aiでスライド作成「Manus」の実力は？作成された資料を徹底レビュー！

「便利なAIをビジネスに活用したい」「何があるの？」と思いませんか？

今回は、AIエージェント「Manus」を検証します。

• 「Manus」って何？
• 資料作成の実力は？

具体例を用いながらこれらに焦点を置きます。

はじめに：AIエージェント「Manus」とは

Manusの基本概要と特徴

AIエージェント「Manus」は、高度な自然言語処理技術を活用した次世代のレポート作成支援ツールです。

従来の文書作成ツールとは異なり、ユーザーの指示に基づいて自動的に構成を組み立て

データを分析し、論理的で読みやすいレポート、スライド等の資料を生成することができます。

Manusの主な特徴は以下の通りです：

• 自動構成生成：目的に応じて最適なレポート構成を提案
• データ分析機能：数値データやテキストデータを自動で分析・可視化
• 多様な形式対応：ビジネスレポート、学術論文、調査報告書など様々な形式に対応
• リアルタイム修正：対話形式で内容を即座に修正・改善

レポート、スライド作成における従来の課題

多くのビジネスパーソンや研究者が直面するレポート作成の課題として、以下のような問題があります：

時間的な問題：構成を考える時間、データを整理する時間、文章を推敲する時間など、レポート、スライド作成には膨大な時間がかかります。

　　　　　　　特に定期的な資料作成が必要な業務では、この時間的負担は深刻です。

品質のばらつき：作成者のスキルや経験によって、資料の品質に大きな差が生まれがちです。

　　　　　　　　論理構成が不明確だったり、データの解釈が不適切だったりすることも少なくありません。

客観性の確保：自分で作成したレポートを客観的にレビューすることは困難で、重要な問題点を見落としてしまうリスクがあります。

AIを活用するメリット

AIエージェント「Manus」を活用することで、これらの課題を大幅に改善できます：

効率性の向上：構成案の自動生成により、ゼロから考える必要がなくなり、作成時間を大幅に短縮できます。

　　　　　　　また、データの自動分析機能により、手作業での集計や計算作業も不要になります。

品質の標準化：AIが論理的な構成と適切な表現を提案するため、作成者のスキルレベルに関わらず、一定品質以上のレポートを作成できます。

　　　　　　　新卒や転職等で初心者の場合でも簡単に品質の良い資料作成ができるのは大きなメリットです。

客観的なレビュー：AIによる多角的な分析により、人間では気づきにくい論理の矛盾や改善点を発見できます。

　　　　　　　　　自身の作った資料の修正、確認は社内の人間が確認する必要がありました。

　　　　　　　　　一度AIにレビューしてもらうことで、より改善点を見つけることができます。

「Manus」が作成した資料を公開「SEO改善案スライド資料」

今回は、本サイトのSEO改善案について資料を作ってもらいます。

プロンプト

「クリエイティブ分野のAIの検証、プロンプトの書き方を主軸とした記事サイトを運営しています。閲覧数が増えないSEOの課題がありますが、どうすればいいですか？」

Manusの回答

承知いたしました。SEOの課題解決に向けて、具体的な施策を検討させていただきます。

以下を実行します:

1. SEO現状分析とベストプラクティス調査
2. クリエイティブAI分野の競合サイト分析
3. キーワード戦略とコンテンツ最適化案の策定
4. 技術的SEO改善案の検討
5. 総合的なSEO改善レポートの作成
6. 改善案の提示とユーザーへの報告

