Manus AIエージェントとは？仕組みと使い方を徹底解説

想像してみて。2025年、朝のコーヒーを飲みながら「AIエージェントがオフィスを席巻！」なんてニュースをスマホでチェックしてる自分。もちろん、映画みたいなスカイネットの話じゃないよ。むしろ「デジタル同僚がダッシュボード作って、履歴書を仕分けて、100サイトからデータを集めてる間に、俺はまだベーグル食べてる途中」みたいな時代。AIエージェントの進化がコーヒーのカフェインより速いって感じてるのは、あなただけじゃない。今や話題は尽きず、2024年にはAIエージェント系スタートアップが38億ドルを調達（前年の約3倍）、2025年末までに85%の企業がAIエージェント導入を計画してるってさ（, ）。

SaaSやAI自動化ツールの開発に長く関わってきた自分からすると、すべてのAIエージェントが同じってわけじゃないのは明らか。今回は、今一番注目されてる新星、Manus AIエージェントについて深掘りしてみるよ。どんな仕組みで、どこが強みで、どこがThunderbitみたいな業界特化型AIエージェントに及ばないのか？コーヒーでも紅茶でもエナジードリンクでも片手に、ゆっくり見ていこう。

Manus AIエージェントって？自律型AIエージェントの革命

まずは基本から。「Manus」って何？「AIエージェント」って？なんで今みんなiPhoneみたいに話題にしてるの？

AIエージェントって？

AIエージェントは、自分でタスクをこなせるソフトウェアボットのこと。昔のチャットボット（「Hey Siri、天気は？」みたいなやつ）とは違って、AIエージェントはただの質問応答じゃなくて、目標をもらったら自分で計画して、調べて、実行して、結果まで出してくれる。まるでコーヒーブレイクも有給もいらないデジタルインターンみたいな存在。

Manus AIエージェントって？

Manus AIエージェント（通称「Manus」）は、2025年3月に中国のスタートアップButterfly Effectがリリースしたプロダクト。「Manus」はラテン語で「心と手」って意味で、「考えて、動く」ことを象徴してる。多くのAIツールが指示待ち型なのに対して、Manusは目標をもらったら自分で計画・実行・改善を繰り返して、タスクを完了させる設計になってる（）。

たとえば、話題になったデモでは、Manusが履歴書の仕分け、候補者のランキング、結果のスプレッドシート化を1つの指示だけで完了させてた（）。ただの応答じゃなくて、実際に行動するのがポイント。

汎用AIエージェントと業界特化型AIエージェントの違い

ここが面白いところ。Manusは「汎用型」AIエージェントで、データ分析からウェブスクレイピング、ウェブサイト構築まで幅広い知的作業をこなすことを目指してる。一方で、Thunderbitみたいな業界特化型AIエージェントは、特定の分野（例：ウェブデータ抽出）に特化して、深い業界知識と専用ツールで圧倒的な精度を発揮する。

例えるなら、Manusは万能ナイフ、Thunderbitはプロ仕様のシェフナイフ。ワインオープナーはないかもしれないけど、玉ねぎのみじん切りはお手の物。

Manus AIエージェントの仕組み：AIエージェントの中身

じゃあ、Manusの中身をちょっと覗いてみよう。（難しい専門用語は控えめにするから安心して！）

エージェントループ：認識・計画・実行のサイクル

Manusは、人間の問題解決プロセスを真似したサイクルで動いてる：

1. 目標の分析： 指示を理解して、「成功」の定義をはっきりさせる。
2. 計画とツール選択： 目標をステップに分けて、必要なツールやアクションを選ぶ。
3. ステップの実行： コード実行、データ抽出、ウェブ閲覧、ファイル操作などをやる。
4. 観察と改善： 結果を見て、計画を修正しながら繰り返す。
5. 最終成果物の納品： レポートやダッシュボード、スプレッドシート、ウェブアプリなどをまとめて納品。

これは理論だけじゃなくて、Manusは実際に「エージェントループ」を作って（）、複数の専門サブエージェント（ウェブ閲覧用、コーディング用、データ分析用など）を中央の「実行エージェント」がまとめてる。

コードスニペット：ManusのCodeActメカニズム

Manusのユニークな機能の一つがCodeAct。決まったAPIだけじゃなくて、必要に応じてPythonコードを自動生成・実行して課題を解決する。例えば：

1# Manusが売上データを分析するために生成するコード例
2import pandas as pd
3import matplotlib.pyplot as plt
4df = pd.read_csv('sales_data.csv')
5summary = df.groupby('region').sum()
6summary.plot(kind='bar')
7plt.savefig('sales_summary.png')

