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Manus(マヌス)とは?主な特徴や使い方、料金体系・クレジットを解説

この記事のポイント

  • Manus(マヌス)は、中国の新興企業Monicaが開発した自律型AIエージェント
  • ユーザーの指示からタスクを自動実行し、具体的な成果物を提供
  • 思考プロセスをリアルタイムで可視化、透明性が高い
  • テキスト、画像、表などマルチモーダル対応、GAIAベンチマークで高評価
  • スライド生成に評判が高く、ビジネスや教育分野での活用が期待される
坂本 将磨

監修者プロフィール

坂本 将磨

XでフォローフォローするMicrosoftMVP

Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。

「AIに指示を出したら、あとは自動で作業を完了してほしい…」多くの人がそう願っていますが、従来のAIは、指示された範囲内でしか動けず、複雑なタスクや、複数のステップが必要な作業は苦手でした。
そんな課題を解決するのが、中国の新興企業が開発した「Manus」です。

本記事では、この「Manus」について、基礎から応用までをわかりやすく解説します。
Manusの主な特徴、料金体系、使い方、そして類似のオープンソースプロジェクトまで、幅広く網羅的に説明します。

Manus(マヌス)とは

Manus(マヌス)は、中国のスタートアップ企業「Monica」が2025年3月5日に発表した汎用AIエージェントです。
通常のチャットボット型AIが単に対話で情報を提供するのに対し、Manusはユーザーの指示に基づき自律的に行動し、具体的な成果物を提供することができます。

https://youtu.be/K27diMbCsuw?si=Ot9TA_GCFmK3hyBd


開発企業のMonicaは2022年に肖洪(Xiao Hong)氏によって設立されました。肖洪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で100万人以上のユーザーを獲得する実績があります。
共同創業者のYichao "Peak" Ji氏を中心とする技術チームが開発を担当しています。

発表後、SNS上では「中国産AIショックの再来」と評されるほどの反響を呼び、DeepSeek R1の登場時に匹敵する衝撃を与えました。


Manusの主な特徴

Manusは従来のAIとは一線を画す革新的な機能を備えています。ユーザーの指示から実際の行動、そして具体的な成果物の提供までをシームレスに実行できる点が最大の強みです。
以下では、Manusが持つ5つの主要な特徴について詳しく解説します。

自律的なタスク実行能力

Manusの最も重要な特徴は、その高い自律性です。ユーザーが一度大まかな目標を与えるだけで、AIが自身でタスクを細分化し、必要な情報収集・分析・作業実行を連続して行えます。

例えば「旅行プランを立ててほしい」といった指示から、Manusは目的地の情報収集、日程調整、観光スポットの選定、交通手段の提案までを自動的に行います。

manusデモ
「日本旅行のプラン作成」を実行している例 参考:manus

リアルタイムな思考プロセスの可視化

Manusを利用する際、画面は主に2つのエリアに分かれています。左側にはManusの思考プロセスがリアルタイムで表示され、右側には参照しているウェブページや作業中のファイルが表示されます。
これにより、AIがどのような判断をして行動しているのかを透明性高く把握できます。

この可視化システムにより、ユーザーはAIの作業中でも状況を理解し、必要に応じて追加の指示を出すことが可能になります。

マルチモーダル対応

Manusはテキスト、画像、表、コードなど複数の形式のデータを処理できるマルチモーダル機能を備えています。
公式サイトのデモでは、名刺作成や脚本の作成、音源の文字起こしと要約など多岐にわたる活用例が紹介されています。

例えば、アップロードした音声データから文字起こしを行い、その内容を要約したり、提供された画像を分析してレポートを作成したりといった複合的なタスクも実行可能です。

高い性能評価

Manusは、MetaやHugging Faceの研究者らが開発した大規模言語モデルのベンチマーク「GAIA」で高い評価を獲得しています。

Manusのベンチマーク結果
Manusのベンチマーク結果 参考:Manus

レベル1の課題正答率で86.5%を記録し、OpenAIのDeep Researchの74.3%を上回りました。
さらに難易度の高いレベル3においても57.7%という高いスコアを記録し、全レベルでOpenAIのモデルを上回る結果を示しています。

