【2026年7月最新】Manus vs OpenAI Deep Research徹底比較｜中国発AIエージェントの実力とClaude Codeとの違いまで
aikanri-admin
この記事の内容
「Manusって結局何がすごいの？」「OpenAIのDeep Researchと何が違うの？」——中国発のAIエージェント「Manus」が話題になったとき、多くの人が抱いたのがこの疑問でした。特に、Manus発表時に「ベンチマークでOpenAIのDeep Researchを上回った」という情報が広まったことで、比較への関心はさらに高まっています。
ただし、この2つはそもそも設計思想が異なるツールです。Manusは「タスクを丸ごと代行する自律型エージェント」として登場した一方、Deep ResearchはOpenAIが提供する調査・リサーチに特化した機能です。名前も立ち位置も違う2つを同じ土俵で比べると、かえって混乱してしまいます。
この記事では、Manusの正体・OpenAI Deep Researchの機能・両者の違いを整理したうえで、実務でどちらを（あるいは併用して）使うべきかの判断軸を提示します。そのうえで、弊社（株式会社GENAI）が全社運用しているAIエージェント「Claude Code」との違いにも触れ、「調査」と「実行」の境界線がどこにあるのかを明確にしていきます。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次の6つが明確になります。
01 WHAT IS MANUS Manusとは何か？中国発AIエージェントの正体 話題になった背景と、実際にできることを整理する
Manusは、中国のスタートアップが開発した自律型AIエージェントです。2025年前後に「指示を出すだけでタスクを丸ごと代行してくれる」として大きな話題になりました。従来のチャット型AIが「質問に答える」ことに留まっていたのに対し、Manusはウェブ検索・情報収集・資料作成といった複数の工程を、人間の追加指示なしに連続して実行する点が特徴として紹介されました。
📚 用語解説
自律型AIエージェント：人間が最初に目的（ゴール）を伝えるだけで、そこに至るまでの手順を自分で計画し、複数のステップを連続して実行するAI。チャット型AIが「1問1答」を基本とするのに対し、自律型エージェントは「計画→実行→検証→修正」のサイクルを自分で回すのが大きな違い。
1-1. Manusが話題になった理由
Manusが注目を集めた最大の理由は、公開当初のデモや発表資料で「AIエージェントの性能を測るベンチマークで高い結果を示した」と紹介されたことです。特に、複雑なタスクを解けるかどうかを測る「GAIA」というベンチマークでの結果が話題を後押ししました。ただし、ベンチマークの数値は開発元が公表した時点の情報であり、実際の業務における体感とは差が出ることも珍しくない点は留意しておく必要があります。
📚 用語解説
GAIAベンチマーク：AIエージェントが「複数ステップにわたる現実的なタスク」をどこまで解けるかを評価するために作られたテスト基準の一つ。単純な一問一答ではなく、情報収集・推論・複数ツールの利用など、人間が行う調査業務に近い複合的な課題で構成されているのが特徴。
1-2. Manusで実際にできること
Manusは、ブラウザ操作を伴うタスクを自動で進められる点が特徴として紹介されています。例えば、旅行プランの立案であれば、複数の航空券・宿泊サイトを横断的に調べて比較し、日程案としてまとめる、といった使い方が典型例として挙げられます。
目的を
指示する
タスクを
自動で計画
Web検索・
情報収集を実行
レポート・資料
として納品
Manusに限らず、自律型AIエージェント全般に言えることですが、収集した情報の正確性や、生成された成果物の最終チェックは人間が行う必要があります。特にビジネス上の意思決定に使う場合は、出力をそのまま鵜呑みにせず、一次情報にあたって確認する工程を必ず挟みましょう。
まとめると、Manusは「調べて、まとめて、資料化する」という一連のリサーチ作業を自動化するツールとして登場し、その実行力の高さが話題の中心になりました。次章では、比較対象となるOpenAIのDeep Researchについて見ていきます。
02 WHAT IS DEEP RESEARCH OpenAIの「Deep Research」とは何か 調査に特化したOpenAIの機能を理解する
OpenAIの「Deep Research」は、ChatGPTに搭載されている高度な調査モードです。ユーザーが調べたいテーマを伝えると、複数のウェブソースを横断的に検索・読解し、根拠となる出典を示しながらまとまったレポート形式で回答を生成します。
📚 用語解説
