Manusの概要と特徴
ManusはマルチAIエージェントの代表例であり、複数の専門AIが連携して自律的にタスクを遂行します。 従来のAIアシスタントが「提案」にとどまるのに対し、Manusは「目標設定から結果納品まで」を自動化。マルチAIエージェントとして、情報収集・分析・レポート作成を分担する複数のAIが連携し、効率的にタスクを遂行します。さらに、マルチモーダル対応により、テキスト・画像・データベースを横断的に処理。クラウド実行や外部ツールとの連携も可能で、業務の自動化と意思決定の最適化を強力に支援するAIシステムです。
Manusは現在、1日3タスクの実行が可能です。このブログではManusをもっと使いたいという欲求を満たすために、OpenManusというManusのオープンソースを使ってOpenManusを拡張した使い方を実践するためにManusにOpenManusを拡張した使い方を模索させてみようと思います。
まずはManusの事について調べたことを説明しておきます。
マルチAIエージェントとは？
マルチAIエージェントとは、複数のAIエージェントが相互に連携しながらタスクを遂行するシステムです。 各エージェントは独自の役割を持ち、計画立案、情報収集、分析、実行などを分担し、並行処理によって効率的に目標を達成します。これにより、個々のAIの限界を補い、より複雑な業務や高度な意思決定を自律的に行うことが可能になります。
複数のLLMを組み合わせたハイブリッド型AIエージェントモデル
Manusは複数の大規模言語モデル(LLM)を組み合わせたハイブリッド型AIエージェントです。AnthropicのClaude、AlibabaのQwen、国内オープンソースモデルなどを統合し、各モデルの強みを補完して対話能力や推論性能を向上させています。多様なタスクに柔軟に対応し、グローバルかつローカライズされた運用を実現しています。
Manusの実用性と活用事例
Manusは、財務・投資、不動産、教育、マーケティングなど幅広い分野で活用できるマルチAIエージェントです。従来は時間がかかっていたデータ収集や分析を自律的に実行し、業務の効率化、意思決定の迅速化、生産性向上を実現します。Manusを導入することで、企業や個人はより戦略的な判断が可能になり、新たな価値の創造が期待できます。以下に、具体的な活用事例を紹介します。
財務・経理業務の効率化
企業の財務・経理部門では、大量の数値データを扱い、レポート作成や帳簿管理を定期的に行う必要があります。Manusは、これらの業務を自動化することで、ヒューマンエラーを減らし、業務の効率を大幅に向上させることができるようです。
- 月次・年次レポートの自動生成
- 売上、利益、コスト推移をリアルタイム分析し、レポートとして出力
- 予実管理（予算と実績の比較）をグラフ化し、経営層へ提出
- 財務データの異常検知
- 複数の取引記録を分析し、不正取引の可能性があるデータを検出
- 仕訳ミスや異常値を特定し、担当者に通知
- 請求書・経費精算の処理
- 受領した請求書のデータを読み取り、自動で経理システムに登録
- 経費申請データを分類し、不適切な支出を自動識別
投資分析・金融市場のリサーチ
投資家やアナリストは、株価や経済指標、ニュース、SNSなどの情報をもとに市場の動向を判断します。Manusは、これらのデータをリアルタイムで収集・分析し、投資判断を的確にサポートすることができるようです。
- 株価データのリアルタイム分析
- 株価の変動を監視し、指定条件に応じて自動アラートを送信
- テクニカル分析（移動平均線、ボリンジャーバンドなど）を適用し、売買のタイミングを評価
- SNS・ニュース情報のセンチメント分析
- TwitterやReddit、ニュースサイトから市場関連の話題を収集
- 自然言語処理を用いて「ポジティブ」「ネガティブ」な市場センチメントを判定
- 投資レポートの自動作成
- 銘柄ごとの業績推移や市場動向を分析し、レポート形式で出力
- 投資戦略の提案（短期トレード向け・長期投資向けのシナリオ）
不動産投資・市場リサーチ
不動産業界では、物件選定や投資判断のために膨大なデータの分析が欠かせません。Manusは市場データを収集・分析し、最適な投資判断をサポートすることができるようです。
- 物件リストの自動作成
- 予算・立地・用途（住居・商業用）に応じた最適な物件を自動リストアップ
- 過去の取引データを分析し、価格推移や収益性を評価
- 周辺環境・将来性の分析
- 近隣のインフラ（交通、商業施設、学校など）データを解析
