【実践編】Manusワークフロー構築入門：3つの自動化設計図を動かしてみよう！

はじめに：設計図を「動く現実」に変える、最初の一歩

前回の記事「【自動化の設計図】Manusワークフロー構築入門」では、AIに自律的に仕事を任せるための「3ステップ思考法」と、3つの具体的な「ワークフロー設計図」をご紹介しました。

「理屈は分かったけど、実際にどう動くのか見てみたい！」
「コピペして試したけど、本当にこれで合っているか不安…」

そう感じている方も多いのではないでしょうか。設計図を眺めているだけでは、自動化の本当の威力は実感できません。実際にそれを動かし、自分の仕事が自動で片付いていく様子を目の当たりにして初めて、あなたは「AIの設計者」としての一歩を踏み出すことができるのです。

ワークフロー1：毎日の情報収集を自動化する「ニュースリサーチャー」

まずは、毎日の面倒な情報収集をAIに丸投げするワークフローから始めましょう。

Step 0：設計図（プロンプト）の確認

ゴール：毎朝、指定したキーワードに関する最新ニュースを3つ集め、その要約を報告させる。

あなたは、優秀なリサーチアシスタントです。
以下の手順で、最新ニュースの調査と報告を自動化してください。

1. `search`ツールを使い、「AI 最新動向」というキーワードで、過去24時間以内のニュースを検索してください。
2. 検索結果の上位3つの記事のURLに、`browser`ツールでそれぞれアクセスし、内容を読み取ってください。
3. 各記事の内容を、それぞれ300字程度で要約してください。
4. 最後に、3つの記事の「タイトル」「URL」「要約」をセットにして、私に報告してください。

Step 1：Manusの実行と観察

上記のプロンプトをManusに投げると、Manusは設計図通りに動き始めます。その思考と行動のプロセスを覗いてみましょう。

【Manusの思考プロセス】

1. 思考：OK、ニュースリサーチのワークフローを開始する。最初のステップはsearchツールで「AI 最新動向」を検索することだ。 # ツール実行1：ニュース検索 default_api.search(brief="「AI 最新動向」に関する最新ニュースを検索する", type="news", queries=["AI 最新動向", "AI latest trends"], time="past_day")
2. 観察：検索結果として、複数のニュース記事のURLがリストで返ってきた。よし、設計図のステップ2に進もう。上位3つのURLにbrowserツールでアクセスする。 # ツール実行2：1つ目の記事にアクセス default_api.browser(brief="1つ目のニュース記事の内容を読み取る", url="https://example.com/news/ai-agent-future", intent="informational", focus="記事全体の要点") （…browserツールでの読み込みが成功…） # ツール実行3：2つ目の記事にアクセス default_api.browser(brief="2つ目のニュース記事の内容を読み取る", url="https://example.com/news/new-llm-release", intent="informational", focus="記事全体の要点") （…browserツールでの読み込みが成功…） # ツール実行4：3つ目の記事にアクセス default_api.browser(brief="3つ目のニュース記事の内容を読み取る", url="https://example.com/news/automation-impact", intent="informational", focus="記事全体の要点") （…browserツールでの読み込みが成功…）
3. 思考：3つの記事の情報をすべて読み込めた。ステップ3は、これらの内容をそれぞれ300字で要約することだ。これは僕の思考能力でできる。そして最後のステップ4で、結果をまとめて報告する。 # ツール実行5：最終報告 default_api.message(type="result", text="...") # ここで最終的な報告メッセージを作成

Step 2：最終的な成果物

そして、Manusから以下のような最終報告が届きます。

【Manusからの最終報告】

サトミです！
ご依頼いただいた「AI 最新動向」に関する最新ニュース調査が完了しましたので、ご報告します。

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1. AIエージェントの未来：自律型AIがもたらす仕事の変化

• URL: https://example.com/news/ai-agent-future
• 要約: 本記事では、自律的にタスクをこなすAIエージェントが、今後のビジネスシーンに与える影響について論じている。特に、定型的な事務作業やデータ分析はAIエージェントに置き換えられ、人間はより創造的な業務に集中できるようになると予測。企業は、AIとの協働を前提とした業務プロセスの再設計を急ぐべきだと指摘している。

2. 新世代LLM「Hyperion-5」がリリース、日本語処理能力が飛躍的に向上

• URL: https://example.com/news/new-llm-release
• 要約: AIスタートアップのInnovateAI社が、新世代大規模言語モデル「Hyperion-5」を発表した。従来モデルに比べ、特に日本語の文脈理解能力と要約精度が大幅に向上しているという。これにより、国内企業における顧客サポートやコンテンツ作成の自動化が、さらに加速することが期待される。

