
- Manus(マヌスAI)とは、プロンプト一つで「計画・調査・実行」までを全自動で行う自律型汎用AIエージェント
- 情報収集から分析、レポート作成(スライド・表計算など)、ファイル保存まで一気通貫で完了
- ブラウザを閉じてもバックグラウンドで処理が継続し、完了後は自動で成果物が出力される
2025年3月5日、中国のスタートアップチームが、自律型汎用AIエージェント「Manus」をリリースしました!
自律型AIエージェントと聞くとなんとなく凄そうですが、「実際にどんなことができるの?」と疑問に思っている方も多いのではないでしょうか?
そこで本記事では、「Manus」の概要から使い方までご説明します。最後までお読みいただくと、「Manus」を実際の業務に活用し、作業効率を大きく向上させる具体的な方法がわかります。
\生成AIを活用して業務プロセスを自動化/
Manusとは?その概要と注目される理由
「Manus」は、季逸超(Ji “Peak” Yichao)氏を中心とする開発チームにより開発された自律型AIエージェントです。季氏は、「Manusは世界初の真の汎用AIエージェントであり、単なるチャットボットではなく、構想から実行まで橋渡しする次世代のAIだ」と述べています。
2026年1月時点の最新バージョンは「Manus 1.6」で、モバイルアプリ開発や細かい画像編集なども可能です。
なお、現在の運営・開発主体は、シンガポールを拠点とするButterfly Effect(Butterfly Effect Pte.)です。同社は2025年半ばに拠点をシンガポールへ移し、その後は2025年12月にMetaがManusの買収を発表しました。
現在はMeta傘下のプロダクトとして、Manusのブランドを維持しながらサービスの提供が継続されています。
ChatGPT(OpenAI)を超える圧倒的なリサーチ性能
「Manus」は第三者機関によるGAIAベンチマーク(汎用AIアシスタントの性能評価)において、従来モデルを上回る最高性能を記録しました。特に、OpenAIのモデルを凌駕するスコアを達成している点が大きな特徴です。

公開されている比較では、Manusの正答率はLevel1が86.5%、Level2が70.1%、Level3が57.7%でした。同条件で示されているOpenAI Deep Researchは、Level1が74.3%、Level2が69.1%、Level3が47.6%となっており、少なくともこの比較ではManusが上回る結果です。
このようにManusは複雑な調査タスクに強い特徴を持っています。
通常の生成AIは、質問に対して答えを返すことは得意でも、大量の情報を並行して調べ、比較し、整理し、最後にレポートとしてまとめるところまでは人の手が必要になりがちです。一方のManusは、依頼内容を複数の小さなタスクに分解し、それぞれを並列で処理しながら最終的に1つの成果物にまとめます。
他の自律型AIツールについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

