【2025年最新】自律型AIエージェント「Manus」徹底解説｜仕組み・料金・導入判断まで

Last updated at 2025-12-26Posted at 2025-12-26

1. 導入・概要

この記事の目的

本記事では、2025年に話題の自律型AIエージェント「Manus（マナス）」について、技術的な仕組みから実用面の評価、導入判断に必要な分析まで網羅的に解説します。

「Manusって結局どうなの？」という疑問に対して、客観的なデータと分析に基づいた情報を提供することを目指します。

対象読者

AIエージェントに興味があるエンジニア・技術者
業務効率化を検討しているビジネスパーソン
新しいAIツールの導入を検討している企業担当者

この記事で得られること

Manusの基本概念と従来AIとの違いの理解
技術的な仕組みとアーキテクチャの把握
具体的な使い方とプロセスの習得
料金プランとコストパフォーマンスの判断材料
導入可否を判断するためのAs-Is/To-Be分析、Fit&Gap分析
セキュリティ・リスク面の注意点

2025年のAIエージェント市場動向

2025年は「AIエージェント元年」と呼ばれています。ChatGPTやClaudeといった対話型AIが普及する中、次のステージとして注目されているのが自律型AIエージェントです。

天秤AIメディアの解説によると、Manusは「質問に答える」対話型AIとは異なり、ユーザーの目標を理解し、自ら計画を立て、ブラウザ操作やツール連携を駆使して「タスクを実行する」ことができる点が最大の特徴です。

2. Manusとは何か

基本情報

Manusは、中国のスタートアップ企業「Butterfly Effect（蝴蝶效应）」が開発した完全自律型AIエージェントです。

項目	内容
開発元	Butterfly Effect Technology（シンガポール拠点）
リリース時期	2025年3月5日
最新バージョン	Manus 1.6（2025年12月15日リリース）
公式サイト	https://manus.im/

AI総合研究所の解説によると、創業者の肖洪（Xiao Hong）氏は華中科技大学を2015年に卒業した連続起業家であり、以前にもAIプラグインサービス「Monica」で100万人以上のユーザーを獲得した実績があります。

2025年4月の報道によると、同社は約7,500万ドル（約110億円）の資金調達を完了し、企業評価額は約5億ドル（約750億円）に達しています。

従来のチャットAIとの決定的な違い

Manusと従来のチャットAI（ChatGPT、Claude等）の違いは、「答える」か「実行する」かという点にあります。

特徴	従来の対話型AI	Manus（自律型エージェント）
作業の進め方	1問1答形式で人間が指示を繰り返す	1度の指示でゴールまで自律走行
Web操作	検索して情報を出すまで	検索・ログイン・データ取得・加工まで
成果物	テキスト回答がメイン	分析レポート、コード、Webサイト、アプリ等
待ち時間	その場で回答を待つ必要がある	クラウド実行。完了まで放置でOK
作業の透明性	思考過程は見えにくい	リアルタイムで作業状況を確認可能

Manusの基本動作フロー

Manusがタスクを実行する際の基本的な流れを図示します。

Qiitaの技術解説によると、Manusはプランナーとエグゼキューターという2つの役割を持つAIが連携して動作します。プランナーがユーザーの指示を分析してタスクを細分化し、エグゼキューターが実際の作業を実行する分業体制です。

技術的な仕組み

マルチエージェントアーキテクチャ

Manusの強みは、複数のAIエージェントが協調して動作するマルチエージェントアーキテクチャにあります。単一のAIモデルがすべてを処理するのではなく、役割ごとに専門化されたエージェントがチームのように連携することで、複雑なタスクにも対応できます。

使用されているAIモデル

AIツールギャラリーの解説によると、Manusは独自のAIモデルを持つわけではなく、既存の高性能AIモデルを組み合わせて活用しています。

Anthropic Claude 3.5 Sonnet / Claude 3.7：推論・文章生成の主軸
Alibaba Qwen：中国語処理や特定タスク向け

GAIAベンチマークでの評価

TechTrendsの解説によると、ManusはAIエージェントの能力を測定するGAIAベンチマークにおいて、レベル1で**正答率86.5%**を記録し、OpenAIのDeep Research（74.3%）を上回ったとされています。