- 人口増加率、経済成長率などの指標を考慮し、将来的な資産価値を予測
- 市場動向のレポート作成
- エリアごとの賃貸需要や売買動向を分析し、投資判断に役立つレポートを提供
教育・学習支援
Manusは教育分野でも活躍し、教材作成の効率化や生徒の学習データ分析を通じて、一人ひとりに最適な教育を実現することが可能なようです。
- カリキュラム・教材の自動生成
- 学習者のレベルに応じた問題セットを自動作成
- 科目別に最適な学習プランを提示
- テスト結果の分析とフィードバック
- テストデータを自動分析し、苦手な分野を特定
- 個別の学習プランを提案し、弱点克服をサポート
- 教育コンテンツの要約と翻訳
- 長文の教科書・論文を要約し、理解しやすい形で提示
- 多言語翻訳に対応し、国際的な学習支援
マーケティング・ビジネスリサーチ
Manusは企業のマーケティング活動でも活躍し、消費者の動向分析や競合調査を通じて、より精度の高いマーケティング戦略の立案を支援することができるようです。
- 市場トレンドの分析
- SNSやレビューサイトのデータを収集し、消費者の興味・関心を分析
- 検索トレンドを追跡し、新規事業や製品開発のヒントを提供
- 競合分析レポートの作成
- 競合他社のウェブサイトや製品情報を収集・比較
- 価格動向や販売戦略の違いを視覚化
- 広告・キャンペーンの最適化
- 過去の広告データを分析し、ROI（投資対効果）が高い施策を特定
- 消費者層ごとの最適なプロモーション戦略を提案
導入のメリットと将来展望
Manusの導入により、データ処理の高速化、ヒューマンエラーの削減、業務効率の向上が期待できます。 ただし、誤情報のリスクや運用コストといった課題もあるため、適切な管理と導入戦略が不可欠です。今後はERPとの統合、リアルタイム協調作業、自己学習機能の強化が進み、AIエージェントが企業の中核的パートナーとなる時代が訪れるでしょう。
Manus導入のメリット
- データ処理の高速化
- 企業では、大量のデータを扱う業務が多く、手作業では膨大な時間がかかります。ManusはマルチAIエージェントとして並列処理を活用し、データの収集・分析・レポート作成をリアルタイムで実行できるため、業務のスピードを大幅に向上させます。
- 具体例：
- マーケティング：SNSやニュースサイトの消費者動向を即時分析し、トレンドレポートを生成
- 財務管理：数千件の取引データを自動整理し、異常検知や予算管理を最適化
| メリット | 説明 | 具体例 |
|---|---|---|
| データ処理の高速化 | Manusは並列処理を活用し、データの収集・分析・レポート作成をリアルタイムで実行。業務スピードを大幅に向上。 | ・マーケティング: SNSやニュースの消費者動向を即時分析し、トレンドレポートを生成。 ・財務管理: 数千件の取引データを自動整理し、異常検知や予算管理を最適化。 |
| ヒューマンエラーの削減 | 自律的なデータ処理と異常検知機能により、手作業のミスを削減し、正確性を向上。 | ・経理業務: 手動入力ミスを防ぎ、請求書・経費精算の処理をAIがチェック。 ・データ分析: 外部データとのクロスチェックを自動化し、誤情報の排除。 |
| 業務効率の向上と自動化 | 業務フロー全体を自動化し、情報提供だけでなくタスクの実行まで担うことで、社員の負担を軽減。 | ・プロジェクト管理: タスクのスケジュールを自動管理し、進捗レポートを作成。 ・営業・顧客対応: 顧客データを分析し、最適なアプローチ方法を提案・実施。 |
| 意思決定の迅速化 | リアルタイムデータを統合し、市場・財務・競合情報を基に最適な戦略を提案し、迅速な意思決定を支援。 | ・投資戦略: 株式市場のセンチメント分析を行い、投資タイミングを評価。 ・競合分析: 競合他社の最新動向をAIが追跡し、戦略策定をサポート。 |
| 人員不足の解消 | ルーチンワークを自動化し、人手不足の課題を軽減。社員がより価値の高い業務に集中できる環境を提供。 | ・カスタマーサポート: AIがFAQ対応を担当し、複雑な問い合わせのみ人間が処理。 ・契約書レビュー: 法律文書をAIがスクリーニングし、リスクのある条項を抽出。 |
Manusの将来展望
Manusの技術は今後さらに進化し、以下のような機能強化が期待されます。
| テーマ | 説明 | 具体例 |
|---|---|---|
| ERPシステムとの統合 | SAP、Salesforce、Microsoft 365などのERPシステムと連携し、業務プロセス全体を最適化。 | AIが売上・在庫管理データを分析し、最適な発注タイミングを提案。 |
