Manus AI使ってみた — できること・料金・制限をDevin/Claude Codeと比較レビュー

「指示を出すだけで、調査からコード実行、レポート作成まで自律的にこなすAIエージェントが現実になりました。」 Manus AIは、2025年に登場して大きな話題を呼んだ汎用AIエージェントです。

本記事では、Manus AIを実際に使ってみた体験をもとに、できること・できないこと、料金体系、そしてDevinやClaude Codeとの比較まで、率直にレビューします。

Manus AIとは

Manus AIは、中国のスタートアップMonica.imが開発した汎用AIエージェントです。ユーザーが自然言語で指示を出すと、AIが自律的にWebブラウジング、コード実行、ファイル操作などを行い、タスクを完遂します。このような自律的に動作するAIを「AIエージェント」と呼びます。

Manus AIの基本情報

項目	内容
開発元	Monica.im（中国）
リリース	2025年3月（クローズドベータ）
アクセス方法	Webブラウザ（manus.im）
対応言語	日本語を含む多言語対応
基盤モデル	複数のLLMを組み合わせ（公式未公開）

従来のチャットAIとの違い

ChatGPTやClaudeのような対話型AIとの最大の違いは、実行力です。

従来のチャットAI:
ユーザー「市場調査して」→ AI「こういう手順で調べましょう」（提案のみ）

Manus AI:
ユーザー「市場調査して」→ AI が実際にWeb検索し、データを収集し、
                         スプレッドシートにまとめ、レポートを生成する

Manus AIでできること

1. Web検索・情報収集

Manus AIは、実際のWebブラウザを操作して情報を収集します。

実際に試したタスク:

指示: 「2026年の日本のAIスタートアップ資金調達ランキング
      上位10社を調べて、表にまとめてください」

結果: 複数のニュースサイトやデータベースを巡回し、
      約5分でExcelファイルとして出力された

ブラウザの操作過程がリアルタイムで表示されるため、AIが何をしているのか常に確認できます。これは透明性という点で非常に良い設計です。

2. コード実行

Pythonを中心に、コードの作成と実行が可能です。

実際に試したタスク:

指示: 「以下のCSVファイルを読み込んで、売上の月次推移グラフを
      作成してください」

結果: Pandasでデータを読み込み、Matplotlibでグラフを生成。
      PNGファイルとして出力された

実行環境はサンドボックス内で動作しており、以下のライブラリが利用可能です。

カテゴリ	利用可能なライブラリ
データ処理	pandas, numpy, scipy
可視化	matplotlib, seaborn, plotly
Web	requests, beautifulsoup4
機械学習	scikit-learn
ファイル操作	openpyxl, python-pptx, python-docx

3. ファイル操作

ファイルのアップロード・ダウンロード・変換に対応しています。

実際に試したタスク:

指示: 「添付のPDFファイルの内容を要約して、
      PowerPointのプレゼン資料にまとめてください」

結果: PDFを解析し、10枚のスライドに要約。
      見出し・箇条書き・図表を含むPPTXファイルとして出力された

対応するファイル形式は幅広いです。

• 入力: PDF、CSV、Excel、Word、画像、テキスト
• 出力: Excel、PowerPoint、Word、PDF、画像、HTML、CSV

4. Webアプリケーション生成

簡単なWebアプリケーションを生成し、プレビューすることもできます。

実際に試したタスク:

指示: 「ポモドーロタイマーのWebアプリを作ってください。
      25分の作業と5分の休憩を繰り返す機能で、
      開始・一時停止・リセットボタンを付けてください」

結果: HTML/CSS/JavaScriptの単一ファイルアプリケーションとして生成。
      ブラウザ内でプレビュー可能

5. データ分析・リサーチ

複数の情報源を横断的に調査し、分析レポートを生成する能力は特に優れています。

実際に試したタスク:

指示: 「日本市場におけるノーコードツールの競合分析を行ってください。
      Bubble、FlutterFlow、Adalo、Glideを比較して、
      機能・料金・日本語対応の観点でレポートにまとめてください」