Manusの3つの特徴と機能
Manusの魅力は、単に「いろいろできるAI」で終わらないことです。調査、資料作成、ブラウザ操作、アプリ開発など対応範囲は広いですが、大きな特徴は「複数の作業をまとめてやり切る点」にあります。
ここでは、Manusを特徴づける3つのポイントと、代表的な機能を整理して見ていきます。
1.プロンプト(指示)1つでタスクを完遂
Manusの最大の特徴は、ゴールを伝えるだけで、途中の作業を自分で組み立てながら進められることです。一般的な生成AIは、質問への回答や文章の下書きは得意でも、「調べる→整理する→作る→仕上げる」といった複数工程は人が行う必要があります。
一方のManusは、依頼内容を小さなタスクに分解し、必要な手順を考えながら進めるため、「相談相手」というより「実務を動かす担当者」に近い使い方ができるのが特徴です。
2.リサーチから資料化までを一気通貫で実行
Manusは、情報を集めて終わりではありません。
調査した内容をもとに、表に整理したり、レポート化したり、スライドやWebサイトといったそのまま使える成果物に落とし込めるのが大きな特徴。特に公式のWide Researchでは、依頼を複数のサブタスクに分けて並列処理し、最終的に1つのアウトプットへ統合する流れが打ち出されています。
そのため、競合調査、業界分析、提案資料のたたき台作成など、「調べてまとめる」仕事をまとめて任せやすいAIだと言えます。
3.予期せぬトラブルにも自律的に対応
実務では、途中でうまくいかない場面はつきものです。
サイト構造が想定と違ったり、情報が見つからなかったり、作業手順を変える必要が出たりすることもあります。Manusは、こうした場面でも手を止めるのではなく、別の手順を試したり、工程を組み替えたりしながら完了を目指せる点が特徴です。
公式のBrowser Operatorでも、Manusは現在のブラウザ環境を使いながら、ページ遷移やクリック、入力などを含む複数ステップの作業を自律的に進められると説明されています。
Manusの詳細機能一覧
Manusの主な機能は、次の通りです。
| 機能 | できること |
|---|---|
| 外部ツール連携 | Slack、Google Calendar、Gmail、Notion、LINEなどと連携する |
| リサーチ機能 | 多数の情報源を調べ、比較・整理してレポート化する |
| Library・Collaboration | 成果物や調査結果を保存・再利用できるほか、チームで共同作業・レビューも行える |
| 資料作成 | レポート、スライド、表、ドキュメントなどを生成する |
| 動画生成 | ストーリーボードから映像生成までを自動化し、説明動画や教育コンテンツを制作できる(有料プラン中心) |
| ブラウザ操作 | Webサイトの閲覧、入力、クリック、情報収集などを自動化する |
| Web/アプリ開発 | Webアプリやモバイルアプリの試作・開発を支援する |
| デザイン編集 | 画像生成、画像の一部修正、画像内テキストの編集を行う |
| ローカル操作(My Computer) | ファイル整理、リネーム、コマンド実行などを行う |
Manusは単なる文章生成AIではなく、「調査・資料作成・ブラウザ操作・開発・ローカルPC操作」までを1つのAIエージェントで実行できる点が大きな特徴です。
さらに、クラウドサービスとローカル環境を組み合わせたワークフローや、成果物の蓄積・共同編集にも対応しており、個人利用だけでなくチームでの業務効率化にも活用できます。
Manus Agentsについて
2026年2月に発表されたManus Agentsは、メッセージングアプリ上からManusにタスクを頼める新しい使い方です。従来のブラウザ型とは違い、普段のチャットの流れで指示を出せるのがポイントです。
現時点ではTelegramで利用でき、Agentsタブに表示されるQRコードを読み取るだけで連携が完了します。API設定や複雑な初期構築は必要ありません。
Manus AgentsとManusとの違い
Manus Agentsは、従来のManusと同じ基盤を持ちながら、使い方の前提が異なります。通常のManusは、ブラウザ上の専用画面でタスクを依頼し、エージェントが裏側で調査や生成を行う構造です。ひとつのプロジェクト単位で腰を据えて使うイメージに近い設計になっています。
一方、Manus Agentsはメッセージングアプリ上に常駐する形で利用します。専用画面に移動せず、日常のチャットの延長でタスクを依頼できる点が大きな違いです。
| 項目 | 特徴 |
|---|---|
| Manus | まとまったタスクを設計し、プロジェクト単位で実行する。 |
| Manus Agents | チャットの流れで依頼し、その場で実行させる。 |
パーソナライズとAgent Skillsによる拡張性
Manus Agentsは、ただタスクをこなすだけのボットではありません。やり取りを重ねる中で、文章のトーンや構成の傾向、指示の出し方のクセなどを反映しやすい設計になっています。
- ビジネス向けに少しかためにまとめる
- 見出しを入れて整理する
- 要点を先に提示する
といったスタイルに、毎回指定しなくても寄せていくことができます。日常的に使うほど、自分仕様に近づいていく感覚です。
加えて、Agent Skillsと呼ばれる機能によって、できることを広げていく仕組みも用意されています。特定の作業に強いスキルを組み合わせることで、調査、資料作成、分析などのタスクをよりスムーズに進められます。
Manusと他の生成AI・AIエージェントの違いを比較
続いて、Manusと他の生成AIやAIエージェントの機能や料金、性能などの違いについて解説します。
ChatGPTやDeep Researchとの違い
Manusは、OpenAIのChatGPTやDeep Researchと同じくAIツールではありますが、その設計思想と実行能力には明確な違いがあります。ここでは料金体系、利用シーン、そしてタスク実行における自律性の観点から、Manusと既存のChatGPTエコシステムを徹底比較します。
料金・利用シーンの違い
ManusとChatGPTの最大の違いは、その課金モデルにあります。ChatGPTが月額固定の「定額サブスクリプション制」を採用しているのに対し、Manus AIは「クレジット従量制」を軸にした料金体系を採用しています。