Deep Research：OpenAIが提供する、ChatGPT上で利用できる高度なリサーチ機能。通常のチャット応答よりも時間をかけて複数のウェブ情報源を調べ、出典付きのレポートとして結果をまとめる点が特徴。数分〜十数分程度の処理時間がかかることが多い。
2-1. Deep Researchでできること
Deep Researchは、「特定のテーマについて深く調べてレポートにまとめる」という用途に特化しています。例えば、業界動向の調査、競合サービスの比較、学術的なテーマの下調べなど、情報収集と要約の精度が重視される場面で威力を発揮します。
調べたいテーマをできるだけ具体的に指定するほど、精度の高いレポートが返ってきやすくなります。「AIエージェントについて調べて」のような曖昧な指示より、「2025年以降に登場した自律型AIエージェントの主要3サービスを、機能・料金・対象ユーザーの軸で比較して」のように条件を絞る方が実務で使いやすい結果になります。
2-2. ManusとDeep Researchの立ち位置の違い
ここで重要なのは、両者の「代行する範囲」の違いです。Deep Researchは基本的にチャット上での調査・レポート生成に閉じた機能であり、Web検索の結果を要約して返すところまでが役割です。一方Manusは、調査した情報をもとに資料やスライドの生成、複数ステップのタスク実行まで踏み込む点で、担う範囲がより広いと紹介されています。
AI鬼管理山崎
この「調査だけか、資料化まで含むか」という違いは、次章の比較でさらに具体的に見ていきます。
03 HEAD TO HEAD Manus vs Deep Research 徹底比較 5つの軸で違いを整理する
ここからは、ManusとOpenAI Deep Researchを5つの軸で比較していきます。前提として、両者は「調査タスクを自動化する」という共通点を持ちながら、実行範囲や利用シーンが異なるツールです。優劣をつけるというより、どちらが自分の用途に合っているかを見極める材料として読んでください。
| 比較軸 | Manus | OpenAI Deep Research |
|---|---|---|
| 提供元 | 中国のスタートアップ（自律型エージェント特化） | OpenAI（ChatGPTの一機能） |
| 担う範囲 | 調査〜資料化〜複数ステップのタスク実行 | 調査・情報収集・レポート生成が中心 |
| 得意なこと | 旅行プラン、資料のたたき台生成など「作業代行」 | 出典付きの深い調査レポート作成 |
| 操作イメージ | 独立したエージェントとして動作 | ChatGPT内の一機能として呼び出す |
| 向いているユーザー | 調査結果をそのまま資料として使いたい人 | すでにChatGPTを使っており調査精度を重視する人 |
3-1. 【軸1】タスクの完結度
Manusは、情報収集からアウトプット（資料・スライドなど）の生成までを1つの流れの中で完結させることを狙って設計されています。Deep Researchは、あくまで「調べて、まとめて返す」ところまでが基本の役割で、そこから先の資料化や実務への反映は利用者側の作業として残ります。
3-2. 【軸2】情報の信頼性・出典の扱い
Deep Researchは、レポート内に出典（参照元のリンク）を明示する設計になっており、後から情報の裏付けを取りやすい点が実務では重宝されます。Manusについても情報収集の過程は開示されますが、最終的なアウトプットでどこまで出典が明示されるかはツールのバージョンや設定によって変わるため、重要な意思決定に使う際はどちらのツールでも一次情報の確認を省略しないことが前提になります。
AIエージェントが生成したレポートは、あくまで調査の下準備として扱うのが安全です。特に対外的に使う資料（提案書・広報資料など）に転用する場合は、引用元の一次情報に必ず目を通してから使用してください。
3-3. 【軸3】操作のしやすさ・導入のハードル
Deep Researchは既存のChatGPTの中の一機能として使えるため、すでにChatGPTを利用している人にとっては導入のハードルがほぼありません。一方Manusは独立したサービスとして利用登録が必要で、新しいツールを一つ増やす形になります。「まず試してみたい」という段階では、慣れたツールの中で完結するDeep Researchの方が着手しやすいという声も多いです。
3-4. 【軸4】アウトプットの形式
Manusはスライドや複数ページの資料といった、比較的整った成果物として出力される点が紹介されています。Deep Researchはテキストベースのレポートが基本で、資料として使う場合は別途デザインツールへの落とし込みが必要になるケースが多くなります。
3-5. 【軸5】想定される業務シーン
