Manus（マヌス）AIの概要
- 開発元：Manus AIは中国のAIスタートアップ**Monica (monica.im)**によって開発されました。創業者は肖洪（Xiao Hong）氏で、華中科技大学卒の連続起業家です (Manus AIとは｜おんちゃば@FP1級 #行動経済学)。開発チームはチーフサイエンティストの季逸超（Ji Yichao）氏を中心としており (中国発の汎用AIエージェントManus（マヌス）とは？概要やユースケースを解説！ | WEEL)、高度なAIエージェントの実現に取り組んでいます。
- 主な機能：自律的なタスク実行（ユーザーの大まかな指示からタスクを細分化し、旅行の旅程作成や在庫分析、ウェブサイト構築等を自動で計画・実行）や (Manus AIとは｜おんちゃば@FP1級 #行動経済学)、マルチモーダル対応（テキスト・画像・表・実行可能なコードなど様々なデータの入出力） (Manus AIとは｜おんちゃば@FP1級 #行動経済学)、外部ツール連携（Webブラウザ、コードエディタ、データベース等と接続して作業を自動化） (Manus AIとは｜おんちゃば@FP1級 #行動経済学)、適応学習（ユーザーとの対話から学習し応答を最適化） (Manus AIとは｜おんちゃば@FP1級 #行動経済学)、ユーザーフレンドリーな設計（専門知識不要で簡単な指示を与えるだけで動作） (Manus AIとは｜おんちゃば@FP1級 #行動経済学)といった特徴を備えています。また、最新のGAIAベンチマーク（汎用AIアシスタントの評価）でOpenAIのモデルを上回る最高性能を記録しており (中国発の汎用AIエージェントManus（マヌス）とは？概要やユースケースを解説！ | WEEL)、複雑なワークフローの自動化や意思決定支援まで可能な最先端の汎用AIエージェントです。
- 使用用途：Manusは金融分析（株価レポートやトレンド分析、財務ダッシュボードの生成）、旅行・イベント計画（パーソナライズされた旅程や旅行プランの作成）、教育・研究（インタラクティブな教材や詳細な調査レポートの作成）、ビジネス運用（サプライヤー調達、ワークフロー管理、意思決定の最適化）など多彩な分野への応用が期待されています (Manus AI: 複雑なタスクのためのインテリジェント アシスタント)。研究者・アナリスト、ビジネスパーソン、教育者・学生、企業経営者、コンテンツ制作者など幅広いユーザー層が利用し得るプラットフォームです。
- 公開時期：Manus AIは2025年3月に初公開されました。招待制のウェブプレビュー版が2025年3月5日にリリースされ、中国のAIコミュニティで大きな注目を集めています (中国発の汎用AIエージェントManus（マヌス）とは？概要やユースケースを解説！ | WEEL) (中国発の汎用AIエージェントManus（マヌス）とは？概要やユースケースを解説！ | WEEL)。DeepSeek R1など米国市場を驚かせたAIエージェントになぞらえ、「世界初の真の汎用AIエージェント」とも評されています (中国発の汎用AIエージェントManus（マヌス）とは？概要やユースケースを解説！ | WEEL)。
- 料金体系：2025年3月現在、Manusは招待制のプレビューベータ段階であり、正式な料金プランはまだ公開されていません (中国発の汎用AIエージェントManus（マヌス）とは？概要やユースケースを解説！ | WEEL)。招待ユーザーは基本的に無料で試用できていますが、招待コードの入手が困難なため事実上プレミア状態です (中国発の汎用AIエージェントManus（マヌス）とは？概要やユースケースを解説！ | WEEL)。開発元は将来的に「必要に応じて料金を支払う場合がある」と示唆しており、正式リリース時には無料プランと有料サブスクリプションの組み合わせになる可能性があります (中国発の汎用AIエージェントManus（マヌス）とは？概要やユースケースを解説！ | WEEL)。日本市場向けの価格情報も現時点では未定で、続報が待たれます。
- 生成物の権利範囲：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 (中国発の汎用AIエージェントManus（マヌス）とは？概要やユースケースを解説！ | WEEL)。つまり、Manusが作成した文章・レポート・画像・コード等のコンテンツはユーザーが自由に利用・公開可能であり、Manus側がそれらの著作権を主張することはありません (中国発の汎用AIエージェントManus（マヌス）とは？概要やユースケースを解説！ | WEEL)。ただしサービス自体の再配布や第三者への提供（二次提供）は禁止されており、出力内容の最終的な責任はユーザーにある点に留意が必要です (中国発の汎用AIエージェントManus（マヌス）とは？概要やユースケースを解説！ | WEEL)。