Manusのクレジット制は、実質的な「従量課金モデル」です。シンプルなリサーチタスクで数百クレジット、複雑なウェブアプリ開発やスライド生成で数千クレジットを消費するため、月額料金を支払っても、実際のタスク実行回数はクレジット残高に依存します。
| サービス | プラン | 月額料金 | 課金方式 | 主な制約 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | Plus | $20 (約3,000円) | 定額制 | 使用回数制限あり |
| Pro | $200 (約30,000円) | 定額制 | 無制限アクセス | |
| Enterprise | 要相談(約$50〜) | 定額制(シート単位) | 150名以上推奨 | |
| Manus | Basic | $20 (約3,000円) | クレジット制(4,000/月) | タスクごとに消費 |
| Plus | 40 (約6,000円) | クレジット制(8,000/月) | タスクごとに消費 | |
| Pro | $200 (約30,000円) | クレジット制(40,000/月) | 安定性向上・優先処理 |
ChatGPTなどの汎用LLMは、文章作成やアイデア出し、コード生成の壁打ち、日常的な情報収集といった対話を通じた知的生産活動を得意とします。
タスク実行能力・自律性の違い
AI研究コミュニティで使われる「GAIAベンチマーク」は、AIエージェントが実世界の複雑なタスクをどれだけ自律的に解決できるかを測定。
人間の正答率92%に対し、多くのAIは15〜30%程度の精度にとどまる中、Manus AIとChatGPT Deep Researchは際立った性能を示しています。
| システム | Level 1 (基礎) | Level 2 (中級) | Level 3 (高度) |
|---|---|---|---|
| Manus | 89.5% | 79.1% | 67.7% |
| Deep Research | 74.3% | 69.1% | 57.6% |
Devinなどの他のAIエージェントとの違い
| 比較軸 | Manus | Devin |
|---|---|---|
| 立ち位置 | 汎用の自律型エージェント(調査〜制作〜実行) | 開発特化のAIソフトウェアエンジニア |
| 得意領域 | 多段の業務タスク全般(調査、資料、デザイン、Web/モバイル制作など) | コーディング中心(実装、検証、開発タスク遂行) |
| 成果物の方向性 | 企画・調査レポート、スライド、デザイン、Web/モバイルアプリなど幅広い | コード、PR、実装結果など開発成果物が中心 |
| 向いている人 | 非エンジニアも含め、業務全体を「任せて成果物を作りたい」人 | 開発組織で、実装タスクをもう一人のエンジニアとして任せたい人 |
AIエージェントは一括りにされがちですが、得意領域はかなり違います。
Manusは「調査→整理→資料化→アプリ開発」までを横断して進める汎用エージェントで、1.6ではモバイル開発やDesign Viewなど、「作って仕上げる方向」に機能が広がりました。
一方、Devinはソフトウェア開発に特化したエージェントとして位置づけられており、実装・検証・開発タスクの実行を主戦場にしています。
Manusの料金プラン
「Manus」の料金体系は以下のとおりです。
Manusは、無料プランと3つの有料プラン(Basic、Plus、Pro)、チーム向けの「Manus Team」プランが用意されています。各プランの主な違いは、月ごとのクレジット付与量や同時に実行できるタスク数、利用可能な機能にあります。
| プラン名 | 月額料金 | 初回付与クレジット | 毎月付与クレジット | 毎日付与クレジット | 同時実行タスク数 | クレジット追加購入 | 特徴 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 無料プラン | 無料 | 1,000 | 0 | 300 | 1 | ✕ | 毎日300クレジット付与、基本機能のみ |
| Basicプラン | $20(年契約$17) | 4000 | 4000 | 300 | 5 | 〇 | 毎月4000クレジット、20タスク同時実行可能 |
| Manus Teamプラン | $20/席(2席~) | 20,000(共有) | 20,000(共有) | – | チームで共有 | 〇 | チームでクレジット共有、中小企業向け |
クレジットはタスクを実行するたびに消費され、毎日・毎月自動で補充されます。有料プランなら、足りなくなったときにいつでも追加購入が可能。チームプランでは、クレジットを複数人で分け合って使うことができます。
プラン内容や料金は今後変更される場合がありますので、最新情報は公式サイトでご確認ください。
Manusのライセンス
「Manus」はクラウドサービス型で提供されており、ソフトウェア自体が公開されているわけではありません。そのため、オープンソースライセンスは存在せず、ユーザーは「Manus」のプラットフォームを規約に従って利用する形になります。
| 項目 | 利用可否 |
|---|---|
| 商用利用 | ![]() |
| 改変 | ![]() |
| 配布 | ![]() |
| 特許使用 | ![]() |
| 私的使用 | (成果物はOK) |
利用規約には、18歳以上であることや、利用目的が違法・不適切でないことなど基本的な条件が定められています。
また、「Manus」上で生成されたアウトプット(成果物)の権利はユーザーに帰属することが明記されています。つまり、「Manus」が作成した文章やレポート、画像などは利用者が自由に利用・公開でき、Manus側からそれらの著作権等の主張はなされません。
一方で、サービスそのものの再配布や第三者への提供は禁止されています。例えば、自分の「Manus」アカウントを使って他者に代行サービスを提供したり、「Manus」の機能をラッピングして商用アプリに組み込むことは、事前の許可なく行うことはできません。
Manusの使い方
2025年10月現在、「Manus」はメールアドレスを登録するだけで、誰でもすぐに無料プランで利用(回数制限あり)できます。
利用したいユーザーは公式サイト内、右上の「Get Started」をクリックします。