作業中いつでも私を中断して新しい情報を教えたり、計画を調整したりしてください。

このような返答と共に資料が作られます。

実際に作られた資料

保存形式

• PowerPoint
• PDF
• Googleスライド
• Googleドライブ
• OneDrive

PowerPointの形式で保存すると、通常通り全ての要素を編集可能です。

レビュー

内容に関して

「クリエイティブ分野のAIの検証、プロンプトの書き方を主軸とした記事サイトを運営しています。閲覧数が増えないSEOの課題がありますが、どうすればいいですか？」

というややあいまいなプロンプトで検証してみました。

それに対して多角的に改善案をまとめられています。

「SEO」という単語を入れたため教科書のように分かりやすい要素もあります。

構成に関しても優先順位の高いものから実践スケジュールと読みやすいです。

見た目に関して

スライド資料としては、やや簡素な気もしました。

しかし、ここが読みづらいとは特に感じませんでした。

修正が必要だと思いますが、土台としての完成度が高いです。

問題点①　資料内画像に関して

スライド上の画像に関しては、英語になってしまいました。

また、グラフに関しては画像ファイルになっています。

グラフの数値などをそのまま編集することはできません。

問題点②　情報源、引用に関して

Manusの情報源は、書籍、記事、インターネット上の情報などになっています。

情報源に関しては、おおよそ正しいですが自身で常に確認する必要があります。

資料作成のプロンプト内に情報源を聞く内容を入れると、引用を教えてくれます。

総評　☆４

かなりハイクオリティに感じました。

複雑な要素をもっと入れたプロンプトでも意図に沿った資料が作られました。

PowerPointで保存、編集ができることはかなり便利です。

他のAIでは、スライドが画像形式にのみになってしまうものもあります。

その場合

・プロンプトで修正を繰り返す（細かい編集がしにくい）

・内容を抜き取ってスライド形式に作り直す

必要があります。

繰り返しになりますが、土台として素晴らしいです。

内容を確認し、自身で考えつかなかった要素も出てくるのではないでしょうか？

スライドの編集は必要だと思いますが、実際のビジネスに活用できるレベルだと感じました。

料金プラン

月別の場合

年額の場合

フリープランでできること

今回、一回のプロンプトで資料を作成しました。

修正のプロンプトを行ったのですが、１日のクレジットを使い切ってしまいました。

毎日、２タスクの感触です。（前端ーAI回答＝資料作成の指示ーAIの資料作成程度のやり取り）

お試しで触ることができるというプランになっています。

実際のビジネス活用には、有料プランへの加入が必要になると思います。

有料プランでは、画像や動画の生成もできるので活用の幅も広がります。

2. 【準備編】Manusでレポート作成を始める前に

2-1. 必要な情報とデータの整理

効果的なレポート作成のためには、事前の準備が重要です。以下の項目を整理しておきましょう：

基礎データの収集：レポートで使用する数値データ、調査結果、参考資料などを事前に収集し、デジタル形式で整理しておきます。ExcelファイルやCSVファイル、PDFドキュメントなど、Manusが読み込み可能な形式で準備することが重要です。

情報源の明確化：データの出典や調査方法、収集期間などの詳細情報を記録しておきます。これにより、レポートの信頼性を高めることができます。

関連する過去のレポート：同様のテーマで作成した過去のレポートがあれば、参考資料として準備します。これにより、継続性のある分析や比較検討が可能になります。

2-2. レポートの目的と対象者の明確化

レポート作成を開始する前に、以下の点を明確にしておく必要があります：

レポートの目的：何を伝えたいのか、どのような意思決定に活用されるのかを明確にします。例えば、「四半期の売上分析により、次期戦略の方向性を提案する」といった具体的な目的設定が重要です。

