投稿者 global-ai-media 
MetaがAIスタートアップ「Manus」を20億ドル超で買収するというニュースは、生成AIの競争軸が「モデルの性能」から「自律的な行動力（エージェント機能）」へ移行したことを決定づけました。本稿では、この買収劇の背景を解説しつつ、日本企業が直面する「AIエージェント」活用の可能性と、それに伴うガバナンスの課題について考察します。
「対話」から「行動」へ：MetaがManusを買収した理由
Metaが20億ドル（約3,000億円規模）を超える巨額を投じて買収に動いた「Manus」は、単なる大規模言語モデル（LLM）の開発企業ではありません。同社は、複雑なタスクを自律的に計画し、実行まで担う「AIエージェント」技術に特化したスタートアップです。中国出身の創業者らによって設立され、シンガポールを拠点とするこの企業は、一般公開前からその高い技術力が一部の専門家の間で注目されていました。
これまでMetaは「Llama」シリーズを通じてオープンソースLLMの覇権を握ってきましたが、今回の買収は、彼らが「モデル単体」の競争から、モデルを使って実務を遂行する「エージェント（応用）」の領域へ主戦場を移そうとしていることを示唆しています。GoogleやOpenAIも同様にエージェント機能（Operator等）を強化しており、2025年以降のAIトレンドは間違いなく「チャットボットとの対話」から「AIへの業務委託（委任）」へとシフトします。
日本企業における「AIエージェント」のインパクト：RPAの限界を超える
日本のビジネス現場では、業務効率化の手段としてRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）が広く普及しています。しかし、従来のRPAは「決められた手順を繰り返す」ことには長けているものの、予期せぬエラーや判断が必要な工程には弱いという課題がありました。
Manusのような技術が実用化されると、この課題が解消される可能性があります。AIエージェントは「今の状況を見て、次に何をすべきか」を自ら推論します。例えば、「競合製品の価格を調査してレポートにまとめる」という指示に対し、Webサイトの構造が変わっていても臨機応変に情報を取得し、ExcelやPowerPointを操作して資料を作成するといった一連の動作が可能になります。これは、日本企業が長年求めてきた「現場の自律的な省人化」を実現する鍵となるでしょう。
カントリーリスクと開発拠点の分散
Manusが中国にルーツを持ちつつシンガポールを拠点としていたという事実は、グローバルなAI開発における地政学的な複雑さを物語っています。高度なAI人材や技術が国境を越えて移動する中、Metaのような巨大テック企業は、開発元の国籍を問わず、優秀な技術とチームを迅速に取り込む戦略をとっています。
日本企業が海外発のAIプロダクトを選定する際も、単に機能面だけでなく、データの保管場所や開発元の資本関係といった経済安全保障の観点を持つことが、今後はより一層重要になります。特に金融やインフラなど重要産業においては、サプライチェーン全体のリスク管理が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のMetaによる買収劇を踏まえ、日本の経営層や実務担当者は以下の3点を意識してAI戦略を練る必要があります。
1. 「AIエージェント」を前提とした業務設計の開始
生成AIを「検索・要約ツール」としてだけでなく、「業務実行パートナー」として捉え直してください。定型業務の自動化（RPA）と生成AIを組み合わせた「Agentic Workflow（エージェント型ワークフロー）」のPoC（概念実証）を小さく始める時期に来ています。
2. 「行動するAI」に対するガバナンスの強化
AIが自律的に外部システムへアクセスしたり、コードを実行したりする場合、誤作動によるリスクは格段に高まります。AIが勝手に発注処理を行ったり、誤ったデータを書き込んだりしないよう、「Human-in-the-loop（人間が承認プロセスに介在する仕組み）」やアクセス権限の厳格な管理など、従来のITガバナンスをAI向けにアップデートする必要があります。
3. プラットフォーム依存リスクの見極め
MetaがManusの技術を自社エコシステム（WhatsAppやInstagram、Facebookなど）に独占的に統合するのか、あるいはLlamaのようにオープンにするのかは未定です。特定の巨大プラットフォーマーの技術に過度に依存すると、将来的な仕様変更や価格改定の影響を直接受けることになります。オープンソース技術の活用も含め、選択肢を複数持っておくことが、長期的な安定運用には不可欠です。