自律型AIエージェント「Manus AI」は、リサーチからWebアプリケーション開発まで、これまで人間が担ってきた多くの知的労働を自動化する驚異的な能力を秘めています。
企業が導入すれば、業務効率の大幅な向上が期待できるでしょう。
しかし、その強力な自律性と情報アクセス能力は、諸刃の剣でもあります。
機密情報の漏洩や意図しないシステムの誤操作など、新たなセキュリティリスクを生む可能性をはらんでいるのです。
この記事では、2026年2月時点の情報を基に、Manus AIを企業で安全に活用するために不可欠なセキュリティリスクの理解と、その対策となる情報管理ガイドラインについて、具体的かつ実践的な視点から詳しく解説していきます。
なぜ今、Manus AIのセキュリティガイドラインが必要なのか？
Manus AIは、単なるアシスタントツールではありません。それは、具体的な成果物を生み出す「自律的な実行者」です。例えば、たった一つの指示（プロンプト）から、市場全体の競合製品をリストアップし、機能比較表を作成する「Wide Research」。あるいは、アイデアを伝えるだけで、バックエンドから決済機能まで備えたWebアプリケーションを数分で構築・デプロイする「フルスタックWeb開発」。これらの機能は、これまで数週間から数ヶ月かかっていた業務を劇的に短縮し、企業に圧倒的な競争優位性をもたらす可能性を秘めています。
しかし、この革新的な能力の裏側には、従来のITツールとは比較にならないほどのセキュリティ上の考慮事項が存在します。主な理由は3つです。
- 高度な自律性： Manus AIは、人間の常時監視なしにタスクを実行します。そのため、指示の解釈を誤ったり、予期せぬ問題に遭遇したりした際に、人間の意図から外れた行動を取り、システムに損害を与えるリスクがあります。
- 広範な情報アクセス能力： 特に「Browser Operator」機能は、AIがユーザーのローカルブラウザを直接操作することを可能にします。これは、ログイン済みの社内ポータルや顧客管理システム（CRM）、クラウドストレージなど、機密情報が保管されている領域にまでAIの活動範囲が及ぶことを意味します。
- ブラックボックス化した意思決定： AIが最終的なアウトプットを生成するまでの思考プロセスは、人間には完全に見えません。なぜその情報を引用したのか、なぜそのコードを記述したのか、その判断の全てを監査し、説明責任を果たすことは極めて困難です。
これらの特性から、Manus AIをルールなく野放図に利用することは、企業の重要な情報資産を危険に晒すことに他なりません。その潜在能力を最大限に引き出しつつ、壊滅的な事故を未然に防ぐためには、明確な「交通ルール」としてのセキュリティガイドラインの策定が、今まさに求められているのです。
想定される具体的なセキュリティリスクとは
Manus AIの導入を検討する上で、具体的にどのようなリスクが存在するのかを正確に理解しておくことが不可欠です。ここでは、特に注意すべきリスクを「情報漏洩」「不正アクセス・誤操作」「コンプライアンス」の3つのカテゴリーに分けて詳しく解説します。
機密情報の漏洩リスク
最も警戒すべきは、意図しない形での機密情報の流出です。Manus AIの強力な情報処理能力は、時に機密情報と公開情報の境界線を曖昧にしてしまいます。
- プロンプト経由での漏洩： ユーザーが業務効率化のために、顧客リストや未公開の財務データ、新製品の仕様などをプロンプトに含めてしまうケースです。特にFreeプランやProプランでは、これらの情報がManus AIのモデル学習に利用される可能性を否定できません。一度学習されてしまえば、他のユーザーへの応答にその情報が断片的に利用されるリスクも考えられます。
- Browser Operatorによる意図せぬ情報収集： 「競合A社の最新動向を調査して」という指示に対し、AIが社内の営業日報やSlackの会話ログなど、ログイン済みの機密情報ソースにアクセスして情報を収集・要約してしまうリスクです。ユーザーが意図せずとも、AIは最も効率的な手段を選ぼうとするため、このような越権行為が発生する可能性があります。
