【未来が見えた！】24時間働く自律型AI「Manus」はビジネスを変える！？

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はじめに

はじめまして、徳島でWEB制作・AIコンサル事業などを手掛ける株式会社カンマンの貝出です。最近AIに関するニュースや話題が急増していますが、今回は中国のスタートアップMonicaが2025年3月に発表した自律型AIエージェント「Manus（マヌス）」について取り上げたいと思います。

「一度指示を出せば24時間働き続け、複数の業務を“自動”で完了する」という触れ込みは、労働力不足に悩む中小企業にとって魅力的ではないでしょうか。ただ、その性能や実現性に対しては期待と懸念が入り混じっているのも事実。
そこでこの記事では、Manusの基本的な特徴から、ほかの先端AIモデルとの比較、そして実際にビジネスへ活用するうえでの可能性と課題をお伝えします。徳島の中小企業経営者のみなさまや、AIに興味をお持ちの方の参考になれば幸いです。

なぜManusは「考え」を「行動」に変えられるのか？

Manusの最大のセールスポイントは、「アイデアから実行までを一気通貫で自律的に進められる」という点です。実際のところ、これまでのAIは会話に答えたり、部分的な作業をサポートするのが主な役割でした。しかし、Manusはユーザーが指示したタスクを“自分で動いて”完遂できるとされています。

多様なタスクと外部ツール連携

公式サイト（Manus.im ※実際のURLは異なる可能性があります）によると、Manusは以下のようなタスクを自動実行するとアピールしています。

• 旅行計画：航空券の手配から宿泊施設の選定まで
• 株価分析：リアルタイムの株価データを活用した投資レポート
• 教育コース作成：学習教材や動画プレゼンの一括生成
• 保険プラン比較：複数商品を横断して保険ポリシーを提案
• B2Bサプライヤー調査：業界分析と最適サプライヤーリストの作成

これらを可能にする仕組みとして、Manusはウェブ検索やコードエディタ、外部DBなど複数のツールを連携させるように設計されているといわれています。たとえばAmazonなどの売上データを取り込んで可視化したり、サイト制作の基本的なコーディングを自動化してくれる機能があるとのことです。

マルチエージェント構造と適応学習

Manusが興味深いのは、一つのAIモデルがすべてをこなすのではなく、複数の専門AIモジュール（エージェント）がチームのように連携する点です。

• 計画モジュール：タスクを細かく分解し、作業工程を組み立てる
• 実行モジュール：データ収集や分析、コーディングなど実際のタスクを遂行
• 学習モジュール：ユーザーとのやり取りを通じて効率化や改善点を学ぶ

こうした仕組みによって、あらかじめ設定されたルールに従うだけではなく、ユーザーの要望や環境に合わせて臨機応変に動ける設計がなされているようです。

なぜManusは他の最新AIモデルと競合できるのか？

AIの世界ではOpenAIやAnthropic、Googleなどが強力なモデルを次々とリリースしており、競争は激しさを増しています。では、Manusはどのようにして彼らと肩を並べようとしているのでしょうか？

OpenAI Deep Researchとの比較

• 特徴: 深い調査レポート作成に強みを持ち、研究論文や高度な分析レポートの自動生成を得意とする。
• Manusとの差: Manusの方が幅広いタスクを“自律的に”進める設計で、純粋なリサーチ能力以上に実行部分を重視している。

Claude 3.7 Agent (Anthropic)との比較

• 特徴: 倫理面・安全面を重視し、利用時のリスク軽減に配慮した設計。複雑な質問や指示理解に強い。
• Manusとの差: 関与が必要な場面が多いClaudeと比べて、Manusはユーザーが最初の指示を出せば、あとは自律型で進められる点をセールスポイントにしている。

Gemini Ultra (Google)との比較

• 特徴: Google検索やYouTubeなど、膨大なデータとシームレスに連携できるマルチモーダルAI。
• Manusとの差: 情報収集や分析で威力を発揮する一方、Manusほど「最終成果物」まで踏み込んだ自動化を前面に打ち出しているわけではない。

簡易比較表

項目	Manus (Monica)	Deep Research (OpenAI)	Claude 3.7 Agent (Anthropic)	Gemini Ultra (Google)
主な特徴	完全自律型タスク実行	研究・調査特化	倫理・安全面を重視	マルチモーダル処理
得意分野	幅広いタスクの複数ステップ実行	詳細リサーチレポート	正確な情報提供・指示理解	大規模データの高速処理
自律性レベル	高（ほぼ放任でOK）	中（レポート特化）	中（対話サポート型）	中（データ活用重視）
ベンチマーク（GAIAほか）	GAIA上で高スコアと主張	非公開	非公開	非公開
利用可能性	招待制ベータ	一般提供	一般提供	一般提供

一部のメディアからは、「Manusはゼロから独自開発されたモデルではなく、既存モデルを組み合わせている可能性もある」との指摘があります。とはいえ、「自律性」と「統合能力」を融合させるコンセプトそのものは、ビジネス界に大きなインパクトを与えるかもしれません。

