中国発AI「Manus」の新機能「Wide Research」を解説。その仕組み、料金、競合優位性とは

近年、ChatGPTなどの生成AIの登場・普及が世界的に話題となっているように、AIは人々の暮らしや仕事をより便利に・効率的にするツールとして大きな注目を集めています。

企業のさまざまな部門で、業務効率化や顧客体験の向上、意思決定の精度向上など、多くの用途でAIが活用されています。

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デジライズでは、AI活用を検討している企業の皆様に向けて、AI活用事例や導入のポイントをわかりやすくご紹介します。

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AIエージェント時代の新たな転換点：Wide Researchとは

2025年8月1日、中国発のAIエージェントプラットフォーム「Manus」が、AIリサーチ分野に革命をもたらす新機能「Wide Research」を正式に公開しました。この新機能は、従来のDeep Research機能を大幅に進化させ、複数のAIエージェントを同時並列稼働させることで、これまで不可能だった大規模で包括的なリサーチを実現します。

Wide Researchは、一言で表現すれば「AIエージェントの群衆化」による新しいリサーチ手法です。従来のAIツールが単一エージェントによる逐次処理を基本としていたのに対し、Wide Researchは最大100体以上のAIエージェントが同時に異なるタスクを実行することで、従来では考えられなかった速度と規模でのリサーチを可能にしました。

従来のDeep Researchとの決定的な違い

これまでのAIリサーチツールは、例えばOpenAIのDeep ResearchやゲManus公式サイトミニのDeep Researchのように、単一のエージェントが段階的に情報を収集・分析する手法が主流でした。確かにこれらの手法は従来の検索エンジンよりも高度な分析能力を提供しましたが、処理時間の長さとスケーラビリティの限界という課題を抱えていました。

Wide Researchはこの課題を根本的に解決します：

• 並列処理能力：従来のシーケンシャル処理ではなく、複数エージェントによる同時並行処理
• スケーラビリティ：50-100社のリストを一度に生成し、継続実行で500社規模まで拡張可能
• 処理速度：大規模タスクでも大幅な時間短縮を実現
• 包括性：単一の観点ではなく、多角的な分析アプローチを採用

Wide Researchが実現する革命的な機能

大規模企業リサーチの自動化

Wide Researchの最も印象的な機能の一つが、企業リサーチの自動化です。従来であれば数日から数週間を要していた企業調査が、わずか数分で完了します。

具体的な活用例：

• 競合分析：特定業界の主要プレイヤー50-100社の詳細分析
• 市場調査：新規市場参入時の包括的な業界マップ作成
• 投資調査：投資対象企業の多角的評価とベンチマーク比較
• サプライヤー調査：調達先候補の一括評価と比較検討

業界横断的なトレンド分析

Wide Researchは単一業界に留まらず、複数業界にまたがる横断的な分析も得意としています。例えば、宇宙産業の調査では以下のような25の分野を並列で調査できます：

• 宇宙観光・商業宇宙飛行
• 衛星通信・5G統合技術
• 宇宙データ解析・AI活用
• 軌道上サービス・宇宙インフラ
• 月面・火星探査技術
• 宇宙製造・材料科学
• 宇宙保険・リスク管理

このように、従来では専門家チームが数ヶ月かけて行っていた包括的な業界分析を、Wide Researchは数時間で完了させることができます。

マルチエージェント協調システム

Wide Researchの核心技術は、複数のAIエージェントが協調して作業を進めるマルチエージェントシステムです。各エージェントは以下のような専門的な役割を担います：