Manus 1.6の進化ポイント

2025年12月15日にリリースされたManus 1.6では、以下の機能強化が行われました。

天秤AIメディアの報道によると：

機能	内容
Manus 1.6 Max	最上位エージェント。計画立案と問題解決のアーキテクチャを刷新。タスク成功率が大幅向上
モバイル開発	自然言語からiOS/Androidアプリを自動生成。データベース設計からデプロイまで対応
Design View	画像編集機能。Mark Toolで特定要素を選択して個別に変更可能
Wide Research強化	100以上のサブエージェントを並列実行。より深く広範な調査が可能に

公式発表によると、Manus 1.6 Maxではユーザー満足度が19.2%以上向上し、調査の深さ・持続性も30%以上改善されたとのことです。

3. 使い方・プロセス

アカウント登録から利用開始まで

天秤AIメディアのガイドによると、Manusの利用開始は以下の手順で行います。

Step 1：公式サイトにアクセス
https://manus.im/ にアクセスし、「Get Started」または「始める」ボタンをクリック。

Step 2：アカウント作成
以下のいずれかの方法でアカウントを作成：

Googleアカウント連携
Appleアカウント連携
メールアドレスで登録

Step 3：認証完了
登録したメールアドレスに認証メールが届くので、リンクをクリックして認証を完了。

※2025年5月以降、招待コードなしで誰でも登録可能になっています。

タスク実行プロセスの詳細

Manusがタスクを実行する際のプロセスをシーケンス図で示します。

モードの使い分け

Rimo Voiceの解説によると、Manusには主に2つのモードがあります。

モード	用途	適したケース
Chatモード	対話形式でアイデア出しや相談	単純な質問、壁打ち、軽い調べ物
Agentモード	自律的にタスクを実行	成果物が必要な場合（レポート、資料、コード等）

効果的なプロンプトの書き方

天秤AIメディアのガイドでは、以下のように指示の具体性が精度に影響すると解説されています。

❌ 悪い例：
「市場について調べて」

✅ 良い例：
「2025年の日本の生成AI市場規模、主要プレイヤー3社、および年平均成長率（CAGR）を調査して、表形式のレポートにまとめてください」

ポイント：

具体的な成果物の形式を指定する
調査範囲や条件を明確にする
必要な項目を列挙する

4. 関係性・構造

AIエージェント市場におけるManusの位置づけ

Manusは単独で存在しているわけではなく、AIエージェント市場の生態系の中に位置づけられます。

主要な競合サービスとの比較

AI Walkerの比較記事を参考に、主要サービスを比較します。

サービス名	提供元	特徴	現状
Manus	Butterfly Effect	汎用自律型エージェント。非同期処理、成果物納品まで対応	一般公開中
ChatGPT Operator	OpenAI	ブラウザ操作エージェント。Pro/Team限定	限定公開
Computer Use	Anthropic	デスクトップ操作エージェント。API経由で利用	ベータ版
AutoGPT	オープンソース	自律型エージェントの先駆け。実験的な位置づけ	開発継続中

Manusの強みは、一般ユーザーでも使いやすいUIと成果物納品までの一貫した自動化にあります。

外部ツール連携

天秤AIメディアによると、Manusは以下のような外部ツールとの連携が可能です。

Gmail / Slack / Notion / Stripe など
例：「Gmailに来たメールの内容をNotionに自動でまとめて、Slackでチームに通知する」