- 生成物への機密情報の混入： Wide Researchで広範な情報を収集・分析した結果、レポート内に社外秘とすべき情報や、引用すべきでない内部情報が含まれてしまうリスクです。生成物を人間の目で十分にレビューしないまま共有・公開すれば、重大な情報漏洩インシデントに繋がりかねません。
不正アクセスとシステムの誤操作リスク
自律的に動作するAIエージェントは、時に人間の想像を超える動きをします。それが悪意のない「暴走」であっても、結果としてシステムに深刻なダメージを与える可能性があります。
- 権限昇格と横展開（ラテラルムーブメント）： あるシステムへのアクセス権限を与えられたAIが、そのシステム内の情報や設定を足がかりに、本来アクセス権のない他のデータベースやサーバーへ侵入を試みるリスクです。これは、サイバー攻撃者が用いる常套手段であり、AIエージェントがその経路を偶然見つけてしまう可能性も考慮すべきです。
- 意図しないデータの変更・削除： 「古い顧客データを整理して」といった曖昧な指示に対し、AIが「古い」の定義を誤って解釈し、現在も取引のある重要な顧客データを削除してしまうケースです。提供された情報にある「無限ループ」や「ハルシネーション（幻覚）」といった現象は、このような破壊的な誤操作を引き起こす引き金となり得ます。
- 外部連携サービスでの事故： Stripe連携機能で新しい料金プランを設定する際に、桁を間違えて設定してしまったり、テスト環境と本番環境を取り違えて決済処理を実行してしまったりするリスクが考えられます。
コンプライアンスおよび法務リスク
Manus AIの利用は、企業の法的責任や社会的信用にも影響を及ぼします。
- 各種法令への抵触： 顧客の個人情報を本人の同意なくAIに処理させた場合、個人情報保護法やGDPR（EU一般データ保護規則）に抵触する可能性があります。違反した場合、高額な罰金やブランドイメージの失墜は避けられません。
- 監査と説明責任の欠如： インシデントが発生した際に、「なぜAIがそのような判断をしたのか」を第三者に合理的に説明できなければ、企業の管理責任が問われます。AIの判断プロセスがブラックボックスであることは、この説明責任を果たす上で大きな障壁となります。
– 著作権の侵害： AIが学習データに含まれる著作権保護されたコンテンツ（文章、画像、コードなど）を無断で利用し、生成物として出力してしまうリスクです。これを商用利用した場合、著作権者から訴訟を起こされる可能性があります。
今日から始めるManus AI情報管理ガイドライン
リスクを理解した上で、次に行うべきはそれらを管理するための具体的なルールの策定です。ここでは、実効性のあるガイドラインを「ポリシー」「技術」「人材」という3つのフレームワークに沿って構築する方法を提案します。これらを三位一体で整備することで、Manus AIを安全かつ効果的に活用する基盤が整います。
ポリシー編：利用の「交通ルール」を定める
まず、全従業員が従うべき基本的なルールを文書化し、明確に周知することがスタート地点です。
- 利用範囲と目的の定義： どの部署が、どのような業務目的でManus AIを利用して良いかを定義します。例えば、「マーケティング部の市場調査業務」「開発部のプロトタイプ作成」のように具体的に指定し、それ以外の目的での利用を制限します。
- 取扱禁止情報のリスト化： 個人情報（氏名、連絡先、マイナンバー）、顧客の非公開情報、人事評価データ、未公開の財務情報、M&A情報など、Manus AIでの取り扱いを固く禁じる情報の種類を具体的にリストアップし、全社で共有します。
- プロンプト作成ガイドラインの策定： 「機密情報は絶対に直接入力しない」「情報を抽象化・匿名化してから指示を出す」「個人名や企業名は『[顧客A]』『[プロジェクトX]』のように仮名に置き換える」といった、具体的なプロンプト作成ルールを定めます。
- 生成物のレビュープロセスの義務化： Manus AIが生成したレポート、プレゼン資料、ソースコードなどは、公開、顧客への提出、本番環境へのデプロイの前に、必ず複数の人間の目で内容を精査し、承認するプロセスを設けます。AIの生成物を「完成品」ではなく「ドラフト」として扱う意識を徹底させます。
