Uravation株式會社推出運用自主AI代理「Manus」的企業培訓課程
Uravation株式會社已開始提供運用其自主AI代理「Manus」的企業培訓課程。與對話型AI不同，此課程提供實作學習，教導如何掌握只需設定目標即可自主完成任務的AI，從而提升業務效率。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月29日 08:58
- 🔍 收集: 2026年4月29日 00:32
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月29日 02:04（收集後1小時32分鐘）
Uravation株式會社（總部：東京都文京區，代表取締役：佐藤傑）已開始提供運用自主AI代理「Manus」的企業培訓課程「Manus應用培訓」。本培訓課程與ChatGPT和Claude等對話型AI截然不同，提供實作學習，教導如何掌握「只需設定目標即可自主完成任務的AI」，並直接應用於實際業務。
Manus——從「對話型AI」到「工作型AI」的典範轉移
Manus是新一代的AI代理，用戶只需設定目標，它便能自主分解並完成一系列任務，如調查、資料製作和實施。與需要「指示→回答→再指示」往返的對話型AI不同，Manus一次請求即可自主執行多個步驟，具有顯著縮短商務人士工作時間的潛力。
傳統生成式AI是「思考型助理」，而Manus則是「行動型助理」。它深入介入過去由人類處理的業務領域，包括市場調查、競爭分析、報告製作、投影片製作，甚至簡單的程式碼生成和數據處理。負責人只需傳達「希望完成什麼」和「期望的成果是什麼」，Manus便會自行選擇必要的工具，進行調查、執行並呈現成果。
背景：為何現在需要自主AI代理培訓
自2024年以來，生成式AI已從「副駕駛（輔助角色）」進化為「代理（自主執行角色）」。OpenAI、Anthropic、Google等主要AI供應商紛紛宣布「AI代理元年」，「僅透過對話型AI提問」的應用方式正迅速過時。
然而，將代理型AI整合到業務中需要一套與傳統「提示工程」完全不同的技能。具體而言，它需要業務設計層面的思考能力，例如如何分解任務並委派給代理、如何設計自主執行相關的風險，以及如何確保交付物的品質。本培訓以Manus為案例，系統地教授自主AI代理時代所需的業務設計能力。
培訓特色
- **以「將業務委託給AI的設計能力」為核心的構成**：學習如何分解業務並委派給Manus的業務設計思維，而非僅僅是提示技巧。
- **針對銷售、經營企劃、後勤部門的實施模式呈現**：根據職位介紹「可完全委託的業務」，提供具體案例研究。
- **失敗案例與護欄設計**：處理自主執行特有的風險（例如基於錯誤前提的失控、機密資訊意外洩漏等）以及人類應掌握的檢查點。
- **ChatGPT、Claude的區分使用標準**：掌握在不同業務場景中如何區分使用對話型AI和自主代理的判斷軸，而非將所有事務都交給Manus。
- **支援培訓後的組織部署**：包括培訓後在內部部署和治理架構方面的建議。
- **支援人才發展補助金申請**：由合作的社會保險勞務士提供申請代辦支援，可將實際負擔壓縮至1/3至4成。
主要業務場景涵蓋
本培訓將針對不同職位，涵蓋Manus在以下實際業務場景中的應用方法。案例研究的題材可根據受訓企業的行業和業務需求靈活客製化。
- **銷售/銷售企劃**：商談前的客戶企業調查+提案書草稿製作、競爭對手比較表自動生成、定期製作行業趨勢報告。
- **行銷**：市場調查報告、競爭活動分析、內容企劃案自動生成、社群媒體貼文草稿。
- **經營企劃/經營戰略**：新事業市場規模估算、海外案例調查、IR資料/董事會資料草稿製作。
