「100件のスニーカーを一度に比較調査したい」「50種類のポスターデザインを同時に検討したい」—こんな大規模なデータ処理タスクを、従来は何時間もかけて手作業で行うか、複数のツールを駆使して時間をかけて処理するしかありませんでした。

しかし、AIエージェントプラットフォーム「Manus」が2025年1月にリリースした新機能「Wide Research」は、この常識を根本から覆す可能性を秘めています。複数のAIエージェントを同時並行で動作させ、数百件規模の情報処理を数分で完了させる—まさに「サービス開始以来最大のアップデート」と称される革新的な機能です。

本記事では、Manus Wide Researchの技術的な仕組みから具体的な活用事例、気になるコスト面まで、この新機能の全貌を詳しく解説します。大規模なデータ処理に日々取り組むビジネスパーソンや研究者の方にとって、業務効率化の新たな選択肢となるかもしれません。

Manus Wide Researchとは：複数AIエージェントによる並列処理の革新

Manus Wide Researchは、複数のAIエージェントを同時に動員し、大量のデータを並列処理する画期的な機能です。従来のAIツールが一つずつタスクを順次処理していたのに対し、この新機能では数十から数百のサブタスクを同時並行で実行できます。

Manusの開発チームによると、この機能は単なるAIツールの枠を超えた「個人的なクラウドコンピューティングプラットフォーム」として設計されています。毎回のManusセッションの背後には専用の仮想マシンが動作し、自然言語でクラウドコンピューティングを操作することで、日常的なタスクを完遂できる仕組みになっています。

特に注目すべきは、100回以上のコンピューティング力をエージェントアーキテクチャで効率的に活用できる点です。これにより、従来では時間的・技術的制約で困難だった大規模データ処理が、一般のビジネスユーザーでも手軽に実行できるようになりました。

技術的な仕組み：並列処理とエージェント協調の巧妙な設計

Wide Researchの技術的な核心は、システムレベルの並列処理メカニズムとエージェント間協調プロトコルにあります。この仕組みを理解するために、具体的な処理フローを見てみましょう。

処理フローの詳細

例えば「100種類のスニーカーを比較調査する」タスクの場合、以下のような流れで処理が実行されます：

1. 初期データ収集：メインエージェントが調査対象の基本情報を収集
2. タスク分割：100種類のスニーカーそれぞれを個別のサブタスクに分割
3. 並列処理実行：各サブエージェントが同時並行で、フィーチャー、価格、デザイン、セールス情報などを調査
4. 結果統合：メインエージェントが全ての調査結果を統合し、ExcelやWebページ形式で比較表を作成

この処理が数分で完了するのは、各サブエージェントが独立した仮想マシン上で動作し、メインエージェントのコンテキストを消費しないためです。従来の直列処理では、データが蓄積されるにつれてコンテキストアウトが発生したり、処理時間が指数関数的に増加したりする問題がありましたが、Wide Researchではこれらの制約を回避できます。

エージェント協調の仕組み

全てのサブエージェントは完全なAIエージェントとして機能し、Manusの全ての機能にアクセスできます。これにより、単純なデータ収集だけでなく、複雑な分析や創作タスクも並列実行が可能です。

例えば、ポスターデザインのタスクでは、50種類の異なるビジュアルスタイルを同時に検討し、それぞれのスタイルに最適化されたポスターを数分で完成させることができます。各サブエージェントが独自の創作プロセスを実行しながら、全体の統一性を保つ協調メカニズムが実装されているのです。

具体的な活用事例：幅広い業務シーンでの実践的応用

Wide Researchの真価は、その幅広い活用可能性にあります。実際にどのような場面で威力を発揮するのか、具体的な事例を考えていきましょう

市場調査・競合分析

「チャットボットアリーナで上位30位のオープンソースLLMについて、パラメーター数、ランキング、公開ベンチマーク結果を調査し、表形式でまとめて、後から絞り込み可能なダッシュボード形式に整理する」といった複雑な調査タスクが、Wide Researchなら一度のリクエストで完了します。