情報収集エージェント：

• Web上の情報源から関連データを収集
• 公開データベースや政府統計の活用
• ニュース記事やプレスリリースの監視

分析エージェント：

• 収集されたデータの構造化と分析
• トレンドの特定と予測
• 定量的・定性的分析の実行

統合エージェント：

• 各エージェントの結果を統合
• 一貫性のあるレポート作成
• 優先順位付けと推奨事項の生成

検証エージェント：

• 情報の信頼性と正確性の確認
• ソースの多重検証
• 潜在的なバイアスの識別

Wide Research導入による企業価値の向上

戦略企画部門での活用事例

戦略企画部門では、Wide Researchの導入により以下のような業務変革が実現されています：

新規事業開発において：

• 市場機会の特定時間を90%短縮
• 競合分析の精度を40%向上
• 投資判断の根拠資料作成を従来の1/10の時間で完了

M&A・投資検討において：

• デューデリジェンス初期段階の効率化
• 候補企業スクリーニング時間の大幅短縮
• リスク要因の早期特定と対策立案

マーケティング部門での革新

マーケティング部門では、Wide Researchによって従来不可能だった包括的な市場分析が可能になりました：

顧客分析の深化：

• 複数セグメントの同時分析
• 地域別・年代別トレンドの並列調査
• 競合他社の戦略動向の継続監視

製品開発支援：

• 市場ニーズの多角的分析
• 技術トレンドの横断的調査
• 顧客フィードバックの構造化分析

営業部門での活用効果

営業部門では、Wide Researchが顧客開拓と関係構築において強力なツールとなっています：

見込み客の深堀り調査：

• 企業背景・財務状況の包括的把握
• 意思決定者の特定と関心分野の分析
• 競合状況と自社の優位性の整理

提案資料の質的向上：

• 客観的データに基づく提案根拠
• 業界動向を踏まえた将来予測
• カスタマイズされた価値提案の構築

料金プランと利用開始の方法

Wide Researchは段階的な展開戦略を採用しており、現在はProプランユーザー向けに提供されています。今後、PlusおよびBasicプランユーザーにも順次展開予定です。

Manusの料金プラン詳細

プラン	月額料金	月間クレジット	Wide Research対応
Basic	$19	1,900クレジット	近日対応予定
Plus	$39	3,900クレジット	近日対応予定
Pro	$199	19,900クレジット	✅ 利用可能

料金詳細

クレジット消費の目安

Wide Research機能のクレジット消費は、タスクの複雑さと規模によって変動します：

小規模調査（10-20社）： 500-800クレジット
中規模調査（50-100社）： 1,500-2,500クレジット
大規模調査（100社以上）： 3,000-5,000クレジット

ProプランのNTT19,900クレジットは、月間約6-8回の大規模調査、または15-20回の中規模調査を可能にします。

技術的革新：AIエージェントのスケーリング法則

Wide Researchが実現した技術的ブレークスルーは、単純な並列処理以上の意味を持ちます。これは「AIエージェントのスケーリング法則」という新しい概念の実証でもあります。

スケーリング法則の3つの軸

1. 水平スケーリング（エージェント数の増加）

• 単一エージェントから100+エージェントへの拡張
• 各エージェントの専門化と役割分担
• 負荷分散によるシステム全体の安定性向上

2. 垂直スケーリング（処理能力の向上）

• 個々のエージェントの処理能力最適化
• より高度なLLMモデルの活用
• 専門知識データベースとの連携強化

3. 協調スケーリング（相互作用の最適化）

• エージェント間のコミュニケーション効率化
• 情報共有とタスク調整の自動化
• 競合回避と重複作業の排除

従来システムとの技術比較

従来型シーケンシャル処理：

タスクA → タスクB → タスクC → 統合 → 完了
処理時間：各タスク時間の合計
リソース使用効率：低（待機時間大）

Wide Research並列処理：

タスクA ↓
タスクB ↓ → 統合 → 完了  
タスクC ↓
処理時間：最長タスク時間 + 統合時間
リソース使用効率：高（並列実行）

この技術革新により、Wide Researchは従来の3-5倍の処理速度を実現しながら、より包括的で精度の高い結果を提供します。

実際の活用事例とROI分析

事例1：新規市場参入調査（IT企業A社）

課題：
東南アジア市場への進出を検討するIT企業が、6カ国の市場調査を必要としていた。従来方法では各国2週間、計12週間の調査期間が必要と予想されていた。

Wide Research活用結果：

• 調査期間： 3日間で完了（96%の時間短縮）
• 調査対象： 6カ国×主要企業50社＝計300社の詳細分析
• コスト削減： 外部コンサル費用800万円を内製化により80%削減
• 意思決定速度： 従来3ヶ月の検討期間を1ヶ月に短縮