結果: 各サービスの公式サイトを巡回し、料金プランや機能を調査。
      比較表を含むMarkdownレポートを約8分で生成

実際に使ったタスクの詳細レビュー

タスク1: 技術リサーチ＋レポート作成

指示内容:
「RAGの最新手法について調査し、以下の構成でレポートを
 作成してください。
 1. 従来のRAGの課題
 2. 2026年の最新手法（GraphRAG、CRAG等）
 3. 各手法の比較表
 4. 推奨される実装アプローチ」

結果の評価:

観点	評価	コメント
情報の正確性	★★★★☆	概ね正確だが、一部で古い情報が混在
網羅性	★★★★★	主要な手法をほぼ網羅
構成の質	★★★★☆	論理的で読みやすい構成
実行時間	約10分	Web検索に時間がかかる

タスク2: データ処理＋可視化

指示内容:
「添付のCSVデータ（ECサイトの注文履歴1万件）を分析し、
 以下のグラフを作成してください。
 1. 月別売上推移
 2. カテゴリ別売上構成比
 3. 時間帯別注文数
 4. リピート率の推移」

結果の評価:

観点	評価	コメント
コードの品質	★★★★☆	Pandasを適切に活用
グラフの見た目	★★★☆☆	基本的なスタイルで改善の余地あり
分析の深さ	★★★★☆	指示以上の洞察も含まれていた
実行時間	約5分	コード実行は高速

タスク3: Webアプリ生成

指示内容:
「Markdownエディタを作ってください。
 左側にテキスト入力、右側にプレビュー、
 上部にツールバー（太字、イタリック、リンク）を配置」

結果の評価:

観点	評価	コメント
機能の完成度	★★★★☆	基本機能は動作する
UIデザイン	★★★☆☆	シンプルだが洗練されてはいない
コードの構造	★★★☆☆	単一ファイルで保守性は低い
実行時間	約3分	生成は高速

Manus AIの料金体系

Manus AIはクレジット制を採用しています。

料金プラン

プラン	料金	クレジット	特徴
Free	無料	初回のみ一定量付与	機能制限あり
Plus	$39/月	3,900クレジット/月	標準的な利用向け
Pro	$99/月	15,000クレジット/月	ヘビーユーザー向け
Team	要問い合わせ	カスタム	チーム利用向け

クレジット消費の目安

タスクの複雑さによって消費クレジットが変動します。

タスクの種類	消費クレジット目安
簡単な質問・検索	5〜15
リサーチ＋レポート	30〜80
コード実行＋ファイル生成	20〜50
複雑な分析タスク	50〜150

Plusプランの場合、1日あたり約130クレジット（月3,900÷30日）使える計算です。中程度のタスクを1日3〜5件程度こなせるイメージです。

Manus AIの制限事項

実際に使ってみて感じた制限事項を率直にまとめます。

技術的な制限

1. 実行時間の上限: 長時間の処理はタイムアウトする場合がある
2. ファイルサイズ制限: アップロードできるファイルサイズに上限がある
3. ネットワーク制限: 一部のWebサイトにアクセスできない場合がある
4. ライブラリの制限: インストール済みのライブラリ以外は使えない

品質に関する制限

1. 情報の鮮度: Web検索結果が必ずしも最新とは限らない
2. 日本語の精度: 英語に比べて日本語の出力品質がやや劣る場面がある
3. コードの堅牢性: 生成されたコードにはエッジケースへの対応が不足することがある
4. デザイン品質: UI/UXのデザインセンスは基本的なレベル

運用面の制限

1. クレジット消費の予測が難しい: タスクの複雑さで大きく変動する
2. リアルタイム性: 実行に数分〜十数分かかるため即時性はない
3. カスタマイズの限界: 実行環境やツールのカスタマイズが限定的
4. データプライバシー: アップロードしたデータの取り扱いポリシーを確認する必要がある

Devin / Claude Code との比較

Manus AIと同カテゴリのAIエージェントであるDevinとClaude Codeを比較します。

基本比較

項目	Manus AI	Devin	Claude Code
開発元	Monica.im	Cognition	Anthropic
主な用途	汎用タスク全般	ソフトウェア開発	ソフトウェア開発
実行環境	Webブラウザ	Webブラウザ + IDE	ターミナル（CLI）
料金	$39〜/月	$500/月	$20/月（Max）
対象ユーザー	ビジネス〜エンジニア	エンジニア	エンジニア