対象読者の特定：経営陣向けなのか、現場スタッフ向けなのか、外部のステークホルダー向けなのかによって、使用する専門用語のレベルや詳細度を調整する必要があります。

期待される成果物：最終的にどのような形式のレポートが必要なのか（プレゼンテーション資料、詳細な分析レポート、簡潔なサマリーなど）を確認します。

2-3. Manusの基本設定と初期準備

Manusを効果的に活用するための初期設定を行います：

言語設定と文体の選択：ビジネス文書なのか学術論文なのか、フォーマルなのかカジュアルなのかを設定します。これにより、適切な文体でレポートが生成されます。

業界・分野の指定：マーケティング、財務、技術開発など、レポートのテーマに関連する業界や分野を指定することで、より専門的で適切な表現や分析手法が提案されます。

出力形式の設定：Word文書、PowerPoint、PDF、HTMLなど、最終的に必要な出力形式を設定しておきます。

3. 【実践編】Manusを使ったレポート作成手順

3-1. プロンプトの効果的な書き方

Manusから最適な結果を得るためには、明確で具体的なプロンプト（指示文）の作成が重要です：

5W1Hの活用：「誰が」「何を」「いつ」「どこで」「なぜ」「どのように」を明確にしたプロンプトを作成します。例：「2024年第3四半期の東京支社における新製品Aの売上データを分析し、競合他社との比較を含む改善提案レポートを作成してください」

段階的な指示：一度にすべてを指示するのではなく、段階的にアプローチします。まず構成案の作成を依頼し、承認後に詳細な内容の生成を指示するという流れが効果的です。

具体的な要求事項の明示：「グラフを3つ以上含める」「結論は箇条書きで5項目以内」「A4で10ページ程度」など、具体的な要求を明示します。

3-2. データの入力と分析依頼のコツ

Manusにデータ分析を依頼する際のポイントをご紹介します：

データの前処理：可能な限り、欠損値の処理や異常値の除去などの基本的な前処理を行ってから入力します。これにより、より正確な分析結果を得ることができます。

分析の方向性の指定：「トレンド分析を重視」「比較分析を中心に」「相関関係の発見を目的として」など、分析の方向性を明確に指示します。

可視化の要求：「売上推移は折れ線グラフで」「市場シェアは円グラフで」など、適切な可視化方法を指定することで、わかりやすいレポートが作成されます。

3-3. 構成案の生成と調整方法

効果的なレポート構成を作成するためのアプローチ：

標準構成の活用：Manusに業界標準的な構成案を提案させ、それをベースに調整を行います。一般的には「要約→背景→方法→結果→考察→結論」の流れが基本となります。

読者視点での構成確認：対象読者が最も知りたい情報が適切な位置に配置されているかを確認します。忙しい経営陣向けであれば、重要な結論を冒頭に配置する逆ピラミッド構成が効果的です。

論理的な流れの確認：各章が論理的につながっているか、結論に至るまでの流れが自然かを確認し、必要に応じて順序の調整を依頼します。

3-4. 本文作成の進め方

構成が確定したら、本文の作成に移ります：

章別の段階的作成：すべての章を一度に作成するのではなく、重要な章から順次作成し、内容を確認しながら進めます。

一貫性の維持：用語の統一、数値の整合性、文体の統一など、レポート全体の一貫性を保つよう意識します。

具体例の充実：抽象的な説明だけでなく、具体的な事例や数値を積極的に盛り込み、説得力のあるレポートにします。

プロンプトのステップの具体例

プロンプト①「クリエイティブ分野のAIの検証、プロンプトの書き方を主軸とした記事サイトを運営しています。SEO改善に関するスライドを作成します。課題は、検索でのクリック数が伸びていないことです。まずは、これに関するスライドの構成を作ってください。」