各モデルのプログラミング能力比較
Manus AIのプログラミング能力について、ChatGPT 4.5、OpenAI o3、Claude 3.7 Sonnetと以下の観点で比較します。
| 評価基準 | Manus AI | ChatGPT 4.5 | OpenAI o3 | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|---|---|
| コード生成の正確性 | 非常に高い。ManusはGAIAベンチマークでOpenAIの研究モデルを上回る性能を示しており ([中国発の汎用AIエージェントManus（マヌス）とは？概要やユースケースを解説！ | WEEL](https://weel.co.jp/media/innovator/manus/#:~:text=%E3%81%BE%E3%81%9F%E3%80%81%E3%80%8CManus%E3%80%8D%E3%81%AF%E7%AC%AC%E4%B8%89%E8%80%85%E6%A9%9F%E9%96%A2%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%20GAIA%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%82%AF%EF%BC%88%E6%B1%8E%E7%94%A8AI%E3%82%A2%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%B3%E3%83%88%E3%81%AE%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%A9%95%E4%BE%A1%EF%BC%89%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%84%E3%81%A6%E3%80%81%E5%BE%93%E6%9D%A5%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%82%92%E4%B8%8A%E5%9B%9E%E3%82%8B%E6%9C%80%E9%AB%98%E6%80%A7%E8%83%BD%E3%82%92%E8%A8%98%E9%8C%B2%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%8A%E3%82%8A%E3%80%81OpenAI%E3%81%AE%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%82%82%E5%87%8C%E9%A7%95%E3%81%99%E3%82%8B%E3%82%B9%E3%82%B3%E3%82%A2%E3%82%92%E9%81%94%E6%88%90%20%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82))、総合的な問題解決能力が極めて優れます。実行可能コードを直接生成・実行し、エラー修正まで自動で行うため、コードの正答率・正確性は高く保たれます (深まるAI競争時代に登場した中国発の新星・Manis AI――自動化エージェントが切り開く未来とは｜D × MirAI)。 | 高い。GPT-4.5は知識量と推論能力が従来モデルより向上しており、プログラミング課題でも優れた性能を示します (OpenAI推出GPT-4.5：最强知识型模型，“AI味”、幻觉大幅减少_腾讯新闻)。ただし一部の専門ベンチマークでは、特化モデル（例：o3）に及ばないケースも報告されています (OpenAI推出GPT-4.5：最强知识型模型，“AI味”、幻觉大幅减少_腾讯新闻)。 | 非常に高い。OpenAIのo3-mini-highモデルはLiveBenchコードベンチマークで平均スコア82.74を記録し、他のモデルを大きく上回るトップクラスの成績でした (OpenAI Just Released o3-mini: Best coding model right now (better than DeepSeek R1))。コード生成では現時点で最も優秀なモデルの一つとされています (OpenAI Just Released o3-mini: Best coding model right now (better than DeepSeek R1))。 |