総じて、「調べた内容をすぐ資料として使いたい」場面ではManus寄り、「深く正確に調べて、自分の言葉でまとめ直したい」場面ではDeep Research寄りという住み分けが実務的な目安になります。次章では、具体的な業務シーン別にどちらが向くかを整理します。
04 USE CASE GUIDE 用途別・使い分けガイド 「結局どちらを使えばいいか」を業務シーン別に判断する
ここでは、実務でよくある3つのシーンを例に、ManusとDeep Researchのどちらが向いているかを整理します。
4-1. 出張・旅行プランの立案
複数の交通手段・宿泊先を比較して日程案を組みたい場合は、資料化まで一気に行えるManusの方が手離れが良い傾向があります。候補案をそのまま社内共有できる形で受け取れるためです。
4-2. 市場・競合の調査レポート作成
新規事業の企画や競合分析など、情報の正確性・出典の明示が重要な調査では、Deep Researchの「出典付きレポート」という特性が活きます。調べた内容をそのまま社内資料の一次情報として引用しやすいのも利点です。
4-3. 資料・スライドのたたき台作成
調査結果をもとにプレゼン資料の骨子まで一気に作りたい場合は、資料化まで担うManusの方が工程を短縮できます。ただし、たたき台をそのまま最終版として使うのではなく、社内のトーン&マナーに合わせて人間が仕上げる工程を必ず挟むことをおすすめします。
代表菅澤
05 PRICING 料金・利用条件を比較する 無料でどこまで使えるか、有料化の判断基準
ManusとDeep Researchは、どちらも無料枠と有料プランの組み合わせで提供されています。ここでは、料金体系の考え方の違いを整理します。
📚 用語解説
クレジット制：AIサービスの利用量を「クレジット」という単位で管理する課金方式。タスクの複雑さや処理時間に応じてクレジットが消費され、無料枠のクレジットを使い切ると、追加購入または有料プランへの加入が必要になる。従量課金の一種と考えるとイメージしやすい。
| 項目 | Manus | OpenAI Deep Research |
|---|---|---|
| 基本料金体系 | 無料クレジット + 有料プラン（クレジット追加購入） | ChatGPTの有料プランに含まれる形で提供 |
| 無料での試用 | 一定のクレジットまで無料で利用可能 | プランにより利用回数の上限あり |
| 本格利用の目安 | タスク量に応じてクレジット消費が増える | 既存のChatGPT有料プラン内で完結しやすい |
AIサービスの料金体系や無料枠の条件は、サービス提供者の判断で頻繁に見直されます。この記事の内容は執筆時点の一般的な傾向に基づくものであり、契約前には必ず各公式サイトの最新情報を確認してください。
料金だけで選ぶのではなく、「すでにどのAIサービスを契約しているか」も判断材料になります。すでにChatGPTの有料プランを契約している場合は、追加費用なしでDeep Researchを試せることが多く、まずはそこから試すのが手軽な選択肢です。
06 GENAI CASE STUDY 【独自データ】GENAI実運用に見る「調査業務」のAI活用実態 Max 20xプラン契約会社が、リサーチ・調査タスクにどう向き合っているか
ここからは、弊社（株式会社GENAI）の実運用データをもとに、「調査・リサーチ業務」をAIにどこまで任せられるかの実態を紹介します。ManusやDeep Researchのようなリサーチ特化ツールを検討する際の参考にしてください。
6-1. 弊社の契約プランと導入範囲
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 契約プラン | Claude Max 20x（月$200 / 約30,000円） |
| 利用開始 | 2025年後半〜 |
| 利用部署 | 経営・営業・広告・開発・経理・秘書業務・個人業務まで全社 |
| 調査業務の位置づけ | 営業リサーチ・広告分析を含む一連の業務フローの一部として運用 |
弊社では、「調べる」という工程だけを切り出してツールを分けるのではなく、調査から資料化・実行までを一連の流れとしてClaude Codeに任せる形で運用しています。以下は、リサーチが関わる業務領域での削減時間（肌感ベース）です。
| 業務領域 | 主な用途（調査を含む） | 概算削減時間 |
|---|---|---|
| 営業 | 顧客・競合リサーチを含む提案書・見積の自動生成 | 週20時間 → 週2時間 |
| 広告運用 | 週次レポート・CPA分析・市場動向の調査 | 週10時間 → 週1時間 |
| ブログ記事 | 競合記事のリサーチ・SEO記事執筆・内部リンク最適化 | 1本8時間 → 1本1時間 |
