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【中国F30】 「DeepSeek」を凌駕する 「Manus」の驚くべき可能性とは2025.06.13

 

 1. 「Manus」が「DeepSeek」を凌駕する理由
（単なる比較を超えた次元の違い）

①近年、大規模言語モデル(LLM)の進化は目覚ましく、
DeepSeekのような AIが情報提供や、アイデア創出に
おいて驚異的な能力を発揮している。

 

しかしこれまでの AIはあくまで「考えるAI」
であり、実際の業務プロセスを完結させる
「実行力」には限界があった。
　　↓
この状況を一変させるのが「Manus」。

 

 

②今回は中国BtoB企業にとって、Manusがどの
ような 変革をもたらすのか、についてお話する。

 

 

 

 2. 「Manus」が「DeepSeek」を超える決定的な理由

【理由❶】従来型 AIの限界（DeepSeekの功績と課題）

①DeepSeekの登場は、大規模言語モデル (LLM)
の可能性を多くの人に知らしめた。

その圧倒的な知識量と 高度な対話能力は、確かに
革新的だったが、その熱狂が 冷めやらぬ今、新た
な波頭が立ち上がろうとしている。

 

②DeepSeekは卓越したテキスト生成や情報分析、
問題解決の「アイデア」を提供するが、その出力
はあくまで提案や、情報の域を出ない。

企画書の草案は作れても、そこから 必要なデータ
を自ら収集し、分析し、グラフを作成し、最終的
なプレゼンファイルを完成させることはできない。

 

 

【理由❷】Manusの革新的特徴（自律実行型 AIの登場）

①ManusはDeepSeekの「知性」を基盤としながら、
それを遥かに超える 「行動力」を 手に入れた 自律
型AIエージェントである。

BtoBビジネスの現場では情報を提供する
AIと、実際に 業務を完遂する AIの間には、
埋めようのない 「次元の溝」が存在する。

 

②Manusは LLMの知的基盤を 土台に、 自ら考
え（思考）、計画を立て（計画）、必要なツール
を選択・活用し（実行）、タスクを最初から 最
後まで完結させる（完遂）能力を備えている。

 

これは、以下の誕生を意味する。
「自律的に業務を遂行するデジタルワーカー」

 

 

 

 3. DeepSeek vs Manus（次元の異なる能力比較）

①タスク完遂能力の広さと深さ（汎用性の勝利）

DeepSeekやDeep Research（検索特化型エージェント）
のような存在は、 特定の領域（例：情報調査）に 特化
しているか、その能力が「情報提供」に留まる。

 

Deep Researchは優れた調査能力を持ちながらも、
ファイルの解凍や、複数情報の統合作業といった
一連の流れを自律的にこなすことはできない。
　　　↓
Manusが圧倒するのは、この
「エンドツーエンドでのタスク完遂能力」。

 

 

（例❶）競合分析レポート作成

■DeepSeek/DeepResearchの場合：

競合他社の名前や、概要、市場シェアに関する情報を
検索し、テキストでまとめることは可能かもしれない。

 

■Manusの場合：

1. 指定された業界/キーワードから主要競合を特定（Web検索）
2. 各社の公式サイト、ニュースリリース、SNS、財務報告書
 （公開情報）を自動収集・スクレイピング（ファイル操作）
3. 収集したデータ（テキスト、数値）を構造化し、比較分析
4. 分析結果から洞察を抽出し、グラフやチャートを自動生成
5. 発見事項とグラフを含むプロフェッショナルな
　レポート（PDF/PPT）を作成（コンテンツ作成）
6. 必要に応じて、分析ダッシュボードを備えた
　簡易Webページとしても出力可能（コード実行）

　　　↓
結果：人間が行うのは「依頼」と「最終チェック」のみ。

調査から分析、レポート作成、可視
化までの全プロセスが自動化される。

 

 

②GAIAベンチマークが証明する「現実世界タスク」解決能力

自律型 AIエージェントの実力を測る
世界標準のベンチマークが「GAIA」。

 

GAIAは人間には簡単でも、現在の AIにとっては高度な
推論や、マルチステップ実行、ツールの正確な使用 が
求められる実践的なタスクを集めた厳しいテスト。

 

 

③Manusは このGAIAテストにおいて、OpenAI社の
Deep ResearchやOperatorといった、有力な自律型
AIエージェントを上回る高いスコアを記録している。

これは理論上の性能ではなく、現実世界の複雑
で多段階なタスクを以下を実証的に示している。
「高い精度と自律性をもって解決できる能力」

 

 

GAIAは、AIアシスタントを活用したベンチマーク
で、人間が設計した 466の質問で構成されている。

この質問はテキストベースだが、中には画像やスプレッ
ドシートなどのファイルが、添付されているものもある。

日常の個人的なタスクや、科学、一般知識など、
様々なアシスタントの使用事例を網羅している。

 

 

 

 4. 中国BtoB企業が今、Manusに注目すべき理由

【理由❶】営業資料作成の自動化と高度化
（マーケティング/営業部門）

・課題：
潜在顧客ごとに業界動向、競合情報、自社ソリュー
ションの適合性を盛り込んだパーソナライズ提案書
の作成に膨大な時間がかかる。

 

