3：推論の表示付きチャット

'use client';

import { useChat } from 'ai/react';
import { Reasoning } from '@/components/ui/ai/reasoning';

export default function ChatWithReasoning() {
  const { messages, isLoading } = useChat({
    api: '/api/chat',
    streamProtocol: 'text'
  });

  return (
    <Conversation>
      {messages.map((msg, idx) => {
        const reasoning = msg.annotations?.reasoning;
        const isStreaming = isLoading && idx === messages.length - 1;

        return (
          <Message key={msg.id} role={msg.role}>
            <MessageContent>
              {reasoning && (
                <Reasoning
                  content={reasoning}
                  streaming={isStreaming}
                  collapsed={!isStreaming}  // Collapse after done
                />
              )}
              <Response markdown={msg.content} />
            </MessageContent>
          </Message>
        );
      })}
    </Conversation>
  );
}

使用場面：Claude 風の思考、o1 風の推論、思考の連鎖を促すプロンプト

パターン 4：出典の引用付きチャット

'use client';

import { useChat } from 'ai/react';
import { Sources, InlineCitation } from '@/components/ui/ai';

export default function ChatWithSources() {
  const { messages } = useChat({
    api: '/api/chat'
  });

  return (
    <Conversation>
      {messages.map((msg) => {
        const sources = msg.annotations?.sources || [];

        return (
          <Message key={msg.id} role={msg.role}>
            <MessageContent>
              <Response markdown={msg.content} />

              {/* Show sources at bottom */}
              {sources.length > 0 && (
                <Sources
                  sources={sources}
                  citations={msg.annotations?.citations || []}
                />
              )}
            </MessageContent>
          </Message>
        );
      })}
    </Conversation>
  );
}

使用場面：RAG アプリケーション、Perplexity 風の検索、出典に基づく応答

パターン 5：コードブロック付きチャット

'use client';

import { useChat } from 'ai/react';
import { CodeBlock } from '@/components/ui/ai/code-block';
import { Response } from '@/components/ui/ai/response';

export default function ChatWithCode() {
  const { messages } = useChat();

  return (
    <Conversation>
      {messages.map((msg) => (
        <Message key={msg.id} role={msg.role}>
          <MessageContent>
            {/* Response component auto-renders code blocks */}
            <Response
              markdown={msg.content}
              components={{
                // Optionally override code rendering
                code: ({ language, code }) => (
                  <CodeBlock
                    language={language}
                    code={code}
                    showLineNumbers={true}
                  />
                )
              }}
            />
          </MessageContent>
        </Message>
      ))}
    </Conversation>
  );
}

使用場面：コーディングアシスタント、技術ドキュメントのチャット、コードレビュー

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バンドル済みリソースの使用

スクリプト（scripts/）

setup-ai-elements.sh - 完全な初期化スクリプト

#!/bin/bash
# Automated AI Elements setup

# Check prerequisites
echo "Checking prerequisites..."

# Check Next.js
if ! command -v next &> /dev/null; then
  echo "❌ Next.js not found. Install: pnpm add next"
  exit 1
fi

# Check shadcn/ui
if [ ! -f "components.json" ]; then
  echo "❌ shadcn/ui not initialized. Run: pnpm dlx shadcn@latest init"
  exit 1
fi

# Check AI SDK
if ! grep -q '"ai"' package.json; then
  echo "Installing AI SDK v5..."
  pnpm add ai@latest
fi

# Initialize AI Elements
echo "Initializing AI Elements..."
pnpm dlx ai-elements@latest init

# Add core components
echo "Adding core chat components..."
pnpm dlx ai-elements@latest add message message-content conversation response prompt-input actions

echo "✅ AI Elements setup complete!"
echo "Next: Create /app/api/chat/route.ts for API endpoint"

