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ManusのWide Researchとは？使い方や活用事例を徹底解説
Manus（マナス）は、ユーザーの指示に基づき自律的にタスクを実行するAIエージェントです。
Manusの機能のなかでも、とくにリサーチ業務を革新するのがManusのWide Research（ワイドリサーチ）です。
「競合50社の調査に数日かかる」「営業リスト作成が非効率」といった悩みを抱えている方にとって、Wide Researchは強い味方となるでしょう。
本記事では、Wide Researchの仕組みから使い方、具体的な活用事例までを解説します。
Manus Wide Researchを活用して、リサーチ業務の効率を上げたい方は、最後までご覧ください。
監修者
SHIFT AI代表 木内翔大
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目次
ManusのWide Research（ワイドリサーチ）とは
ManusのWide Research（ワイドリサーチ）とは、一言でいえば「大量の調査タスクを同時に実行するAI機能」です。
ここでは、本機能がどのようなもので、従来と何が違うのかを以下の視点で解説します。
- Wide Researchの基本概要
- 従来のAIリサーチツールとの決定的な違い
順番に詳しく見ていきましょう。
なお、Manusについて詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。
Wide Researchの基本概要
Wide Researchは、「競合50社のサービス概要を調査して」と指示するだけで、AIがそのタスクを50個のサブタスクに分解し、100体以上のAIエージェントを同時に起動させて並列処理する機能です。
ひとりのリサーチャーが1社ずつ順番に調べるのではなく、50人のリサーチャーが一斉に調査を開始するイメージです。
同時に処理を行う並列処理アーキテクチャを採用しているため、従来であれば数日、数週間かかっていた大規模なリサーチ業務が、わずか数分から数時間で完了するようになります。
従来のAIリサーチツールとの決定的な違い
従来のAIリサーチツールとの決定的な違いは、逐次処理（Deep Research）か並列処理（Wide Research）かという点にあります。
ChatGPTやGemini、Perplexityなどに代表される従来のAI（Deep Research）は、ひとつの質問に対して深く掘り下げた回答の生成が得意です。
しかし、「日本の主要IT企業100社について」といった大量の対象を一度に処理しようとすると、1社ずつ順番に実行するしかありませんでした。
一方、Wide Researchは、タスクを自動で細分化し、複数のAIエージェントに割り振って同時に実行します。
たとえば、100社の競合分析を行う場合、従来型では1社あたり5分かかるとすれば合計500分必要でした。
Wide Researchなら、100体のエージェントが同時に動くため、理論上は5分程度で完了する可能性を秘めているのです。
Wide Researchの主な4つの機能
Wide Researchは、主に以下の4つの機能に支えられています。
- 並列処理能力
- 汎用エージェント
- クラウドベースの非同期操作
- 柔軟なタスク処理
各機能について、詳しく解説します。
並列処理能力
Wide Researchの核となる機能は、100以上のAIエージェントによる大規模な並列処理能力です。
身近な例でいえば、レストランでひとりのウェイターが順番に注文を取る（逐次処理）のではなく、10人のウェイターが同時にお客様の注文を聞きに行く（並列処理）ようなものです。
従来のAIが縦の思考でひとつずつタスクをこなしていたのに対し、Wide Researchは横の思考で一斉にタスクを処理します。
50社や100社といった規模の企業リスト調査、市場トレンド分析、営業リスト作成であっても、圧倒的な速度で完了させられます。
汎用エージェント
Wide Researchの強みは、各AIエージェントが特定の役割に縛られない汎用エージェントである点です。
従来のマルチエージェントシステムでは、調査担当や要約担当、デザイナーのように役割が固定化されていたため、複雑なタスクに対応しきれない場合がありました。
しかし、Wide Researchのサブエージェントは、それぞれが「フル機能のManusインスタンス」として動作するため、以下のどのような機能もこなせるのです。