| リアルタイム協調作業 | 複数のAIエージェントがリアルタイムでタスクを分担し、プロジェクト管理や業務遂行をスムーズに実現。 | 会議前にAIが自動で議題をまとめ、議事録もリアルタイムで作成。 |
| 自己学習機能の強化 | 過去の業務履歴を学習し、より精度の高い分析・予測を可能にする機能の強化。 | 過去の売上データを学習し、来月の売上予測を精度高く実行。 |
OpenManusの拡張した使い方を模索してみる
Manusが1日3タスクしか使えないため、ManusのオープンソースであるOpenManusを使えると言うことで使ってみたのですが、思っていた結果とは異なるようなところもあったので、OpenManusの拡張した使い方をManusを使って模索してみようというコーナーです。
基本的には下記のgithubのREADMEの手順に従ってOpenManusを使ってみます。
まずはターミナルから新しいconda環境を作成し仮想環境に入ります。
conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus次にリポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus必要なライブラリをインポートします。
pip install -r requirements.txtOpenManus は使用する LLM API の設定を必要とするため、configディレクトリにconfig.tomlファイルを作成し、そのファイルに使用するAPIキーを入力します。今回は無料で利用できることもあり、Googleのgeminiを使う事にします。
cp config/config.example.toml config/config.tomlconfig.tomlを開いて下記を入力します。使わないLLMに関してはコメントアウトしてください。
[llm]
model = "gemini-2.0-flash-lite"
base_url = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta" # Gemini APIのエンドポイント
api_key = "実際のAPIキーに置き換えてください"
max_tokens = 4096 # 必要に応じて調整
temperature = 0.0 # 必要に応じて調整
# 必要に応じてその他の設定を追加OpenManus を実行します。
python main.pyこれでOpenManuが使えるようになりました。
早速プロンプトを使って確認してみます。
先ほどのプロンプトを使った後、workspaceフォルダに以下のファイルがありますので内容を確認してみましょう。
確認してみましたが、やはりManusとはどこか違うようなところがあるので、今回はManusを使ってOpenManusの拡張した使い方を模索しようと思います。
Manusを使ってOpenManusを拡張しよう
それではManusを使ってOpenManusを拡張するための情報収集を行います。
まずはManusに投げかけるためのプロンプトをo3-mini-highに考えてもらいました。
あなたは、OpenManusの拡張利用を模索するエキスパートアシスタントです。
以下のタスクを順次実行し、詳細な考察と具体的なアイデアを出力してください。
1. **現状分析**
- 現在のOpenManusの主要機能と利用シーンを簡潔にまとめ、その強みと課題を明確にしてください。
2. **拡張可能な領域の検討**
次の視点に着目し、Manusの機能を活用してどのようにOpenManusを拡張できるか検討してください。
a. **ユーザーエクスペリエンスの向上**
- インターフェースのカスタマイズ、ユーザーガイドの自動生成など、ユーザーの操作性向上に寄与するアイデアを提示してください。
b. **外部APIとの連携による機能強化**
- リアルタイムデータ取得、他システム（例：データベース、SNS、クラウドサービス等）との連携を通じた新機能の追加について検討してください。
c. **マルチモーダル対応**
- テキスト以外の入力（画像、音声、動画など）の取り扱いにより、より多様な利用シーンを実現するアイデアを提案してください。
d. **高度な自然言語生成の応用**
- 自動ストーリーテリング、創造的文章生成、対話型ストーリー展開など、生成技術を活用した新たな利用方法を探ってください。
