超話題【Manus（マヌス）】完全自立型AIエージェントの実力！

近年、人工知能技術の急速な発展により、AIの役割は補助ツールから自律的な意思決定者へと進化しつつあります。その最前線に立つのが、中国のスタートアップ企業が開発した「Manus」です。Manusは「完全自立型AIエージェント」として注目を集め、従来のAIアシスタントとは一線を画す能力を持つと期待されています。
本記事では、Manusの基本的な能力、技術的特徴、実用事例、課題や展望について解説します。

尚、この記事はManusの回答結果を基に書かれています。

Manusを使ってみる

Manusの基本的な能力

Manusは「世界初の完全自律型AIエージェント」と称され、従来のAIアシスタントとは根本的に異なるアプローチを取っています。最大の特徴は、ユーザーを補助するだけでなく、場合によっては置き換えることを目的としている点です。

Manusは、単なるチャットボットや改良型検索エンジンではありません。独立した思考と行動が可能で、監視なしに動き回る能力を持っています。熟練した専門家でさえ追いつくのが難しい速さと正確さで意思決定を行い、ユーザーのためらいによる時間を削減し、横断的なタスクを処理するように訓練されています。

従来のChatGPTやGeminiなどのAIアシスタントが人間のプロンプトによって動かされるのに対し、Manusは指示を待たず、自らタスクを実行し、新たな情報を評価し、アプローチを動的に調整します。AIが「アシスタント」の域を超え、完全に自立した存在へと転換されつつあります。

また、Manusの大きな特徴として、非同期で処理を行うため、PCやスマートフォンを閉じていても処理を継続でき、長時間の分析や複雑な作業を効率的に行うことが可能になっています。

Manusの技術的特徴

自律実行機能とマルチエージェント構造

Manusはユーザーから与えられた目標やタスクを自ら計画立案し、外部ツールを操作しながら結果物を納品するまでを完全自律で行うという特徴があります。その中核となるのが、マルチエージェント構造です。Manusは複数の専門特化サブエージェントを管理する「責任者」のように振る舞い、具体的には以下のようなエージェントが連携して動作します。

プランナーエージェント：ユーザーの指示を解析し、タスクをいくつかのステップに細分化します。
実行エージェント：具体的なサブタスクを順番にこなし、必要に応じてWebスクレイピングやExcel、各種アプリへのアクセスなどを実行します。
検証エージェント：得られた中間結果や最終出力をチェック・修正し、要求を満たしているかを評価します。

このマルチエージェント構造によって、複雑な作業や大規模データの処理を並列かつ効率的に進められるのが大きな強みです。さらに、クラウド上の仮想環境で動作するため、PCの電源を切ってもタスクが継続する点も画期的です。

データ処理・マルチモーダル対応

Manusは大規模言語モデル（LLM）を中核としつつ、テキスト・画像・コードなど複数のデータ形式を扱える柔軟性を備えています。必要に応じてウェブから最新情報を取得したり、圧縮ファイルを解凍して中身を読み取り、自動的に分析・集計を行うことが可能です。

また、場合によってはPythonスクリプトを動的に生成・実行し、膨大なデータを迅速に処理する機能もあります。こうしたマルチモーダル能力と高いデータ処理力によって、従来は数日かかった情報整理やリサーチを数時間で完結できる可能性があります。

外部ツール統合とクラウド実行

Manus最大の特徴は、テキストを生成するだけでなく、外部ツールを直接操作できることです。ブラウザの自動操作やExcelでの表・グラフ作成、コードエディタでのプログラム実行などを、エージェント自身が自動で行います。

株価データをウェブから収集し、Excelにまとめてグラフを作る
オンラインの不動産検索サイトを巡回し、指定条件に合う物件を一覧化する
レジュメが入ったZipファイルを解凍し、一括で候補者の特徴を抽出・ランキングする

さらに、これらの処理はクラウド上で非同期に実行されるため、ユーザーは待ち時間の間にPCを閉じていても問題なく、完了後に通知を受け取れます。

ベンチマークで示された高い評価

Manusは、大手各社が策定するGAIAベンチマーク（AIエージェントの総合的な自律実行能力を測る試験）において、OpenAIやGoogleといった他のエージェント型モデルを上回るSOTA（最高性能）を記録したと報じられています。特に、マルチステップでの外部ツール活用や論理推論能力の高さが評価されました。

こうした結果から、Manusが現時点で世界トップクラスの自律実行型AIエージェントであることが示唆されます。ただし、Anthropicなど他社の大規模モデルと連携している部分も多く、技術的には「最先端のオーケストレーション（統合実行）を実装している」という見方もあります。

Manusの実用事例と応用分野

Manusは正式リリース前ながら、公開されたデモやテスト利用の報告から、幅広い業務分野での実用可能性が示されています。代表的な活用事例とそのメリットを以下に紹介します。

財務・経理業務の効率化

「レポートをExcelで作成し、グラフを添付して報告する」ような業務では、Manusに指示するだけで、自動的に社内システムからデータを取得し、Excelファイルを作成してレポートをまとめてくれます。

ユーザーが手作業で行う必要があった表計算・グラフ作成・レポート整形をAIに任せられるため、担当者は例外対応や企画業務に時間を使えるようになります。ヒューマンエラーの低減や残業削減につながる可能性も高く、ROI（投資対効果）が非常に高い分野です。

株式・投資分析レポート

Manusはウェブスクレイピングでリアルタイムの株価情報や企業財務データ、SNS上の投資家コメントを収集し、移動平均線やRSIなどのテクニカル指標と組み合わせた詳細レポートを自動生成できます。

アナリストが数日かかって作成していた市場調査レポートを、Manusなら数時間で仕上げることも可能です。結果として、分析コストの削減やタイムリーな相場対応を実現し、投資判断のスピードを高める効果が期待できます。

不動産投資の物件リサーチ

「指定した予算・地域・学区・治安などの条件に合う物件を探して、ランキングとレポートを出す」といったリクエストに対し、Manusは各種不動産サイトや行政データを横断的に取得・分析し、短時間で候補物件のリストアップを行います。

不動産エージェントやアナリストが行う数日〜1週間分のリサーチ作業を、半日以下で完了できる可能性があるため、市場調査コストの大幅な削減が見込めます。

教育・教材作成支援

教育現場では、教師が作る補助教材や練習問題をManusがアシストできます。例えば「運動量保存則を分かりやすく解説するアニメーションと、基礎〜応用の練習問題セットを作成して」と依頼すると、教科書の内容やカリキュラムを踏まえつつ、一括で提案してくれます。

教師はその出力を微調整するだけで授業準備が効率化され、より個別指導などに注力できるようになります。教材作成コストの削減や個々の学習レベルに合わせた問題提供など、教育の質向上に寄与できるでしょう。

その他の応用事例

履歴書の分析：候補者をランク付けするだけでなく、関連するスキルを抽出し、求人市場のトレンドと照合し、自動生成のExcelシートを付けて最適化された採用判断を提示
ウェブサイト構築：ソーシャルメディアをスクレイピングして職歴の要点を抽出し、フォーマットされた略歴を作成し、機能的なウェブサイトをコーディングしてオンラインで公開（ホスティング関連の不具合までも、追加の指示なしに対処）
ブログ作成：テーマに関する情報収集から執筆、画像選定、公開までを一貫して行う
複数SaaSを絡めた調査：異なるサービスやプラットフォームからデータを収集・統合し、包括的な分析を提供