中国発、次世代AIエージェント「Manus」を解説!

業務効率化
中国発、次世代AIエージェント「Manus」を解説!

「Leave it to Manus(Manusに任せよう)」をスローガンに登場した新世代AIエージェント「Manus」は、単なる回答提供だけでなく、ユーザーの代わりに実際のタスクを自律的に完了させる能力を持ちます。研究・分析から旅行計画、データ可視化、ソーシャルメディア管理、暗号資産取引データ分析まで幅広い業務を効率化するこのツールの機能と活用法を解説します。

思考と行動を繋ぐ次世代AIエージェント

「タスクがありますか?Manusにお任せください!」

こんなシンプルな言葉で複雑な業務を丸ごと委託できる時代が来ました。「Manus」は、AIが単に質問に答えるだけでなく、実際のタスクを自律的に完了させる新世代のAIエージェントです。

Manusの公式サイトにある「Manusは、思考と行動を繋ぐ汎用AIエージェントです。単に答えるだけでなく、結果を提供します」というコピーが、このツールの本質を的確に表しています。言い換えれば、Manusはユーザーが休んでいる間にすべてを完了させる、デジタル世界の有能なアシスタントなのです。

GAIAベンチマークでは全難易度レベルで最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成したという実績も持ち、特にレベル1では86.5%という高スコアを記録。これは従来のOpenAI Deep Researchの74.3%を大きく上回る結果です。

Manusの主な機能と特徴

Manusの最大の強みは、複雑なタスクを理解し、必要な行動を自律的に実行できる点です。具体的には以下のような機能を備えています:

  1. 自律的なタスク遂行能力:指示を与えるだけで、必要な情報収集から分析、レポート作成までを一貫して実行
  2. 複数のステップを含む作業の自動化:単純な1回限りのアクションではなく、複数のステップを含む複雑なワークフローを処理
  3. データ分析と可視化:生データを読み込み、分析し、ダッシュボードやレポートとして視覚化
  4. カスタマイズされた成果物の作成:ユーザーの要望に応じた旅行計画、調査レポート、教育コンテンツなどを作成
  5. 広範なネットワークと情報源へのアクセス:特に企業向けニーズに合わせたサプライヤー検索や製品調査が可能

公式サイトのユースケースギャラリーを見ると、その活用範囲の広さに驚かされます。例えば:

  • 旅行計画作成:「4月の日本旅行」のように依頼するだけで、個人向けの旅行情報を統合し、カスタマイズされた旅行ガイドを提供
  • 企業分析:「テスラ株の深掘り分析」といった依頼に対し、市場パフォーマンスや財務データに関する包括的な分析と視覚的なダッシュボードを提供
  • 教育コンテンツ開発:中学校向けの教育に魅力的なインタラクティブコースを作成
  • 保険プラン比較:主要な保険情報を明確に構造化し、ユーザーのニーズに合った最適な提案を提供
  • B2B調達支援:広範なネットワークを駆使し、特定の要求に最も適したサプライヤーを見つけるための包括的な調査を実行

実際の活用シーン

開発者のツイートによると、「我在研究的更多的還是通過Agent輔助移動端的工作,例如社交媒体矩陣,例如錢包、交易所和瀏覽器的數據分析(私が研究しているのはさらにエージェントを通じてモバイル端末の作業を支援すること。例えばソーシャルメディアマトリックス、暗号資産ウォレット、取引所やブラウザのデータ分析など)」とあり、モバイル環境でのエージェント活用も進んでいます。

「対於大部分普通人来説,在龐大的agent工作室里面找到一個適合自己来進行工作的難度是不小的(大多数の一般ユーザーにとって、膨大なエージェントワークスペースの中から自分に合ったものを見つけることは容易ではない)」という課題に対し、「Manus很好的解決了這個問題(Manusはこの問題をうまく解決している)」と評価されています。

Manusの活用方法を具体的なシナリオで見てみましょう。

例えば、あるマーケティング担当者が「SEOに強いブログ記事を作成したい」と考えた場合、従来のAIではコンテンツの原案は提供できても、Google AIテストをパスするための最適化や実際の公開作業までは手助けできませんでした。

しかしManusなら「Google AIテストをパスしSEOに強いブログを生成する」という指示だけで、キーワード調査から競合分析、最適化されたコンテンツ作成まで一貫して実行。さらに、実際のCMSへの投稿準備までサポートすることが可能です。

別の例として、研究者やアナリストが「気候変動が今後100年で地球と社会に与える影響について詳細なレポートを作成」という複雑な課題に直面した場合、Manusは関連データの収集、科学的知見の統合、予測モデルの分析、そして構造化されたレポートの作成までをエンドツーエンドで実行できます。

技術的特徴と従来のAIとの違い

ManusがこれまでのチャットベースのAIと決定的に異なるのは、「思考」と「行動」を切れ目なく統合している点です。

開発者のツイートによれば、本質的には「一個人縫合怪(一人で縫い合わせた怪物)」と表現されるように、複数の技術を組み合わせた統合システムです。異なるエージェント(ワークフロー)を設定し、LLMによって次々と呼び出される仕組みで、様々なタスクを実行します。

また、バックエンドではClaudeといった高性能な言語モデルが使用されています。

従来のAIモデルが「どうすればいいか」を説明するのに対し、Manusは「実際にやってみせる」ことができます。これは単なる機能の追加ではなく、AIエージェントの概念的進化を意味します。

技術的には、以下の特徴が挙げられます:

  1. 自律的な判断能力:タスクを完了するために何が必要かを自ら判断し、適切なステップを計画・実行
  2. 複数のモダリティへの対応:テキスト、画像、データ分析など複数の形式の情報を統合的に処理
  3. コンテキスト理解の深さ:複雑な指示やニュアンスを理解し、ユーザーの意図に沿った結果を提供
  4. 適応性と学習能力:初期の指示から徐々に理解を深め、より適切な結果を提供するよう調整

特筆すべきは、GAIAベンチマークでの成績です。GAIAとは「一般的なAIアシスタントが実世界の問題を解決する能力を評価する基準」であり、Manusはすべての難易度レベルで従来のSOTA(最先端)を上回るパフォーマンスを達成しています。

市場への影響と今後の展望

Manusのような自律型AIエージェントの登場は、ビジネスプロセスとAIの活用方法に大きな変革をもたらす可能性があります。

まず、業務効率の大幅な向上が期待できます。単純なタスクから複雑な分析まで、AIに委託できる業務の範囲が格段に広がることで、知識労働者はより創造的で戦略的な業務に集中できるようになるでしょう。

また、AIの民主化も進むと考えられます。プログラミングやAIの専門知識がなくても、自然言語での指示だけで高度なタスクを実行できるようになれば、AIの恩恵を受けられる層が大幅に拡大します。

一方で、このような高度なAIエージェントの普及には課題もあります。特に、情報の正確性と責任の所在、データプライバシー、セキュリティなどの問題は慎重に対応する必要があるでしょう。

今後Manusがどのように進化していくかは注目に値します。特に、より特化した業界別のエージェントや、より複雑なタスクへの対応能力、そして他のデジタルツールとの連携強化などが期待されます。

【出典】