| 秘書業務 | 会議前の企業リサーチ・日報生成・スケジュール調整 | 日2時間 → 日15分 |
上記は弊社の肌感ベースの数値であり、業種・業態・担当者のスキルによって削減時間は変動します。「完全自動化」ではなく、あくまで人間のレビューを前提とした削減効果の目安としてご覧ください。
6-2. 「調査だけ」で終わらせない、という視点
ManusやDeep Researchが得意とする「調べてまとめる」という工程は、業務全体で見ると入り口の一部にすぎません。弊社の実運用では、調査結果をもとに提案書に反映する、WordPressに記事として投稿する、Slackで関係者に共有するといった調査の後工程までAIに任せることで、時間削減の効果がより大きくなっています。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
07 DECISION CRITERIA 【独自】非エンジニアがAIエージェントを選ぶ3つの判断軸 「話題だから」で選んで失敗しないための基準
新しいAIエージェントが話題になるたびに、「とりあえず試してみたが結局使わなくなった」というケースは少なくありません。ここでは、非エンジニアの経営者・管理職がAIエージェントを選ぶ際に意識したい3つの判断軸を紹介します。
7-1. 【判断軸1】任せたいのは「調査」か「実行」か
まず整理すべきは、自分が本当に任せたい作業が「調べること」なのか、それとも「調べた結果をもとに何かを実行すること」なのかという点です。調査だけで十分な業務であればDeep Researchのようなリサーチ特化ツールで完結しますが、資料作成・システムへの反映まで求めるなら、より実行力の広いツールを検討する必要があります。
7-2. 【判断軸2】既存の業務フローに組み込めるか
どれだけ性能が高いツールでも、既存の業務フロー（使用しているツール・承認プロセス）に組み込めなければ定着しません。すでに契約しているサービスの中に近い機能があるなら、まずはそちらを試すのが導入の摩擦を減らす近道です。
新しいAIエージェントを検討する際は、「①既存ツールで代替できないか」「②月にどれくらいの頻度で使うか」「③成果物をそのまま使えるか、それとも人が手直しする前提か」の3点を先に整理しておくと、無駄な契約や乗り換えを避けられます。
7-3. 【判断軸3】チェック体制を用意できるか
自律型AIエージェントは便利な反面、誤った情報や不適切な成果物をそのまま生成してしまうリスクを常に伴います。重要な意思決定や対外的な資料に使う場合は、人間が最終確認する体制をセットで用意できるかどうかが、ツール選びと同じくらい重要な判断材料になります。
08 BEYOND RESEARCH 「調査」で終わるか「実行」まで踏み込むか──Claude Codeとの違い 調べた結果を、実際の業務にどう反映させるか
ここまで見てきたように、ManusもDeep Researchも「リサーチ・調査タスクの自動化」に強いツールです。一方で、弊社が全社運用しているClaude Codeは、少し異なる立ち位置にあります。
Claude Codeは、調査や情報収集も行えますが、それだけに留まりません。調査した内容をもとに、実際のファイルを編集する・システムを操作する・WordPressに記事を投稿する・Slackで関係者に共有するといった「実行」まで、一気通貫で自律的に行える点が最大の違いです。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropicが提供するAIエージェント。文章作成・データ分析だけでなく、ファイル操作・システム操作・外部API連携までを自律的に実行できる。2026年にリリースされたデスクトップ版では、ターミナル操作なしでチャットのように業務を指示できる。
調査・情報収集
レポート生成まで
資料への反映
システムへの入力
調査〜資料化〜
実行まで一括
| 比較軸 | Manus / Deep Research | Claude Code |
|---|---|---|
| 得意な工程 | 調査・情報収集・レポート生成 | 調査に加え、実際のファイル編集・システム操作の実行 |
| 成果物の反映 | 人間が別途システムに反映する必要があるケースが多い | WordPress投稿やファイル更新まで自動で反映可能 |
| 業務範囲 | リサーチ工程が中心 | 経営・営業・広告・開発・経理・秘書業務まで横断 |
| 向いている使い方 | 単発の調査・資料化タスク | 調査を含む業務プロセス全体の自動化 |