前提は何なのか？

何をするのか？

課題は何か？

どのような工程で行うか？

を１回目のプロンプトで指示します。

次に構成の回答に関しての返答のプロンプトを作成します。

プロンプト②「この構成に関して○○の部分に✕✕の内容を追加してください。」

こういったプロンプトを行い、構成やデータの追加、修正を行います。

資料を作成する前に重要なステップです。

ここを省いてしまうと、予想と違う内容の資料が作成される場合が多いです。

丁寧に繰り返し修正を行いましょう。

プロンプト③「それでは、この構成を元にスライド資料を作成してください。また、引用元を教えて下さい。」

実際に資料を作成する指示を行いました。

この際に引用元を指示すると、資料と別に回答に明記されます。

資料の内容が大きく違った場合は、再度プロンプト②のような過程に戻り修正を行います。

少しの修正で済む場合は、プロンプトで細かい指示を行っても修正することができます。

「３ページの〇〇の文章を✕✕にしてください」等

プロンプトまとめ

1.現状と工程や構成を指示する　

最初のプロンプトで一発で資料は作れますが、丁寧な工程を踏むことで後の深堀り、修正がしやすくなります。

2.この段階での修正を指示する

構成がイメージと違った場合は、何度も構成段階で修正を繰り返しましょう。

3.資料作成を指示する

構成を元に作成の指示を行います。

作成された資料の修正は、プロンプトでも行えます。

全体の見た目のイメージ修正、ページの追加等は、プロンプトで修正した方が早いです。

スライド内の文等の細かい修正は、PowerPointで修正が効率的です。

4. 【応用編】より高品質なレポートを作るテクニック

4-1. 複数回の対話で内容を深める方法

一回の指示ですべてを完成させるのではなく、段階的に内容を深めていくアプローチが効果的です。

段階的詳細化：最初に概要版を作成し、その後重要なポイントについて詳細な分析を追加していきます。これにより、全体のバランスを保ちながら、必要な部分を深く掘り下げることができます。

多角的な視点の導入：同じデータを異なる視点から分析するよう指示し、多面的なレポートを作成します。例えば、売上データを時系列、地域別、商品別の3つの観点から分析するといったアプローチです。

仮説検証の反復：初期分析で得られた仮説をさらに深く検証し、より確実な結論を導き出します。

4-2. グラフや表の効果的な活用

視覚的要素を効果的に活用することで、レポートの理解度と説得力が大幅に向上します。

適切なグラフ形式の選択：データの性質に応じて最適なグラフ形式を選択します。トレンドの表現には折れ線グラフ、構成比の表現には円グラフや帯グラフ、比較には棒グラフが効果的です。

カラーコーディングの活用：関連するデータ系列を同系色でまとめる、重要なポイントを強調色で示すなど、色彩を戦略的に活用します。

インフォグラフィックの導入：複雑な情報を視覚的に整理したインフォグラフィックを作成し、理解しやすいレポートにします。

4-3. 読み手に響く表現の工夫

レポートの内容を効果的に伝えるための表現技法

ストーリーテリングの導入：データや分析結果を単純に羅列するのではなく、ストーリー性のある構成で読者の興味を引きつけます。

具体的な数値の活用：「売上が向上した」ではなく「売上が前年同期比15%向上し、目標を3%上回った」など、具体的な数値で表現します。

アクションにつながる提案：分析結果を踏まえた具体的で実行可能な提案を含めることで、レポートの価値を高めます。

5. 【レビュー編】作成したレポートの品質チェック

5-1. Manusを使ったセルフレビューの方法

作成したレポートの品質を向上させるためのレビュー手法

論理チェック機能の活用：Manusの論理チェック機能を使用し、議論の論理的一貫性や結論に至る推論の妥当性を検証します。

読みやすさ分析：文章の複雑さ、専門用語の使用頻度、段落の長さなどを分析し、対象読者にとって適切な難易度になっているかを確認します。

事実確認支援：データの引用や統計情報の正確性をAIがチェックし、潜在的な誤りを特定します。

5-2. 論理性と一貫性のチェックポイント

レポートの論理的整合性を確保するための重要なポイント

因果関係の妥当性：「AだからB」という論理展開において、本当にAがBの原因となっているかを慎重に検証します。相関関係と因果関係を混同していないか確認することが重要です。

