ManusのWide Research技術解説|並列AIエージェントが変える調査・創作業務の未来

ManusのWide Research技術解説|並列AIエージェントが変える調査・創作業務の未来

中国系スタートアップManus(シンガポール本社)が2025年7月31日、「Wide Research」機能を発表した。

Manusは2025年3月に正式リリースされたマルチエージェントAIプラットフォームである。Wide Researchは100以上のAIエージェントを並列処理で展開し、大規模リサーチタスクを実行する。従来の「Deep Research」が単一エージェントで逐次的にタスクを処理するのに対し、Wide Researchは数十から数百のエージェントが同時に作業する。

共同創設者兼チーフサイエンティストのYichao ‘Peak’ Ji氏によるデモでは100種類のスニーカーの比較や50種類のポスターデザイン生成を数分で完了した。この機能はManus Proプラン(月額199ドル)から利用可能で、段階的にPlusプラン(39ドル)、Basicプラン(19ドル)に拡大予定である。

ManusはAnthropic ClaudeとAlibaba Qwenのモデルを使用している。各サブエージェントは完全機能を持つManusインスタンスとして独立動作し、専門特化されていない汎用性を持つ。ただし同社はこの並列処理アプローチの効果性に関する性能ベンチマークや技術的根拠を提供していない。

From: 文献リンクYou’ve heard of AI ‘Deep Research’ tools…now Manus is launching ‘Wide Research’ that spins up 100+ agents to scour the web for you

【編集部解説】

今回のManusのWide Research発表は、AIエージェント技術の進化において極めて興味深い転換点を示しています。

従来の「Deep Research」系ツールがOpenAI、Google、xAIで相次いで登場する中、Manusが選択した並列処理アプローチは技術的に革新的な挑戦といえるでしょう。単一エージェントによる深度優先の調査手法に対し、100以上のエージェントによる広域並列処理という発想の転換は、計算効率とタスク処理速度の劇的な向上を狙ったものです。

ただし、この発表について冷静に分析すると、Manusはこの並列処理アプローチの実際の優位性について、具体的な性能ベンチマークや技術的根拠を提示していません。業界内では既にClaudeのサブエージェントシステムにおいて、トークン消費量の増大や調整プロトコルの複雑化といった問題が報告されています。

技術的な観点から見ると、Manusの各サブエージェントは専門特化されておらず、完全に機能するManusインスタンスとして動作する点が特徴的です。これは柔軟性を高める一方で、リソース効率の面では疑問が残ります。従来のマルチエージェントシステムが役割分担による最適化を図るのに対し、Manusは汎用性を重視した設計選択を行っています。

この技術が実用レベルで成熟すれば、大規模データ分析や創作作業における生産性革命をもたらす可能性があります。特に企業の調査業務や研究開発プロセスにおいて、従来数日を要していたタスクを数分で完了できる潜在能力を秘めています。

しかし、規制面での課題も見逃せません。100以上のエージェントが同時にWebを巡回する行為は、サイト運営者への負荷やアクセス制限への抵触リスクを伴います。また、並列処理による膨大なデータ収集は、データプライバシーや知的財産権の観点からも新たな法的論点を提起する可能性があります。

長期的な視点では、この技術はAIエージェントの民主化を加速させる重要な触媒となりえます。現在Pro プラン(月額199ドル)からの提供開始という価格設定は、まだ早期採用者層に限定されていますが、段階的な価格階層への展開により、より広範なユーザーベースへの普及が期待されます。

今回の発表は、AIエージェント領域における技術的ブレイクスルーの可能性を秘めている一方で、実証データの不足と既存技術との明確な差別化要因の検証が今後の課題として残されています。

【用語解説】

Deep Research(ディープリサーチ)
単一のAIエージェントが深く詳細な調査を行い、時間をかけて包括的なレポートを作成する従来のAI調査手法である。OpenAI、Google、xAIなどが採用している。

マルチエージェントシステム
複数のAIエージェントが協調して動作するシステム。従来型では各エージェントに「マネージャー」「コーダー」「デザイナー」などの専門役割が割り当てられる。

並列処理(Parallel Processing)
複数のプロセッサやコンピュータが同時に異なるタスクを実行することで、全体的な処理速度を向上させる技術。

サブエージェント
メインのAIシステムから派生した個別のエージェント。Manusの場合、完全機能を持つインスタンスとして独立動作する。

汎用AIエージェント
特定のタスクに特化せず、様々な種類の作業を柔軟に処理できるAIシステム。特定の役割に制限されない多様なタスクに対応可能である。

【参考リンク】

Manus公式サイト(外部)
中国系スタートアップが開発した汎用AIエージェントプラットフォーム。

Anthropic(Claude開発元)(外部)
AIの安全性研究に焦点を当てたAI企業。

OpenAI(外部)
ChatGPTとDeep Research機能を開発したAI企業。

【参考動画】

【参考記事】

OpenAI-Challenger Manus Preps Big Upgrade to Main Agent Platform(外部)
Bloomberg報道による詳細記事。Wide Research機能の技術仕様を解説。

Introducing Wide Research – Manus公式ブログ(外部)
Wide Research機能の技術詳細と設計思想を解説した公式記事。

AI Transformation Brief – March 2025(外部)
2025年3月6日のManus正式リリースに関する業界分析レポート。

【編集部後記】

今回のManusのWide Research発表を通じて、AIエージェント技術の新たな可能性を感じていただけたでしょうか?この並列処理アプローチが業務効率に与えるインパクトをすでに想像されている方もいるかもしれません。皆さんの日常業務で「もし100のエージェントが同時に作業してくれたら」と想像したことはありますか?調査業務や創作活動において、どのような場面でこの技術を活用してみたいと思われるでしょうか。
一方で、技術的な検証データが不足している点についても率直にお伝えしました。innovaTopia編集部としても、この技術の真の実力を見極めるために今後の展開を注視していきたいと考えています。読者の皆さんはどのような観点から、この新技術の価値を判断されるでしょうか?ぜひ皆さんの視点もお聞かせください。

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