5. As-Is/To-Be分析

分析の目的

従来のやり方（As-Is）とManus導入後の理想の姿（To-Be）を比較し、課題と期待効果を明確にします。

As-Is/To-Be比較表

観点	As-Is（現状）	課題	To-Be（Manus導入後）
リサーチプロセス	人間が手動で検索・情報収集。複数サイトを巡回して情報を整理	時間がかかる。抜け漏れが発生しやすい	Manusが自動で複数ソースから情報収集。網羅性が向上
所要時間	競合調査に4〜8時間。資料作成にさらに2〜4時間	他の業務に割く時間が減少	調査から資料作成まで1〜2時間。待機中は他作業が可能
コスト	人件費（時給×作業時間）	単純作業に高度人材を充てている	月額$19〜$199で複数タスクを処理
成果物の品質	担当者のスキルに依存。ばらつきがある	品質の標準化が難しい	一定水準の品質を担保。ただし最終チェックは必要
スケーラビリティ	人員を増やさないと処理量を増やせない	繁忙期に対応しきれない	同時実行で複数タスクを並列処理（Proプランで最大10件）
ナレッジ蓄積	個人の頭の中に留まりがち	引き継ぎが困難	処理ログや成果物が残り、ノウハウを形式知化しやすい

導入による期待効果

短期的な効果（1〜3ヶ月）

リサーチ・資料作成の時間短縮
定型的な調査業務の自動化

中期的な効果（3〜6ヶ月）

浮いた時間を戦略立案や創造的業務に充当
複数プロジェクトの並列処理が可能に

長期的な効果（6ヶ月以上）

AIエージェント活用のノウハウ蓄積
業務プロセス全体の見直し・最適化

6. Fit&Gap分析

分析の目的

要件に対するManusの適合性を判断し、導入の可否や補完策を検討します。

Fit&Gap分析表

要件	現状の課題	Manusでの対応	評価	対応方針
定型リサーチの自動化	時間がかかる	Fit	◎	そのまま活用可能
資料の叩き台作成	作成に工数がかかる	Fit	◎	PPT、PDF、Webサイトに対応
コード・ツール開発	技術者が必要	Fit	○	簡易的なものに限る。技術者レビュー推奨
モバイルアプリ開発	開発期間が長い	Fit	○	Manus 1.6で対応（有料プラン限定）
日本語での高精度出力	ニュアンスの違い	Partial	△	人間による修正・校正が必要
機密情報を含む業務	セキュリティ要件	Gap	×	クラウド処理のためリスクあり。利用不可
リアルタイム応答	即時性が必要	Gap	×	非同期処理のため不向き
創造的コンテンツ制作	独創性が必要	Partial	△	素材集めには有用。最終的な創造は人間
24時間365日の安定稼働	可用性要件	Partial	△	サーバー混雑時に利用不可の場合あり

評価基準

評価	意味	対応方針
Fit	要件を満たす	そのまま活用可能
Partial	部分的に満たす	人間による補完・チェックを組み合わせる
Gap	要件を満たさない	他の手段を検討 or 導入を見送る