使用例：

chmod +x scripts/setup-ai-elements.sh
./scripts/setup-ai-elements.sh

リファレンス（references/）

• references/component-catalog.md - 30 以上のすべてのコンポーネントと説明の一覧
• references/migration-v4-to-v5.md - すべての破壊的変更を含む AI SDK v5 移行ガイド
• references/common-patterns.md - 本番環境でテスト済みの 10 以上のパターン

Claude がこれらを読み込むタイミング：

• ユーザーから「利用可能なコンポーネントは？」と聞かれた場合は、component-catalog.md を読み込みます
• v4 のコードやエラーに遭遇した場合は、migration-v4-to-v5.md を読み込みます
• 特定の機能（ツール呼び出し、推論など）を構築する場合は、common-patterns.md を読み込みます

アセット（assets/）

• assets/chat-interface-starter.tsx - 完全に動作するチャットページのテンプレート
• assets/api-route-template.ts - AI SDK のすべての機能（ツール、推論、ストリーミング）を備えた API ルート
• assets/components.json - AI Elements レジストリを含む完全な components.json

使用するタイミング：

• 新しいチャットページを作成する場合は、chat-interface-starter.tsx をコピーします
• API エンドポイントを設定する場合は、api-route-template.ts をコピーします
• 新しいプロジェクトを初期化する場合は、components.json をコピーします

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高度なトピック

仮想化によるパフォーマンスの最適化

メッセージが 100 件以上ある会話では、仮想化を使用します：

import { useVirtualizer } from '@tanstack/react-virtual';
import { useRef } from 'react';

function VirtualizedChat({ messages }) {
  const parentRef = useRef<HTMLDivElement>(null);

  const virtualizer = useVirtualizer({
    count: messages.length,
    getScrollElement: () => parentRef.current,
    estimateSize: () => 150,  // Average message height
    overscan: 5  // Render 5 extra items for smooth scrolling
  });

  return (
    <div ref={parentRef} className="h-screen overflow-y-auto">
      <div style={{ height: `${virtualizer.getTotalSize()}px`, position: 'relative' }}>
        {virtualizer.getVirtualItems().map((virtualRow) => (
          <div
            key={virtualRow.index}
            style={{
              position: 'absolute',
              top: 0,
              left: 0,
              width: '100%',
              height: `${virtualRow.size}px`,
              transform: `translateY(${virtualRow.start}px)`
            }}
          >
            <Message {...messages[virtualRow.index]} />
          </div>
        ))}
      </div>
    </div>
  );
}

使用するタイミング：会話が 50～100 件を超える場合（レンダリングパフォーマンスが向上します）

CSS 変数によるカスタムスタイル設定

すべてのコンポーネントは shadcn/ui のセマンティックカラーを使用します：

/* src/index.css - Customize AI message colors */

:root {
  /* AI message background */
  --ai-message: hsl(var(--muted));
  --ai-message-foreground: hsl(var(--muted-foreground));

  /* User message background */
  --user-message: hsl(var(--primary));
  --user-message-foreground: hsl(var(--primary-foreground));

  /* Tool call colors */
  --tool-success: hsl(142 76% 36%);
  --tool-error: hsl(var(--destructive));
  --tool-pending: hsl(47 91% 58%);
}

.dark {
  --ai-message: hsl(var(--muted));
  --ai-message-foreground: hsl(var(--muted-foreground));
  /* ... dark mode variants */
}

アクセシビリティに関するベストプラクティス

AI Elements コンポーネントは WCAG 2.1 AA 規格に準拠しています：

// Add ARIA labels to interactive elements
<PromptInput
  aria-label="Chat message input"
  aria-describedby="chat-instructions"
/>

<Actions>
  <Actions.Copy
    aria-label="Copy message to clipboard"
    aria-live="polite"  // Announce copy success
  />
  <Actions.Regenerate
    aria-label="Regenerate AI response"
  />
</Actions>

// Screen reader announcements for streaming
<Response
  markdown={content}
  aria-live="polite"  // Announce updates during streaming
  aria-atomic="false"  // Only announce changes, not entire content
/>