・Manusによる解決：
1. CRMから対象顧客情報を取得
2. 業界ニュース、財務状況、技術動向を自動調査・分析
3. 競合他社の同領域ソリューションを比較
4. 自社製品の強みをデータで裏付け、
　顧客の課題解決に紐づけた提案を自動生成
5. 分析データを基にしたインパクトの
　あるグラフ/チャートを自動作成・挿入
6. ブランドガイドラインに沿った
　フォーマットで提案書（PPT/PDF）を完成

 

■効果：
営業担当者は、高度な戦略的提案の検討や、
顧客折衝にリソースを集中することが可能。
　　↓
資料作成工数が 80%削減。提案の質と、
スピードが向上し、受注率アップに貢献。

 

 

【理由❷】社内業務プロセスの無人化・効率化
（経理/人事/総務部門）

・課題：
月次経費精算処理が煩雑で、時間がかかり、ミスのリス
クもある。新入社員オンボーディングの定型作業が多い。

 

・Manusによる解決（経費精算例）：
1. 指定メールボックス/クラウドストレージ
　から、経費レシート画像・PDFを自動取得
2. OCRで内容を読み取り、項目（交通費、
　接待費など）、金額、日付を抽出・分類
3. 会社規定に照らし合わせて妥当性を
　チェック（例：上限額超過、認可外項目）
4. 問題なければ、経理システムへの入力用
　データ（CSV）を作成。問題あれば担当者に通知
5. 処理済みレシートを規定のフォルダに自動整理

 

■効果：
　・経理担当者の単純作業が激減
　・処理スピード向上と人的ミス削減
　・コンプライアンス強化

 

 

 

 5. Manusの技術的優位性と中国市場での適合性

①中国市場特有の課題への対応力

中国のBtoB市場では、以下のような特有の課題が存在する。

・複雑な規制環境と頻繁な政策変更
・多様な地域間のビジネス慣行の違い
・急速に変化する競争環境

　　　　↓
Manusはこれらの課題に対し、以下のような強みを発揮する。

・中国国内の規制変更をリアルタイムで追跡・分析
・地域ごとの市場特性を学習し、対応策を提案
・競合動向を継続的にモニタリングし、戦略調整を支援

 

 

②ローカルサービスとの統合能力

Manusは、中国国内の主要プラットフォームと
の連携に優れており、以下のような統合が可能。

・微信 (WeChat) を活用した顧客コミュニケーションの自動化
・阿里巴巴 (Alibaba) プラットフォームでの調達プロセス最適化
・百度 (Baidu) 検索を活用した市場調査の高度化
・企業微信 (WeCom) との連携による社内業務自動化

 

 

 

 6. BtoB企業の AIパートナーとしてのManus

①Manusは、中国発の完全自律型AIエージェントとして、
従来の AIの枠を超え、自ら思考し、計画し、タスクを実
行するという画期的な能力をもたらす。

 

以下は中国ビジネスにおいて、生産性向上、コスト削減、
そして新たなビジネス機会の創出という、計り知れない
価値を生み出すと予想される。

・驚異的な汎用性：
多様な業務プロセスに横断的に対応

・DeepSeekを凌駕する実務遂行能力：
単なる情報提供から実際の業務完遂へ

・絶え間ない学習と最適化の機能：
利用するほどに自社業務に最適化

 

 

②現時点においても、Manusは多くの業務において、
人間の作業を大幅に効率化し、その成果物の品質は
目を見張るものがある。

中国市場の複雑で、急速に変化する環境において、
Manusのような自律型AIエージェントは、競争優
位を築く上で不可欠なツールとなると予想される。

 

 

 

 7. 具体的な導入シナリオ（中国BtoB企業のケーススタディ）

（例❷）製造業における活用事例

■企業概要：
広東省に拠点を置くある電子部品メーカー、
従業員 500名、年間売上高５億元

 

■導入前の課題：
・顧客ごとのカスタム見積もり作成に時間がかかる
・サプライヤーとの交渉プロセスが非効率
・品質管理報告書の作成にリソースを割かれていた

 

■Manus導入後の変化：
【変化❶】自動見積もりシステム：
・顧客の要求仕様を入力すると、適切な部品構成を自動提案
・コスト計算、リードタイム見積もり、代替案提示まで自動化
・見積もり作成時間が８時間から 30分に短縮

 

【変化❷】サプライヤー交渉の最適化：
・過去の取引データから各サプライヤーの強み弱みを分析
・最適な調達先の自動選定と交渉ポイントの提案
・調達コストが平均 12%削減

 

【変化❸】品質管理の自動化：
・生産ラインからのデータを自動収集・分析
・異常値を検知すると関連部門に自動通知
・月次品質報告書を自動生成、分析インサイトを提示

 

 

■総合的な効果：
・営業部門の生産性向上：約40%
・調達コスト削減：年間約 600万元
・品質関連の不具合減少：約25%

 

 

（参考）「AIエージェント」によるデジタルマーケティングの未来

 

 

 

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