技術編：システムでリスクを物理的に制御する
ルールだけに頼らず、システム的な制御を組み合わせることで、ヒューマンエラーを防ぎ、セキュリティレベルを格段に向上させることができます。
- Teamプランの導入検討： 企業利用において、Manus AIのTeamプランは強力なセキュリティ基盤を提供します。従業員のアカウントを管理するSSO（シングルサインオン）連携、入力したデータがAIの学習に使われることを防ぐ「データ学習からのオプトアウト」機能は、情報管理上、必須とも言える投資です。
- Browser Operatorの利用制限： ローカル環境へのアクセスはリスクが高いため、その利用は信頼できる一部のユーザーや、特定の業務に限定します。可能な限り、クラウド上のサンドボックス環境で完結するタスクを優先するよう利用者に促します。
- ネットワークアクセス制御： AIエージェントが動作する仮想環境から、社内の最重要機密が保管されているデータベースやファイルサーバーへのネットワークアクセスを、ファイアウォールなどで物理的に遮断します。これにより、万が一AIが暴走しても、被害を最小限に食い止めることができます。
- ログの監視と異常検知： Manus AIの利用ログや、連携するMicrosoft 365、Google Workspaceなどの監査ログをSIEM（セキュリティ情報イベント管理）などのツールで一元的に収集・分析します。短時間に大量のデータアクセスが発生したり、深夜帯に不審な操作が行われたりした場合に、自動でアラートが発報される仕組みを構築します。
人材編：全従業員のセキュリティ意識を醸成する
どんなに優れたルールやシステムも、それを使う人間の意識が低ければ意味を成しません。継続的な教育が不可欠です。
- 定期的なセキュリティ教育の実施： Manus AIの利便性や活用事例だけでなく、本記事で解説したような具体的なリスクと、社内ガイドラインの内容について、全利用者を対象に定期的なトレーニングを実施します。新機能が追加された際にも、それに伴う新たなリスクについて情報共有を徹底します。
- インシデント報告体制の構築： 「AIがおかしな動きをしている」「情報が漏れたかもしれない」と感じた時に、利用者が萎縮することなく、速やかに報告・相談できる専門窓口（例：情報システム部、セキュリティ担当者）を設置し、その存在を周知します。早期発見が被害拡大を防ぐ鍵です。
- 「AIマネジメント」スキルの育成： これからの時代は、AIに的確な指示を出し、そのアウトプットを評価し、時にその行動を監督・修正する「AIマネジメント」スキルが重要になります。単なるAIユーザーではなく、AIを使いこなす管理者としての視点を持つ人材を育成していくことが、企業の競争力に直結します。
まとめ
Manus AIは、適切に管理・運用すれば、企業の生産性を飛躍的に向上させ、新たなビジネスチャンスを創出する、まさにゲームチェンジャーとなり得る強力なツールです。その導入に伴うセキュリティリスクは決して無視できませんが、それは恐れて利用を諦めるべきものではなく、正しく理解し「管理すべき対象」です。
本記事で紹介した「ポリシー」「技術」「人材」の三位一体のガイドラインを自社の状況に合わせて策定し、継続的に見直していくことで、リスクを許容可能なレベルに抑え、Manus AIがもたらす恩恵を最大限に引き出すことができるでしょう。重要なのは、完璧なガイドラインを最初から目指すのではなく、まずは自社で扱っている情報資産を棚卸しし、どこに最も大きなリスクがあるかを特定し、小さな一歩からでも対策を始めることです。
もし、これから本格的に Manus AI の導入を検討されるなら、まずはどのような機能があるか、どのプランが自社に合うかを理解することが重要です。個人のパワーユーザーからチームでの利用までをカバーするProプランやTeamプランの機能、クレジット消費の考え方については、私たちの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、ぜひそちらもご覧ください。
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