以下のページに遷移したら、メールアドレスを入力してアカウント登録しましょう。

アカウントを登録すると、そのままManusトップ画面に遷移します。あとはプロンプトを入力して利用すればOKです。
Manusは、基本的にチャットボックスに達成したい目標や指示を自然言語で入力することで操作可能です。

その後、「Manus」が入力内容を解析し、必要な手順を自律的に計画・実行します。例えば、「ウェブサイトを一から構築してほしい」という指示を出すと、「Manus」は企画・デザインからコーディング、コンテンツ配置まで順を追って実行し、ステップバイステップでWebサイトを完成させます。
また、作業中は、「Manus」がリアルタイムでどのような処理を行っているか(情報収集や分析のプロセス)をモニター上で確認することも可能です。
初めての人はここから!最初の1タスクの始め方
実際にサインアップから最初のプロンプト入力までを行ってみます。
今回はHPを作ってもらいましたが、クオリティ高く作られています。同じAIエージェントであるGensparkにも全く同じプロンプトでHPを作ってもらいました。
サインアップから成果物を得るまで10分もかからずにできました。エージェントを使わずにHPを作っていたら、何十倍もの時間がかかっていたので、かなりの効率化が図れます。
こちらもManus同様、クオリティの高いものが完成しています。
Manus My Computerの使い方
My Computerを使うには、Manusデスクトップアプリをダウンロードする必要があります。
ダウンロード後、Manusを起動するとログインを求められるので、Web版で利用しているアカウントでログインすればOK。
ログインが完了すると、トップ画面が表示されます。

下記画像の赤枠をクリックすると、My Computerを利用することができます。操作を許可するローカルフォルダを指定しましょう。


今回は「My Computer資料」というフォルダを作成して、ここのアクセスを許可します。
追加すると許可を求められるので、許可しましょう。

実際に使ってみましたが、感覚的にはClaude Codeに近いかなと感じました。ただ、Manusの場合は処理が終わった後にネクストアクションが表示されるので、そこはClaude Codeと異なります。
また、実行前のクレジットは1,300でしたが、終了後には1,201になっていたので、今回の一連の処理で99クレジット使用したことになります。Manusはクレジット制で40ドルで8000クレジットのため、今回の処理では大体75円です。
全く同じ処理をClaude Codeにさせてみたところ$0.1336だったので、大体20円くらいですね。比較してみるとClaude Codeの方が安いです。

