Manus AIエージェント完全ガイド - Metaが20億ドルで買収した次世代AIの全貌

Manusとは

Manusは、「Hands On AI」をコンセプトに掲げる汎用AIエージェントです。従来のチャットベースのAIとは異なり、複雑なマルチステップのタスクを自律的に実行できる点が最大の特徴です。

2025年3月に中国のスタートアップButterfly Effect（Monica.imの開発元）によってローンチされ、わずか数ヶ月で200万人以上がウェイトリストに登録するなど、AI業界で大きな注目を集めました。そして2025年12月、Metaによる約20億ドルでの買収が発表され、さらに話題となっています。

開発の背景

Manusは、シンガポールに本社を置くButterfly Effectによって開発されました。同社はすでに「Monica」というAIアシスタントを提供しており、その技術的な蓄積を活かしてManusを開発しました。

ローンチ直後からJack Dorsey（元Twitter CEO）やHugging FaceのプロダクトリードVictor Mustarなど、テック業界の著名人から注目を集めました。Discordサーバーは数日で18万人以上のメンバーを獲得し、招待コードがリセラープラットフォームで数千ドルで取引されるほどの人気を博しました。

従来のAIとの違い

Manusが従来のチャットボットと大きく異なるのは、非同期で自律的に動作する点です。

従来のチャットボット	Manus
ユーザーの質問に応答	タスクを自律的に計画・実行
対話中のみ動作	バックグラウンドで継続動作
単一のやり取りで完結	複数ステップを連続実行
ユーザーの継続的なガイダンスが必要	最小限の監視で完成品を提供

MIT Technology Reviewは、Manusを使った体験を「高度に知的で効率的なインターンと協働するようなもの」と表現しています。

Metaによる買収

買収の概要

2025年12月30日、Metaは公式にManusの買収を発表しました。この買収はMetaにとって2025年で5件目のAI関連買収であり、同社史上3番目に大きな買収となりました。

項目	詳細
買収額	約20億〜30億ドル
買収発表日	2025年12月30日
本社所在地	シンガポール
創業者	中国人起業家チーム
CEO	Xiao Hong（通称「Red」）
新役職	Meta Vice President

ManusのCEOであるXiao HongはMeta COOのJavier Olivanに直接報告する体制でMeta Vice Presidentに就任しました。Manusは引き続きサブスクリプションサービスとして運営されながら、Meta AIや他のMeta製品への統合も進められています。

買収時点でのManusの実績

買収発表時点で、Manusは1年未満の運営期間で驚異的な成長を遂げていました。

指標	数値
年間経常収益（ARR）	1億2,500万ドル
ウェイトリスト登録者	200万人以上
処理トークン数	147兆以上
作成した仮想コンピュータ	8,000万以上

なぜMetaはManusを買収したのか

Metaの買収は、AI競争の主戦場が「モデルの品質」から「実行レイヤー（Execution Layer）」へ移行していることを示しています。

注目すべきは、MetaがLlama 4などの大規模言語モデルを開発していたにもかかわらず、自律的なAIエージェントの分野で競争力のある製品を内製できていなかったという点です。VentureBeatの分析によると、この買収は「Metaの自律システムにおける能力ギャップ」を埋めるためのものでした。

従来のAIはユーザーの質問に答える「対話型」が主流でしたが、Manusは：

タスクを計画する
必要なツールを呼び出す
出力を反復的に改善する
最小限の監視で完成品を提供する

という「実行型」のAIです。この能力は、企業のワークフロー自動化において非常に価値が高いと評価されています。

競合他社の動向

Metaによる買収は、AIエージェント市場の重要性を如実に示しています。競合他社も同様の取り組みを加速させています。

企業	製品/取り組み
OpenAI	Operator（CUAモデル搭載）、AgentKit
Anthropic	Claude Computer Use、Agent Skills標準
Google	Project Astra、Gemini統合エージェント

業界全体で「AIモデルの品質」から「AI実行レイヤーの制御」へと競争軸がシフトしていることがわかります。

技術アーキテクチャ

Manusは単一のAIモデルではなく、マルチエージェントアーキテクチャを採用しています。

エージェント構成

エージェント	役割
Planner	タスクを分析し、実行計画を策定
Executor	計画に基づいてアクションを実行
Knowledge	情報の検索と知識ベースの管理

これらのエージェントが連携することで、複雑なタスクを効率的に処理します。

使用モデル

興味深いことに、Manusは独自の大規模言語モデルをゼロから開発したわけではありません。主にAnthropicのClaude 3.5 SonnetやAlibabaのQwenなどの既存モデルを活用しています。

これは批判の対象にもなりましたが、同時にManusの価値が「モデル」ではなく「オーケストレーション」と「実行レイヤー」にあることを示しています。適切なモデルを選択し、それらを効果的に組み合わせて実用的なタスクを完了させる能力こそがManusの強みです。

サンドボックス環境

Manusはタスクを実行する際、仮想コンピュータ環境（サンドボックス）を作成します。これにより：

コード実行を安全に行える
ファイル操作やブラウザ操作を隔離環境で実行
ユーザーのシステムに影響を与えない

主な機能

Manusは幅広いタスクを自律的に実行できます。従来のチャットボットと異なり、タスクを依頼した後はバックグラウンドで処理が進み、完了後に通知を受け取ることができます。