Manusはこんなコードを自動で書いて、クラウド上の安全な環境で実行して、グラフとか成果物を納品してくれる。まるで文句を言わない新人エンジニアみたい。

Manus AIエージェントのワークフロー例

実際のシナリオで見てみよう：「Q2の売上予測ダッシュボードを作成」

1. ユーザー指示：「昨年のデータと今の市場動向を使ってQ2の売上予測レポートを作って」
2. 目標分析： 売上データの取得、市場動向の分析、結果の可視化が必要と判断。
3. 計画立案：（a）昨年の売上データ取得（ダッシュボードから抽出やDBクエリ）、（b）市場動向のウェブ調査、（c）予測モデルの実行、（d）グラフ生成。
4. 実行：
   • ウェブブラウザエージェントで市場データ収集。
   • Pythonコードを自動生成・実行して売上予測を分析。
   • グラフを作ってダッシュボードをまとめる。
5. 改善： 予測結果に抜けがあれば追加データを取得して再度分析。
6. 納品： ダッシュボードを公開URLで展開、またはレポートをダウンロード可能に。

やり取りは最小限。PC閉じて散歩に出ても、戻ったらダッシュボードが完成してる（）。

Manus AIエージェントの主な特徴

Manusの強みってどこ？

Manusの革新性は、これらの機能を連携させて使えるところにある（）。

Manus AIエージェントの活用例

実際どんなことができるの？

• データ分析＆ダッシュボード作成： 生データを渡すと、分析・可視化・ダッシュボード公開まで自動化（）。
• 採用スクリーニング： 履歴書の収集・スキル抽出・候補者ランキング・ショートリスト作成まで1つの指示で完了（）。
• ウェブスクレイピング： サイトを巡回してデータを抽出し、スプレッドシートやJSONに整形。例：

  1「このサプライヤーディレクトリにアクセスして、全社名・メール・電話番号をCSVで出力して」

  Manusが手順を計画して、スクレイピング用コードを生成・実行し、ファイルを納品。
• コンテンツ生成： 調査要約、記事執筆、スライド作成などもOK。
• ソフトウェア自動化： APIクエリやファイル管理など、コードで業務フローを自動化。

注意点として、Manusは多機能だけど、業界特有の知識や大規模・高精度なデータ抽出が必要な場合は、ちょっと手助けが必要なこともある。

汎用AIエージェント（Manus）の限界

ここからは自分の経験とちょっとした疑いも交えて。Manusはすごいけど、万能じゃない。

Manusが苦手な領域

• 業界特有の深い知識が足りない： 幅広く対応できる反面、専門的なルールや細かい違いを見落としがち。法律や医療みたいな分野だと、専門家ならしないミスをすることも（）。
• データ精度・スケーラビリティの課題： ウェブスクレイピングは「お試し」レベル。数千ページの大量データや動的コンテンツ、アンチボット対策が必要な場合は苦手。単発の作業には便利だけど、業務基盤には向かない（）。
• エラーやループの発生： LLMベースだから、幻覚や無限ループ、出力の不安定さが起こることも。原因特定も難しい場合がある（）。
• セキュリティ・プライバシーの懸念： クラウド上で動作して、データの保存場所やアクセス権が不透明な場合も。機密情報を扱う企業は要注意（）。
• すべての業務に最適とは限らない： 決まった業務フローで毎回確実に動くツールが必要な場合、Manusの柔軟さが逆にリスクになることも。

業界特化型AIエージェント vs. 汎用AIエージェント：なぜ「文脈」が大事なのか

ここで「業界特化型AIエージェント」の出番。全部をこなそうとせず、特定分野（例：ウェブデータ抽出）に特化して、圧倒的な精度と信頼性を実現する。

「AI＋業界」vs.「業界＋AI」

• 汎用AIエージェント（AI＋業界）： まず強力なAIを作って、いろんな課題に当てはめる。Manusが代表例。
• 業界特化型AIエージェント（業界＋AI）： まず業界課題を深く理解して、AIで解決する。Thunderbitが好例。

比較表はこちら：

Thunderbit：現場で使える業界特化型AIウェブスクレイパー

ここでThunderbitの特徴を紹介！

• AIによるデータ構造化： ThunderbitはAIでウェブページを解析して、最適なカラムやデータ型を自動提案。セレクタやコードの知識は不要（）。
• 動的ページ対応： 動的コンテンツや無限スクロール、サブページも標準対応。
• ブラウザ・クラウド両対応： ログインサイトはブラウザ、公開データはクラウドで高速抽出。
• 柔軟なテンプレート： 1つのスクレイパーテンプレートで複数レイアウトに対応、保守も簡単。
• アンチボット対策： 実際のユーザー行動を真似して、ブロック回避。
• 無料データエクスポート： Excel、Google Sheets、Airtable、Notionに無料で出力。
• 専門エクストラクター： メール・電話・画像抽出もワンクリックで無料。