- 情報収集
- 分析
- 要約
- レポート作成
汎用性の高いエージェント機能により、調査対象やタスクの複雑さに応じて、各エージェントが自律的に最適な行動を取り、柔軟かつ高品質なリサーチを実行できます。
クラウドベースの非同期操作
Wide Researchは、クラウドベースの非同期操作に対応しています。非同期操作とは、タスクの完了を待たずに次の作業に進める仕組みを指します。
たとえば、Wide Researchに「競合100社の調査」を指示した後、処理が完了するのをPCの前でずっと待つ必要はありません。
タスクはManusのクラウド上でバックグラウンド実行されるため、すぐに別の作業（メール返信、資料作成、次のリサーチなど）に取りかかれます。
リサーチが完了するとManusから通知が届くため、結果の確認が可能です。
非同期操作により、AIに重い処理を任せている間も、貴重な時間を無駄にせずに済みます。
柔軟なタスク処理
Wide Researchは、事前定義されたフォーマットや特定の業界知識に制約されない、柔軟なタスク処理が可能です。
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）ツールなどでは、「このWebサイトの、この場所から、この情報を抜き出す」といった厳格なルール設定が必要でした。
一方、Wide Researchは、汎用エージェントが自律的にタスクを解釈して実行します。
たとえば、以下のような曖昧な指示でも、AIが意図を汲み取り、適切なWebソースを探して情報を収集・整理します。
最近のAI業界のスタートアップ50社について、資金調達額と主要なサービスを調査して柔軟なタスク処理により、調査対象が変わるたびに複雑な設定を組み直す必要がなく、多様なリサーチ業務に即座に対応できるのです。
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Wide ResearchとDeep Researchの違いと使い分け
AIを使用したリサーチ機能として、Deep Researchも用いられます。
ここでは、以下の観点でWide ResearchとDeep Researchの違いと使い分けについて、解説します。
- Deep Researchとは？
- Wide Research vs Deep Research：4つの観点で比較
- 適切な使い分けの判断基準
両者の違いを理解して、上手に使い分けましょう。
Deep Researchとは？
Deep Researchとは、単一のテーマや質問に対して情報を深く掘り下げ、詳細で包括的なレポートを作成する機能です。
ChatGPTやPerplexityなどの生成AIに搭載されており、「縦の思考」にあたります。
たとえば、「生成AIがマーケティング業界に与える影響について、詳細なレポートを作成して」といった指示に適しています。
指示に従い、AIはひとつのテーマに関連する情報を多角的に収集・分析し、構造化された長文のレポートを生成するのです。
一度にひとつのタスクしか実行できない一方で、質の高い詳細な分析結果を得意とします。
Wide Research vs Deep Research：4つの観点で比較
Wide ResearchとDeep Researchは、どちらが優れているというわけではなく、目的によって使い分けるべきものです。
両者の違いを以下にまとめました。
| 比較項目 | Wide Research | Deep Research |
|---|---|---|
| 処理方法 | 並列処理（100+並列実行） | 逐次処理（単一エージェント） |
| 得意分野 | 大量の対象を横断的に調査 | 1つのテーマを深掘り |
| 処理時間 | 数分〜数時間（対象数に依存しにくい） | 5分〜30分（1個あたり） |
| 適用例 | 50〜数百社の企業調査、営業リスト作成 | 特定テーマの学術調査、詳細分析 |
上記の内容を参考にして、適切な機能を利用してください。
適切な使い分けの判断基準
Wide ResearchとDeep Researchの使い分けは、調査対象が複数か単一かで判断するのが最も簡単です。
以下に当てはまる場合は、Wide Researchの利用がおすすめです。
- 調査対象が複数（例：10社以上、100件以上）ある場合
- 比較したい、一覧にしたい、網羅したいといったニーズがある時
- 営業リスト作成、大規模な競合比較、特定業界の企業マップ作成など
一方で、以下に当てはまる場合は、Deep Researchを使用しましょう。
- 調査対象が単一（1社、1テーマ、1人物）である場合