リサーチと分析

複雑な調査タスクを自動化します。市場調査、競合分析、データ収集など、通常は数時間かかる作業を効率的に処理します。

特徴：

表面的な検索結果にとどまらない深い調査
出典の明記と引用
構造化されたレポート形式での出力

コーディング

プログラムの作成、デバッグ、最適化を行います。単純なスクリプトから複雑なアプリケーション開発まで対応します。

対応言語・フレームワーク：

Python、JavaScript、TypeScript
React、Vue、Next.js
データ分析ライブラリ（pandas、numpy等）

サンドボックス環境内でコードを実行し、結果を検証した上で成果物を提供します。

コンテンツ生成

ドキュメント、レポート、プレゼンテーション、メールなど、さまざまな形式のコンテンツを作成します。

出力形式：

スプレッドシート（Excel、CSV）
レポート（PDF、Word）
データ可視化（グラフ、チャート）
プレゼンテーション

カスタムWebツール

専用のオンラインツール（計算機、単位変換ツール、ダッシュボードなど）を作成し、実際にWebにデプロイすることも可能です。

データ処理

生データのクリーニング、構造化、分析を行い、すぐに使用できる形式で出力します。株価分析、SNSのセンチメント分析、市場データの集計など、多様なデータ処理タスクに対応します。

ドキュメント翻訳

元のフォーマットとトーンを維持しながら、ドキュメントを任意の言語に翻訳します。技術文書やビジネス文書の翻訳に特に強みを発揮します。

ブラウザ操作

Webブラウザを自動操作し、情報収集や操作タスクを実行します。スクレイピング、フォーム入力、データ収集などのタスクを自律的に行います。

画像編集

背景の削除、画質の向上、各種修正などの画像編集を行います。

性能と実績

Manusの性能は、業界ベンチマークで高く評価されています。

GAIAベンチマーク

GAIA（General AI Assistants）ベンチマークは、AIが現実世界のタスクをどれだけ完了できるかを評価する指標です。Manusは86.5%のスコアを記録し、OpenAIのDeep Researchエージェントを10%以上上回りました。

これは、従来のトップスコア65%を大幅に超える結果であり、Manusが実世界のタスク完了能力において業界をリードしていることを示しています。

処理実績

指標	数値
処理トークン数	147兆以上
作成した仮想コンピュータ	8,000万以上
ウェイトリスト登録者	200万人以上
年間経常収益（ARR）	1億2,500万ドル

これらの数字は、Manusが単なるデモではなく、実際に大規模な実用利用に耐えうるシステムであることを示しています。

競合AIエージェントとの比較

AIエージェント市場では、Manus以外にも有力な製品が登場しています。主要な競合製品との比較を見てみましょう。

主要AIエージェント一覧

製品	開発元	特徴
Manus	Butterfly Effect（現Meta）	汎用自律エージェント、マルチエージェント構成
Operator	OpenAI	ブラウザタスク自動化、CUAモデル搭載
Claude Computer Use	Anthropic	デスクトップ・ブラウザ両対応、GUI解析

ベンチマーク比較

OSWorldベンチマーク（OS操作タスク）：

OpenAI Operator: 38.1%
Claude Computer Use: 22%

WebVoyagerベンチマーク（Web操作タスク）：

OpenAI Operator: 87%
Claude Computer Use: 56%

GAIAベンチマーク（汎用タスク完了）：

Manus: 86.5%（業界トップ）
従来のトップスコア: 65%

機能評価（10点満点）

評価項目	Manus	Claude Computer Use
自律性	8/10	7/10
柔軟性	9/10	8/10
使いやすさ	7/10	8/10

価格とアクセス

製品	価格	アクセス状況
Manus	サブスクリプション	招待制ベータ
OpenAI Operator	$200/月	Proユーザー限定
Claude Computer Use	無料（API利用料）	広くベータ公開

コミュニティの反応

Manusは発表直後から大きな反響を呼び、開発者コミュニティやRedditで活発な議論が行われました。

肯定的な意見

自律実行への期待：

「ChatGPTと違って、タスクを任せたら放っておける。バックグラウンドで勝手に作業してくれるのは革命的」
「複数ステップのリサーチタスクを自動化できるのは本当にありがたい」
「インターンに仕事を任せる感覚に近い。完璧ではないが、大幅な時間節約になる」

技術的な評価：

「GAIAベンチマークでのスコアは本物。実世界タスクの完了能力が高い」
「出力が構造化されていて使いやすい。スプレッドシートやレポートの品質が良い」
「ソースを引用してくれるのが信頼性向上に繋がっている」

懐疑的・批判的な意見

ハルシネーション問題：

「DOGEのソーシャルメディア感情分析を依頼したら、存在しないツイートを20分間も作り続けた」
「事実確認の精度に問題がある。簡単にオンラインで見つかる情報も見逃すことがある」