生成AIをビジネスでどのように活用できるかについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

企業・チームでManusを導入する方法
Manusは個人利用だけでなく、企業やチーム全体での活用を想定した「Manus Team」プランを提供しています。
このプランでは、複数メンバーが同じプロジェクトで協働し、成果物を一元管理できる機能が備わっており、B2B環境での本格的な業務効率化を実現します。
Manus Teamプランでできること
ManusのTeamプランは、個人利用を超えて「組織の業務プロセスをAIで最適化する」ために設計されており、クレジット共有から成果物管理、セキュリティまで包括的な機能を備えています。
さらに、Admin Dashboardによる管理機能も充実しており、チーム全体の支払い・請求管理をまとめて行えるほか、メンバーごとのクレジット消費や実行タスクの可視化が可能。
共同作業については、Manus 1.5で導入された Collaboration機能を活用できます。
同一セッションに最大49名が参加し、Google Docsのようにリアルタイム編集が可能。クレジットはタスクのオーナーのみが消費するため、閲覧者やコメント参加者にコストは発生しません。
また、Manusが生成したレポート・コード・分析結果などを一元管理できるLibrary機能により、成果物をチームの共通ナレッジとして蓄積できます。
Collaboration機能を使ったチーム作業のイメージ
ManusのCollaboration機能は、複数メンバーが同じセッションに参加し、リアルタイムで業務を進められる点が特徴です。
マーケティング、開発、財務などの実務において、従来分断されがちだった作業プロセスを一つのセッションに統合し、レポート作成・コードレビュー・財務可視化まで、チーム全員が同じ画面で同時に進行できます。
ここではCollaboration機能を使った例をいくつか紹介します。
マーケティングでの共同レポート作成
新規市場参入に向けた競合分析では、プロジェクトマネージャーがタスクを作成し、ManusがWeb検索や財務データ分析を自律的に処理。
チームメンバーはCollaboration機能でセッションに参加し、リアルタイムで進捗を確認しながら、価格戦略やマーケ施策など担当パートにコメントを加えます。完成したレポートはLibrary機能に保存し、営業部門との共有にも活用可能。従来3日かかっていた調査が半日で完了する効率化が実現するでしょう。
開発チームでのコードレビューと自動テスト
バックエンドAPIの新機能開発では、リードエンジニアがManusにAPI設計とPythonコード生成を依頼。
Manusがコード生成から単体テスト、セキュリティチェックまで一連で処理します。
チームメンバーはCollaboration機能を通じてコードレビューに参加し、修正点をその場で反映。完成コードはGitHub連携でそのままプッシュでき、ライブラリにはベストプラクティス集として蓄積されます。レビュー待ち時間が大幅に減り、ナレッジの共有にもつながります。
財務部門での予算レビュー資料作成
売上データのアップロード後、Manusが自動で分析・グラフ化・レポート化を実行。
CFOは途中経過をリアルタイムでチェックし、「前年比比較を追加」といった指示をセッション内で直接入力できます。
Manusが即時反映し、最終的にはスライド形式の資料が完成。Libraryに保存されるため、次回会議でもテンプレートとして再利用できます。Excelの手作業は不要になり、作業時間は大幅に削減されます。
企業でManusを導入する具体的なステップ
生成AIを社内に導入する具体的な方法については下記の記事を参考にしてください。

Manusの活用事例
2026年1月時点で公開されているデモやユーザーの報告から、「Manus」の具体的な活用事例をいくつかご紹介します。
マーケティング・コンテンツ制作での活用
上記ポストでは、参考画像をもとに、最新のマーケティング動向リサーチから雑誌風のPDF資料作成までのタスクを一気通貫してこなしています。
もちろん、細かい部分は修正する必要もあるかもしれませんが、1発でここまでのクオリティの資料作成を自律的に実行してくれるのはありがたいですね。
サービス負荷が原因で実行ストップしたところを、ユーザーからの「やって」の一言で再実行してくれているのもおもしろポイントです。
開発・データ分析での活用
上記の投稿は、雑に「自己紹介サイト作って」と依頼するだけで、自己紹介サイトを作成するのはもちろん、公開まで勝手にやってくれるという例です。
実際に作成されたサイトの一部はこちら。

