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どんなに大規模なリサーチでもManusを使えば可能に

タスクの全体像を素早く把握し、数百を超えるAIエージェントが並行してリサーチ。数分で実用的なインサイトを提供します。

Wide Resaerchを試す

Manusがリサーチにおいて優れている理由

手動の方法や従来のAIチャットボットと比べたManusの優位性をチェックしてください。

機能

手動の調査
従来のAIチャットボット
Manus Wide Research
アプローチ
人間主導の直列リサーチ
単一のAIモデルを使用
並列マルチエージェントのオーケストレーション
時間
数日から数週間かかることも
コンテクスト飽和までの数時間
規模に関係なく数分で完了
スケール
情報量や作業時間に上限があり、対象が増えるほど精度や質が落ちる
コンテキストウィンドウの飽和により、8〜10項目以上で劣化
何百ものスケールにシームレスに対応
品質
個人差や疲労によって、成果の質が不安定になる
タスクが進むにつれて精度が落ち、ハルシネーションリスクも上昇
あらゆる規模で安定した精度
出力
非構造化メモと手動で取得するリンク
圧縮され、詳細が不足した要約
レポートとデータセットまで提供

コンテキスト過負荷の問題

AIのパフォーマンスが低下する原因となる過度なコンテキストを象徴する、赤い矢印付きの下落バーグラフのアイコン。
AIにはコンテキスト制限がある

チャットボットに50社を分析するよう依頼してください。最初の5社は詳細なレポートが出力されますが、20社を超えると詳細が不足した結果になります。50社を超えると、さらに物足りない内容になります。

なぜコンテクストの過負荷が起こるのかを示す、脳のアイコンと疑問符。
これらが起こる理由

従来型AIは絶対的な「メモリ量」を持ち、処理対象が増えるほど蓄積されたコンテキストで容量が埋まります。余白が減るほど、出力の品質は低下します。

緑のチェックマークのアイコン、Wide Research が問題を解決することを示しています。
Wide Researchが解決する方法

全ての検索対象に対応したAIエージェントが複製されます。#1にも#100にも変わらないアテンションを向けることができ、メモリの制約も品質の低下もありません。

コンテキスト過負荷の問題

AIのパフォーマンスが低下する原因となる過度なコンテキストを象徴する、赤い矢印付きの下落バーグラフのアイコン。
AIにはコンテキスト制限がある

チャットボットに50社を分析するよう依頼してください。最初の5社は詳細なレポートが出力されますが、20社を超えると詳細が不足した結果になります。50社を超えると、さらに物足りない内容になります。

なぜコンテクストの過負荷が起こるのかを示す、脳のアイコンと疑問符。
これらが起こる理由

従来型AIは絶対的な「メモリ量」を持ち、処理対象が増えるほど蓄積されたコンテキストで容量が埋まります。余白が減るほど、出力の品質は低下します。

緑のチェックマークのアイコン、Wide Research が問題を解決することを示しています。
Wide Researchが解決する方法

全ての検索対象に対応したAIエージェントが複製されます。#1にも#100にも変わらないアテンションを向けることができ、メモリの制約も品質の低下もありません。

Wide Researchが優れている理由

速さだけではない、根本的な違い

マヌスのコンピュータインターフェイスの大きなスクリーンショットで、複数のサブタスクが並行して実行されている様子を示しています。
真の並列処理

各サブエージェントは、それぞれの仮想環境、ツール、インターネットアクセスを備え、完全な機能で独立して動作します。

各クエリに均一のコンテクスト

従来のAIはコンテクストを蓄積しますが、Wide Researchは各項目を常にゼロから扱うため、規模に関わらず一貫した精緻な分析が可能です。

集中化オーケストレーション

主エージェントはタスクを割り当て、結果を収集します。サブエージェント同士がお互いに影響することはありません。これにより、コンテキストの汚染が防がれ、ミスが減少します。

フル機能サブエージェント

各サブエージェントは完全なManusインスタンスです。単純なワーカーではなく、調査、コーディング、分析、そして創造ができる完全自律型のエージェントです。

Wide Researchが優れている理由

速さだけではない、根本的な違い

マヌスのコンピュータインターフェイスの大きなスクリーンショットで、複数のサブタスクが並行して実行されている様子を示しています。
真の並列処理

各サブエージェントは、それぞれの仮想環境、ツール、インターネットアクセスを備え、完全な機能で独立して動作します。

各クエリに均一のコンテクスト

従来のAIはコンテクストを蓄積しますが、Wide Researchは各項目を常にゼロから扱うため、規模に関わらず一貫した精緻な分析が可能です。

集中化オーケストレーション

主エージェントはタスクを割り当て、結果を収集します。サブエージェント同士がお互いに影響することはありません。これにより、コンテキストの汚染が防がれ、ミスが減少します。