- 深く掘り下げたい、詳細なレポートが欲しいといったニーズがある時
- 特定の最重要競合他社1社の詳細分析、新規事業の市場性に関する詳細レポート
ManusのWide Researchの料金プランと利用条件
Wide Researchは、Manusの強力な機能であるため、利用には特定の条件があります。
2025年8月のリリース時点では、Manusの最上位プランである「Proプラン」のユーザー向けに提供が開始されました。
| プラン | 月額料金 | 月間クレジット | Wide Research対応 |
|---|---|---|---|
| Basic | 月19ドル（約2,700円：税込） | 1,900クレジット | 段階的に展開予定 |
| Plus | 月39ドル（約5,500円：税込） | 3,900クレジット | 段階的に展開予定 |
| Pro | 月199ドル（約28,000円：税込） | 19,900クレジット | 利用可能 |
クレジットは、文章生成の長さや利用する機能に応じて消費されます。
Wide Researchは、一度に多数のエージェントを稼働させるため、大量のAIクレジットを消費するため、提供プランがProプランに限定されていると考えられます。
ただし、公式よりPlusおよびBasicプランでの段階的な展開が示されているため、ほかの有料プランでもWide Researchが利用できるようになるでしょう。
実際に、本記事執筆時点では、Basicプランの環境でWide Researchが動作しました。
なお、Manusの料金について詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。
ManusのWide Researchの使い方【実演付き】
Wide Researchの使い方はシンプルで、従来のManusの操作と同様に、テキストで指示を出すだけです。
- Manusにアクセスする
- プロンプトを入力する
- 結果を確認する
プロンプトを入力する
入力ボックス下にあるアイコンから「適応型」か「Agent」を選択します。
選択後、調査したい内容をプロンプト（指示文）として入力ボックスに記述します。
プロンプト例
以下の条件に合致する東京都内のIT系スタートアップ企業50社のリストを作成してください。
- 条件1：設立5年以内
- 条件2：従業員数10名以上50名以下
- 取得項目: 企業名、WebサイトURL、事業概要、本社所在地結果を確認する
プロンプトを実行すると、消費するクレジットが表示され、タスクを実行するかどうかの確認が求められます。
問題なければ、「開始」をクリックして、Wide Researchを実行します。
実行中も必要に応じて確認依頼があるので、注意しましょう。
タスクが完了すると通知が届き、生成されたリストや比較表をダウンロードできます。
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ManusのWide Research活用事例3選
Wide Researchは、とくに大量の対象を網羅的に調査する必要がある業務で力を発揮します。
ここでは、以下の3つのケースについて、活用事例を紹介します。
- 営業リスト作成・見込み客調査
- 競合分析・ベンチマーク調査
- 業界横断的なトレンド分析
事例を参考にWide Researchをご活用ください。
営業リスト作成・見込み客調査
最も強力な活用事例の一つが、営業リスト（リードリスト）の作成と見込み客調査です。
従来、営業担当者やインサイドセールス部門が、業界展示会の出展者リストやWeb検索を基に、1社ずつ手作業で企業情報を調べてリスト化していました。
この作業には数日から数週間かかるケースも珍しくありませんでした。
Wide Researchを使って以下のようなプロンプトを実行すれば、作業を短縮できます。
来月開催されるAI EXPOの出展企業300社について、事業内容と資本金を調査してリスト化してタスクが完了すれば、アプローチ可能な質の高い営業リストが完成するため、営業チームは探す作業から解放され、アプローチする作業に集中できます。
競合分析・ベンチマーク調査
マーケティング部門や経営企画部門にとって、競合分析やベンチマーク調査は不可欠であるものの、非常に手間のかかる作業です。
たとえば、競合他社50社の料金プランと主要機能、最近のプレスリリース情報を比較したい場合、従来の方法では1社ずつ情報をリサーチし、まとめる必要がありました。
Wide Researchを用いれば、50社のWebサイトを同時にリサーチし、必要な情報を抽出して比較表を自動生成します。