3. 調査レポート：2025年までに国内企業の40%が業務自動化ツールを導入

• URL: https://example.com/news/automation-impact
• 要約: MM調査研究所の最新レポートによると、国内企業の40%が2025年までに何らかの業務自動化ツールを導入する見込みであることが分かった。人手不足と生産性向上の要求が背景にあり、特に中小企業での導入意欲が高い。レポートでは、導入成功の鍵はスモールスタートと従業員への丁寧な説明であると結論付けている。

ワークフロー2：ブログ執筆を加速させる「構成案ジェネレーター」

次に、コンテンツ作成の心臓部である「構成案」作りを自動化するワークフローです。

Step 0：設計図（プロンプト）の確認

ゴール：書きたいブログのテーマを伝えるだけで、SEOに強い構成案と導入文を自動生成させる。

あなたは、SEOに強いプロのブログ編集長です。
以下のテーマで、読者が最後まで読みたくなるようなブログ記事の構成案を作成してください。

# テーマ
「ManusとNotionを連携させて『最強の第二の脳』を構築する方法」

# ワークフロー
1. まず、このテーマで上位表示されている競合記事を`search`ツールで3つ検索してください。
2. `browser`ツールでそれらの記事を読み込み、共通して含まれている「見出し」や「キーワード」を分析してください。
3. 分析結果を基に、読者の検索意図を満たす、最適な記事構成案をH2、H3の見出しレベルで作成してください。
4. 最後に、読者の心を掴む、魅力的な導入文（約300字）を作成してください。
5. 以上の成果物をまとめて報告してください。

Step 1：Manusの実行と観察

このプロンプトを投げると、ManusはSEOのプロとして動き始めます。

【Manusの思考プロセス】

1. 思考：OK、ブログ構成案作成ワークフローを開始する。まずはsearchツールで競合調査だ。「Manus Notion 連携」あたりが良さそうだな。 # ツール実行1：競合調査 default_api.search(brief="「Manus Notion 連携」に関する競合記事を検索する", type="info", queries=["Manus Notion 連携", "Manus Notion integration"])
2. 観察：検索結果から、上位3つの記事のURLを特定した。ステップ2に従い、browserツールでこれらの内容を読み取り、分析する。 # ツール実行2, 3, 4：競合記事の内容を順番に読み込む default_api.browser(brief="競合記事1の内容を読み取る", url="...", intent="informational", focus="見出し構成とキーワード") # ...（3回繰り返す）...
3. 思考：3つの記事の分析が完了。共通するキーワードは「自動化」「第二の脳」「API」「情報収集」など。見出し構成は「連携のメリット→具体的な設定方法→活用事例」という流れが多いな。これを基に、読者の検索意図を満たす構成案と導入文を作成しよう。これは僕の思考能力でできる。
4. 思考：構成案と導入文ができた。ステップ5に従い、これらをまとめて報告する。 # ツール実行5：最終報告 default_api.message(type="result", text="...")

Step 2：最終的な成果物

そして、Manusから以下のような最終報告が届きます。

【Manusからの最終報告】

サトミです！
ご依頼いただいたブログ記事の構成案と導入文が完成しました。

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■ 導入文（案）

Notionを「第二の脳」として育てているあなたへ。Webクリップした情報、読んだ本のメモ、日々のアイデア…あらゆる情報がそこに集約されているはずです。しかし、その「情報収集」と「整理」のプロセスに、まだ多くの時間を費やしていませんか？もし、Webで見つけた有益な情報を、AIが自動で要約し、あなたのNotionデータベースに整理してくれるとしたら…？この記事では、AIエージェント「Manus」とNotionを連携させ、情報収集から整理までを完全自動化する「最強の第二の脳」構築術を、具体的な設定方法とプロンプト付きで徹底解説します。

■ 記事構成案

H1: 【神連携】ManusとNotionで「最強の第二の脳」を構築！情報収集から整理まで完全自動化！

H2: なぜ今、ManusとNotionの連携が「最強」なのか？

• H3: 手作業による情報収集・整理の限界
• H3: AIエージェントが「収集・要約」を、Notionが「蓄積・活用」を担当
• H3: あなたは「情報の活用」だけに集中できる

H2: 連携の全体像：Manusがあなたの「AI書記」になる

• H3: ワークフローの概念図（情報収集→要約→Notionへ転記）
• H3: 必要なもの（Manusアカウント、Notionアカウント、APIの基礎知識）

H2:【ステップバイステップ解説】ManusとNotionの連携設定

• H3: ステップ1：Notionでインテグレーションを作成し、APIキーを取得する
• H3: ステップ2：ManusにNotionのAPIキーを環境変数として設定する
• H3: ステップ3：動作確認用のシンプルなPythonスクリプトを実行する