見やすいレイアウトや色使いで、上記画像以外にも問い合わせ先などの項目が自動で作成されており、自律型AIエージェントとしてのレベルの高さが伺えます。
日常業務・スケジュール管理での活用
上記のポストでは、動画の内容を文字に起こし議事録としてわかりやすくまとめています。Manusに「全部文字起こしして議事録にして」と簡単に指示するだけで、通常では何十分もかかる作業を肩代わりしてくれます。
この機能は、「耳で聞く情報をすぐにテキスト化したい」場面で活躍します。動画と一緒に文字ベースの議事録を提出すれば、チーム内での情報共有も早く済むでしょう。
ナレッジワーク・リサーチ業務での活用(Smart Wide Research)
上記投稿では、Manus 1.6 Maxで強化された「Smart Wide Research」について、図解付きで分かりやすく紹介されています。
ポイントは、メインエージェントだけでなくサブエージェント側まで含めてMAXモデルが適用され、調査の持続性や深さが約30%向上したという点です。
人間が途中で細かく指示を出さなくても、AIが自律的に調査を続けて論点を深掘りしていくため、競合調査・市場リサーチ・意思決定用の下調べなど、「調査に時間が溶ける」業務で特に効果を発揮しそうですね。
モバイルアプリ開発での活用
上記ポストでは、Manus 1.6のモバイルアプリ開発機能を使って、シフト管理アプリ「しふぽん」を作っている様子が紹介されています。
「こんな機能があったらな」をManusに相談しながら詰めていく流れがリアルで、要件定義→画面イメージ→実装の叩き台までを会話で前に進められるのが強みだと伝わります。
もちろん最終調整は必要ですが、アイデア段階から動く形に落とし込むスピード感は、業務アプリのプロトタイプづくりと相性が良いですね。
ローカル環境の整理
公式の活用事例として、ローカル環境内の整理も上がっていました。
ローカル環境にアクセスできると、上記のような「やる必要はあるけど、ちょっとめんどくさい」が自動化できますね。
Design Viewで画像をピンポイント修正できる
上記ポストでは、Manus 1.6で使えるようになったDesign Viewの便利さが紹介されています。
特に刺さるのが、いわゆる「ピンポイント修正」で、「ここの1文字だけ直したい」「右下の小松菜だけキャベツに変えたい」など、他の部分は絶対に変えずに一部だけ直したい場面で便利なのがポイントです。
画像生成は、全体が微妙に変わってしまうのが悩みになりがちですが、Design Viewのように部分編集できると、バナーや資料用素材などの微調整がかなり楽になります。
投稿では連携モデル由来の品質にも触れており、実務のデザイン修正フローに組み込みやすい印象です。
Manusを実際に使ってみた感想とメリット・デメリット
無限の可能性を感じさせてくれるManusを実際に使ってみます。1日1回の利用制限を有意義に使えるように、今回は「ManusにManusの有益な活用事例」をまとめてもらおうと思います。
入力プロンプトはこちら。あえて雑に指示出しをしてみます。
Manusの超有益な活用事例を10個まとめて、PDF資料化して実行中の様子はこちら
実行結果はこちら

生成文章はこちら
クリックで表示
Manusの超有益な活用事例をまとめたPDF資料が完成しました。
このPDFには以下の内容が含まれています:
はじめに:Manusの概要と本資料の目的
Manusの基本機能と特徴
10個の超有益な活用事例:
財務・経理業務の効率化
株式・投資分析レポート作成
不動産投資の物件リサーチ
教育コンテンツの作成支援
旅行計画の作成
データ分析と可視化
マーケティング資料作成
コンテンツ制作(ブログ・記事)
プログラミングと開発支援
法務・契約書レビュー
各活用事例では、具体的なシナリオ例、導入メリットと効果、実装例と成功事例、導入ステップを詳細に解説しています。
PDF資料をご確認ください。
manus_use_cases.pdf
PDF · 319.02 KB
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PDFドキュメントの生成と品質確認が完了し、ユーザーへの提供準備が整いました
PDFドキュメントの生成が完了し、ユーザーに提供します
タスクが完了しました。Manusの超有益な活用事例をまとめたPDF資料をユーザーに提供しました。今回のタスクの所要実行時間はおよそ15分ほどでした。
資料の中身は、、残念。。中身がスカスカで資料化した意味がありませんでした。
参考資料を与えるなどして、もう少し具体的に指示出ししたほうが意図した結果が得られそうです。とはいえ、数十分程度で、事例調査から資料作成までを完了してくれるのは革命的ですよね。
生成時間は5分程度でした。Perplexityで調査させるよりは浅いまとめかなという印象ですが、サクッと情報を取りたい時には活用できそうです。
また、Manus 1.5になってからフルスタックWebアプリケーションを1つのプロンプトから自動生成し、デプロイとデバッグまで実行ができるようになっているので、実際にフルスタックアプリケーションとしてテトリスを作ってみます。
プロンプトは「フルスタックアプリケーションとしてテトリスを作成して」のみです。
そして実際に生成から完成した動画がこちら。
落下速度が速すぎて修正を依頼しましたが、それでも修正はされませんでしたが、ここまで10分もかからずに完成しています。もう少し時間をかけたら落下速度の調整もできそうです。
AIエージェントの開発方法や事例が知りたい方は、以下の記事もチェックしてみてください!