クラウドベースの非同期処理

多くのAIツールと異なり、Manusはクラウド環境で動作するため、ユーザーがブラウザを閉じたりオフラインになったりしても、作業を継続して実行できます。
長時間かかるタスクでも、AIが自律的に処理を続け、完了時に通知を送る仕組みになっています。

この特性により、例えば複雑な市場調査や大量のデータ分析など、時間のかかるタスクを効率的に処理することができます。


Manusの料金【2025年6月最新版】

Manusの料金_個人プラン
Manusの料金_個人プラン

Manusは、高性能な汎用AIエージェントとして注目を集めるAIツールです。無料でも試せる範囲はありますが、本格的に使うにはサブスクリプションの利用が推奨されます。

以下では、Manusの最新料金プランと、各プランの違いをわかりやすくまとめました。

主な有料プランは3種類(Basic / Plus / Pro)

プラン名 月額(税込目安) 月間クレジット 毎日リフレッシュ 同時タスク実行数 特徴
Basic $19(約3,000円) 1,900クレジット/月+300/日 最大2つ 気軽に始めたい方向け
Plus $39(約6,000円) 3,900クレジット/月+300/日 最大2つ 長文対応や専用リソースも利用可
Pro $199(約30,000円) 19,900クレジット/月+300/日 最大5つ ヘビーユーザー向け・Tシャツ付

※ 各プランには「限定オファー」で同量の追加クレジットが付与されることもあります(例:Plusで+3,900クレジット)。

チーム向けプラン(Manus Team)

複数人でManusを利用するチーム向けのプランも用意されています。

契約形態 料金 内容
月額契約 $39 / 1メンバー メンバーごとに月3,900クレジット/同時2タスク
年額契約 $390 / 1メンバー 年間で17%割引(10人なら $3,900/年)

Manusの料金_法人プラン
Manusの料金_法人プラン

  • クレジットはチーム内で共有可能
  • 長文コンテキスト・高負荷時優先アクセス・専用リソースなども利用可能です。

クレジットの仕組みと消費の目安

Manusでは、利用ごとに「クレジット」と呼ばれる単位が消費されます。これはManusがAIタスクを処理する際の計測単位であり、タスクの内容や複雑さに応じて消費量が変動します。

クレジットは主に以下の3つの要素に基づいて消費されます。

  • LLMトークン処理:タスクの計画、意思決定、出力の生成に使用されるAIの処理
  • 仮想マシンの実行環境:コードの実行やブラウザ操作、ファイル処理などを行うためのクラウドリソース
  • 外部APIの利用:専門データベースや外部サービスとの連携にかかる通信コスト

クレジットはタスク実行中のみ消費され、完了後の結果の保存や閲覧には使われません。また、Manus側の技術的な問題によりタスクが失敗した場合は、消費されたクレジットは返還されます。

以下は、代表的なタスクとその消費クレジットの一例です。

タスク内容 複雑さ 所要時間 消費クレジットの目安
NBA選手の得点効率グラフ 標準 約15分 約200クレジット
結婚式招待状のWebページ制作 標準 約25分 約360クレジット
天文イベント案内アプリ開発 複雑 約80分 約900クレジット

タスクの複雑さや実行時間によって大きく差が出るため、使い始めの段階では比較的軽いタスクから試すと、効率よくクレジットを活用できます。


Manusの使い方

以下に、Manus AIの基本的な使い方をステップバイステップで解説します。

Step 1:アカウント作成・ログイン

  1. 公式サイトへアクセス
    👉 https://manus.ai

  2. 「Sign Up」または「ログイン」

    • Googleアカウント連携で簡単登録が可能
    • メールアドレス+パスワードでも登録可能
    • 電話番号認証が必要ですので、SMSで送られてくるコードを入力します。

電話番号確認画面
電話番号確認画面

3. 入力次第、ログインすることができます

実際の開始画面
実際の開始画面

Step 2:実際に使ってみましょう!