- **後勤（總務、人資、會計）**：常規報告業務自動化、內部問卷結果整理/摘要、會議記錄自動結構化。
- **開發/工程部門**：從規格書生成簡易程式碼、技術調查、程式碼審查的初步檢查。
- **顧問/研究**：議題整理、行業報告、跨來源情報業務。
課程內容
本培訓由以下模組組成。在標準課程的基礎上，可根據企業的業務內容、受訓對象和現有AI素養靈活客製化。從短時間版本到多日集中培訓，可根據需求進行諮詢。
Manus應用培訓課程結構
- 自主AI代理的整體視角：與對話型AI的結構性差異。
Manus——從「對話型AI」到「工作型AI」的典範轉移
Manus是新一代的AI代理，用戶只需設定目標，它便能自主分解並完成一系列任務，如調查、資料製作和實施。與需要「指示→回答→再指示」往返的對話型AI不同，Manus一次請求即可自主執行多個步驟，具有顯著縮短商務人士工作時間的潛力。
傳統生成式AI是「思考型助理」，而Manus則是「行動型助理」。它深入介入過去由人類處理的業務領域，包括市場調查、競爭分析、報告製作、投影片製作，甚至簡單的程式碼生成和數據處理。負責人只需傳達「希望完成什麼」和「期望的成果是什麼」，Manus便會自行選擇必要的工具，進行調查、執行並呈現成果。
背景：為何現在需要自主AI代理培訓
自2024年以來，生成式AI已從「副駕駛（輔助角色）」進化為「代理（自主執行角色）」。OpenAI、Anthropic、Google等主要AI供應商紛紛宣布「AI代理元年」，「僅透過對話型AI提問」的應用方式正迅速過時。
然而，將代理型AI整合到業務中需要一套與傳統「提示工程」完全不同的技能。具體而言，它需要業務設計層面的思考能力，例如如何分解任務並委派給代理、如何設計自主執行相關的風險，以及如何確保交付物的品質。本培訓以Manus為案例，系統地教授自主AI代理時代所需的業務設計能力。
培訓特色
- **以「將業務委託給AI的設計能力」為核心的構成**：學習如何分解業務並委派給Manus的業務設計思維，而非僅僅是提示技巧。
- **針對銷售、經營企劃、後勤部門的實施模式呈現**：根據職位介紹「可完全委託的業務」，提供具體案例研究。
- **失敗案例與護欄設計**：處理自主執行特有的風險（例如基於錯誤前提的失控、機密資訊意外洩漏等）以及人類應掌握的檢查點。
- **ChatGPT、Claude的區分使用標準**：掌握在不同業務場景中如何區分使用對話型AI和自主代理的判斷軸，而非將所有事務都交給Manus。
- **支援培訓後的組織部署**：包括培訓後在內部部署和治理架構方面的建議。
- **支援人才發展補助金申請**：由合作的社會保險勞務士提供申請代辦支援，可將實際負擔壓縮至1/3至4成。
主要業務場景涵蓋
本培訓將針對不同職位，涵蓋Manus在以下實際業務場景中的應用方法。案例研究的題材可根據受訓企業的行業和業務需求靈活客製化。
- **銷售/銷售企劃**：商談前的客戶企業調查+提案書草稿製作、競爭對手比較表自動生成、定期製作行業趨勢報告。
- **行銷**：市場調查報告、競爭活動分析、內容企劃案自動生成、社群媒體貼文草稿。
- **經營企劃/經營戰略**：新事業市場規模估算、海外案例調查、IR資料/董事會資料草稿製作。
- **後勤（總務、人資、會計）**：常規報告業務自動化、內部問卷結果整理/摘要、會議記錄自動結構化。
- **開發/工程部門**：從規格書生成簡易程式碼、技術調查、程式碼審查的初步檢查。
- **顧問/研究**：議題整理、行業報告、跨來源情報業務。
課程內容
本培訓由以下模組組成。在標準課程的基礎上，可根據企業的業務內容、受訓對象和現有AI素養靈活客製化。從短時間版本到多日集中培訓，可根據需求進行諮詢。
Manus應用培訓課程結構
- 自主AI代理的整體視角：與對話型AI的結構性差異。