ユースケース別の適合性まとめ

◎ 導入推奨

マーケティング部門のリサーチ業務
企画部門の市場調査・競合分析
営業部門の提案資料作成支援
個人の副業・フリーランス業務

○ 条件付きで推奨

社内ツール・プロトタイプ開発（技術者によるレビュー必須）
コンテンツマーケティングの素材収集（最終編集は人間）

△ 慎重な検討が必要

顧客向け資料の最終版作成（品質チェック体制の構築が前提）
法務・コンプライアンス関連（専門家の確認が必須）

× 非推奨

機密情報を扱う業務全般
SLAが厳格なサービス提供
完全な無人運用を前提としたシステム

7. 注意点・リスク

セキュリティとプライバシーの懸念

リスク

Manusは中国のスタートアップが開発しており、処理はクラウド上で行われます。Qiitaの技術解説では、以下の懸念が指摘されています。

データの保存場所・保持期間
第三者への情報提供の可能性
地政学的リスク（各国の規制動向）

対策

機密情報や個人情報は入力しない
ダミーデータや抽象化したデータで代替
社内ポリシーとの整合性を事前に確認
利用規約・プライバシーポリシーの精読

ハルシネーション（誤情報生成）リスク

リスク

Manusも他のAIと同様、事実と異なる情報を生成する可能性があります。特に、レポートや分析結果を鵜呑みにすると、誤った意思決定につながる恐れがあります。

対策

重要なアウトプットは必ず人間がレビュー
数値データは元ソースで裏取り
複数の情報源でクロスチェック

サーバー安定性・可用性の問題

リスク

人気サービスであるため、サーバーが高負荷になり「実行できません」というエラーが発生することがあります。

対策

締め切り直前での利用を避ける
代替手段（他のAIツール、手動作業）を準備
Proプランの優先アクセスを検討

料金体系変更リスク

リスク

App Storeのレビューでは、料金プランの急な変更により利用できなくなったという報告があります。

対策

長期契約前に無料・低額プランで試用
クレジットの買いだめは避ける
代替サービスの選定を並行して行う

日本語対応の現状

2025年後半から日本語対応が改善されていますが、以下の点で課題が残ります。

敬語・ビジネス文書の慣習
日本特有の制度・用語の理解
文化的なニュアンスの把握

料金プランの詳細（2025年12月時点）

SHIFT AIの解説を参考に、現在の料金体系を整理します。

プラン	月額料金	月間クレジット	毎日の自動付与	同時実行タスク
無料	$0	初回1,000	300/日	1件
Basic	$19	3,900	300/日	2件
Plus	$39	9,900	300/日	2件
Pro	$199	19,900	300/日	10件
Team	$40/人	Pro相当	Pro相当	Pro相当

※料金は変更される可能性があります。最新情報は公式サイトでご確認ください。

クレジット消費の目安

AIツールギャラリーの情報を参考にしています。

タスク例	消費クレジット目安
簡単な調査・質問	50〜100
Webサイト作成	200〜400
スライド作成（8枚程度）	300〜500
詳細なリサーチレポート	500〜1,000
複雑なデータ分析	800〜1,500

8. まとめ

現時点での総合評価

Manusは、**「単純なリサーチや定型作業の自動化には革命的だが、最終的な成果物のチェックとコスト管理はまだ人間がしっかりやる必要がある」**というのが現実的な評価です。

評価軸	評価	コメント
技術的な能力	★★★★☆	GAIAベンチマークで高スコア。基盤モデルの進化とともに向上
使いやすさ	★★★★☆	直感的なUI。非同期処理で待ち時間を有効活用できる
コストパフォーマンス	★★★☆☆	人件費と比較すれば割安だが、クレジット消費の予測が難しい
安定性・信頼性	★★★☆☆	サーバー混雑、料金変更など不安定要素あり
セキュリティ	★★☆☆☆	クラウド処理のため、機密情報の扱いには注意が必要
日本語対応	★★★☆☆	改善中だが、まだ人間による修正が必要な場面が多い

こんな人・組織におすすめ

毎日数時間をリサーチや資料作成に費やしている人
情報収集の効率化で、より創造的な業務に時間を使いたい人
プロトタイプやMVPを素早く作りたいスタートアップ
AIエージェントの可能性を実際に体験してみたい人

こんな人・組織には不向き

機密情報を日常的に扱う業務担当者
100%の精度・信頼性が求められる業務
即時レスポンスが必要なカスタマーサポート等

今後の展望

AIエージェント市場は急速に発展しており、ManusもManus 1.6で大幅な機能強化を行いました。今後も以下のような進化が期待されます。

基盤モデル（Claude、GPT等）の進化に伴う能力向上
日本語対応のさらなる改善
モバイルアプリ開発機能の拡充
他サービスとの連携強化

「AIに仕事を丸投げできる時代」はまだ完全には来ていませんが、「AIと協働して生産性を上げる時代」は確実に到来しています。

まずは無料プランで試してみて、自分の業務に合うかどうかを確かめてみることをおすすめします。

9. 参考資料・リンク集

本記事の作成にあたり、以下の情報源を参照しました。

公式情報

Manus公式サイト

技術解説・レビュー

料金・プラン解説

使い方ガイド

Manus 1.6関連

ユーザーレビュー

本記事の情報は2025年12月時点のものです。Manusの機能・料金体系は変更される可能性があるため、最新情報は公式サイトでご確認ください。

最後までお読みいただきありがとうございました。

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