弊社では実際に、Claude Codeを使って競合記事のリサーチ→記事構成の設計→執筆→WordPressへの投稿までを一連の流れとして自動化しています。ManusやDeep Researchが「調査レポートを受け取る」ところで完結するのに対し、Claude Codeはその先の「実際に成果物として世に出す」ところまで踏み込めるのが、業務での使い勝手の違いとして大きく表れます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
09 CONCLUSION まとめ ── リサーチAIを選ぶ前に整理すべきこと Manus・Deep Research・Claude Codeは競合ではなく、役割の違う道具
この記事では、Manusの正体、OpenAI Deep Researchの機能、両者の違いを比較したうえで、実務での使い分け方、そして「調査から実行まで」を担うClaude Codeとの違いを紹介しました。最後にポイントを振り返ります。
最も重要なメッセージをお伝えします。ManusもDeep ResearchもClaude Codeも、どれか一つが絶対的に優れているわけではありません。単発の調査で十分ならManusやDeep Research、調査結果を業務の成果物として反映するところまで求めるならClaude Code、という形で目的に応じて選ぶのが実務的な判断です。
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リサーチAIで調べた内容を、資料作成・システム反映・社内共有までどう自動化するか。
弊社の実運用ノウハウをベースに、個別に導入設計のご相談を承ります。
AI鬼管理山崎
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AI鬼管理
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よくある質問
Q. ManusとOpenAI Deep Researchは同時に使ってもいいのですか？
A. はい、併用は現実的な選択肢です。出典の明示を重視した深い調査を行いたいときはDeep Research、調べた内容をすぐに資料として使いたいときはManus、というように目的に応じて使い分ける運用も可能です。どちらも「調査」という共通の土台を持つツールなので、状況に応じて選んでください。
Q. Manusは無料で使えますか？
A. 一定のクレジットまでは無料で試用できる形で提供されています。ただし、タスクの複雑さに応じてクレジット消費量が変わるため、本格的に業務利用する場合は有料プランやクレジットの追加購入が必要になるケースが多いです。最新の料金条件は必ず公式サイトで確認してください。
Q. Deep Researchの調査結果はそのまま信用していいですか？
A. 出典が明示される点で情報の裏付けは取りやすいものの、AIによる要約・解釈が入っている以上、重要な意思決定に使う場合は一次情報を直接確認することをおすすめします。特に対外的な資料に転用する際は、引用元に目を通す工程を省略しないようにしてください。
Q. Claude Codeは画像生成やスライド生成もできますか？
A. Claude Code自体は画像生成に特化したツールではありませんが、文章・資料構成・データ分析・ファイル操作・外部ツールとの連携までを自律的に実行できるため、スライドの構成案作成やWordPressへの記事投稿といった実務的なアウトプットには幅広く対応できます。
Q. Manus・Deep Research・Claude Codeのうち、非エンジニアが最初に触るならどれがいいですか？
A. すでにChatGPTを契約しているなら、追加コストなしで試せるDeep Researchから始めるのが手軽です。そのうえで「調査結果をもとに資料や記事まで作りたい」という段階になったら、ManusやClaude Codeのような実行力を持つツールを検討するのが自然な流れです。
Q. 調査業務をAIに任せる際、最初に気をつけるべきことは何ですか？
A. AIが生成した情報・成果物を鵜呑みにせず、必ず人間が最終確認する体制を用意することです。そのうえで、「調査だけで十分な業務か」「実行まで任せたい業務か」を切り分けて考えると、どのツールにどこまで任せるべきかの判断がしやすくなります。
Q. 弊社（GENAI）ではManusやDeep Researchも使っていますか？
A. 案件に応じて外部の調査ツールを試すこともありますが、業務全体としては調査から資料化・実行までを一連の流れとしてClaude Codeに任せる運用を中心にしています。調査単体のツールを使う場合も、最終的な成果物への反映は自動化された業務フローの中に組み込んでいます。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