前提条件の明示：分析や結論の前提となる条件や制約を明確に示し、読者が適切に理解できるようにします。

反対意見への配慮：可能な限り異なる見解や反対意見も検討し、バランスの取れた分析であることを示します。

5-3. データの正確性と信頼性の確認

データドリブンなレポートにおいて最も重要な品質要素

データ源の信頼性評価：使用したデータの出典、収集方法、サンプル数などを確認し、信頼に足るものかを評価します。

統計的有意性の検証：統計分析を含む場合は、サンプル数が十分か、統計的に有意な差があるかを確認します。

データの時期性確認：使用データが現在の状況を適切に反映しているか、古すぎるデータを使用していないかを確認します。

5-4. 読みやすさと分かりやすさの改善

レポートの可読性を高めるための改善ポイント

文章構造の最適化：一文が長すぎないか、主語と述語の関係が明確か、修飾関係が複雑になりすぎていないかを確認します。

専門用語の適切な使用：対象読者のレベルに応じて、専門用語の使用頻度を調整し、必要に応じて解説を加えます。

視覚的な見やすさ：段落の長さ、見出しのレベル分け、箇条書きの活用など、視覚的に読みやすい構成になっているかを確認します。

6. 【実例紹介】実際に作成したレポートの分析

6-1. ビジネスレポートの作成事例

製造業A社の四半期業績レポート作成事例をご紹介します：

プロジェクト概要：A社では、四半期ごとの業績レポート作成に従来3日間を要していましたが、Manusの活用により半日で高品質なレポートを作成できるようになりました。

作成プロセス：売上データ、コストデータ、市場データをManusに入力し、「前年同期比分析」「競合他社比較」「来期予測」の3つの観点から分析を指示しました。Manusは自動的に適切なグラフを生成し、論理的な構成でレポートを作成しました。

成果と改善点：従来のレポートと比較して、データの可視化が大幅に改善され、経営陣からの理解度も向上しました。一方で、業界特有の専門知識が必要な部分では、人間による補完が必要でした。

6-2. 市場調査レポートの作成事例

IT企業B社のニューマーケット参入検討レポートの事例

調査設計から分析まで：新規市場参入を検討するB社において、Manusを活用して包括的な市場調査レポートを作成しました。市場規模、競合分析、顧客ニーズ分析、リスク評価を含む多角的な分析を実施しました。

データ統合と分析：複数の調査会社から収集したデータ、自社の顧客アンケート結果、公開されている業界統計などを統合し、Manusが一貫した分析を実行しました。

戦略提案まで：単なる現状分析にとどまらず、参入戦略の具体的な提案まで含むアクショナブルなレポートを作成できました。

6-3. 改善前後の比較とポイント解説

従来手法とManus活用手法の定量的比較

作成時間の短縮：平均的なビジネスレポート（A4で15-20ページ）の作成時間が、従来の2-3日から4-6時間に短縮されました。

品質の向上：論理的一貫性、データの可視化、読みやすさのすべての指標において改善が確認されました。特に、グラフや表の効果的な活用により、情報伝達力が大幅に向上しました。

継続的改善の仕組み：Manusのレビュー機能により、作成者自身が気づかない問題点を発見できるようになり、継続的な品質向上が可能になりました。

7. よくある失敗とその対策

7-1. プロンプト設計でのミス

Manus活用において最も頻繁に発生する問題と解決策

曖昧な指示による期待外れの結果：「売上レポートを作って」といった曖昧な指示では、期待する結果が得られません。「2024年第3四半期の地域別売上分析レポートを、前年同期比較とマーケットシェア分析を含めて作成してください」のように具体的に指示することが重要です。

情報過多による混乱：一度に大量の情報や複数の要求を詰め込むと、焦点の定まらないレポートになってしまいます。段階的にアプローチし、まず主要な分析軸を決定してから詳細を追加していく方法が効果的です。

文脈の欠如：レポートの背景や目的を説明せずに作成を依頼すると、技術的には正確でも実用性に欠けるレポートになる可能性があります。

7-2. データ解釈の注意点

AIによるデータ分析結果を適切に活用するための留意点

相関と因果の混同：AIは統計的な相関関係を発見することは得意ですが、因果関係の判断には人間の知識と経験が必要です。相関が見つかった場合でも、それが本当に因果関係を示しているかは慎重に検討する必要があります。