なぜManusはビジネスの未来を変えうるのか？

現段階では招待制のベータ版で試験的に使われていますが、もしManusのコンセプトが広く普及すれば、中小企業を含めた多くの現場で業務効率化が進む可能性があります。徳島の企業にとっても無視できないトピックでしょう。

ビジネスリサーチと意思決定支援

• 市場調査の自動化：競合情報やユーザーの口コミ分析をまとめ、経営判断に役立つレポートを作成
• 投資分析：株価データを取り込み、ダッシュボードやリスクシミュレーションを実施
• サプライヤー評価：複数社を比較検証し、条件に合ったパートナーを提案

人間が数日かけてやる仕事を、Manusはほぼ自動的にやってくれるイメージ。リサーチ作業が省力化できれば、経営者や従業員はより戦略的なタスクに集中できます。

コンテンツ作成やオンラインプレゼンス

• Webサイト構築：基本的なデザインやコーディングを自動でセットアップ
• 教育コンテンツの作成：研修動画や解説スライドの作成を一度に済ませる
• マーケティング資料：SNS投稿案やプロモーション資料を自律生成

IT人材の少ない中小企業にとって、コーディングやデザインの負担は大きいもの。Manusがその部分をカバーしてくれれば、プロジェクトのスピードアップが期待できます。

採用・人事プロセスの効率化

• 応募者スクリーニング：履歴書や職務経歴をAIがチェックし、要件との合致度を判定
• 面接質問リスト自動生成：応募者のバックグラウンドに合わせた面接項目を提案
• 給与や市場動向の自動リサーチ：地域や業界ごとの給与水準データをまとめ、採用計画を最適化

特に人事部門は書類やデータの扱いが多く、Manusのような自律AIが導入されれば、大幅な時短とコスト削減につながる可能性があります。

なぜManusには課題や懸念があるのか？

革新的な技術ほど、実際に導入するにはいくつか乗り越えるべきハードルがあるものです。Manusも例外ではなく、TechCrunchやVentureBeatなど海外の有力メディアは次のような課題を指摘しています。

技術的実現性と過剰宣伝の不安

• GAIAベンチマークの具体スコアが非公開：性能を示す指標が不透明
• 既存モデルの組み合わせ疑惑：真に独自性があるのか、宣伝倒れにならないか
• サーバー安定性の問題：負荷が高まると動作が不安定になる報告も

アクセス制限と信頼性の不足

• 現状は厳格な招待制：入手が難しく、中国のマーケットプレイスで高値取引もある
• 公式SNSアカウントの一時停止：混乱を招き、ユーザー不安をかき立てる要因に

倫理的・社会的インパクト

• 雇用への影響：大量の業務を自動化することで人手不足の解消になる一方、雇用が縮小する懸念も
• プライバシー・セキュリティ：自律的にデータを収集・分析するため、情報保護のリスク管理が必要
• 法的責任：AIが独断で進めたプロセスで問題が起きた場合、誰が責任を負うのかが曖昧

実用化までの道のり

• 不安定動作やエラー：特に金融や医療など正確性が最優先される現場では導入ハードルが高い
• 幅広いニーズへの対応：業種・規模ごとに異なるニーズをどこまでカバーできるか
• 競合モデルとの競争：OpenAI、Anthropic、Googleなどが類似コンセプトを強化しており、市場での差別化が必須

まとめ

Manus（マヌス）は、「自分で考えて動くエージェント型AI」という夢のようなコンセプトを、大いにアピールしている存在です。GAIAベンチマークでの高性能、複数のツールを連携させる高度な自律性などは確かに魅力的で、人材不足の中小企業にとっても無視できない可能性を秘めています。

一方で、招待制ベータという限られた環境での評価が中心であり、実際の実務環境で本当に「24時間フル稼働」してくれるかどうかは、まだ不透明な部分も多いのが正直なところです。過剰宣伝かもしれないとの批判や、技術的・倫理的懸念があるのも事実。

とはいえ、こうした「自律型AIエージェント」は今後、AI業界を大きくリードする方向性の一つになる可能性があります。競合モデルも独自の強みを打ち出しているなか、Manusが実際のビジネスにどう活かされるかはこれからの開発・運用しだい。次のステップとしては、以下の点に注目してみるのがよさそうです。

1. 一般公開の時期と実際のユーザー評価
2. GAIAなど主要ベンチマークの詳細スコア開示
3. 安定性や正確性の確保、法的リスクへの対応
4. 競合AIとのコラボや棲み分け戦略

これから数年で、このような自律型AIがビジネスの現場をどう変えていくのか。私たちも引き続き情報をウォッチしつつ、企業としての活用可能性を探っていきたいと思います。徳島の中小企業の皆さんも、「未来のワークスタイル」を意識しながら、うまくこうしたAI技術を取り入れてみてはいかがでしょうか。現在は招待制のベータ版ということで招待を申請したのですが、私も早く使ってみたいものです！

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