【連載 第4回】徹底比較！Manus vs 既存AI（GPT-4, Claude, Dify）。結局、何が違うのか？

こんにちは！連載第4回目を迎えました。 第1回から第3回を通して、Manus（マヌス）の衝撃的な自律性やビジネスでの活用法についてお伝えしてきました。

しかし、ここで一つの疑問が浮かんでいる方も多いはずです。 「ChatGPT（GPT-4）やClaudeがあれば十分じゃないの？」 「最近流行りのDifyと何が違うの？」

今回は、これら既存のツールとManusを徹底比較し、その「本質的な違い」を解き明かしていきます。

1. Manus vs GPT-4 / Claude： 「チャット」と「実行」の壁

最も身近な比較対象は、ChatGPT（GPT-4）やClaude 3.5 Sonnetといった「チャット型LLM」です。

決定的な違い：作業の「完結」能力

これまでのLLMは、あくまで「言葉のやり取り」が中心でした。

• GPT-4 / Claude: 「〜について調べて」と頼むと、検索結果を元に「説明」してくれます。しかし、その後の「予約する」「フォームに入力する」「詳細な比較表としてファイル保存する」といった実作業は、人間が自分で行う必要があります。
• Manus: 同じ依頼をしても、Manusは説明で終わりません。実際にブラウザを操作し、複数のページを遷移し、必要ならダウンロードやデータの整理までを「完結」させます。

「有能な相談役（LLM）」か、「動いてくれる実行部隊（Manus）」か。これが最大の違いです。

2. Manus vs Dify： 「完成品」か「組み立てキット」か

次に、ビジネス現場で注目されている「Dify（ディファイ）」との違いを見てみましょう。

決定的な違い：導入コストと柔軟性

Difyは「AIアプリを作るためのプラットフォーム」です。

• Dify: 自分で「ワークフロー」を組み、どのLLMを使い、どのツールと連携させるかを設計する必要があります。自由度は極めて高いですが、使いこなすにはITスキルと「どう動かすか」の設計図が必要です。
• Manus: いわば「箱を開けたらすぐに動き出すロボット」です。ユーザーがワークフローを組む必要はなく、Manus自身がその場でワークフローを考え出し、実行します。

「オーダーメイドの自動化ツールを作る（Dify）」か、「既成の汎用エージェントに任せる（Manus）」か。プログラミングや複雑な設定をスキップしたい一般ユーザーにとって、Manusの壁の低さは圧倒的です。

3. ひと目でわかる比較表

それぞれの特性を整理しました。

4. どう使い分けるのが正解？

どれか一つに絞る必要はありません。今のAI時代、賢い使い分けは以下の通りです。

1. GPT-4 / Claude を使うべき時：
   • 「メールの返信案を考えてほしい」
   • 「この文章を要約して、アドバイスをほしい」
   • →「思考」や「壁打ち」が目的のとき
2. Dify を使うべき時：
   • 「毎日決まった形式で届くメールを、決まったスプレッドシートに転記したい」
   • 「自社専用のQAボットを作りたい」
   • →「特定の定型業務」を仕組み化したいとき
3. Manus を使うべき時：
   • 「最新のAIニュースを5サイト分まとめて比較表にして」
   • 「来週の出張に最適なホテルを探して、予約寸前まで進めておいて」
   • →「手順が固定されていない実作業」を丸投げしたいとき

まとめ：Manusは「AI活用の民主化」を加速させる

これまでのAI活用は、どこかで「人間がツールを使いこなす」手間が必要でした。しかし、Manusの登場によって、その手間さえもAIが肩代わりしてくれるようになります。

「比較」を通して見えてきたのは、Manusが既存のAIを置き換えるのではなく、それらを「道具」として使いこなす上位の存在（エージェント）になろうとしている姿です。