得意領域の比較

タスク	Manus AI	Devin	Claude Code
Webリサーチ	★★★★★	★★☆☆☆	★★★☆☆
データ分析	★★★★☆	★★☆☆☆	★★★☆☆
コーディング	★★★☆☆	★★★★★	★★★★★
デバッグ	★★☆☆☆	★★★★★	★★★★★
ファイル変換	★★★★★	★★☆☆☆	★★☆☆☆
レポート作成	★★★★★	★★☆☆☆	★★★☆☆
プロジェクト構築	★★☆☆☆	★★★★★	★★★★★
既存コードベース理解	★☆☆☆☆	★★★★☆	★★★★★

使い分けの指針

Manus AIが向いているケース:

• 定型的なリサーチ・レポート作成業務
• データファイルの変換・分析
• 非エンジニアがAI自動化を活用したい場合
• プロトタイプレベルのアプリ生成

Devinが向いているケース:

• 新規プロジェクトのスクラッチ開発
• PR作成やコードレビューの自動化
• チーム開発でのタスク分担
• CI/CDパイプラインとの連携

Claude Codeが向いているケース:

• 既存コードベースの理解・修正
• ターミナルベースの開発ワークフロー
• 複雑なデバッグ・リファクタリング
• ローカル環境でのフル機能開発

コストパフォーマンス比較

月額$100の予算で、それぞれどの程度使えるかを比較します。

ツール	$100/月での利用可能量
Manus AI（Plus）	約3,900クレジット/月（中規模タスク50〜100件）
Devin	月額$500のため予算不足
Claude Code（Max）	$100プランで無制限に近い利用が可能

コスト面では、エンジニアの開発用途ならClaude Codeが圧倒的にコスパが良いです。一方、非エンジニアのビジネスタスクにはManus AIの方が適しています。なお、複数のAIエージェントを連携させるマルチエージェントのアプローチも登場しており、今後はツール同士の組み合わせがさらに重要になるでしょう。

Manus AIを効果的に使うコツ

1. 指示は具体的に

❌ 悪い例: 「市場を調べて」
✅ 良い例: 「日本のSaaS市場について、2024〜2026年の市場規模推移、
          主要プレイヤー上位10社、成長率、課題を調査し、
          Excelの比較表とPDFレポートを作成してください」

2. 出力形式を指定する

✅ 「結果はExcelファイルで出力してください」
✅ 「Markdown形式のレポートにまとめてください」
✅ 「グラフはPNG形式で保存してください」

3. 段階的に指示する

複雑なタスクは一度にすべてを指示するより、段階的に進めた方が品質が上がります。

ステップ1: 「まず〇〇について調査してください」
ステップ2: 「調査結果をもとに△△を分析してください」
ステップ3: 「分析結果をレポートにまとめてください」

4. 結果を必ずレビューする

AIが生成した結果は、必ず人間がレビューしてから使用しましょう。特に以下の点に注意が必要です。

• 数値データの正確性
• 情報の鮮度（古い情報が混ざっていないか）
• コードのセキュリティ（機密情報のハードコードなど）
• 著作権に関する問題

まとめ — Manus AIは「ビジネスタスクの自動化」に強い

Manus AIを実際に使ってみた結論として、以下のように評価します。

総合評価

項目	評価
リサーチ・情報収集	★★★★★ 最も得意な領域
データ分析・可視化	★★★★☆ 実用レベル
ファイル変換・生成	★★★★☆ 多形式対応が便利
コーディング	★★★☆☆ プロトタイプレベル
コストパフォーマンス	★★★☆☆ 用途次第

おすすめできる人

• ビジネス職でAIの自動化を活用したい人
• 定型的なリサーチ・レポート作成を効率化したい人
• データ分析をコードを書かずに行いたい人

おすすめしにくい人

• 本格的なソフトウェア開発がしたいエンジニア → Claude Code or Devin
• 即時性を求めるタスクがメインの人
• 月額コストを最小限に抑えたい人

AIエージェントの世界は急速に進化しています。Manus AI、Devin、Claude Codeはそれぞれ得意領域が異なるため、用途に応じて使い分けるのが2026年現在の最適な戦略です。まずは無料クレジットで試してみて、自分のワークフローに合うかどうかを確認してみてください。