2025年3月の登場以来、その高い自律性で世界中の注目を集めるAIエージェント「Manus」。
レポート作成からデータ分析、さらにはソフトウェア開発まで、これまで人間が時間をかけて行っていた複雑なタスクを自律的に実行する能力は、ビジネスの生産性を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。
多くの企業で導入検討が進む一方、その強力さゆえに、セキュリティや情報管理の側面で新たなリスクが生じていることも事実です。
本記事では、2025年12月時点の情報に基づき、企業がManus AIを導入する際に直面する可能性のあるセキュリティリスクを具体的に洗い出し、それらに対処するための情報管理ガイドラインを詳しく解説します。
この記事を最後まで読めば、Manusの能力を最大限に引き出しつつ、企業の機密情報や顧客データを安全に守るための実践的な知識が身につくでしょう。
Manus AI導入で企業が直面する主なセキュリティリスク
Manus AIは非常に強力なツールですが、その導入は慎重に進める必要があります。特に、以下の3つのセキュリティリスクは、多くの企業にとって共通の課題となるでしょう。
リスク1：機密情報・個人情報の漏洩
最も懸念されるリスクは、機密情報や個人情報の漏洩です。Manusに入力されたデータは、サービスを提供する企業のサーバーに送信・保存されます。利用規約によれば、これらのデータはサービス改善のために匿名加工された上で利用されるとされていますが、入力プロセス自体にリスクが潜んでいます。
例えば、従業員が以下のような情報をManusに入力してしまうケースが考えられます。
- 未公開の経営戦略や財務データ
- 顧客リストやその個人情報
- 特許申請前の技術情報やソースコード
一度外部のサーバーに送信されたデータは、たとえ規約で保護されていても、完全にコントロールすることは困難です。悪意のある第三者によるサイバー攻撃や、内部関係者による不正なアクセス、あるいはシステム上の脆弱性によって、情報が外部に漏洩する可能性はゼロではありません。特に、Manusのようなグローバルなサービスでは、データがどの国の法律に基づいて管理されるのかも重要な論点となります。
リスク2：シャドーIT化とガバナンスの欠如
「シャドーIT」とは、情報システム部門の管理外で、従業員や各部門が独自にITツールやサービスを導入・利用することです。Manusは個人でも容易に利用開始できるため、シャドーIT化しやすい典型的な例と言えます。
従業員が会社の承認を得ずに個人アカウントでManusを利用し、業務データを処理した場合、企業側はその利用実態を全く把握できません。どの情報が、いつ、誰によって、どのように利用されたのかが追跡不可能となり、情報管理のガバナンスが完全に崩壊します。これにより、前述の情報漏洩リスクがさらに増大するだけでなく、インシデント発生時の原因究明や対応も極めて困難になります。また、従業員が退職する際に、個人アカウント経由で企業の機密情報が持ち出されるリスクも無視できません。
リスク3：生成される情報の信頼性と正確性
セキュリティの直接的な脅威とは少し異なりますが、生成されるアウトプットの信頼性も経営上の重要なリスクです。ManusはGAIAベンチマークで高いスコアを記録していますが、他のAIと同様に「ハルシネーション（もっともらしい嘘の情報を生成する現象）」を起こす可能性があります。
例えば、Manusに市場調査を依頼し、その結果を基に重要な経営判断を下したとします。もしそのレポートに不正確なデータや誤った分析が含まれていた場合、事業計画全体が頓挫し、企業に大きな損害を与える可能性があります。AIの生成物はあくまで「参考情報」であり、最終的な正当性や正確性を検証するのは人間の責任です。この検証プロセスを怠ると、AIによる誤情報が組織の意思決定を誤った方向へ導くリスクがあるのです。
Manusのデータ処理とプライバシーポリシーの深掘り
Manusを安全に利用するためには、彼らがユーザーデータをどのように扱っているのかを正確に理解することが不可欠です。ここでは、Manusのプライバシーポリシーや企業戦略から、そのデータ管理思想を読み解いていきます。
Manusはユーザーデータをどのように扱うのか？
Manusの利用規約には、ユーザーが入力したデータやAIが生成したアウトプット（総称して「ユーザーデータ」）の取り扱いについて明記されています。重要なポイントは、「Manus側がサービス改善や分析の目的でユーザーデータを利用する場合がある」という点です。ただし、その際はデータを匿名化・集計処理し、特定の個人や企業が識別できないようにするとされています。
これは、多くのクラウドAIサービスで採用されている標準的なアプローチです。しかし、企業としては「機密情報が学習データとして使われるのではないか」という懸念を持つのが自然でしょう。この点において、Manusが提供する法人向けの「Manus Team」プランでは、より高度なデータ管理オプションが提供される可能性があり、導入を検討する際には詳細を確認する必要があります。
「脱中国」戦略がデータ管理に与える影響
Manusを開発するButterfly Effect社が、本社を中国からシンガポールへ移転したことは、単なる事業戦略以上の重要な意味を持ちます。この動きの背景には、米国の半導体輸出規制や対中投資規制といった地政学的な圧力から逃れ、グローバルな事業展開を円滑にする狙いがあります。