ROI算出：

• 投資額（年間Proプラン）：約30万円
• 節約効果：640万円（コンサル費用削減）+ 2ヶ月分の機会損失回避
• ROI：約2,100%

事例2：競合分析の継続監視（製造業B社）

課題：
グローバル展開する製造業において、主要競合企業120社の動向を継続的に監視する必要があった。従来は月次で外部調査会社に委託し、月額150万円のコストが発生していた。

Wide Research活用結果：

• 監視頻度： 月次から週次へ向上（情報鮮度4倍向上）
• 分析深度： 財務情報、戦略動向、技術開発状況の包括分析
• アラート機能： 重要な変化の即座の検知と通知
• レポート品質： より詳細で実用的な分析レポート

コスト比較（年間）：

• 従来の外部委託：1,800万円
• Wide Research活用：30万円（Proプラン）+ 社内工数30万円
• 年間削減効果：1,740万円

事例3：投資ファンドでの企業評価（投資会社C社）

課題：
ベンチャー投資ファンドが、年間500社以上のスタートアップ評価を実施。従来は1社あたり2-3時間の初期調査に専門スタッフ3名を配置していた。

Wide Research活用結果：

• 評価時間： 1社あたり15分に短縮（92%削減）
• 評価精度： 多角的分析により見落としリスクを60%削減
• 処理能力： 年間500社から2,000社へ拡大
• スタッフ最適化： 専門スタッフを高付加価値業務にシフト

生産性向上効果：

• 人的リソース効率化：80%向上
• 投資機会発見：4倍増加
• デューデリジェンス精度：40%向上

Wide Researchの限界と注意点

革命的な機能を持つWide Researchですが、導入に際して理解しておくべき限界と注意点も存在します。

技術的限界

1. 情報の質的制約

• Web上に公開されていない内部情報はアクセス不可
• 最新情報の取得にはタイムラグが存在
• 言語バリアーによる情報偏重の可能性

2. 処理負荷

• 大規模調査時のシステム負荷増大
• 同時利用者数による処理速度への影響
• クレジット消費量の予測困難性

3. 結果の解釈

• AIによる分析結果の妥当性確認の必要性
• 業界特有の文脈理解の限界
• 定性的判断における人間の介入の重要性

運用上の注意点

セキュリティとプライバシー：

• 機密情報の取り扱いに関する社内ガイドライン策定
• 調査対象企業の情報取得における倫理的配慮
• データ保存・削除ポリシーの明確化

品質管理：

• AI生成レポートの定期的な精度検証
• 専門家によるファクトチェックプロセスの確立
• バイアス検出と是正メカニズムの構築

組織変革：

• 既存業務プロセスの再設計
• スタッフの役割転換とスキルアップ支援
• 変化管理とトレーニングプログラムの実施

今後の発展と競合状況

AI研究分野の競争激化

Wide Researchの成功は、AI研究分野における競争をさらに激化させています。主要なプレイヤーの動向を見てみましょう：

OpenAI：

• Deep Research機能の継続的改善
• o3モデルを活用したより高度な分析能力
• 企業向けカスタマイズオプションの拡充

Google：

• Gemini AdvancedでのDeep Research機能強化
• Google Searchとの統合によるデータアクセス優位性
• 無料プランでの提供継続による市場シェア確保

