投稿者 global-ai-media 
シンガポール発のAIスタートアップ「Manus」が開発した汎用AIエージェントが、その高い自律性とタスク完遂能力で注目を集めています。生成AIの競争軸が単なる「対話」や「コンテンツ生成」から、複雑な業務プロセスを自律的に回す「エージェント機能」へと急速に移行する中、日本企業はこの技術をどう捉え、リスクを管理しながら業務変革（DX）に活かすべきかを解説します。
汎用AIエージェントとは何か：Manusの事例から読み解く
昨今のAI業界における最大のトピックは、大規模言語モデル（LLM）単体の性能競争から、それらを頭脳として利用し、具体的なタスクを実行する「AIエージェント」への進化です。記事にある「Manus」は、自律型の汎用AIエージェント（General-Purpose AI Agent）として、人間による細かな指示出しを最小限に抑えながら、複雑なマルチステップのタスクを最初から最後まで完遂するように設計されています。
従来のチャットボットが「質問に答える」「文章を作成する」ことに特化していたのに対し、Manusのようなエージェントは「調査して、比較し、レポートにまとめ、メールで送信する」といった一連のワークフローを自ら計画し、実行します。これは、AIが単なる「相談相手」から「自律的な労働力」へと役割を変えつつあることを示唆しており、Metaなどの巨大テック企業がこの領域に巨額の投資を行っている（あるいは買収に関心を示している）という報道も、この技術が次世代のプラットフォームになる確信に基づいていると言えます。
「言葉」から「行動」への技術的飛躍
日本企業の現場において、ChatGPTなどを導入したものの「プロンプトエンジニアリングが難しく、現場に定着しない」という課題は少なくありません。AIエージェントはこの課題を解決する可能性があります。
エージェント技術の核は、LLMが自ら「推論」し、必要な「ツール（ブラウザ、Excel、社内APIなど）」を選択・操作する能力にあります。これを「Agentic Workflow（エージェント型ワークフロー）」と呼びます。例えば、「競合A社の最新製品について調べ、自社製品との比較表を作成して」という曖昧な指示に対し、エージェントは自律的にWeb検索を行い、情報を抽出し、表計算ソフトを操作して成果物を作成します。人間がいちいち手順を教え込む必要がない点が、従来技術との決定的な違いです。
日本市場における「次世代RPA」としての可能性
日本は労働人口の減少に伴い、業務効率化への圧力が世界的に見ても非常に高い市場です。これまで多くの日本企業がRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を導入してきましたが、RPAは「決まった手順」を繰り返すのは得意な反面、画面仕様の変更や予期せぬエラーに弱いという弱点がありました。
Manusのような汎用エージェントは、いわば「判断力を持った次世代RPA」として機能する可能性があります。画面のレイアウトが変わっても文脈からボタンを判断したり、手順に曖昧さがあっても常識的な推論で補完したりできるため、メンテナンスコストの劇的な削減と、非定型業務への適用拡大が期待できます。特に、ホワイトカラーの業務時間の多くを占める「情報収集」「データ整形」「下書き作成」といったタスクでの活用が進むでしょう。
実装におけるリスクとガバナンスの重要性
一方で、AIに「行動」させることには特有のリスクが伴います。これを「自律性のリスク」と呼びます。AIが誤った判断（ハルシネーション）をした際、単に嘘の情報を回答するだけでなく、誤って重要なファイルを削除したり、不適切なメールを顧客に送信したりする物理的な実害が生じる可能性があります。
したがって、日本企業が導入を検討する際は、「Human-in-the-loop（人間がループに入ること）」の設計が不可欠です。例えば、情報収集や下書きまではAIに自律させても、最終的な「承認」「送信」ボタンは人間が押すという運用フローの構築です。また、AIがアクセスできるデータ範囲や実行可能な権限（Read onlyなのかWriteも可能なのか）を厳密に管理するセキュリティ・ガバナンスも、従来のSaaS導入以上に慎重に行う必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
Manusをはじめとする汎用エージェントの登場は、AI活用のフェーズが変わったことを意味します。これからの意思決定者と実務者は、以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
- 業務の「API化」を進める：
AIエージェントが社内システムを操作できるよう、業務データや機能をAPI経由で利用可能な状態に整備してください。レガシーシステムのままでは、最新のAIの恩恵を受けられません。 - 「完全自動」ではなく「協働」を目指す：
100%の精度を求めて完全自動化を目指すのではなく、人間がボトルネックになっている工程（調査やドラフト作成）をAIに任せ、人間は判断と責任に集中する分業体制を設計してください。 - サンドボックス環境での検証：
いきなり本番環境で自律エージェントを動かすのは危険です。隔離された環境でAIにタスクを実行させ、どのような挙動やエラーをするかを確認する検証プロセス（PoC）を、今のうちから小さく始めることが推奨されます。