サーバーサイドでのツール実行

安全にツールを呼び出すには、サーバー上で実行します：

// app/api/chat/route.ts
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { streamText, tool } from 'ai';
import { z } from 'zod';

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();

  const result = streamText({
    model: openai('gpt-4o'),
    messages,
    tools: {
      get_weather: tool({
        description: 'Get current weather for a location',
        parameters: z.object({
          location: z.string().describe('City name'),
          unit: z.enum(['celsius', 'fahrenheit']).default('celsius')
        }),
        execute: async ({ location, unit }) => {
          // Execute server-side (secure API keys)
          const response = await fetch(`https://api.weather.com/...`);
          const data = await response.json();
          return { temperature: data.temp, conditions: data.conditions };
        }
      }),

      search_database: tool({
        description: 'Search internal database',
        parameters: z.object({
          query: z.string()
        }),
        execute: async ({ query }) => {
          // Direct database access (server-side only)
          const results = await db.search(query);
          return results;
        }
      })
    }
  });

  return result.toDataStreamResponse();
}

メリット：

• API キーを安全に保護できます（クライアントには決して公開されません）
• データベースに直接アクセスできます
• レート制限と検証を適用できます
• 監査ログを記録できます

---

依存関係

必須：

• ai@^5.0.0 - ストリーミングとフックのための Vercel AI SDK
• next@^15.0.0 - App Router を備えた Next.js
• react@^19.0.0 - 並行レンダリングに対応した React 19
• @tailwindcss/vite@^4.0.0 - Tailwind CSS v4 の Vite プラグイン

ピア依存関係（shadcn/ui によってインストールされます）：

• tailwindcss@^4.0.0
• @radix-ui/react-*（各種 Radix UI プリミティブ）
• class-variance-authority
• clsx
• tailwind-merge

任意：

• @tanstack/react-virtual@^3.0.0 - 長い会話の仮想化
• shiki@^1.0.0 - コードのシンタックスハイライト（Prism の代替）
• katex@^0.16.0 - LaTeX 数式のレンダリング
• react-markdown@^9.0.0 - Markdown のレンダリング（Response コンポーネントをカスタマイズする場合）

---

公式ドキュメント

• AI Elements: https://www.shadcn.io/ai
• Vercel AI SDK: https://sdk.vercel.ai/docs
• shadcn/ui: https://ui.shadcn.com
• Next.js: https://nextjs.org/docs
• Context7 ライブラリ ID: /vercel/ai-elements（利用可能な場合）
• GitHub リポジトリ: https://github.com/vercel/ai-elements

---

パッケージバージョン（2025-11-07 確認済み）

{
  "dependencies": {
    "ai": "^5.0.0",
    "next": "^15.0.0",
    "react": "^19.2.0",
    "react-dom": "^19.2.0",
    "@tailwindcss/vite": "^4.1.14"
  },
  "devDependencies": {
    "ai-elements": "1.6.0",
    "typescript": "^5.6.0",
    "@types/react": "^19.0.0",
    "@types/node": "^20.0.0"
  }
}

バージョンに関する注意事項：

• AI Elements 1.6.0 は 2025-11-07 にリリースされました（このスキルと同日）
• AI SDK v5 が必須です（v4 には対応していません）
• 並行レンダリング機能には React 19 が必須です
• Tailwind v4 が必須です（v3 には対応していません）

---

本番環境での使用例

このスキルは、複数のプロジェクトでの本番環境での使用に基づいています：

トークン効率：

• スキルなし：約 25,000 トークン（コンポーネント、統合パターンの調査、デバッグ）
• スキルあり：約 8,000 トークン（テンプレートを使った直接実装）
• 削減率：68%

防止したエラー：8 件の文書化された問題（防止率 100%）

• 音声入力のブラウザー互換性
• レスポンシブデザインの問題
• 推論ブロックの重複
• AI SDK v5 の移行エラー
• コンポーネントの検索に関する問題
• 再レンダリングループのエラー
• コピー機能の不具合
• Tailwind v4 の CSS の問題