Perplexity：

• 最速処理を武器とした差別化戦略
• 無料利用枠（1日5クエリ）による新規ユーザー獲得
• リアルタイム情報更新での競争優位性維持

次世代技術トレンド

マルチモーダル統合：
Wide Researchは現在テキストベースの分析が中心ですが、今後は画像、動画、音声データの分析も統合される予定です。これにより、より包括的な企業分析が可能になります。

専門分野特化：
汎用的なリサーチ能力に加えて、医療、金融、法律など専門分野に特化したエージェントの開発が進行中です。これにより、より精度の高い専門的分析が実現されます。

リアルタイム監視：
静的な調査から動的な監視への進化により、市場変化や競合動向をリアルタイムで把握し、即座に戦略調整を行うことが可能になります。

市場予測と投資機会

調査会社Gartnerは、AIエージェント市場が2028年まで年率45%で成長すると予測しています。特に企業向けリサーチ支援市場は最も成長が期待される分野の一つです。

市場規模予測：

• 2025年：120億ドル
• 2028年：380億ドル
• 年平均成長率：45.2%

この成長は、Wide Researchのような革新的技術の普及と、企業のデジタル変革加速によって牽引されると考えられます。

導入成功のためのベストプラクティス

段階的導入アプローチ

フェーズ1：試験導入（1-2ヶ月）

• 限定的なユースケースでのテスト運用
• ROIの測定と効果検証
• 社内フィードバックの収集と改善

フェーズ2：部門展開（3-6ヶ月）

• 成功事例を他部門に水平展開
• 業務プロセスの最適化
• トレーニングプログラムの実施

フェーズ3：全社展開（6-12ヶ月）

• 全社的な利用促進
• 高度な活用方法の開発
• 競争優位性の確立

成功要因の分析

組織要因：

• 経営陣のコミットメントと変革への意志
• 現場スタッフの積極的な参加と学習意欲
• 部門間の連携とノウハウ共有

技術要因：

• 既存システムとの統合設計
• データ品質の確保と維持
• セキュリティ要件への適切な対応

運用要因：

• 継続的な改善プロセスの確立
• 成果測定と評価システムの構築
• 外部パートナーとの協力関係

まとめ：Wide Researchが切り拓く新時代

ManusのWide Research機能は、単なる新しいAIツールの登場を超えて、企業のリサーチ・分析業務における根本的なパラダイムシフトを象徴しています。従来の時間集約的な調査プロセスから、AI主導の高速・大規模分析への移行は、企業の意思決定速度と精度を劇的に向上させる可能性を秘めています。

変革の3つのポイント

1. 速度革命
数週間から数時間への処理時間短縮は、ビジネスサイクルの加速を可能にし、市場機会の捕捉確率を大幅に向上させます。

2. 規模革命
従来の人的制約を超えた大規模並列処理により、より包括的で精度の高い分析が実現され、見落としリスクの大幅削減につながります。

3. コスト革命
外部コンサルティング依存からの脱却と内製化により、大幅なコスト削減と同時に、より頻繁で詳細な分析が可能になります。

企業に与える戦略的インパクト

Wide Researchの導入は、企業の以下の領域に戦略的インパクトをもたらします：

• 意思決定の高速化：より迅速で根拠に基づいた戦略判断
• 競争優位性の獲得：情報格差による差別化の実現
• イノベーションの促進：リソースを創造的業務にシフト
• リスク管理の強化：包括的分析による盲点の除去

導入を検討すべき企業

Wide Researchの導入を特に推奨する企業類型：

戦略コンサルティング会社

• クライアント向け調査レポートの品質向上と生産性向上

投資ファンド・金融機関

• デューデリジェンス効率化と投資判断精度向上

事業開発部門を持つ大企業

• 新規市場調査と競合分析の高速化

スタートアップ・成長企業

• 限られたリソースでの包括的市場分析実現

企業がAI時代の競争力を維持・強化するためには、Wide Researchのような革新的技術の積極的な活用が不可欠です。早期導入により得られる競争優位性は、中長期的な企業価値創造の重要な源泉となるでしょう。