Manusと林俊旸、集団で復帰

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この2つの回帰は同じ変化を指し示している：AI競争はモデル能力そのものから、モデルがツールを呼び出し、環境に適応し、実際のタスクを完了する方法へと広がっている。

原文タイトル：「Manus と林俊旸、ともに復帰」
原文著者：Joanne、テンセント科技

8月12日、AI業界で注目を集めていた2つのスター的プロジェクトと人物が、ともに復帰を発表した。

米国時間8月11日、AIスタートアップManusはユーザーに通知を送り、「まもなく独立企業としての運営を再開する」と発表した。Metaとの分離の一環として、一部ユーザーは2025年12月29日以降に発生したデータが、規制要件に従って削除される。

会社の通知によると、影響を受けるユーザーは8月23日シンガポール時間午前7時59分までにデータのバックアップを完了する必要がある。8月23日から8月24日にかけて、関連データは削除され、影響を受けるアカウントは一時的にアクセスできなくなる。8月25日シンガポール時間午前8時から、ユーザーは以前バックアップしたデータを復元し、サービスを再び利用できるようになる。

Manusは、今回の調整はデータ漏洩やセキュリティインシデントによるものではなく、会社が独立運営を再開する過程で、特定の司法管轄区域の規制要件を満たすために講じた措置であると述べた。影響を受けないユーザーは何も行動を起こす必要はなく、サービスを通常通り利用し続けることができる。

数時間後、もう一つの重要な復帰ニュースが林俊旸からもたらされた。元アリババQwenプロジェクトの技術責任者である彼は、上海でAI研究所Pragmatik(p7k) Labs（語用科技）を設立し、デジタル世界と物理世界における次世代エージェントの研究に注力することを発表した。

どちらもエージェント関連のプロジェクトであり、一方は企業の復帰、もう一方は技術責任者の再出発に関するものだが、どちらも同じ変化を指し示している：AI競争はモデル能力そのものから、モデルがツールを呼び出し、環境に適応し、実際のタスクを完了する方法へと拡張している。

Meta買収取引が解除段階に入る

ManusとMetaの取引は2025年12月29日に始まった。

当日、MetaはManusの買収計画を発表した。同社は2022年に設立され、当初は中国で発展し、その後シンガポールに移転し、主にAIエージェント製品を開発している。

両社は当時、取引金額を公表しなかったが、これまでの報道によると、この取引の規模は約20億ドルで、従業員の引き留め手当を含む潜在的な総価値は最大25億ドルに達する可能性がある。

買収完了後、MetaはManusのAIエージェント技術を自社の消費者向けおよび企業向け製品に応用し、AI事業の能力を強化する計画だ。

しかし、この取引はその後、規制当局の注目を集めた。

4月28日、CCTVニュースは、各方面が注目するManus買収案件の結論が出たと報じた。中国外商投資安全審査業務弁公室（国家発展改革委員会）は法と規制に基づき、外資によるManusプロジェクト買収に対して投資禁止決定を下し、当事者に対しこの買収取引の撤回を要求した。

その後、ManusとMetaは運営分離を進め、両者間のデータ共有を停止した。

これまでの情報によると、両社は5月に運営レベルの分離を完了した。現在、Manusは最終段階のデータ処理と独立運営の準備を進めている。

今回のデータ調整は主に2025年12月29日当日およびそれ以降に生成されたデータに関わる。

Manusは、関連データの削除は規制要件を満たすためのものだと述べている。同社はデータバックアップおよび復元ツールをすでに提供しており、影響を受けるユーザーがタスク記録を保存できるようにしている。

影響を受けるユーザーは、バックアップ期間中に複数回バックアップを行うことができる。最初のバックアップ完了後に新しいタスクデータが生成された場合、最新データが保存されるよう再バックアップが必要となる。

Manusは、バックアップ期間中は影響を受けるユーザーに料金を請求しないと述べている。アカウント復元後、同社は復帰報酬も提供する予定だ。

Apple IDまたはFacebookアカウントで登録したユーザーについては、Manusが対応するメールアドレスを保有していない可能性があるため、同社はユーザーにアプリ内通知に注意するよう呼びかけている。

Manus創業チームと製品ロードマップ

Manusの背後にある会社はButterfly Effectで、2022年に設立された。

創業者の肖弘氏は以前から企業向けソフトウェア開発に従事していた。資料によると、彼は華中科技大学のソフトウェア工学専攻で学び、2015年に卒業後、武漢夜鶯科技を設立した。同社の微信ツール「壹伴助手」と「微伴助手」は200万以上の商業ユーザーにサービスを提供している。

Butterfly Effectはその後、複数の言語モデル機能を統合したAIアシスタント製品であるMonicaを発表した。ManusはさらにAI機能をタスク実行分野に拡張している。