Manusの注意点
「Manus」を利用・導入するにあたっては、以下のような技術的・運用上の注意点やプライバシーリスクに留意する必要があります。
出力の精度と限界
「Manus」の生成する回答や成果物は高度ですが、誤情報や不正確さを含む可能性があります。開発元も「AIの出力にはエラーが含まれうる」「高度な推論や判断が必要なタスクには限界がある」ことを認めており、ユーザー側で結果を検証し判断することが求められます。
特に重要な意思決定に用いる場合、鵜呑みにせず人間が内容を精査する慎重さが必要です。
プライバシーとデータ取り扱い
「Manus」に入力したデータや対話内容はサービス提供者側に送信・保存されます。利用規約では、ユーザーが提供したデータや生成物(ユーザーデータ)をManus側が匿名加工した上でサービス改善目的で利用することが明記されています。
機密情報や個人情報を入力すれば、その内容が、サーバー上に保存され分析に使われる可能性があるため、社外秘データの取り扱いには慎重を期す必要があります。
重要情報を扱う場合は、DPA(データ処理契約)等で契約上の制限を設けるなど、法務・セキュリティの観点で統制するのも有効です。
クレジット消費のためコストが予想しにくい
Manusはタスクの内容や実行回数によってクレジット消費が変わるため、「どの作業でどれだけコストがかかるか」を事前に見積もりづらい側面があります。
特に、リサーチや生成を何度もやり直す運用、複数タスクを並行させる運用ではクレジット消費が膨らみやすいです。
社内利用では、用途を絞ったPoCで消費傾向を把握し、クレジット上限や利用ルールを決めておきましょう。
中国・Metaなど拠点・法域に関するリスク
Manusは中国発のスタートアップとして注目されてきた背景があり、企業利用では「データがどの法域で扱われるのか」「ガバナンスがどう変わるのか」を気にする担当者も多い領域です。
この点についてMetaは、買収に際して以下の方針を公表したとウォール・ストリート・ジャーナルが報道しています。
- 中国側の持分を残さない
- 中国でのサービス運用を停止する
加えて、買収後の扱いとして「Manus側の新規Meta従業員は既存顧客データにアクセスしない」旨や、AIモデルのアクセス制御に言及した報道もあります。
サービス提供状況の制約
Manusは、リリース当初から現在にかけて、その提供状況が大きく変化しています。リリース直後の2025年3月時点では、サーバー容量の制限から招待制のベータサービスとして提供されていました。この時期は、利用に招待コードが必須で、入手待ちのユーザーが多数おり、一時的に招待コードが高額で取引されるほどでした。
しかし、2025年5月には招待制が完全に解除され、現在は誰でもメールアドレスを登録するだけで、すぐにManusの利用を開始できます。待機リストも廃止され、以下の無料プランが提供されています。
- 初回1,000クレジットが付与
- 以降、毎日300クレジットが付与
また、サービスの安定性についても注目すべき点があります。小規模なスタートアップが提供しているため、リリース当初はサーバーダウンやレスポンスの遅延といった課題が指摘されていました。
現在、サーバーのキャパシティは順次拡大されており、以前のような長時間の待機や厳しいアクセス制限はほぼ解消されています。しかし、利用者が急増しているため、一時的にサーバー負荷が高まる可能性はまだあります。
今後も利用条件や仕様が変更される可能性があるため、導入を検討する際は、最新の公式情報を確認し、段階的にテスト利用してみることをおすすめします。
企業・チームで使う際のチェックリスト
Manus AIは業務自動化に大きな効果を発揮しますが、企業利用では「便利さよりも安全な運用ルールの設計」が欠かせません。下記は一例ですが、このようなチェックリストを活用することで、安全に運用が可能となるでしょう。
- 入力禁止情報の明確化
- データ保存・削除ポリシーの把握
- 外部サービス連携(Connector)の管理
- Team Planの権限・共有範囲の整理
- 代替手段とバックアッププラン
- 重要情報や個人情報を扱う可能性がある場合は、DPA等で契約上の制限を設けられるかも含めて検討
上記以外にも注意するべき点は各企業によって異なります。そのため、Manus導入前に「社内ルール」を作ることが最重要。
Manusの利便性を最大化しつつ、情報漏洩リスクを抑えるためには、自社のセキュリティ基準に基づいた統制のもとで運用することが不可欠です。
自律型AIエージェントの仕組みや具体的な使い方について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