技術的な限界：

「結局Claude 3.5 SonnetやQwenを使っているだけ。独自モデルではない」
「AIラッパーに過ぎないという批判は一理ある」

安定性の問題：

「システムクラッシュやサーバー過負荷が頻繁に発生」
「エラーメッセージが出たり、無限ループに陥ることがある」
「タスクが長時間実行された後に失敗することも」

Reddit/SNSでの議論

r/artificial、r/MachineLearning等での主な論点：

トピック	議論内容
「過大評価か？」	DeepSeekの成功と比較されるが、同等の技術的ブレイクスルーではないという意見
「AIラッパー論争」	独自モデルを持たないことへの批判と、オーケストレーションの価値を主張する反論
「招待コード転売」	数千ドルでの転売が横行。これを「異常な過熱」と見る冷静な意見も
「実用性」	「デモは印象的だが、実際の業務で使えるか」という現実的な疑問

専門家・メディアの評価

MIT Technology Review：

「有望だが完璧ではない。高度に知的で効率的なインターンと協働するような体験」

システムクラッシュやサーバー過負荷を経験しつつも、推論の明確さとインターフェースデザインを評価しました。

Business Insider： 早期アクセスでテストし、「有望だが、まだ単独での自律運用には準備ができていない」と結論付けました。特にファクトチェックの精度と、ペイウォール付きコンテンツへのアクセスに課題があると指摘しています。

現時点での制限事項

Manusは革新的な製品ですが、いくつかの制限事項があります。

アクセス制限

ウェイトリスト登録者200万人以上に対し、招待を受けたのは1%未満
招待コードがリセラープラットフォームで高額取引される状況

技術的な課題

課題	詳細
ハルシネーション	実在しないデータを生成することがある
安定性	サーバー過負荷やシステムクラッシュが発生
実行時間	複雑なタスクでは長時間実行後に失敗することも
ペイウォール	有料コンテンツへのアクセスに制限

判断ミス

MIT Technology Reviewのテストでは、Manusが時に「近道をする」傾向や、誤った仮定に基づいて作業を進めることがあると報告されています。完全な自律運用ではなく、人間によるレビューが依然として必要です。

料金プラン

Manusはサブスクリプションモデルで提供されています。具体的な料金は公式サイトで確認できますが、個人向けプランから企業向けのチームプランまで、複数の選択肢が用意されています。

また、スタートアップ向けの特別プログラムや、教育機関向けの割引なども提供されています。Meta買収後も、サブスクリプションサービスは継続して運営されています。

今後の展望

Meta AIとの統合

Metaは、ManusをMeta AIや他のMeta製品（Facebook、Instagram、WhatsAppなど）に統合していく計画です。これにより、数十億人のユーザーがManusの機能にアクセスできるようになる可能性があります。

具体的には：

Messengerでの自動タスク実行
Instagram向けコンテンツ自動生成
WhatsApp Businessでの顧客対応自動化
Meta Quest向けのAIアシスタント機能

エンタープライズ市場への展開

Manusの「実行レイヤー」としての能力は、企業のワークフロー自動化に大きな可能性を秘めています。

期待される活用分野：

部門	活用例
人事	候補者スクリーニング、履歴書ソート
財務	レポート作成、データ分析
マーケティング	市場調査、競合分析
カスタマーサポート	問い合わせ対応の自動化
法務	契約書レビュー、リサーチ

AIエージェント競争の激化

Manusの成功とMeta買収により、AIエージェント市場の競争はさらに激化すると予想されます。

2026年の注目動向：

OpenAI: OperatorとAgentKitの機能拡張
Anthropic: Agent Skills標準の普及推進
Google: Project AstraのGemini統合
Microsoft: Copilotのエージェント機能強化

「AIモデルの品質」から「AI実行レイヤーの制御」へと競争軸がシフトする中、どの企業が市場をリードするか注目されます。

今後の課題

Manusが真に「自律的なAIエージェント」として成熟するためには、以下の課題を克服する必要があります。

信頼性向上: ハルシネーションの削減と事実確認の精度向上
安定性改善: システムの堅牢性とスケーラビリティ
透明性: 処理過程の可視化とユーザーへの説明責任
セキュリティ: 自律的なタスク実行に伴うリスク管理

まとめ

Manusは、従来の「対話型AI」から「実行型AI」への転換を象徴する製品です。

特徴	内容
コンセプト	Hands On AI（実行型AIエージェント）
開発元	Butterfly Effect（現Meta傘下）
強み	自律的なマルチステップタスク実行
技術	マルチエージェントアーキテクチャ
性能	GAIAベンチマーク86.5%（業界トップ）
所有者	Meta（2025年12月に約20億ドルで買収）

AI技術が「質問に答える」段階から「仕事を代行する」段階へと進化する中、Manusはその最前線に立つ存在です。

一方で、ハルシネーションや安定性の問題など、まだ解決すべき課題も残っています。「完全自律」ではなく「高性能なインターンのような存在」というのが、現時点での適切な評価でしょう。

Meta買収により、今後はFacebook、Instagram、WhatsAppなど数十億人が利用するプラットフォームへの統合が進むことが予想されます。AIエージェント市場の競争が激化する中、Manusがどのような進化を遂げるか注目されます。