Manusは汎用AIエージェントプラットフォームとして位置付けられており、ユーザーは自然言語の指示を通じて、情報検索、レポート作成、ファイル処理、コード開発などのタスクをシステムに実行させることができます。

共同創業者兼チーフサイエンティストの季逸超氏は、これまでにiPhoneブラウザを開発し、情報抽出と検索技術に特化したPeak Labsを設立しました。共同創業者の張涛氏は、以前にByteDanceと光年之外で製品関連の業務を担当していました。

2025年3月6日、Manusは正式に公開リリースされました。

買収前の急成長、将来の株式構成は未確定

Metaに買収される前、Manusはすでに複数回の資金調達を完了し、急速に成長していました。

2025年初頭、同社はBenchmarkから7500万ドルの資金調達を獲得し、投資後の評価額は約5億ドルと報じられています。

2025年12月、Manusは製品ローンチから8ヶ月で年間経常収益が1億ドルを超え、総収益の実行率が1億2500万ドルに達したと発表しました。

同社はまた、プラットフォームが累計で147兆以上のトークンを処理し、8000万台以上の仮想コンピュータを作成したことを開示しました。

MetaがManusを買収した際、双方はAIエージェント事業をさらに拡大することを目指していました。しかし、取引が解除されたことで、Manusの将来の株式構成や資金調達の取り決めはまだ公表されていません。

これまでの報道によると、取引解除の過程で、創業チームは会社の株式を買い戻すために約10億ドルの資金調達を模索していました。

一部の初期投資家も関連する議論に参加しており、真格基金や弘毅投資などの機関が含まれています。

Manusは、独立運営を再開した後も、同社は引き続き世界中のユーザーにサービスを提供し、新しい製品機能をリリースする予定であると述べています。今後はAIエージェントの能力をさらに向上させる予定ですが、具体的な製品ロードマップは公表されていません。

データストレージに関して、Manusは独立運営後もユーザーデータは引き続き米国とシンガポールに保存されると述べています。

モデル訓練からエージェント構築へ、林俊旸が新たな探求を開始

Manusが独立運営を再開したことは、汎用エージェントを中核とするこのスタートアップが、製品と資金調達の取り決めを独立して調整する余地を再び得たことを意味します。同じ日、かつて国内の大規模モデル開発を主導したもう一人の重要な技術責任者である林俊旸氏も、起業の方向性をエージェントに定めました。

林俊旸氏は2026年3月3日、アリババからの退任を発表した。これまで同氏は大規模言語モデルの開発に長期間携わり、Qwenシリーズモデルの発展過程において推論能力、エージェント訓練、およびモデルと環境との相互作用の問題に注力してきた。

推論モデルからエージェントシステムへの移行は、AI競争の焦点が変化しつつあることを意味する。将来の技術的ブレークスルーはモデル自体だけでなく、モデルがツール、環境、現実のタスクとどのように組み合わさるかにも由来する。

林俊旸氏は新たな研究方向をエージェントシステムに集中させている。Pragmatik Labsという名称は言語学における「語用論」（Pragmatics）に由来する。林俊旸氏は、当初友人の勧めで語用論を学び始め、その後計算言語学と自然言語処理に転向したと説明している。「Pragmatik」は物事が起こる場所に立ち返ることを表し、同時にチームの実用主義への理解、すなわちAGIは最終的に現実世界の実践的な問題を解決する必要があるという考えを体現している。

Pragmatik Labsは研究の重点をデジタルエージェントと物理エージェントの2つの方向に置いている。

デジタル領域において、同社は知識労働、企業運営、業界プロセス向けの汎用エージェントを構築し、AIがより複雑な業務タスクを処理できるようにすることを目指している。物理領域においては、現実環境に入り込み、変化に適応し、長期的なタスクを実行できる具身知能システムを探求している。

Pragmatik Labsは公式サイトで、次世代エージェントには推論、ツール呼び出し、フィードバックからの学習、行動の調整能力が必要であると紹介している。従来のモデルが主に情報生成を完了するのとは異なり、エージェントは環境内で継続的に動作し、結果に応じて戦略を調整し、長期的な目標を達成する必要がある。

この方向性は、林俊旸氏が以前提唱した「モデル訓練→エージェント訓練」という見解と一致している。同氏の見解では、推論モデルは回答前にモデルがより効果的な内部計算を行う方法を解決するものであり、エージェントシステムはモデルが現実環境で行動を起こす方法に焦点を当てている。将来のAIシステムは、ツール選択、タスク計画、環境フィードバック、失敗修正、マルチターンタスク協調などの問題を処理する必要がある。

Pragmatik Labsは現在この方向性に沿って展開を進めており、AIの能力をデジタル情報処理から現実世界のタスクへとさらに拡張することを目指している。