| アルゴリズムの最適化能力 | 高い。与えられた目標に対しタスクを自律的に細分化し (深まるAI競争時代に登場した中国発の新星・Manis AI――自動化エージェントが切り開く未来とは｜D × MirAI)、必要な情報収集・分析・実行を効率良く行えるため、問題に適したアルゴリズムを構築できます。コードの実行結果を踏まえて逐次改善することで、解法の最適化も可能です。 | 高い。膨大な知識により古典的手法から最新アルゴリズムまで熟知しており、効率的な実装や高度なデータ構造の提案もできます。もっとも、明示的な指示が無い場合は必ずしも最善とは限らず、標準的な実装に留まることもあります。 | 中～高。高度な論理推論にチューニングされており (OpenAI Just Released o3-mini: Best coding model right now (better than DeepSeek R1))、与えられた課題に対するアルゴリズムを考案する能力はあります。ただモデル規模が限定的なぶん、非常に高度・抽象的な最適化問題ではGPT-4.5やClaudeほど柔軟でない場合もあります。 | 高い。Claude 3.7は**複雑な問題をステップ分解する推論（チェイン・オブ・ソート）**に長け (Claude 3.7 Sonnet: Anthropic’s most intelligent model now available on Amazon Bedrock)、競技プログラミングのような難問でも拡張思考モードで深く分析し最適解に近づけます (Claude 3.7 Sonnet: Anthropic’s most intelligent model now available on Amazon Bedrock)。高度なアルゴリズム設計や最適化にも強みを発揮します。 |
| デバッグ支援 | 非常に高い。エラー検出と自動修正機能を備え、ライブラリのバージョン違いやコンパイルエラーが起きてもManusが自律的に修正を試みます (深まるAI競争時代に登場した中国発の新星・Manis AI――自動化エージェントが切り開く未来とは｜D × MirAI)。コードを実行し結果を検証しながら問題箇所を直してゆくため、人手を介さず高度なデバッグが可能です。 | 高い。ChatGPTは対話形式でコードの不具合を分析し、修正案を提示できます。GPT-4.5では検索やファイル/画像アップロード、コード編集キャンバス等の機能が追加され (OpenAI推出GPT-4.5：最强知识型模型，“AI味”、幻觉大幅减少_腾讯新闻)、ユーザーがコードを実行・テストしながらバグを特定する作業を強力に支援します。 | 中程度。コード出力時に簡単な説明やテストケース提案はできますが、対話的にエラーを自動修正する高度な機能は備えていません。他モデルのように内部でコードを実行して検証することができないため、最終的なデバッグ検証はユーザーに委ねられます。 | 非常に高い。Claude 3.7にはコード理解・修正に特化した**「Claude Code」**エージェントが用意されており、コードベースを読み込んで不具合の原因を指摘し修正することが可能です (Claude 3.7 Sonnet vs. Grok 3 vs. o3-mini-high - Composio)。Git連携によりプロジェクト履歴を参照しつつ問題を解決できるなど、大規模開発向けの高度なデバッグ支援機能を備えています (Claude 3.7 Sonnet vs. Grok 3 vs. o3-mini-high - Composio)。 |
| 対応言語の多様性 | 高い。Manusはクラウド上のLinux環境を直接操作し、PythonやNode.jsなど複数の言語でコードを自動生成・実行できます (深まるAI競争時代に登場した中国発の新星・Manis AI――自動化エージェントが切り開く未来とは｜D × MirAI)。タスク内容に応じて適切なプログラミング言語やソフトウェアを選択し、一連の作業を完結できます。 | 非常に高い。GPT-4.5は膨大なコードデータで訓練されており、Python、JavaScript、C/C++、JavaからSQL、HTML/CSSまで主要なあらゆる言語で回答可能です。言語間の変換や複数言語が混在するシナリオにも対応でき、幅広い技術スタックをカバーします。 | 高い。o3モデルも幅広い言語のコードを扱えますが、特にPythonでの最適化に強みを発揮しています（実際の作例もゲーム開発などPython中心） (OpenAI Just Released o3-mini: Best coding model right now (better than DeepSeek R1))。一般的な言語には対応する一方、ニッチな言語やフレームワークの知識量は超大規模モデルに劣る可能性があります。 | 非常に高い。Claude 3.7は多様な言語のコードコーパスで訓練されており、Python、JavaScript、Java、C++など主要言語すべてに精通しています。最大128Kトークンという長大なコンテキストを活かし、大規模なコードベースや複数言語プロジェクトでも一貫して処理できる柔軟性があります。 |
各モデルの長所・短所
-