この「脱中国」戦略は、データセキュリティとプライバシーの観点から見ると、企業ユーザーにとって一つの安心材料となり得ます。シンガポールは、データ保護法制が整備されており、欧米のプライバシー基準（GDPRなど）とも親和性が高い国です。中国を拠点とする企業に比べて、政府によるデータ介入のリスクが低いと一般的に認識されています。Manusがグローバル基準のデータガバナンス体制を構築しようとしている姿勢は、特に欧米企業や日本企業との取引において、信頼性を高める要因となるでしょう。
利用規約から読み解く企業の責任範囲
Manusの利用規約では、生成されたアウトプットの所有権はユーザーに帰属することが明記されています。これは、Manusを使って作成したレポートやコンテンツを、企業が自社の著作物として自由に商用利用できることを意味します。
しかし、その一方で、「生成された内容の正確性や合法性、他者の権利を侵害していないかなど、最終的な責任はすべてユーザーが負う」とも定められています。つまり、Manusが生成したコンテンツが万が一、著作権を侵害していたり、事実に反する内容を含んでいたりした場合、その責任をManus側に問うことはできません。AIを便利な「アシスタント」として活用しつつも、成果物に対する最終的な監督・検証責任は、常に利用する企業側にあることを強く認識しておく必要があります。
安全なManus AI活用のための情報管理ガイドライン
Manusのセキュリティリスクを理解した上で、次は具体的な対策を講じるフェーズです。ここでは、企業が安全にManusを導入・運用するための実践的なガイドラインを3つのステップで紹介します。
ステップ1：導入前に策定すべき社内ルールとポリシー
最も重要なのは、技術的な対策を導入する前に、明確な社内ルールを文書化し、全従業員に周知徹底することです。
- 利用目的の明確化： Manusをどのような業務に活用するのか、具体的なユースケースを定義します。同時に、「利用を禁止する業務」も明確に定めます。（例：人事評価、法務相談など）
- 入力禁止情報の定義： 個人情報、顧客データ、取引先の機密情報、未公開の財務情報など、入力してはならない情報のカテゴリを具体的にリストアップします。これを「データ分類ポリシー」として策定するとより効果的です。
- 利用申請・承認プロセスの構築： 誰が、どの業務目的でManusを利用したいのかを申請し、情報システム部門や法務部門が承認するプロセスを設けます。これにより、シャドーIT化を防ぎ、利用状況を可視化します。
- 成果物の取り扱いルール： Manusが生成したアウトプットをどのように扱うか、特に社外に公開する場合の検証・承認プロセスを定めます。
ステップ2：技術的なセキュリティ対策
ルールを定めたら、それを遵守させるための技術的な仕組みを導入します。手動の運用だけでは限界があるため、システムによる制御が不可欠です。
- 「Manus Team」プランの活用： 法人利用の場合は、個人アカウントの利用を禁止し、管理機能が充実した「Manus Team」プランに統一することを強く推奨します。これにより、ユーザーの一元管理、利用状況のモニタリング、アクセス制御が可能になります。
- シングルサインオン（SSO）連携： 可能であれば、企業の既存のID管理システム（Azure ADなど）とSSO連携させます。これにより、従業員の入退社に合わせたアカウント管理が自動化でき、セキュリティが向上します。
- データ損失防止（DLP）ツールの検討： 企業のネットワーク出口対策としてDLPツールを導入し、機密情報を含むデータがManusのような外部サービスに送信されるのを検知・ブロックする仕組みも有効です。
ステップ3：従業員への継続的な教育と啓発
ルールやシステムを整備しても、それを使う従業員のセキュリティ意識が低ければ意味がありません。継続的な教育が不可欠です。
- 定期的なセキュリティトレーニング： なぜ機密情報を入力してはいけないのか、シャドーITにどのようなリスクがあるのかを、具体的な事例を交えて定期的に研修します。
- 安全なプロンプトエンジニアリング教育： 情報を引き出すための効果的なプロンプトの書き方と同時に、「含めてはいけない情報」を避けるための安全なプロンプトの書き方を指導します。
- インシデント報告フローの確立： 誤って機密情報を入力してしまった場合などに、隠さずに速やかに情報システム部門へ報告できるような、オープンで心理的安全性の高い報告体制と文化を醸成します。
まとめ：リスク管理を徹底し、Manusの真価を引き出そう
本記事では、自律型AIエージェント「Manus」を企業で導入する際のセキュリティリスクと、その対策となる情報管理ガイドラインについて詳しく解説しました。
Manusが持つ、複雑なタスクを自律的に実行する能力は、間違いなくビジネスのあり方を大きく変えるほどのポテンシャルを秘めています。しかし、その強力な機能は、情報漏洩、シャドーIT、誤情報に基づく意思決定といった新たなリスクと表裏一体です。
重要なのは、リスクを恐れてAIの活用をためらうことではなく、リスクを正しく理解し、適切な管理体制を構築した上で、その恩恵を最大限に享受することです。明確な社内ルールを定め、それを技術的にサポートし、従業員一人ひとりのセキュリティ意識を高める。この三位一体の対策を講じることで、企業はManusを安全かつ効果的な「戦略的パートナー」として活用できるはずです。
まずは自社の情報資産がどのように管理されているかを見直し、Manusのような先進的なAIを導入するための準備を始めることから検討してみてはいかがでしょうか。より具体的なManusの機能や始め方について興味がある方は、基本から応用までを網羅したこちらのManus招待リンク完全ガイド記事で詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。
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