  1. ダッシュボード画面で「新しいタスク」をクリックもしくは真ん中のチャット欄に依頼文を入力します。

今回は、「AIエージェントについて解説するスライドをpptで作成してください」と依頼しました。

実際の入力文
実際の入力文

添付ファイルを使用したい場合には、以下のいずれかで文書を追加できます。

  • テキストを直接貼り付け
  • PDFファイルをアップロード
  • WebページのURLを貼り付け
  • ChatGPTなどのログをコピペ
  • 左下の「添付ファイル」アイコンをクリックして、ファイルを選択し、アップロードもしくはGoogle Drive等から選択

添付ファイルの追加
添付ファイルの追加

  1. 実際の生成を待機します。

    • Manusは自律的にタスクを実行し、進捗状況をリアルタイムで表示します。
    • 画面には思考プロセスが表示され、右側には参照しているウェブページや作業中のファイルが表示されます。

思考の様子とブラウザ通知
思考の様子とブラウザ通知

生成には時間がかかることもあります。
その場合にはブラウザ通知をオンにしておくと、完了時に通知が届きます。

  1. 生成された成果物を確認

    • Manusが自動で作成したスライドや文書は、ダッシュボード上で確認できます。
    • 生成されたファイルはダウンロード可能で、必要に応じて編集もできます。

生成されたスライドの一部
生成されたスライドの一部

このように、Manusはユーザーの指示に基づき自律的にタスクを実行し、具体的な成果物を提供することができます。
右上のダウンロードアイコンをクリックすることで、生成されたスライドをPowerPoint形式でダウンロードできます。

ダウンロード
ダウンロード

パワポに変換しても十分に使える形で変換がされました。
これは非常に便利ですね。

パワポへの変換
パワポへの変換


Step 3:Manusはいろいろな成果物を自動生成

Manusは以下のような情報を自動生成します。

  • 要約(Summary):文章全体の要点を簡潔に抽出
  • キーポイント(Key Ideas):重要な主張や概念
  • 構造化マップ(Outline / Mindmap):全体像を図解風に整理
  • 関連トピック(Related Topics):他の知識とつながるヒント
  • ディスカッションモード(Pro):内容をもとに議論形式で深掘り可能
  • スライド(Slides):プレゼンテーション用のスライドを自動生成
  • 動画(Video):内容を解説する動画を自動生成(Veo3に対応)

ユースケースギャラリー
実際の事例が紹介参考:ユースケースギャラリー

ユースケースギャラリーでは、Manusがどのような成果物を生成できるかの具体例が紹介されていますのでより詳細に知りたい方はぜひご覧ください。


OpenManusについて

Manusの注目度の高まりに伴い、GitHubでは有志によって「OpenManus」というオープンソース版のプロジェクトが立ち上げられています。
これはManusの機能を再現することを目指した取り組みで、公開から1週間未満にもかかわらず2万以上のスターを集めるなど高い人気を博しています。

OpenManus
参考:Github


OpenManusは、招待制でアクセスが制限されている公式版Manusの代替として注目されており、コミュニティによる継続的な改良が期待されています。
誰でも簡単にインストールして利用できる点と、コードの透明性が大きな魅力となっています。


Manusの招待コードについて

Manusをまだ使ったことがない方は、以下の特別招待リンクから登録することで、1,500クレジット、300デイリークレジット、待機リスト不要ですぐ利用可などの特典を受け取れます。ぜひご利用ください。

👉 特別招待リンク(クレジット特典付き)


Manusの活用事例

すでに色々な活用方法が報告されています。

・three.js エンドレスランナーゲームを作成

プロンプトも極めてシンプルです。

prompt: make a three.js endless runner game

  • お問合せ営業の効率化

  • インタラクティブな Web サイトを作成


まとめ

Manusは単なるチャットボットを超え、自律的に行動できるAIエージェントとして大きな注目を集めています。「思考」から「行動」へのギャップを埋めるという理念のもと、ユーザーの指示から計画立案、実行、成果物の提供までを一貫して行う能力は、AIの新たな可能性を示しています。

その高い性能評価と実用性から、今後のAIエージェント市場に大きな影響を与える可能性があります。OpenManusのようなオープンソースプロジェクトの登場も、この分野の発展を加速させるでしょう。

一方で、出力の精度保証やプライバシーに関する懸念、サービスの安定性と継続性といった課題も存在します。利用者はこうした点を意識しながら、段階的にテスト導入を進めることが望ましいでしょう。

Manusが示す自律型AIエージェントの可能性は、私たちの働き方や問題解決アプローチに大きな変革をもたらす可能性を秘めています。今後の開発動向と実用事例から目が離せません。

AI総合研究所では、Manusのような先進的なAIエージェントの研究と企業への実用化に向けた取り組みを引き続き支援していきます。ぜひお気軽にご相談ください。

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坂本 将磨

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