ThunderbitとManusのウェブスクレイピング比較

業務で安定したウェブデータ抽出が必要なら、Thunderbitの業界特化型アプローチが圧倒的に便利。（宣伝だけど、やから無料で試せるよ！）

セキュリティ・プライバシー・実用性：企業が気をつけるべきポイント

• データセキュリティ： データの処理・保存場所をちゃんと把握しよう。Manusはクラウド上で動作して、データの所在が不明確な場合も。Thunderbitはローカル（ブラウザ）保存も選べる。
• プライバシー・法令遵守： 金融や医療など規制業界では、AIエージェントへのデータ送信は慎重に。
• 信頼性： Manusはまだベータ版で、ループエラーや出力の不安定さが報告されてる。Thunderbitみたいな業界特化型は実用段階。
• 人による確認： 特に汎用エージェントの出力は必ずチェックしよう。AIはあくまで強力なアシスタント。
• 小規模から導入： まずはリスクの低い業務で試して、徐々に本格導入を検討しよう。

AIエージェントの未来：どっちが主流になる？

Manusみたいな汎用AIエージェントが主役になるのか、Thunderbitみたいな業界特化型が裏方で支えるのか？

自分の考えでは、しばらくは業界特化型エージェントが普及をリードすると思う。なぜなら、現場の課題を高精度・高信頼で解決できるから。汎用型は夢があるけど、特に重要な業務では信頼性が求められる。

とはいえ、将来的には両者の境界が曖昧になるかも。汎用エージェントが複数の業界特化型エージェントをまとめる時代や、汎用型の中に「専門モード」が搭載される未来もありそう。

今のところ、ウェブデータを業務ツールに取り込みたいなら、「確実に動く」業界特化型AIエージェントがベスト。

まとめ：自社に合ったAIエージェントの選び方

まとめると、Manus AIエージェントは自律型AIの大きな一歩で、高度な言語モデル・ツール連携・巧妙なエージェントループの組み合わせで、複雑なタスクも最小限の指示で計画・実行・改善できる。まさに「デジタル社員」って感じ。

でも、万能ナイフがあれば十分ってわけじゃない。**Manusみたいな汎用AIエージェントは多才だけど、業界特化型AIエージェントの持つ深い知識や安定性には敵わない。**業務基盤となる定型作業（例：ウェブデータ抽出）には、Thunderbitみたいな特化型ソリューションが精度・スピード・安心感を提供してくれる。

AIエージェントを選ぶときは、「何でもできるけど迷子になりがちなツール」と「1つのことを完璧にこなすツール」、どっちが自社の業務に合うか考えてみて。正解は1つじゃないけど、業務内容に合ったエージェント選びが本当の価値を生み出す。

もし営業・EC・不動産データで業界特化型AIエージェントの力を体感したいなら、ぜひ試してみて。（ヒント：）

好奇心を持ち続けて、実験を重ねて、AIエージェント革命の行方を一緒に見届けよう。少なくとも、あなたのデジタルインターンが休憩室のドーナツを食べ尽くす心配はないから。

よくある質問（FAQ）

1. Manus AIエージェントって？従来のAIツールと何が違う？

Manus AIエージェントは、2025年にButterfly Effectが開発した汎用自律型AI。従来のAIツールが毎回指示を必要とするのに対して、Manusは1つの指示から自分で計画・実行・改善を繰り返して、複雑なタスクも自動で完了。マルチエージェント構成や動的コード実行、構造化されたエージェントループを活用して、データ分析や履歴書スクリーニング、ダッシュボード作成などをこなす。

2. Manus AIエージェントはどうやって自律的にタスクを実行するの？

Manusは、人間の問題解決を真似たエージェントループで動く。ユーザーの目標を分析して、手順を計画、ツールを選んで、タスク（コーディングやウェブ閲覧など）を実行、結果を評価して、必要なら繰り返す。CodeActなどの仕組みでコードを自動生成・実行し、複数の専門サブエージェントを連携させてエンドツーエンドの業務を完結。

3. Manus AIエージェントの強みは？

Manusは、多様で複数ステップの知的作業を最小限の指示でこなせるのが強み。自律的なタスク実行、マルチエージェント連携、リアルタイムのウェブ自動化、コード生成・実行、マルチモデル統合などが特徴。多言語対応や非同期クラウド処理もできて、かなり柔軟。

4. Manus AIがThunderbitみたいな業界特化型AIエージェントに劣る点は？

Manusは多機能だけど、業界特有の深い知識がなくて、専門的な業務では精度や安定性に課題がある。出力のばらつきやループエラー、大規模データでの精度低下も見られる。Thunderbitみたいな業界特化型AIエージェントは、特定用途（例：ウェブスクレイピング）に最適化されてて、精度・スケーラビリティ・使いやすさで優れてる。

5. 企業はどっちのAIエージェントを選ぶべき？汎用型（Manus）か特化型（Thunderbit）か？

用途次第。汎用型エージェント（Manus）は探索的・多様な業務に最適。特化型エージェント（Thunderbit）は、繰り返し発生する業務や高精度・高信頼が求められる業務に最適。業務の複雑さ・規模・必要な専門知識に応じて選ぼう。

参考リンク：