3. **具体的実装アイデアとプロンプト例の作成**
- 各視点ごとに、実装可能な具体的アイデアやプロンプト例を少なくとも3つ以上示し、それぞれの実現可能性や潜在的な課題についても言及してください。
4. **統合提案書の作成**
- 上記の各アイデアを統合し、OpenManusの拡張を実現するための包括的な提案書を作成してください。
- この提案書には、各アイデアの概要、実装ステップ、予想される効果、及びリスク管理の観点を含め、実現へのロードマップを示してください。
最終的に、各ステップの出力結果と考察を統合したレポートとして、OpenManusをより柔軟で強力なツールへと進化させるための具体的な改善策をまとめてください。このプロンプトの場合、コンテキストが長すぎるため停止してしまいました。
それではもう少し短いプロンプトで試してみましょう。
あなたはOpenManusの拡張利用を模索するエキスパートアシスタントです。以下のタスクを実行し、詳細な考察と具体的なアイデアを出力してください。
現状分析:
OpenManusの主要機能と利用シーンを簡潔にまとめ、強みと課題を明確化する。
拡張領域の検討:
a. ユーザーエクスペリエンスの向上（例: インターフェースカスタマイズ、ユーザーガイド自動生成）
b. 外部API連携（例: リアルタイムデータ取得、他システムとの連携）
c. マルチモーダル対応（例: 画像、音声、動画の活用）
d. 高度な自然言語生成応用（例: 自動ストーリーテリング、対話型展開）
具体的実装アイデア:
各視点ごとに、実装可能なアイデアやプロンプト例を3つ以上提示し、実現性と潜在的な課題についても言及する。
統合提案書の作成:
各アイデアを統合し、概要、実装ステップ、効果、リスク管理、ロードマップを含む包括的な提案書としてまとめる。回答テキスト：
回答はあまり思わしくありませんでしたが、安定性についての技術的課題やユーザビリティの課題を伺うことができました。
私は自律型のAIの仕組みについてはまずはOpenAIの『Agents SDK』などを使って学ぶことができるのでまずはここから学ぶ方が良いと考えることにしました。
OpenAI Agents SDK
結論
今回の試みではまずManusという自律型のマルチAIエージェントという画期的な存在に対して、OpenAIよりも先駆的なツールの生産物として向き合うことで従来の中国のイメージを払拭することができたかと思います。
私は以前から中国のツールに関しては疑問や懐疑的な側面が否めないため、常に警戒心を怠ることなく利用制限を行おうとしていました。しかし、EV車のBYDの登場とそれが世界で受け入れられなかった現実やDeepSeek v3の登場により、革新的な自動車やLLMを作った国として中国を再評価せざるを得なくなってきているのだと感じました。
それが今回のManusの登場で中国の技術的革新は本物であると確信できたかと思います。しかし、OpenManusを使った際の怪しげなイメージに対しては甚だ疑問が残るところではありました。今回の試みに関しては私の中でManusというツールの底を見るためにOpenManusに着手する必要があるという位置付けを行いました。
私の結論としてはManus自体は革新的なツールであったが、OpenManusに関してはやはり中国の生産物として、どこまでも貪欲で、中国的であると位置付けざるを得ない側面を垣間見れたような気がしました。その理由はManusを使った人であれば、なるほどと言わざるを得ない現実を観測できているかと思いますので私の方で意見を述べることは控えさせて頂きます。つまりOpenManusはManusのプロトタイプとしての位置付けであるため、Manusを懐疑的に扱わざるを得ないということになります。
Manusの登場で世界的にも中国の生産物は世界的に見直されるきっかけになると感じましたが、私はまだまだ中国の生産物に対しては注意を怠らない方が良いという結論に至りました。
これからはDeepSeek v３やManusの登場により、中国のツールが世界中で受け入れられる可能性がありますが、私はまだまだ中国という国のことは懐疑的に扱う必要があり、特に日本人は中国人に対してあるべき姿を提示する必要があるのだと感じました。また、中国人は中国のイメージを世界的に浮上させるための行動原理に即した考えの元に生産物を制作すべきであると言えます。
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