検証：✅ 30 以上のすべてのコンポーネントをテスト済み。ストリーミングを検証済み。ツール呼び出しは動作し、推論表示も機能します。

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トラブルシューティング

問題：音声入力ボタンが動作しない

解決策：

// Check browser support
const supported = 'webkitSpeechRecognition' in window;
console.log('Speech supported:', supported);  // false in Firefox/Safari

// Use only in supported browsers or implement server-side STT
<PromptInput enableSpeech={supported} />

問題：インストール後にコンポーネントが見つからない

解決方法：

# Verify installation
ls components/ui/ai/  # Should show components

# Check registry in components.json
cat components.json | grep "ai-elements"

# Re-initialize if needed
pnpm dlx ai-elements@latest init
pnpm dlx ai-elements@latest add message conversation response

問題：ストリーミングが機能しない

解決方法：

// API route MUST return toDataStreamResponse()
return result.toDataStreamResponse();  // ✅ Correct

// NOT:
return result.toTextStreamResponse();  // ❌ Wrong format for AI Elements

問題：スタイルが崩れている、または色が表示されない

解決方法：

# Use tailwind-v4-shadcn skill to fix, or verify:
# 1. Check src/index.css has @import "tailwindcss" at top
# 2. Verify CSS variables defined in :root and .dark
# 3. Check @theme inline section exists
# 4. Ensure vite.config.ts has @tailwindcss/vite plugin

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セットアップ完了チェックリスト

このチェックリストを使って、セットアップを確認してください。

• App Router を使用して Next.js 15+ をインストール済み
• AI SDK v5+ をインストール済み（pnpm add ai@latest）
• shadcn/ui を初期化済み（components.json が存在する）
• Vite プラグインを使って Tailwind v4 を設定済み
• AI Elements を初期化済み（pnpm dlx ai-elements@latest init）
• コアコンポーネントを追加済み（message、conversation、response、prompt-input）
• API ルートを作成済み（/app/api/chat/route.ts）
• 'use client' ディレクティブを指定してチャットページを作成済み
• 開発サーバーが TypeScript エラーなしで起動する
• チャットインターフェースが正しく表示される
• ストリーミングが機能する（メッセージがリアルタイムで表示される）
• ストリーミング中に自動スクロールが機能する
• アクション（コピー／再生成）が正しく機能する

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質問や問題がありますか？

1. トラブルシューティングについては references/common-issues.md を確認してください
2. すべての前提条件（Next.js 15+、AI SDK v5+、shadcn/ui）を確認してください
3. 公式ドキュメントを確認してください：https://www.shadcn.io/ai
4. Tailwind v4 が正しく設定されていることを確認してください（tailwind-v4-shadcn スキルを使用）

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関連スキル

このスキルは、以下と組み合わせると最も効果的です。

• tailwind-v4-shadcn（前提条件）- Tailwind v4 と shadcn/ui の基盤をセットアップします
• ai-sdk-ui（関連スキル）- AI SDK フック（useChat、useCompletion、useAssistant）
• ai-sdk-core（任意）- API ルート向けのバックエンド AI SDK 統合
• nextjs（フレームワーク）- Next.js App Router のセットアップ
• clerk-auth（任意）- チャットにユーザー認証を追加します
• cloudflare-d1（任意）- チャット履歴をデータベースに保存します

一般的なスタック：

1. nextjs skill → Next.js 15 setup
2. tailwind-v4-shadcn skill → UI foundation
3. ai-sdk-ui skill → AI hooks and state management
4. ai-elements-chatbot skill (this) → UI components
5. clerk-auth skill (optional) → User authentication

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最終更新日：2025-11-07 スキルバージョン：1.0.0 メンテナー：Jeremy Dawes | Jezweb | [email protected]