サンプル偏向の見落とし：使用するデータに偏りがある場合、その偏りを考慮した解釈が必要です。例えば、オンライン調査のデータは、インターネットを使わない層の意見が反映されていない可能性があります。

外部要因の考慮不足：データの変化には、分析対象以外の外部要因が影響している可能性があります。季節性、経済情勢、競合他社の動向など、幅広い要因を考慮した解釈が重要です。

7-3. レビューで見落としがちな点

品質チェックにおいて特に注意すべき点

数値の整合性：レポート内の数値が一貫しているか、計算ミスがないかを確認します。特に、グラフと本文、要約と詳細分析の間で数値の食い違いがないか注意深くチェックします。

引用と出典の正確性：データの出典表記が正確か、引用が適切に行われているかを確認します。信頼性の高いレポートにするためには、この点は特に重要です。

読者視点での理解度：作成者にとっては自明の内容でも、読者にとっては理解困難な場合があります。専門用語の説明、グラフの読み方の説明など、読者の立場に立った確認が必要です。

8. まとめ：効率的なレポート作成のコツ

8-1. Manusを活用するベストプラクティス

これまでの経験と分析結果から導き出されたベストプラクティス

段階的アプローチの徹底：完璧なレポートを一度に作成しようとせず、構成→骨子→詳細→レビューという段階的なアプローチを徹底することで、より高品質な成果物を効率的に作成できます。

人間とAIの役割分担の明確化：データ処理や基本的な分析はAIに任せ、戦略的判断や創造的な提案は人間が担当するという明確な役割分担により、双方の強みを最大限に活用できます。

継続的な学習と改善：Manusの機能は継続的に進歩しているため、新機能を積極的に試し、自身の作業プロセスも継続的に改善していくことが重要です。

8-2. 継続的な品質向上のために

長期的な視点での品質向上戦略

フィードバックループの構築：作成したレポートの評価を収集し、それを次回の作成に活かすフィードバックループを構築します。読者からの意見、上司からの評価、データの正確性検証結果などを体系的に管理し、改善につなげます。

テンプレート化とナレッジベースの構築：よく使用する分析パターンやレポート構成をテンプレート化し、チーム内で共有できるナレッジベースを構築します。これにより、個人のスキルアップだけでなく、組織全体の品質向上も実現できます。

スキルの多角化：単純なレポート作成だけでなく、データサイエンス、ビジネス戦略、プレゼンテーション技術など、関連スキルも併せて向上させることで、より価値の高いレポートを作成できるようになります。

8-3. 今後の展望と可能性

AIエージェント技術の発展とレポート作成の未来

リアルタイム分析の実現：今後のAI技術の進歩により、リアルタイムでのデータ取得と分析が可能になり、常に最新情報に基づくレポートの自動生成が実現される可能性があります。

パーソナライゼーションの進化：読者の過去の反応や好みを学習し、個人に最適化されたレポート形式や内容の自動調整が可能になると予想されます。

協働作業の高度化：複数のAIエージェントが協働してより複雑で高度な分析を実行し、人間のレビューワーとリアルタイムで協力してレポートを作成するワークフローが実現されるでしょう。

AIエージェント「Manus」を活用したレポート作成は、従来の文書作成プロセスを根本的に変革する可能性を秘めています。適切な準備と段階的なアプローチ、継続的な改善努力により、誰でも高品質なレポートを効率的に作成できるようになります。重要なのは、AIを単なるツールとして使うのではなく、創造的なパートナーとして活用し、人間の知識と経験を組み合わせることです。

今後もAI技術の進歩に合わせてスキルを向上させ、より価値の高いレポート作成を実現していきましょう。