市場における自社の立ち位置（ベンチマーク）の把握や、競合の動向分析が、これまでとは比較にならない速度と解像度で可能になります。
業界横断的なトレンド分析
新規事業開発や市場調査において、特定の業界だけでなく、関連する複数の業界を横断的に分析したいケースがあります。
たとえば、以下のような複雑な調査です。
『フェムテック』『スリープテック』『フードテック』の3分野における、日本の主要プレイヤー各20社（合計60社）の最新動向をまとめて業界横断的なリサーチは、手作業では膨大な工数がかかり、情報の網羅性にも偏りが出がちでした。
Wide Researchを活用すれば、複数の異なるテーマや業界に関する調査も並列で実行できます。
広範囲な市場トレンドを迅速かつ客観的に把握し、データに基づいた精度の高い意思決定や戦略立案に役立てられます。
ManusのWide Researchを使う際の注意点
Wide Researchは強力なツールですが、万能ではありません。使用する際には、以下の点に注意しましょう。
- ハルシネーション（誤情報）への注意
- リソース消費とコスト管理
- 情報の質的制約
各注意点について、詳しく解説します。
ハルシネーション（誤情報）への注意
Wide Researchは、Web上の公開情報を基に情報を収集するため、誤った情報を生成する「ハルシネーション」のリスクがあります。
ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報や、文脈と無関係な内容を、あたかも事実であるかのように生成する現象です。
Wide Researchは複数のエージェントが同時に情報を収集するため、1つのエージェントが誤った情報（例：古い料金情報）を取得する可能性もあります。
とくに、最終的な意思決定に使用する場合は、生成されたアウトプットを鵜呑みにせず、必ず人間の目で重要な項目のファクトチェックを行いましょう。
リソース消費とコスト管理
Wide Researchは、一度に100以上のAIエージェントを稼働させるため、大量のクレジットを消費します。
Proプランには多くのクレジットが含まれているものの、大規模な調査を頻繁に実行すると、想定以上にクレジットを消費するかもしれません。
まずは比較的小規模なタスクでWide Researchを試し、どれくらいのクレジットを消費するかを見積もるとよいでしょう。
計画的に利用し、重要なタスクにリソースを集中させてコスト管理を徹底してください。
情報の質的制約
Wide Researchは、「広く、速く」情報を収集するため、「情報の深さ」には限界がある場合があります。
たとえば、「競合50社の概要」は得意ですが、「競合A社の詳細な戦略的弱点と、その背景にある組織文化の考察」といった深い分析は苦手です。
Wide Researchのアウトプットは、あくまで「網羅的な一次情報の収集」と捉えるべきでしょう。
質的な分析や深い洞察が必要な場合は、Wide Researchで得た情報を基に、別途Deep Researchを実行するか、人間による分析と思考を加える必要があります。
Manus Wide Researchを使いこなして情報収集の効率をあげよう！
本記事では、ManusのWide Research（ワイドリサーチ）について、基本からDeep Researchとの違いや具体的な活用事例、利用上の注意点までを詳しく解説しました。
Wide Researchは、従来のAIの限界だった「大量の対象を同時に処理する」作業を可能にし、リサーチ業務にパラダイムシフトをもたらす機能です。
従来ならば、数週間かかっていた営業リスト作成や、数十社規模の競合分析が、AIによって数分から数時間で完了するようになります。
もちろん、ハルシネーションのリスクやコスト管理といった注意点も忘れてはいけません。
情報収集の時間を短縮したいという方は、本記事を参考にManus Wide Researchを使いこなして、効率アップを実現してください。
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執筆者
中島正雄
Webライター、ITコンサルタント、パーソナルトレーナーとして大阪を拠点に活動中。
自身はAIを活用して執筆時間をおよそ半分に削減。またコンサル先からもAIで業務改善につながったと喜ばれている。
SHIFT AIではSEOメディアにライターとして関わる。趣味はプロレス観戦。
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