Manusを取り巻く動向
自律型AIエージェント「Manus」は、中国AI産業の急速な成長とグローバル展開を象徴する存在として、2025年に国際的な注目を集めています。その背景には、戦略的な技術提携、大規模資金調達、地政学リスクへの対応が複雑に絡み合っています。
Alibaba「Qwen」との提携
Manus は、Alibaba Cloudが開発するオープンソース大規模言語モデル「Qwen(通義千問)」シリーズとの技術提携を発表。
この提携により、ManusはQwen-7B/14Bなどの高性能モデルとAlibabaの強力なクラウドインフラを活用し、中国国内市場向けに最適化された自律型AIエージェントの開発を加速しています。
特に、中国政府の規制に準拠した「国産AIモデルとコンピューティングプラットフォームの完全統合」を実現することで、国内での競争優位性を確保する狙いがあります。
Benchmarkによる大型資金調達とグローバル展開
2025年4月、Manusは、Benchmark Capital主導のシリーズB資金調達ラウンドで7,500万ドル(約113億円)を調達し、企業評価額は5億ドル(約750億円)に達しました。
既存投資家のTencent、ZhenFund、HongShan Capitalも参加したこのラウンドは、日本を含むグローバル市場への本格展開を加速させる資金として位置づけられています。※3
一方で、Manusは本社をシンガポールへ移転し、中国国内のローカルチームを解散するという大胆な戦略を実行。これは米国の対中技術規制を回避し、米国製モデル(Claude、GPT-4など)とクラウドインフラ(AWS)へのアクセスを確保するための措置と考えられます。
中国AIエコシステムの中での位置づけ
Manusは、DeepSeekと並ぶ「次世代中国AI」として評価されています。中国AI産業は、模倣から独自イノベーションへと移行し、北京市政府の政策的支援を受けながら急成長を遂げています。
DeepSeekが「推論特化型モデル」として技術的ブレイクスルーを実現した一方、Manusは「汎用自律エージェント」という新ジャンルを開拓し、GAIAベンチマークで人間の92%に迫る89.5%を達成するなど、実用性の高さで差別化しています。
MetaがManusを買収
Manusは、2025年に中国で創業したスタートアップ「Butterfly Effect」が開発した自律型AIエージェントとして登場しました。同社は拠点をシンガポールへ移した後、2025年12月にMetaが買収を発表しています。
Metaは中国での事業停止と、中国側の持分を残さない方針を示しており、Manusブランドを維持したままサブスク提供を継続するとされています。
Manusに関するよくある質問
まとめ
最後に改めて、「Manus」の特徴をまとめます。
- 思考を行動に変える自律型AIエージェント
- 仕事や生活の多種多様なユースケースに対応
- 自律性(人手を介さないタスク完遂力)、性能実証(客観ベンチマークでの高成績)が強み
- 無料プランと有料プランが正式リリースされ、誰でもメールアドレス登録ですぐに利用開始可能(利用回数制限あり)
- サーバー混雑時には一時的に利用制限がかかる場合があるが、待機リストや招待制はすでに廃止
今後のサービス拡大から目が離せません!
最後に
いかがだったでしょうか?
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株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです!
開発実績として、
・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70%自動化するAIエージェント
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Long-term memory. Remembers your style, tone, and preferences.


(成果物はOK)
AIディレクター (@keitowebai) 




(@nico_ai_work)