H2:【コピペOK】情報収集・整理を自動化する実践プロンプト3選

• H3: プロンプト1：Web記事を要約してNotionの「読書リスト」に保存する
• H3: プロンプト2：複数の競合サイト情報を収集し、比較表をNotionに作成する
• H3: プロンプト3：YouTube動画の要点を抜き出し、Notionの「学習メモ」に記録する

H2: まとめ：AIと共に「第二の脳」を育て、知的生産を加速させよう

ワークフロー3：面倒な議事録作成を丸投げする「AI書記」

最後に、ビジネスシーンで絶大な効果を発揮する議事録作成の自動化です。

Step 0：設計図（プロンプト）の確認

ゴール：会議の録音データ（テキスト化済み）を渡すだけで、要点をまとめた議事録を自動作成させる。

あなたは、非常に優秀なビジネスアシスタントです。
添付の会議録音テキスト（meeting_transcript.txt）を読み込み、以下の形式で議事録を作成してください。

# ワークフロー
1. まず、`file`ツールで`/home/ubuntu/meeting_transcript.txt`を読み込んでください。
2. テキスト全体を精読し、議論の要点を特定してください。
3. 「決定事項」と「ToDo（担当者と期限も含む）」を明確にリストアップしてください。
4. 最後に、以下のフォーマットで議事録を整形し、`meeting_minutes.md`としてファイルに出力し、私に提出してください。

# 出力フォーマット
- **会議名**：
- **日時**：
- **出席者**：
- **決定事項**：
- **ToDoリスト**：

Step 1：Manusの実行と観察

このワークフローでは、事前に会議の録音をテキスト化したmeeting_transcript.txtというファイルを用意しておく必要があります。

【Manusの思考プロセス】

1. 思考：OK、議事録作成ワークフローを開始する。まずはfileツールで指定されたテキストファイルを読み込む。 # ツール実行1：テキストファイルの読み込み default_api.file(brief="会議の文字起こしテキストを読み込む", action="read", path="/home/ubuntu/meeting_transcript.txt")
2. 観察：ファイルの読み込みに成功。長文のテキストデータが手に入った。ステップ2と3に従い、この中から「要点」「決定事項」「ToDo」を抜き出す。これは僕の思考能力（自然言語処理）の得意分野だ。
3. 思考：情報の抽出が完了。ステップ4に従い、指定されたフォーマットでmeeting_minutes.mdというファイルに書き出す。 # ツール実行2：議事録ファイルの作成 default_api.file(brief="整形した議事録をMarkdownファイルに書き出す", action="write", path="/home/ubuntu/meeting_minutes.md", text="...")
4. 思考：ファイルの書き出しが完了。最後に、完成したファイルをユーザーに提出する。 # ツール実行3：最終報告 default_api.message(type="result", text="議事録が完成しました。", attachments=["/home/ubuntu/meeting_minutes.md"])

Step 2：最終的な成果物

そして、Manusから以下のようなファイルが添付されたメッセージが届きます。

【Manusからの最終報告】

サトミです！
ご依頼いただいた議事録が完成しましたので、ご確認ください。

添付ファイル：meeting_minutes.md

添付されているmeeting_minutes.mdを開くと、以下のような内容になっています。

- **会議名**：新サービス「Project Phoenix」ローンチに向けた定例会議
- **日時**：2025年12月19日 10:00-11:00
- **出席者**：佐藤、鈴木、高橋
- **決定事項**：
  - ローンチ日を2026年2月1日に正式決定する。
  - メインの広告キャンペーンはWeb広告とSNS広告の2軸で展開する。
  - 初回限定の割引キャンペーンを実施する。
- **ToDoリスト**：
  - [Web広告代理店へのオリエンテーション設定]（担当：佐藤、期限：2025/12/26）
  - [SNSキャンペーンの具体的な企画案作成]（担当：高橋、期限：2026/01/10）
  - [割引キャンペーンの価格設定とシステム部門への連携]（担当：鈴木、期限：2026/01/15）

まとめ：さあ、あなたの仕事を自動化しよう！

今回は、3つの具体的なワークフローを、ステップバイステップで実際に動かしてみました。

今日ご紹介した3つのワークフローは、ほんの始まりに過ぎません。

• あなたの毎日のルーチンワークは何ですか？
• あなたの仕事の中で、「面倒だけど、やらなければいけない作業」は何ですか？
• あなたの「こうなったらいいな」という理想の働き方は何ですか？

その答えの中に、次の自動化のヒントが隠されています。ぜひ、この記事のプロンプトを改造したり、全く新しいワークフローを設計したりして、「あなただけの自動化」を創造してみてください。

さあ、あなたも今日から「AIの設計者」です。未来の働き方を、その手で創り上げましょう！