従来であれば、各モデルの情報を一つずつ調べ、手作業でExcelに入力し、ダッシュボードツールで可視化する必要がありました。この作業には数時間から数日を要していましたが、Wide Researchでは数分で同等以上の成果を得ることができます。

学術研究・文献調査

MBAプログラムのランキング作成や、特定分野の論文調査なども得意分野です。数百件の情報を必要とする複雑で大規模なタスクに対応できる強力な機能を提供します。

例えば、特定のテーマに関する論文を100本収集し、それぞれの要約、引用数、主要な発見、研究手法を整理して比較表を作成するといったタスクも、Wide Researchなら効率的に処理できます。

クリエイティブワーク

イベントポスターのデザイン検討では、50種類のビジュアルスタイルを一度に検討し、それぞれのスタイルで完璧なポスターを作成することが可能です。デザイナーが手作業で行えば数週間かかる作業を、数分で完了させる革新的な効率化を実現します。

利用上の制約とコスト：現実的な導入検討のポイント

Wide Researchの魅力的な機能の一方で、実際の導入にあたってはコストと利用制約を慎重に検討する必要があります。

プラン制限と段階的展開

Wide Researchは現在、有料のProプラン利用者向けに即日提供されており、その後PlusプランとBasicプランにも順次展開される予定です。ただし、Proプランの料金は月額166ドルと、個人利用には高額な設定となっています。

実際に利用を検討する際は、「1ツール3万円の複数ツールを使っているなら、統合効果でコストメリットがある」という視点で判断することが重要です。

クレジット消費の予測可能性

Wide Researchでは、実行前に推定クレジット消費量が表示される仕組みが実装されています。これにより、予期しない高額請求を避けることができ、コスト管理の観点で安心して利用できます。

代替手段との比較検討

急ぎでない場合や予算に制約がある場合は、以下の代替手段も検討できます：

• Deep Research：時間はかかるが、より詳細な調査が可能
• ChatGPTエージェント：基本的な並列処理なら対応可能
• Google AI Studio：シンプルなデータ整理タスクに適用可能

ただし、急いで処理したい場合や、一つ一つの処理精度を高めたい場合には、Wide Researchの並列処理能力が圧倒的に有効です。

技術的優位性：なぜWide Researchが画期的なのか

Wide Researchの技術的優位性は、並列処理によるメインエージェントのコンテキスト保護と私はかんげが得ます。

従来の直列処理では、データを蓄積していくとコンテキストアウトが発生したり、処理時間が大幅に増加したりする問題がありました。

しかし、Wide Researchでは各サブタスクが独立して実行され、結果のみがメインエージェントに統合されるため、メインエージェントのコンテキストを消費せずにスケーラブルな処理が可能になっていると想定されます。この仕組みにより、数百件規模のデータ処理でも、最初の1件と同じ精度とスピードを維持できるのです。

まとめ：Wide Researchの実用性と導入判断のポイント

Manus Wide Researchは、大規模データ処理の常識を変える可能性を秘めた画期的な機能です。主要なポイントを整理すると以下の通りです：

• 技術的革新：複数AIエージェントによる並列処理で、数百件規模のタスクを数分で完了
• 幅広い活用範囲：市場調査、学術研究、クリエイティブワークなど多様な業務に対応
• コスト効率：Proプラン（月額166ドル）が必要だが、複数ツールの統合効果でメリットあり
• 技術的優位性：並列処理によりコンテキストアウトを回避し、スケーラブルな処理を実現

導入を検討する際は、現在の業務で大規模な並列処理ニーズがあるか、月額3万円のコストに見合う効率化効果が期待できるかを慎重に評価することが重要です。

一方で、この技術が示す方向性—AIエージェントの協調による大規模タスクの自動化—は、今後のビジネス環境において重要な競争優位の源泉となる可能性があります。Wide Researchは、その先駆けとして注目に値する革新的な機能と言えるでしょう。

参考リンク

本記事の内容は、以下の資料も参考にしています：

• TBS NEWS DIG – Bloomberg記事
• Manus AI公式Twitter – Wide Research発表
• Manus AI公式Twitter – 機能詳細

---

---

■合わせて読みたい

■関連記事