Manus AI：自律的にコードを実行・検証して改善できるため、コードの正確性やデバッグ耐性が高い点が強みです (深まるAI競争時代に登場した中国発の新星・Manis AI――自動化エージェントが切り開く未来とは｜D × MirAI)。また、ウェブブラウザ等の外部ツールまで操作できる柔軟性があり、プログラミングだけでなく総合的なタスク自動化に優れます (Manus AIとは｜おんちゃば@FP1級 #行動経済学)。一方で、現在は招待制ベータで一般公開されておらず利用ハードルが高いこと、開発元も「高度な推論が必要なタスクには限界がある」と認めており出力に誤りが含まれる可能性も指摘されています (中国発の汎用AIエージェントManus（マヌス）とは？概要やユースケースを解説！ | WEEL)。最終結果の検証や重要判断への慎重さはユーザーに求められます。
-
ChatGPT 4.5：OpenAIによる最新モデルで、知識の豊富さと自然言語応答の質が群を抜いています (OpenAI推出GPT-4.5：最强知识型模型，“AI味”、幻觉大幅减少_腾讯新闻)。コード生成においてもGPT-4比でさらなる改善が図られ、プログラミングや問題解決にも優れた性能を発揮します (OpenAI推出GPT-4.5：最强知识型模型，“AI味”、幻觉大幅减少_腾讯新闻)。加えてインターネット検索やファイル入出力、コード実行環境を備えた統合インターフェースにより、調査からコーディング、デバッグまで一貫して行える点は大きな利点です (OpenAI推出GPT-4.5：最强知识型模型，“AI味”、幻觉大幅减少_腾讯新闻)。弱点としてはモデルが非常に大規模で応答コストが高いこと、また一部の専門領域（特にコード分野）ではより最適化されたモデル（o3等）に劣る場合があると報告されています (OpenAI推出GPT-4.5：最强知识型模型，“AI味”、幻觉大幅减少_腾讯新闻)。総合力は高いものの、コード特化モデルほどにはアルゴリズム最適化に長けないケースもあり得ます。
-
OpenAI o3：OpenAIの提供する高効率モデルで、特にコーディング能力が卓越しています。実際、公開ベンチマークで他モデルを凌ぐスコアを記録し「現時点で最高のコーディングモデル」とも評されました (OpenAI Just Released o3-mini: Best coding model right now (better than DeepSeek R1))。高い論理推論力と低コストでの実行が強みで、プロトタイピングや反復試行にも向いています。無料ユーザーでも一部利用可能な点も利点です (OpenAI Just Released o3-mini: Best coding model right now (better than DeepSeek R1))。一方、モデル規模はGPT-4.5ほど大きくないため知識の網羅性では劣り、特に長いコンテキストや高度な抽象推論が必要な場合に限界が出る可能性があります。また、一部の難しいプログラミング課題では出力が不完全になることもある（例：特定のグラフィックス処理で解答不能だったケース） (Claude 3.7 Sonnet vs. Grok 3 vs. o3-mini-high - Composio)ため、安定性では最上位モデルに一歩譲ります。
-
Claude 3.7 Sonnet：Anthropic社の最新モデルで、コード生成能力で現行トップクラスの評価を受けています (Claude 3.7 Sonnet: Anthropic’s most intelligent model now available on Amazon Bedrock)。128kという非常に長いコンテキストと“Extended Thinking”モードによる深い推論を兼ね備え、複雑なアルゴリズム問題や大規模コードの理解・編集にも対応できます (Claude 3.7 Sonnet: Anthropic’s most intelligent model now available on Amazon Bedrock)。また、Claude Codeという専用ツールでリポジトリ全体を分析しバグ修正や質問応答ができるなど、開発者支援機能も充実しています (Claude 3.7 Sonnet vs. Grok 3 vs. o3-mini-high - Composio)。弱点らしい弱点は少ないものの、拡張思考モード使用時は処理に時間がかかる傾向があり、応答速度とコスト面でのトレードオフがあります（前モデル比で計算コスト18%削減とはいえ依然高性能ゆえ負荷は大きい） (Claude 3.7 Sonnet vs. Grok 3 vs. o3-mini-high - Composio)。現在は主にAPI経由や限定プラットフォーム（Bedrockなど）で提供されており、ChatGPTのような幅広いユーザーインターフェースで気軽に使えない点は実用上のハードルと言えるでしょう。