フル機能サブエージェント

各サブエージェントは完全なManusインスタンスです。単純なワーカーではなく、調査、コーディング、分析、そして創造ができる完全自律型のエージェントです。

実用例

調査から創造的な作業まで、Wide Researchがすべてをカバーします

市場調査カードの画像は、複数のスニーカーモデルを比較した表データを示しています。
市場調査

価格、機能、レビュー、市場での位置付けを含む詳細な比較で100種類のスニーカーを分析しました

NeurIPS 2024からのAI研究者の分析を表す学術研究カードの画像。
学術研究

NeurIPS 2024に関する250人のAI研究者を、出版記録、引用数、および研究の重点分野を含めて調査しました

イベント管理カードの画像には、パーソナライズされた招待ポスターやイベントページが表示されています。
イベント管理

ガラのゲストのために、統一されたブランディングを持つ100枚のパーソナライズされた招待ポスターとカスタムランディングページを生成しました

企業情報カードの画像は、会社の詳細が記載された文書またはスプレッドシートを示しています。
競争情報

創業者、資金調達情報、従業員数、成長指標、メディアでの言及を含む包括的な企業プロファイルが構造化されたスプレッドシートにあります

クリエイティブプロダクションカード内の画像は、クリエイティブなビジュアルアートワークを示しています。
クリエイティブ制作

一貫したコンセプトで20枚のユニークで高品質な画像を同時に生成し、多様なクリエイティブな表現を実現

ディレクトリから抽出された企業プロフィールの一覧を示すデータ処理カードの画像です。
データ処理

外国語の展示会ディレクトリから2,000の会社プロファイルを抽出し、完全な連絡先情報を含む

実用例

調査から創造的な作業まで、Wide Researchがすべてをカバーします

市場調査カードの画像は、複数のスニーカーモデルを比較した表データを示しています。
市場調査

価格、機能、レビュー、市場での位置付けを含む詳細な比較で100種類のスニーカーを分析しました

NeurIPS 2024からのAI研究者の分析を表す学術研究カードの画像。
学術研究

NeurIPS 2024に関する250人のAI研究者を、出版記録、引用数、および研究の重点分野を含めて調査しました

イベント管理カードの画像には、パーソナライズされた招待ポスターやイベントページが表示されています。
イベント管理

ガラのゲストのために、統一されたブランディングを持つ100枚のパーソナライズされた招待ポスターとカスタムランディングページを生成しました

企業情報カードの画像は、会社の詳細が記載された文書またはスプレッドシートを示しています。
競争情報

創業者、資金調達情報、従業員数、成長指標、メディアでの言及を含む包括的な企業プロファイルが構造化されたスプレッドシートにあります

クリエイティブプロダクションカード内の画像は、クリエイティブなビジュアルアートワークを示しています。
クリエイティブ制作

一貫したコンセプトで20枚のユニークで高品質な画像を同時に生成し、多様なクリエイティブな表現を実現

ディレクトリから抽出された企業プロフィールの一覧を示すデータ処理カードの画像です。
データ処理

外国語の展示会ディレクトリから2,000の会社プロファイルを抽出し、完全な連絡先情報を含む

設定方法

「あなた専用のスーパーコンピューティング基盤」をシンプルな会話で操作

ステップ 1

タスクの内訳

メインエージェントはユーザーのリクエストを数百の独立したサブタスクに分解します

ステップ2

並行実行

各サブタスクには、新しいコンテキストを持つ専用エージェントが割り当てられます

ステップ3

自律処理

サブエージェントは独自に調査、分析、そして結果を出力します

ステップ4

すべてをまとめる

メインエージェントがすべての結果を集め、最終成果物をユーザーに提供

プロンプト実例

これらをコピーし、Manusで試してください

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トップ30のプロジェクト管理ツールを詳細に比較する
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25の主要なDTCブランドのソーシャルメディア戦略を分析する
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シリーズAフィンテックスタートアップのために100人の潜在的な投資家を調査する
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世界中のトップ50のMBAプログラムのカリキュラムを比較する
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持続可能な家庭用品のための100の製品アイデアを生成する
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よくある質問

ChatGPTに50件の項目を調査させるのとどう違うのですか？

何体のエージェントを展開可能ですか？

Wide Researchではどのタスクが最適ですか？

アイテム#100はアイテム#1と同じ品質になりますか？

これはすべてのプランで利用可能ですか？

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何体のエージェントを展開可能ですか？

Wide Researchではどのタスクが最適ですか？

アイテム#100はアイテム#1と同じ品質になりますか？

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特集されると20,000クレジットを獲得

ステップ 1

使用する

Wide Researchを実際のプロジェクトに適用してください。

「広いリサーチ」とラベル付けされたボタンの画像。

ステップ2

シェアする

#ManusWideResearchを付けて各種SNSで投稿する。

X、Instagram、TikTok、LinkedIn などのソーシャルメディアアイコンを含む画像で、使用例の共有方法を示しています。

ステップ3

クレジット獲得

公式に特集されたときに20,000クレジットを贈呈します。

フィーチャーされた際に獲得できるクレジットを象徴する、報酬アイコン付きの「+20,000」を表示する画像。

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